北斗系统三频载波相位整周模糊度快速解算

北斗导航定位系统播发三个频率观测值,有助于载波相位整周模糊度的快速、准确固定。传统的几何无关模型三频载波相位模糊度固定算法通常采用遍历整数搜索的方法确定载波相位-伪距组合系数,组合后的噪声因子较大,模糊度固定成功率不高。在分析了北斗系统伪距测量误差特性的基础上,给出了加权组合噪声因子的定义及其约束下的最优组合系数的求解方法。采用Hatch滤波提高电离层延时误差实时估计精度,成功固定三组线性无关组合系数对应整周模糊度,进而确定基础整周模糊度。利用北斗系统短基线、长基线实测数据对算法性能进行了验证,实验表明:提出的算法可优化超宽巷、宽巷组合噪声因子20%以上,模糊度固定成功率提高10%~18%左右,30s历元平滑后的基础模糊度固定成功率可达90%以上。     

双频去相关单历元动态解算整周模糊度研究

针对GPS实时动态精密相对定位应用背景,提出一种整周模糊度实时求解方法。采用宽巷组合载波相位双差、伪距双差观测信息建立观测模型;对浮点模糊度协方差阵进行一次Cholesky分解,构造了浮点转换矩阵,使浮点模糊度完全去相关;推导确定整周模糊度的搜索空间;利用最小残差平方和搜索准则,确定单历元整周模糊度,并用OVT检验方法,对不同历元得到的整周模糊度进行一致性检验。结果表明,观测量误差均方差取值对整周模糊度搜索空间和成功率有较大影响,附加OVT检验的双频去相关单历元动态解算整周模糊度方法正确可行。     

一种适用于长基线的改进CIR算法

长基线下,受伪距多径和电离层残差影响,传统的CIR法解算载波相位宽巷模糊度时某些历元无法得到正确的结果,基础载波模糊度的搜索范围也较大。分析了CIR法的模糊度误差,提出了基于载波相位平滑伪距并且消除电离层时延的改进的CIR算法,分析了其误差方差,最后利用Compass系统实测数据对短基线和长基线两种情况下CIR法和改进CIR法的解算结果进行比较。实测数据表明,本文提出的算法能够单历元解算超宽巷模糊度和宽巷模糊度,并且能够大大缩小基础载波模糊度的搜索空间。     

利用遗传算法求解整周模糊度

建立了一种基于简单遗传算法的改进模糊度搜索方法求解载波相位测量中的整周模糊度。首先采用UDUT 和LDLT 分解对整周模糊度进行整数高斯变换以降低各整周模糊度之间的相关性 ,然后利用遗传算法进行整周模糊度搜索。在种群个体较少的情况下 ,为了避免早熟使搜索陷入局部最优 ,提出两种变异算子 ,保持个体的多样性。仿真结果表明改进后的算法较使用简单遗传算法具有更快的搜索速度和鲁棒性。     

北斗载波相位时间差分/SINS紧组合技术与实验研究

说明北斗系统有源定位模式的不足,提出一种基于载波相位时间差分的北斗/SINS紧组合导航技术,即以导航卫星载波相位信号的时间差分作为Kalman滤波器的观测量,建立工作于无源方式的北斗/SINS紧组合导航系统。介绍载波相位时间差分的基本原理和数学模型,设计组合导航滤波器。通过动态和静态实验对算法的正确性和精度进行验证。实验结果表明,SINS的位置和速度误差积累受到有效的抑制,导航精度明显提高。     

加权模糊C均值聚类算法实现BDS三频组合观测值优选

在对BDS三频载波相位组合观测值进行误差分析的基础上，确定了优选载波相位线性组合系数的筛选标准。针对传统聚类算法在高维多频混合数据集分类中存在的不足，采用一种基于加权的模糊C均值聚类算法，通过对同一维度在不同簇上赋予不同的权重值，对传统遍历搜索法所获得的部分BDS三频载波相位组合观测值进行了优化分类选取，有效解决了传统全球导航卫星系统载波相位观测值选取方法效率低的问题，同时为多系统多频数据组合观测值系数的优化选取提供了一种新的思路。对分类结果进行分析，确定了各类组合观测量的适用范围，并结合实测数据，利用无几何层叠模糊度解算方法对优选组合进行了整周模糊度的解算，结果验证了该方法的可行性。     

