GNSS/SINS组合导航中多路径效应的识别与抑制算法CSCD

针对GNSS/SINS组合导航系统中,GNSS定位易受多路径效应影响的问题,提出了一种多路径效应识别与抑制算法。通过设计姿态检测与χ^(2)检验相结合的两层多路径效应识别方法,实时检测GNSS输出结果的可靠性和GNSS/SINS二者定位的一致性。将提出的抗野值自适应滤波算法用于对多路径误差的抑制,当检测到GNSS受多路径效应影响时,通过残差加权减小异常量测量在量测更新中的比重;当GNSS定位正常时,通过限定记忆指数加权的方式计算残差协方差的极大似然最优估计,并采用渐消滤波提高滤波器的调节能力。通过实际跑车试验验证了该算法能够有效抑制GNSS多路径误差,具有较高的导航精度与自适应能力。     

无人飞行器集群仅测距初始相对位姿确定方法研究CSCD

针对全球导航卫星系统(GNSS)拒止环境下无人飞行器集群成员间的相对定位问题,研究了一种基于机载惯性测量单元(IMU)、气压高度计与数据链测距组合的初始相对位姿求解算法。首先,在高度计稳定输出较为精确的高度信息的前提下,将飞行器的三维运动解耦成二维水平运动,给出了三维加速度和角速度、测距信息的水平坐标系投影等效模型。在此基础上,以待求量相对位置和航向角的非线性形式构造了新的待求状态量,并将相对位置和航向角的非线性求解问题转化成了新状态量的线性模型最小二乘求解问题。然后,通过引入递推最小二乘算法(RLS),建立了该相对位姿求解算法的实时输出递推形式,有效降低了机载在线计算的负载。接着,对所提算法进行了可观测性分析,并给出了使系统状态量不可观测的几种相对运动形式。最后,对所提算法进行了数值仿真实验,仿真结果表明,该算法能够有效、快速求解初始相对位姿,位置误差在初始相对距离的10%以内,航向角误差在初始相对角度的1%以内。     

基于车载平台的飞行管理系统DR/GPS 导航试验验证

飞行管理系统是民用飞机的关键航空电子系统。飞行管理系统制造商有责任对飞行管理系统开展大 量的试验以验证飞行管理系统功能和性能的符合性。考虑数字验证的局限性和飞行试验验证的巨大代价,本文 利用车载平台开展飞行管理系统综合导航功能的验证,试验结果表明设计的飞行管理系统DR/GPS 导航方法能 够满足95% 的飞行时间水平方向达到0.1 海里的导航精度要求,为实际的飞行测试提供了试验数据参考。     

当代世界导航卫星巡礼

导航定位很早就成为人类社会中不可缺少的一项技术。从古至今，人类在生产和生活实践中发明了多种导航方法，但都不十分尽如人意。随着航天技术的发展，卫星导航技术应运而生，其实质是把无线电导航台搬到太空上去，因而能克服地面无线电导航台的先天不足，不受气象条件、航行距离的限制，且导航精度也比较高。     

伽利略计划总承包协议签署

3月9日，中国国家遥感中心与伽利略卫星导航有限公司在北京签署了关于执行《中国国家遥感中心和伽利略联合执行体关于伽利略计划合作协议》的总承包协议，这标志着中国国内就中方参加伽利略计划权利和义务的具体落实。     

欧盟报告建议航天及安全投资翻一番

2005年3月1日,欧盟委员会公布了《航天及安全专家小组报告》。航天及安全专家小组（SPASEC）是欧盟委员会在2004年6月召集的,其成员包括欧盟25个成员国、欧洲航天局（ESA）、各国航天机构、欧洲航空导航安全局（Eurocontrol）、欧洲气象卫星组织（EUMETSAT）、欧盟卫星中心等多家组织和机构的广泛代表。     

一种基于Hausdorff距离的改进星图识别方法

针对基于Hausdorff距离HD(Hausdorff Distance)识别法存在识别速度慢和对星敏感器镜头旋转特别敏感的问题,提出了一种基于Hausdorff 距离进行星图识别的改进算法,它采用有向距离和绝对距离相结合的方法,利用恒星的空间结构信息,构建有向距离匹配模型;根据镜头旋转特性,建立绝对距离抗旋转模型;对两种模型测试研究确定加权因子,同时选取恰当的匹配识别门限,最终实现匹配识别的性能达到最优.仿真实验结果表明,改进后的算法不但保持了原有算法的高识别率,强抗噪性,而且还具有更快的识别速度和好的抗旋转特性.它在实际工程中已得到成功应用.      

星载InSAR空间基线指向优化与设计

分布式卫星SAR系统是近年来受到广泛重视的一种新的雷达成像手段,其中分布式InSAR充分利用编队星座卫星间构成的空间基线进行干涉测高,从而实现立体成像.在InSAR系统设计中,解决好编队星座的设计问题是实现高性能成像的前提和保证,合理的星座构形设计有助于提高测高精度,从而获得高品质的雷达成像效果.从InSAR测高精度分析结果入手,由飞行力学角度阐述星间相对运动对测高精度产生的影响,并基于分析结果给出了一种有别于现有星座的特色编队构形,并对其性能进行了初步分析.      

一种基于假设检验的多重渐消卡尔曼滤波

提出了一种基于假设检验的带多重渐消因子卡尔曼滤波的新算法.该算法采用χ2检验法,通过渐消因子矩阵对卡尔曼滤波器的噪声方差进行在线修正,从而使滤波器在对象模型存在误差或对象受到外扰时仍然收敛,同时能够提高系统的精度.该算法应用于车载GPS (Global Positioning System)/INS(Inerial Navigation System)组合导航系统中,取得了良好的效果.      

衰减因子自适应滤波及在组合导航中的应用

从卡尔曼滤波技术的稳定性出发,分析了卡尔曼滤波算法发散的原因,提出了一组衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法,并在GPS/SINS组合导航系统中进行了计算机仿真.在计算衰减因子时,利用滤波残差序列在最优估计时为零均值白噪声的性质,构造了服从χ2分布的变量,并分别检验滤波残差每一个分量得出衰减因子值.仿真结果表明,该组算法能够自适应地估计出衰减因子的大小,有效地抑制滤波发散,且计算量较其它方法小.