基于惯性辅助的GPS相对定位算法

针对GPS信号易受干扰遮挡以及利用载波相位差分进行相对定位时整周模糊度浮点解精度差、搜索空间大的不足,提出INS辅助的GPS相对定位算法.首先采用INS/GPS深组合方式,实现伪距、伪距率的滤波平滑;然后利用校正后的惯性信息、伪距、载波相位集中滤波得到高精度的浮点解和协方差阵;最后利用LAMBDA算法得到模糊度固定解和相对位置信息.文中使用GPS实测数据和仿真惯导数据进行相对定位试验,结果表明在GPS信号受到短时遮挡时,有惯性辅助和没有惯性辅助相比,东北天3个方向的平均误差分别下降66.45％、82.32％、85.66％;且该算法可改善模糊度指标,压缩整周模糊度搜索空间,提升整周模糊度求解效率.     

正弦余弦算法优化的SVM模拟电路故障诊断

针对容差模拟电路故障诊断中软故障诊断样本较少和正确率低的问题,提出一种基于正弦余弦算法(Sine Cosine Algorithm, SCA）优化的容差模拟电路软故障诊断方法。对实验电路进行Monte Carlo分析后采集输出电压信号后采用小波变换提取小波熵组成故障特征集,采用主元分析法(Principal Component Analysis, PCA）对特征降维,利用基于SCA的支持向量机(Support Vector Machine, SVM）对故障集进行分类。通过对Sallen-Key带通滤波电路的分析,SCA-SVM分类算法具有较好的分类准确率与较快的诊断速度,优于网格搜索(GridSearch）、遗传算法(GA）和粒子群算法(PSO）。最后,在四运放双二次高通滤波器电路上进行测试。结果表明,SCA SVM在容差模拟电路软故障诊断中具有较强的适应能力。     

轨道预测辅助GPS载波跟踪技术用于低轨道卫星定位研究

针对低轨道卫星及其特定的运动环境,研究了星载GPS接收机载波跟踪问题。基于卫星轨道可模化、可预测的特性,提出了利用预测卫星轨道计算多普勒频移,并用于辅助载波环路跟踪的新方法。该方法有效地降低了低轨道卫星GPS信号跟踪中的动态,从而在跟踪过程中可以采取降低环路阶数、减小环路带宽、增加预检测积分时间这几种措施来提高环路跟踪弱信号的能力,有助于提高低轨道卫星的定位性能。     

利用GNSS反射信号载波测量湖面高度变化

给出一种利用导航卫星反射信号的载波相位测量光滑湖面高度变化的方法.首先建立载波相位观测方程,通过在直射与反射信号的观测量之间求单差,再在历元间求双差的方法,消除了大量误差并得到了直射与反射信号的几何路径差;然后根据各颗卫星的观测值和高度角等信息计算出湖面高度变化,并把各卫星得到的湖面高度度变化值进行加权平均以提高测量系统的精度和可靠性.仿真验证了方法在-15dB信噪比下达到了毫米级的测量精度.     

高动态低载噪比的载波捕获技术研究

对高动态、低载噪比信号的载波捕获是航天测控的关键技术之一。对三种自适应谱线增强算法进行介绍,并将基于自适应谱线增强算法的FFT捕获方法与直接FFT谱分析方法进行仿真对比及工程实现,仿真结果和测试数据表明该方法能够实现高动态、弱信号的载波捕获。     

基于非线性滤波技术的多航天器编队飞行相对导航

航天器编队飞行协调工作,必须精确确定各航天器的相对位置和相对速度,即进行编队飞行相对导航,本文提出了一种UKF和卡尔曼滤波组合的非线性滤波算法,并将算法应用于编队飞行的载波相位差分GPS相对导航。     

多天线/GPS光纤陀螺IMU组合车载定姿系统研究

利用GPS多天线定姿系统与低成本光纤陀螺IMU组合,以PC104作为组合导航计算平台,采用重调式松散组合算法,构建了低成本、高精度、高可靠性的车载航姿保持系统,并成功应用于移动卫星通讯系统。经测试,组合系统静态初始化时间小于2min,动态定姿精度优于0.1度,更新率为100Hz。该项技术可进一步拓展应用于舰载、机载等运动平台,前景可观。     

一种低压电力线载波通信主动抗干扰技术

针对低压电力线通信由于环境复杂、用户类型繁多、用电时间随机等因素导致干扰,严重时造成通信失败的情况,研究了低压电力线路负载和干扰的性质与规律,建立了信道噪声模型,提出了一种低压电力线载波通信主动抗干扰技术。该技术将收发控制器的阻抗与低压电力通信线路阻抗进行最大限度匹配;对扩频技术进行拓宽研究,进一步提出在扩展频谱的基础上主动选择高可靠性的频段通信的方法,以克服低压电力线的强衰减、强干扰的缺陷。最后本文搭建了实验环境,并对低压电力线存在白色噪声、周期性噪声、脉冲噪声等干扰情况进行了通信实验,结果表明本文方法可行。     

GPS数据事后处理方法研究

介绍了准载波相位事后差分GPS和相对GPS两种GPS数据事后处理方法,利用GPS数据事后处理方法能显著提高GPS定位精度,且现场测试过程中无须基准站精确坐标,没有大量数据的实时传输和解算。     

基于混合粒子滤波的载波估计算法

针对粒子滤波载波估计算法的高复杂度、粒子退化及贫化问题,提出了一种基于混合粒子滤波的载波估计方法.该方法引入多阶马尔科夫模型,采用多个非零均值高斯分布的加权和来近似重要性函数的最佳选择,并根据最大后验概率准则规范粒子的迭代计算.仿真结果表明,在非高斯噪声环境下,低轨卫星通信TDMA/DEQPSK(Time Division Multiple Address/Differential Quadrature Phase Shift Keying)数据帧非合作接收载波估计时,与基于经典粒子滤波的载波估计算法相比,提高了粒子"效率",在误码性能相当的情况下,有效降低了计算复杂度.