GPS载体姿态测量中的整周模糊度的快速求解

全球定位系统 (GPS)的良好性能和便宜的价格为其在姿态测量领域的应用开辟了广阔的前景 ,GPS载体姿态测量技术也成为 GPS应用中的热门研究方向。以利用 GPS载波相位测量来确定载体姿态为背景 ,介绍了 GPS载波相位差分技术的基本原理 ,并针对其中的关键技术问题——载波相位整周模糊度的快速解算 ,叙述和建立了整周模糊度快速解算的具体方法。详细地介绍了载体姿态测量系统中基线的构置方案和求解载体姿态的基本算法 ,即利用基线长确定整周模糊度的初始解集 ,然后利用约束条件来剔除解集中的假解。     

利用几何约束快速求解整周模糊度

以GPS载波相位测量来确定载体姿态为背景 ,针对其中的关键技术问题———载波相位整周模糊度的快速解算 ,提出了一种充分利用卫星与基线之间几何约束来压缩搜索空间 ,快速得到正确的双差模糊度组合的方法 ,并通过对ADUⅡ接收机采集的原始数据进行处理 ,其结果证明这是一种行之有效的模糊度搜索方法。     

基于X射线脉冲星绝对定位中的整周模糊度改进算法研究

基于X射线脉冲星导航定位方法是一种全新的自主导航技术。该文给出了脉冲星绝对定位的基本原理,针对有关文章存在的疑问,提出了脉冲星导航绝对定位中整周模糊度改进算法,并对其进行了深入的分析和理论推导,通过仿真计算脉冲星整周模糊度和航天器的位置,得到了较理想的定位精度。这种新改进的整周模糊度算法为脉冲星绝对定位提供了新的思路。     

基于北斗动动精密相对定位的模糊度解算方法

模糊度解算方法是GNSS动动定位的关键技术,传统模糊度解算方法只针对单频或双频信号进行处理,为此分析了北斗动动差分相对定位模型,并阐述了动态模糊度解算的一般方法,在此基础上提出了一种短基线北斗三频TCAR方法求解动态模糊度,即首先求解出三个线性无关的线性组合的模糊度,然后恢复原始频率观测值的模糊度。短基线车载动动测试结果表明:该北斗三频模糊度解算方法是有效的,模糊度正确固定后基线解算精度为cm级。     

结合实时数据产品与北斗短报文的厘米级海洋精密相对定位

针对远海精密定位的广泛需求和传统精密定位服务费用昂贵的问题,提出利用北斗短报文设备传输导航观测数据,结合实时服务数据产品,以实现海洋的低成本厘米级精密相对定位。为了克服短报文传输频率低的缺点,采用融合空间相对定位和精密单点定位两种技术来加密分钟间隔以外的坐标,避免了传统时间基线法加密坐标存在的误差累积现象。分别基于静态和动态海洋观测数据进行仿真实验,结果表明,新方法无论在水平方向还是垂直方向上,都可以实现厘米级定位,且对时间间隔不敏感。     

伪卫星辅助北斗定位精度改进方法

由于北斗二号一期系统卫星集中分布在赤道附近,导致国土范围内接收机南北方向定位精度偏低,且由于可视卫星均为正仰角,导致接收机垂直方向定位精度也偏低的问题,提出了利用地面伪卫星改善用户观测几何结构的方法来提高一定区域范围内北斗接收机的定位精度。推导了伪卫星与真实卫星组合的最小二乘定位算法模型,并给出了用于定位精度评估的南北和垂直方向的精度衰减因子值。仿真结果表明:在用户使用范围的北部地区布设伪卫星可有效降低用户南北方向以及垂直方向的精度衰减因子值,从而有效改善定位精度。     

一种基于极坐标模型的多AUV协同导航与定位算法

为了解决多个自主式水下无人航行器(AUV)在作曲线轨迹的航行时常规协同导航算法精度较低的难题,提出了一种基于极坐标的多AUV协同导航与定位算法.首先,将本算法的模型、可观测性与常规的直角坐标系算法进行了分析与对比.接着,进行了基于实航数据的数值仿真.针对解决各种传感器受异常噪声干扰导致多AUV协同定位误差变大的问题,本...     

