军用导航技术发展趋势

现代战争的高技术特点要求武器系统装备精密导航系统来提供精确的导航信息 ,提高武器的战斗性能。论述了惯性敏感器发展技术、GPS技术、GPS/INS组合与抗干扰问题。发展高精度、低成本、抗干扰能力强的导航系统是未来军用导航系统发展的趋势     

基于DSP的OEM板GPS定位数据处理

介绍了利用DSP处理器进行OEM板GPS定位数据处理的方法,重点讨论了基于高速实时数字信号处理器的串行通信接口进行数据通信的处理方法.     

位置差分GPS定位误差分析与远距离差分试验

本文从GPS定位位置的求取公式出发,分析了GPS定位误差、位置差分GPS定位误差及其均方阵,由此证明位置差分GPS定位方法可以消除GPS定位误差中的较大部分。远距离静态差分试验表明:差分后定位误差drms值由33米下降到3.8米。     

基于GPS技术舰空导弹脱靶量测量系统设计

本文在简要介绍舰空导弹脱靶量测量的现状及存在缺陷的基础上,设计了基于GPS定位原理和技术的一种机动化、可扩展的舰空导弹脱靶量测量系统。应用此测量系统,不仅可以实现全天候、高精度的舰空导弹脱靶量测量,而且精度可达亚米级。     

INS/GPS组合导航方式及应用前景

主要对惯性导航与卫星导航的各种组合方式作了详细的介绍 ,并分析了采用 INS与 GPS相结合时整个系统的性能和滤波算法 ,并对 INS/GPS组合导航的应用前景做了一般性的分析。     

GPS车辆定位导航系统中电子地图的设计

主要介绍了基于电子地图的GPS车辆导航系统的总体配置设计方案和电子地图监控软件的设计,从电子地图的生成到系统功能的软件实现做了全面的介绍,并记述了对测试中出现问题的改进措施.     

一种新的近空间GPS信号多路径估计方法

结合GPS多路径信号模型及其相关函数的特点,在研究基于TK(Teager-Kaiser)算子的近空间多路径估计算法的基础上,提出了一种新的更为简洁的GPS信号近空间的多路径估计算法,并通过仿真验证了算法的有效性。仿真结果表明,该算法能以高分辨率准确地估计GPS信号近空间的多路径模型。     

基于BP人工神经网络的GPS/SINS组合导航算法

基于扩展Kalman滤波的GPS/SINS组合导航算法,需要对原始的非线性连续系统模型进行线性化和离散化处理,要求系统噪声和测量噪声为零均值的高斯白噪声,且易于出现滤波器发散。BP人工神经网络无需对所求解的问题建模,能够很好地逼近系统非线性特性,获得较高精度的导航定位信息;还具有计算过程稳定,不涉及矩阵求逆,不需要迭代逼近,以及容易实现并行处理等优点。设计适用于GPS/SINS组合导航系统的BP网络模型,并在标准的BP算法基础上,采用共轭梯度法改进网络训练速度及精度。最后,通过仿真算例说明BP网络方法用于GPS/SINS组合导航计算的可行性。     

BDS/GPS双模自适应抗干扰接收机关键技术研究与设计

针对现代导航战对卫星导航接收机干扰对抗能力的要求,研究了BDS/GPS双模自适应抗干扰接收机的关键技术。在分析传统空时零陷技术的基础上,引入基于数字波束形成的自适应抗干扰技术,并使用惯性模块和历书进行卫星信号初始来波方向估计,显著增强了接收机的抗干扰能力。同时,提出了BDS/GPS双模多阵元天线耦合测量与校正技术,有效解决了双模天线设计难题。仿真测试表明:接收机使用数字波束形成技术后,总体抗干扰能力可达85dB,比单一使用空时零陷技术增加了8dB。     

新的自适应渐消扩展卡尔曼滤波在GPS定位中的应用

当实际数据出现突变时,基于最小二乘、扩展卡尔曼滤波的GPS定位解算存在定位结果精度低和稳定性差的问题。提出一种自适应渐消扩展卡尔曼滤波算法,通过自适应渐消迭代系统噪声协方差,来实现抑制数据突变影响。试验结果表明:该算法相比最小二乘、扩展卡尔曼滤波,其定位精度有所提高;相比传统渐消扩展卡尔曼滤波,其收敛速度、稳定性有所提高。