抗差自适应EKF在INS/GNSS紧组合中的应用

针对惯性/卫星紧组合导航中卫星观测数据存在粗差,影响组合导航系统定位精度,同时考虑到卫星少于4颗和卫星几何分布不佳对预测残差构造自适应因子的影响,提出了一种抗差自适应EKF紧组合算法。该算法给出惯性/卫星紧组合状态方程与观测方程,抗差等价权因子和预测残差法构造自适应因子的计算公式,并给出卫星少于4颗和卫星几何状态分布不佳情况下自适应因子的计算方法。通过车载实测数据对算法进行验证与分析,实验结果表明,基于抗差自适应EKF的惯性/卫星紧组合算法可有效削弱卫星粗差观测值的影响,在可见卫星数少于4颗和卫星几何分布不佳的状态下,依据该算法获取的系统导航精度得到进一步提高。     

多径信号辅助的网联车辆无线协作定位

为解决全球定位系统（GPS）和北斗卫星导航系统（BDS）等传统定位方式在信号被遮挡的区域定位范围受限以及精度不足的问题,基于第5代移动通信系统和车联网技术提出了一种多径信号辅助的网联车辆无线协作定位方法.首先将车联网中接收端与发射端之间多径信号成分携带的定位信息提取成多径定位线段,并基于最小二乘法估计出接收端与发射端之间的相对位置;然后基于置信传播算法,将相对位置信息以及部分覆盖的GPS/BDS信息进行协作融合,得出整个车联网中各个车辆的位置.仿真结果表明,在不同的车辆密度和GPS/BDS可用概率下,新算法能提升网联车辆的定位精度,有效解决车辆GPS/BDS覆盖不充分的问题,为网联车辆提供高精度的定位.     

LINS-GNSS:滤波与优化耦合的GNSS/INS/LiDAR巡检机器人定位方法

为了能够更加灵活地执行变电站巡检任务,非固定线路的机器人巡检技术越来越受到关注.如何在复杂的变电站环境中实现高精度的定位是机器人在变电站执行巡检任务时需要解决的核心问题.单一传感器难以满足变电站可靠定位的要求,因此,本文设计了多传感器融合的LINS-GNSS定位方法.其前端基于迭代误差状态卡尔曼滤波框架将激光雷达和惯性导航进行紧耦合,在每次迭代中生成新的特征对应关系递归地校正估计状态.后端使用因子图优化的方法将卫星导航的定位结果与LINS后端输出的定位结果松耦合.优化过程中先将局部坐标系与全局坐标系对齐,再将卫星导航的位置约束作为先验边添加到后端的因子图中,最后将定位结果在全局坐标系下输出.为了评估LINS-GNSS系统在变电站环境中的性能,本文在实际变电站中进行了测试.实验结果表明,LINS-GNSS系统在变电站环境中可以达到优于0.5 m的定位精度,且比现有最佳算法LIO-SAM定位精度更高.     

惯性/天文/卫星组合导航误差在线标定方法

为提高惯性/天文/卫星(INS/CNS/GNSS)组合导航系统长期工作时的精度,推导了基于四元数误差描述的组合导航系统误差状态方程和量测方程,利用分段定常系统(PWCS)定理,分析了不同输入条件下系统状态变量的可观测性和可观测度.结合可观测性和可观测度分析结果,提出了利用星敏感器及卫星导航系统提供的姿态、位置矢量在线标定陀螺仪、加速度计和星敏感器误差参数的方法.可观测性分析和仿真试验结果表明,该方法可以精确在线估计出陀螺仪、加速度计、星敏感器的标度因数、零偏和安装误差,提高惯性/天文/卫星组合导航系统长期在轨工作的精度.     

载波相位辅助消除伪码多径误差的算法研究

随着差分技术的发展,影响卫星导航接收机定位精度的典型误差源大多被消除,而多路径效应仍然是造成接收机定位误差的主要因素。该文分析了多路径效应对伪码测量量和载波相位测量量的影响。利用载波多路径误差源小于伪码多路径误差的性质,提出了一种针对伪码接收机的低复杂度的载波辅助伪码抗多径算法,并对算法进行了深入讨论和分析。该算法将接收机伪码测量量中的多路径误差由数十米减小到亚米级,大大提高了伪码接收机的定位精度。系统仿真证明了该算法的正确性。     

单目视觉自然路标辅助的移动机器人定位方法

针对很多场合下GPS信号会受到遮挡而无法使用,导致机器人定位精度下降很快的问题,提出一种基于单目视觉自然路标辅助的机器人绝对定位方法.在导航环境中的若干位置预先建立视觉路标库.机器人在利用惯导（INS）定位过程中,同时对采集到的单目图像和库中的视觉路标进行匹配.建立基于全局特征信息（GIST）和快速鲁棒算子（SURF）局部特征相结合的在线图像快速匹配框架,同时结合基于单目视觉的运动估计算法修正车体航向.最后利用卡尔曼滤波将视觉路标匹配获得的定位信息和INS有效地融合起来.结果表明,该方法有效地提高在GPS受限情况下惯性导航定位的精度和鲁棒性.     

