LAAS处理算法及其完善性仿真研究

为了满足民用航空用户在精密进场与着陆中的应用需求,美国联邦航空管理局设计了GPS局域增强系统(Local Area Augmention System,LAAS).LAAS地面站设备采用3-4个安装在机场固定已知点的高性能GPS接收机,观测所有可见卫星,并将这些观测数据同时发送给处理单元,处理单元将码相位测量的伪距数据进行载波相位平滑,同时使用差分技术获得每颗可用卫星的误差修正值,并进行完善性监测,最后利用甚高频(VHF)广播这些修正数据.当某颗卫星出现故障后,整个系统的可用性发生改变.通过仿真研究可以得到当可见卫星数量在6颗或6颗以上时,减少一个卫星对完善性影响不大,甚至会变好,在可见卫星为5颗的时候较少一个完善性的可用性降低.并且完善性还和卫星的几何分布有关.     

GPS中新的长码直捕算法的提出与分析

目前GPS中长码的捕获通常是利用短码来完成.但是,为保证扩频信号具有更高的扩频增益、更强的抗模仿和抗欺骗能力,必须实现长码的直接捕获.在研究以P码信号为例的结构及特性的基础上,分析现今较有效的捕获算法,并提出了一种新的时频域相结合的算法,同时在仿真环境下加以实现,通过实验验证:新的算法能够达到有效的长码捕获,为进一步的工程化实施奠定了基础.     

STK北斗导航系统对GPS导航性能增强研究

为了进一步增强我国GPS用户的定位精度,提出了将北斗导航系统与GPS导航系统进行组合应用的方法,在此基础上,基于STK完成了PDOP数据的仿真.仿真结果表明,组合系统的性能得到增强、系统的定位精度得到提高.     

基于区域定位重要度指标的GPS失效性分析

空间几何构型是决定GPS定位精度的关键因素之一。采用概率统计的思想,基于区域定位重要度指标算法,通过分析计算不同空间几何构型的几何精度系数,寻求对区域定位精度影响最大的卫星构型。在此基础上对GPS卫星进行重要度排序,并对GPS星座失效性进行分析。结果表明:此方法能有效找出对区域定位精度影响最大的卫星构型,并且避免了大规模仿真计算,快捷有效。     

基于自适应EKF的高动态载波跟踪算法

针对载波跟踪算法在大频偏或动态剧烈变化时易失锁的问题,提出一种无数据辅助情况下基于自适应R/Q扩展卡尔曼滤波(AEKF)的高动态载波跟踪算法。该算法在AEKF代替鉴相器和滤波器的环路结构基础上,引入两倍相位转换来消除数据位跳变的影响,并利用载噪比估计方法和基于加加速度的信号动态监测方法来修正观测噪声协方差(R)和系统状态噪声方差(Q),进而兼顾环路的跟踪精度和动态稳定性。实验结果表明:利用该算法的GPS软件接收机能够在加速度200 g,瞬间加加速度10 000 g/s的动态指标下正常工作。     

全球导航卫星系统接收机的复信号自适应陷波干扰抑制

为提高全球导航卫星系统接收机抑制带内窄带干扰的能力,提出一种采用复系数自适应陷波器的时域滤波干扰抑制方法。在数字基带通过自适应算法调整复数滤波器的频率参数,以实时检测和跟踪窄带干扰的中心频率。仿真结果表明,该方法可以快速、有效地抑制固定频率的窄带干扰和线性调频干扰,提高接收机在干扰条件下的捕获性能。其干扰抑制性能优于实系数自适应陷波器的干扰抑制方法。     

基于GPS+GLONASS观测的高精度、快速定位与定向试验

在现代战争中 ,导弹发射阵地的高精度、快速定位与定向是实现灵活机动作战 ,有效地打击敌方目标 ,保障野外实战生存能力的需要。首先 ,重点论述快速构筑导弹发射阵地的实施过程以及GPS +GLONASS组合系统的数据处理方法。最后 ,通过使用连续 2 4h的观测数据分段试验计算 ,结果表明 :利用GPS +GLONASS组合系统 ,在 2 0min时间内可以完成对导弹发射阵地的高精度定位、定向任务     

装备维修保障全资可视化总体结构研究

阐述了全资可视化的基本思想以及我军实现装备维修保障全资可视化的意义 ,以需求分析为基础 ,给出了由系统管理、数据服务、中间处理、客户应用为组成的装备维修保障全资可视化总体结构 ,并对其中的关键技术进行了讨论和分析     

GPS P码的软件生成算法

GPS系统中的P码由于具有定位精度高,码周期长,结构复杂的特点,有着广泛的军事应用.如果能产生其周期内的任意一段P码,对研究P码的快速捕获有着重要意义.对P码的产生机理进行了研究,提出了一种GPS P码的软件产生算法,能够产生任意时刻、任意卫星的P码,并在MATLAB 6.5环境下对算法进行了仿真实现.     

GPS动态定位与H_∞滤波算法

GPS动态定位的数据处理中通常应用基于"当前"加速度模型的卡尔曼滤波,而实际测量定位中难以保证卡尔曼滤波要求的动态模型(函数模型)和随机模型可靠和切合实际;另一方面,GPS信号易受干扰,因而容易出现观测误差.针对GPS动态定位的这一问题,探讨了在实际应用中存在模型误差和观测误差时的H∞滤波,与卡尔曼滤波相比,原理易于理解,在实际中也很容易实现, 减少了计算量且提高了滤波精度.