基于MCIS技术的相位差变化率单站无源定位

针对最大似然估计（ML）方法求解测相位差变化率单站无源定位问题计算量大、定位慢的问题,本文提出一种利用蒙特卡洛重要性抽样技术（MCIS）高精度、低复杂度的估计方法。根据Pincus定理推导出ML问题的近似全局解,利用重要性抽样（IS）技术构建符合高斯分布概率密度（PDF）的重要性函数,作为样本选取的依据,通过逆变换采样获得样本集,统计样本均值直接得到辐射源位置估计结果。MCIS方法简单易实现且运算量低,能够克服传统ML估计多维网格搜索耗时较长的缺陷,而且对目标位置初始估计误差有较低的敏感性。实验结果表明,MCIS算法在相同测量噪声水平下,定位精度优于EKF、NLS算法,有效减小了初始化估计误差对算法定位精度的影响,也进一步讨论分析了算法参数和不同观测条件对定位性能的影响。     

基于无线信道仿真仪的双星定位半实物仿真

构建无源电子侦察双星时差频差定位系统半实物仿真平台,以雷达及通信信号为侦察对象,采用无线信道仿真仪模拟产生两颗同轨卫星接收地面同一目标辐射源发射信号,通过数字接收机VPX机箱中的两块板卡同步接收信号数据,进行实时处理。实验表明,构建的半实物仿真平台,与纯数字仿真相比,能够准确、实时、有效地反映双星时差频差定位系统的性能。     

一阶扩展差分方法在测站GPS时间误差修正中的应用

分析了全球定位系统（简称GPS）时间测量原理、时间测定误差和差分误差消除模型,给出了在航天测控站两套GPS授时系统应用一阶差分方法,即站间单差定位方法,减小误差,提高时间准确度的思路方法,并提出了多站站间单差定位的一阶扩展差分模型。该模型可以用来获取测站多套GPS授时系统的精确时间和任意2个系统时钟同步误差比对。     

初始定位误差对SINS动基座对准的影响分析

初始定位误差对捷联式惯导系统水下初始对准有着重要影响。针对此问题,基于捷联式惯导系统非线性误差模型利用无迹卡尔曼滤波方法进行载体系测速辅助捷联式惯导系统精对准。首先在水下单应答器定位技术已有研究成果的基础上,对初始定位误差对捷联式惯导系统水下动基座初始对准结果的影响进行理论分析;而后基于船载实测数据对理论分析结果进行水下动基座对准半物理仿真试验验证。试验结果表明,当水下初始位置的定位误差在200m以内时,初始定位误差对捷联式惯导系统动基座精对准的姿态对准结果基本没有影响;会给精对准过程中的位置误差估计带来与初始定位误差相同大小的常值误差。     

惯性/里程计组合导航技术在管道定位中的应用

石油天然气管道担负着油气传输的重任, 定期对传输管道检测能使其安 全、高效地运行。为此设计了管道导航定位系统,用于对管道探伤位置的精确定位。管 道导航定位系统主要由激光捷联惯性导航系统与里程计组成,搭载在管道检测设备中。 通过测量、存储检测过程中的传感器信息,在检测结束后离线处理数据,得到管道导航 定位信息。通过对惯性/里程计分别进行误差分析与建模, 搭建了组合导航系统卡尔曼 滤波器模型, 进行了跑车试验与实际管道定位试验。试验结果表明该惯性/里程计组合 导航管道定位精度满足管道高精度定位要求。     

空间动态目标间相对距离解算方法的改进

探讨了在地面光学测量条件下,直接解算空间动态目标间相对距离的方法,以避开首先解算两动态目标位置分量的要求,而有效地简化解算过程.在此基础上,对多台光学测量设备交会的观测数据,应用非线性递推估计,提供精确解算动态目标间相对距离量的方法,它不需按常规方法对观测方程进行线性化处理,有利于解算结果精度的提高,也减少了计算量.     

卫星编队自主相对导航与通信一体化系统探讨

探讨了一种新的卫星编队自主相对导航与通信系统一体化系统设计方案,提出了基于软件无线电的半双工CDMA测量通信一体化系统,实现自主相对导航和星间通信的一体化功能,通信数据和导航测量数据也统一在一个数据帧中传输,不需要独立的星间网络通信系统和增加额外的通信频段进行通信数据传输。系统采用S波段,详细阐述了系统架构和工作原理,分析了系统性能,并进行了仿真验证。     

基于路径和算法的飞行器集群分布式相对定位

根据飞行器集群中各节点的惯性测量以及节点间数据链给出的相对距离测量,利用集中式卡尔曼滤波可以实现集群节点间的相对定位,包括相对位置和相对姿态的估计。集中式算法将集群内全部数据汇聚到中心节点集中处理,系统的可扩展性和可靠性受到制约。以信念传播为代表的分布式相对定位算法,通过集群各节点对局部信息的处理以及相邻结点间的信息交互,可实现节点间相对位置和相对姿态的全局估计。然而,在集群相对定位问题中,数据链拓扑包含大量环状结构,此时信念传播算法存在收敛性问题。本文提出一种集群相对定位分布式精确推理方法,可适用于任意集群拓扑结构。分别在高斯标准型和规范型描述下,设计集群各节点误差状态的分布式时间更新和量测更新算法,基于路径和原理给出标准型和规范型参数的分布式转换算法。在线性高斯模型假设下,本文方法等价于集中式卡尔曼滤波,可实现相对定位的最优估计。设计基于集群分解的分布式近似推理算法,进一步提升算法运行速度。在六自由度长航时仿真数据上的计算结果表明,基于路径和的分布式近似推理的相对定位精度与集中式卡尔曼滤波接近,明显优于现有的分布式高斯信念传播算法。     

基于DP-SA的机载外辐射源无源协同定位

针对强杂波背景下机载外辐射源无源协同定位（APCL）问题,提出一种基于动态规划和状态扩维（DP-SA）的单目标无源协同定位方法。首先,基于误差传播理论,构建了考虑外辐射源位置不确定性的状态转移范围,进而建立动态规划（DP）的值函数。其次,推导了基于极值理论的动态规划回溯阈值,提高了低可观测目标的检测概率。最后,对测量新息协方差进行在线修正,降低了外辐射源位置不确定性的影响,并利用状态扩维技术实现目标状态与外辐射源状态的联合估计。仿真验证了所提方法的有效性。     

基于WiFi指纹库的室内定位研究进展和展望

首先简要说明了室内定位技术中WiFi定位的优势;然后通过梳理WiFi指纹库的室内定位相关技术研究,简要阐述了WiFi信号的相关特性,并以实验作为佐证,重点介绍了信号传播模型、指纹库构建方法、指纹信号匹配准则和不同手机对WiFi信号敏感差异的标校等相关技术进展;最后,简要介绍了WiFi室内定位技术的未来发展趋势。