基于对偶四元数的单目视觉/惯性组合导航算法

提出一种适用于结构化道路的单目视觉/惯性组合导航定位算法.针对点特征匹配和连续多帧追踪受车速和相机视野制约的不足,提取道路上车道线的直线特征,引入对偶四元数描述直线特征.在基于对偶四元数的相对位姿估计算法的基础上,推导了图像特征增量与相机位姿增量的表达式.通过配准和时间同步,用惯导系统和相机分别解算的载体速度之差作为组合导航的观测量,建立kalman滤波修正组合导航系统的误差,包括相机测速标度因数误差.车载实验结果表明在结构化道路上算法是有效的.     

SINS/DVL/AST水下组合导航中的鲁棒信息融合方法

捷联式惯导系统由于自主性强等优势成为自主式水下航行器长航时、长航程导航的主要手段。针对水下环境中外部多导航传感器如多普勒计程仪提供的测速信息和水声单应答器提供的位置信息容易受到非高斯噪声污染的问题,提出基于马氏距离算法的联邦鲁棒卡尔曼滤波算法。在联邦鲁棒卡尔曼滤波算法中,通过马氏距离算法引入膨胀因子,对量测噪声协方差阵进行膨胀,以实现非高斯条件下水下组合导航系统鲁棒性的提升。同时基于子滤波器的滤波性能对信息分配系数进行自适应调整以确保水下组合导航系统的高精度。基于江试试验实测数据进行水下组合导航半物理仿真试验,试验结果表明:相比于传统的联邦卡尔曼滤波算法,联邦鲁棒卡尔曼滤波算法可在非高斯条件下实现更高精度、更加稳定的组合导航；能够满足水下组合导航系统对容错性和鲁棒性的要求。     

高倍率脉冲放电锂电池的功率输出特性

由于电池内阻和极化现象的存在,锂电池在放电的瞬间会出现较大的电压跌落,高倍率脉冲放电锂电池更是如此。为了研究高倍率脉冲放电锂电池的功率输出特性,探讨温度、荷电状态和老化等因素对电池功率性能的影响规律,定义了锂电池的功率特性曲线,搭建了高倍率电池测试平台,并从温度、荷电状态和老化3个阻抗敏感因素开展实验研究。研究方法和结论对后期开展锂电池系统的峰值功率评估和功率曲线预测有一定的指导意义。     

基于鲁棒高阶容积滤波的无人机相对导航状态估计方法

由于无人机相对导航系统具有非线性强、噪声非高斯的特点,传统的基于卡尔曼滤波算法设计的相对导航滤波器存在估计失准甚至发散的问题。考虑到高阶容积卡尔曼滤波和最大熵滤波算法分别在解决非线性问题和非高斯问题时的优势,利用最大熵滤波的量测更新方法对高阶容积卡尔曼滤波的测量更新方程进行了改进,将传统的量测更新问题转换成了线性衰退的求解问题,避免了对测量噪声进行高斯假设,同时解决了系统非线性和量测噪声非高斯的问题。进行了相应的数学仿真,仿真结果表明:所提算法的估计精度超过了高阶容积卡尔曼滤波和最大熵滤波算法的,验证了算法的有效性。     

多基准站相对定位算法及先验基线向量偏差影响分析

为提高单基准站短基线相对定位解算的可靠性,研究了多基准站约束的相对定位算法。将基准站间可提前测量的先验基线信息融入观测模型中,给出了多基准站相对定位的函数模型和随机模型,在此基础上推导了模糊度精度因子的解析表达式,揭示了基准站数量的增加对模糊度浮点解精度提升的作用;从理论上分析了基准站间先验基线信息中的偏差对模糊度解算的影响,分析表明,当先验基线各分量偏差的绝对值之和小于5 cm时,模糊度解算几乎不受影响;通过仿真和实测数据进行了验证。试验结果表明,增加基准站数量不仅能有效提升模糊度解算成功率和收敛速度,并且对先验基线信息中的偏差具有较好的抑制作用,当基线各分量偏差均增加到4 cm时,实测数据模糊度解算成功率仍能达到92%以上。研究结论为特殊场景下多基准站间的快速非精确标定提供了理论依据。