定时用户的时间获取技术

随着现代军事技术和民用通信技术的发展，有越来越多的用户需要得到高精度的时间信息。卫星系统为这些用户提供了便捷的途径，特别是卫星导航定位系统在对用户的高精度授时和定时方面发挥了重要的作用。本文系统叙述授时时频系统的基本概况和定时用户获取时间的基本技术，并又探讨了提高时间精度的主要方法。文章力争能为定时用户选择时间获取途径提供一些参考思路。     

基于改进WKNN的位置指纹室内定位算法

位置指纹算法是目前解决室内定位问题的主要方法,指纹特征和匹配算法为影响算法精度的两大因素.针对室内复杂环境下Wi-Fi信号强度波动较大的现象,提出了基于方差的加权距离以改进WKNN算法.在离线特征提取阶段,选择了均值和方差两个特征值,既反映该采样点的RSS幅值,也反映该点RSS的波动情况;在线阶段,根据方差提出了加权距离进行相似度的计算,查找距离最近的K近邻点,并以实际环境下采集的数据验证了改进WKNN算法在RSS波动大的情况下对定位效果的改善,在综合考虑了AP组合的影响后,实现了误差均值为1.456m的定位效果.     

面向室内场景的惯性磁感应定位方法

针对卫星拒止的室内导航问题,在现有磁信标定位技术的基础上,通过分析低频旋转磁场的特点,建立了一种不受传感器姿态和磁信标磁矩信息影响的磁感应矢量夹角观测模型,并结合MEMS惯性导航的误差模型提出了一种以磁感应矢量夹角的正余弦值为量测信息的惯性磁感应动态定位方法,避免了磁传感器姿态误差和磁矩误差对定位结果的影响。利用实验室的双轴磁信标实验系统进行静态测试,验证了磁感应定位模型具有不受传感器姿态、环境中遮挡物以及磁矩影响的特点;通过数值仿真的方式对基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的惯性磁感应定位方法进行验证,结果表明该方法能有效地抑制惯性导航的发散,且位置最大误差小于0.75 m,满足大多数室内场景下的高精度导航定位需求。     

基于火箭橇的北斗动态定位精度鉴定方法

介绍了几种现有的以GPS/北斗为主要代表的卫星导航系统的动态定位精度 鉴定方法,分析了这几种方法在模拟实际使用环境、鉴定精度等方面的优缺点,提出了 一种基于火箭橇试验平台的北斗导航定位系统动态定位精度鉴定方法。该方法能够很好 地模拟北斗导航定位系统实际工作环境（速度、加速度、振动和天线角度等）,解决高 动态、高精度北斗导航定位系统动态定位精度鉴定问题,并对该方法的原理和实施方法 作了详细的论述,最后分析了该方法的不确定度及误差,并提出了改进措施。     

汶川灾区望“北斗”

自从汶川地震发生以来,我国自主研制的北斗试验卫星导航系统,成功为灾区一线和指挥部建立了实时通道,为决策、搜救、医疗等工作发挥了关键作用。危难之中显身手北斗试验卫星导航系统曾在今年初我国南方抗击雪灾中起到巨大作用,因为当时很多通信系统都瘫痪了,GPS 的使用受到限制,而北斗试验卫星导航系统拥有导航定位、双向通信等功能,及时把最新灾情通报给有关人员,从而采取有效措施。5月12日汶川地震发生后,由于道路中断,通信中断,震     

伪卫星空中基站的定位算法研究

伪卫星空中基站的精确定位是构建伪卫星区域定位系统的一个关键问题。分析了伪卫星空中基站的位置误差(相当于卫星的星历误差)对系统定位精度的影响,研究了利用逆用定位原理确定伪卫星空中基站位置的算法和几何精度因子问题,并用Monte-Carlo方法对定位精度进行了仿真,结果表明这种方法是可行的,具有较大的实用价值。     

基于空基伪卫星的双星定位系统增强方案

针对"北斗"双星定位系统不能实现无源定位和精度不能满足用户需求的问题,提出了空基伪卫星增强双星定位系统的方案并研究了其中的关键技术难点——星座布局、空基伪卫星自身定位及系统时间同步问题。研究结果表明,空基伪卫星不仅可以增强双星系统实现三维无源定位,而且具有覆盖范围大、星座布局好等特点,具有广阔的应用前景。     

二代卫星导航系统与民航卫星导航应用

<正>一、二代卫星导航系统对中国民航的重要意义1.卫星导航对现代航空运输的重要意义卫星导航定位系统自出现以来,在各个领域得到了极为广泛的应用,已成为现代社会生产、     

抵御对抗样本攻击的指纹室内定位方法

随着城市智能化的发展, 基于WiFi接收信号强度(RSS)的指纹室内定位服务受到社会的广泛关注。深度学习技术是利用RSS信号获得高室内定位性能的一种重要手段, 但其易遭受对抗样本攻击, 给定位系统带来严重安全隐患。为此, 提出了一种抵御对抗样本攻击的基于深度学习的RSS指纹室内定位方法(AdvILoc)。该方法基于图像识别领域对抗样本防御方法的研究和分析, 结合室内RSS指纹数据特征单一且高维的特点, 通过在RSS指纹室内定位深度学习模型中添加池化层、全连接层, 以及满足差分隐私的噪声层来抵御对抗样本攻击, 解决了基于深度学习的室内定位模型易过拟合且泛化能力不高的问题。通过添加Dropout层, 以及设计模型参数正则化方法, 提高模型抵御对抗样本攻击的鲁棒性。在2个真实RSS指纹室内定位数据集上的实验结果表明:与已有基于多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)的RSS指纹室内定位方法相比, 所提方法在保证时间开销和基本不影响定位模型性能的情况下, 提高了模型抵御对抗样本攻击的鲁棒性;在满足l₂范式规范的C&W攻击下, 随着攻击大小不断增大, 模型的定位准确率下降也更平稳。