无人机组合导航系统信息融合方法研究

针对小型无人机通常采用的无线电导航,综合考虑无人机具体情况以及其它导航方式的特点,提出了一种将无线电导航系统(RP)、全球导航星系统(GN SS)、多普勒导航系统(DN S)、地形辅助导航系统(TAN)和景象匹配导航系统(SMN)组合起来,取长补短,构成基于联邦卡尔曼滤波器的DR/RP/GN SS/DN S/TAN/SMN组合导航系统。仿真结果表明,该方法完全可以满足导航精度的要求。     

多源融合定位算法综述

随着机器人、无人车等自主导航系统的大量涌现,定位导航技术在最近20年得到迅猛发展,用户对新一代的定位导航技术提出了新的要求,即在任意环境、任意时刻、任意平台都能具备可靠的定位导航能力.多源融合定位算法是实现该目标的唯一有效途径.本文从传感器观测模型、环境场景模型、载体运动行为模型出发,综述了卫星导航、惯性导航、视觉传感器、激光雷达单一传感器的定位方法,分析了定位导航运行的环境场景对多源融合定位的影响,以及载体运动行为对定位的影响.最后,从融合框架层面将多源融合定位算法分为优化和滤波两大类进行深入分析.     

基于海底单应答器的水下潜器声学导航技术

针对长基线定位系统需多只海底应答器而引起的系统复杂的问题，给出了一种通过在海底布放单只应答器对安装有超短基线定位系统的水下潜器进行声学导航的方法，分析了系统的性能，并进行了湖试和海试验证．试验结果表明，利用单只海底应答器可以对安装有超短基线的水面船实现亚米级精度的声学导航，该方法可用于水下潜器的声学自主导航．     

基于距离量测的主从式AUV协同定位系统观测性研究

研究了基于距离量测的主从式自主水下航行器(AUV)协同定位系统观测性问题。主AUV可以利用装备的高精度导航设备进行精确定位,从AUV装备低精度导航设备,需融合主从AUV之间的距离量测进行水下定位。针对控制输入对协同定位系统可观测性的影响,建立了从AUV在主AUV体坐标系中的运动学模型,并选取主从AUV间的距离值作为观测量,利用基于Lie导数的非线性系统观测性秩判据分析了不同控制输入下协同定位系统的观测性。仿真结果表明,对于可观测的协同定位系统,从AUV的位置估计具有良好的收敛性和定位精度。     

主从式USV协同定位系统性能分析

为研究以距离为观测量的主从式无人水面航行器(unmanned surface vehicle,USV)协同定位系统在不同运动状态下的定位性能问题,建立一种新的协同坐标系,并在该坐标系中推导主从USV运动模型,以主从USV相对距离为观测量分析主从式USV协同定位系统的可观测性及可观测度.同时,针对不可观测路径,提出通过改变控制输入的方法以达到提高系统可观测度的目的.通过MATLAB仿真实验与水面舰艇实验,结果表明:在不同情况下,通过调整控制输入的方法改变系统的可观测度是有效的;利用所提出的分析方法可以反映协同定位系统的定位性能,验证了所得结论及方法的有效性.     

基于GNSS的无源探测系统定位性能研究

针对基于全球卫星导航卫星系统（GNSS ）信号的无源探测系统,研究了探测系统的定位模型、系统目标定位数据处理方法。基于卡尔曼滤波,建立了扩展卡尔曼滤波无源探测系统的状态方程与观测方程,利用卫星工具包（STK）仿真软件对无源探测系统的定位性能进行仿真分析。仿真结果表明：使用扩展的卡尔曼滤波定位性能较好,具有较高的定位和跟踪精度。     

融合轨道动力学的小行星探测器自主视觉定位

针对小行星探测器高精度自主视觉定位问题,提出了一种融合轨道动力学的深空探测器自主视觉定位方法,能修正视觉视觉定位与地图构建算法(simultaneous localization and mapping, SLAM)的定位误差。该方法通过融合轨道动力学的轨道改进技术,能够在缺乏表面先验信息、无人工手动标记的场景下,实现探测器的高精度视觉导航,并建立小行星表面稠密三维模型。首先,基于视觉同时定位和建图方法(VSLAM)提取小行星表面特征,通过因子图优化算法估计探测器位姿,设计回环检测提高定位精度;其次,重构行星表面三维模型,实现基于多面体法的行星不规则引力场建模;最后,提出了一种基于轨道动力学的伪相对运动轨道优化算法,将其作为物理约束修正视觉定位累积误差,分析反演视觉初始定轨误差在轨道动力学中的传播过程,实现修正视觉定位累积误差,改善初始定位结果。仿真实验结果表明,融合轨道动力学可以有效提升小行星探测视觉定位的精度,从而实现高精度导航,为深空探测技术的未来发展提供参考借鉴。     

室内智能移动机器人ZigBee无线网络定位技术

针对目前室内机器人定位方法不能同时满足定位精度、定位范围和复杂环境条件下定位的情况,提出了一种利用ZigBee无线网络、基于接收到信号强度测距的定位方法。研究通过搭建一个ZigBee无线网络室内定位系统,实时提供机器人的位置坐标,为机器人实现路径规划提供保障。通过实验对定位系统中的各项参数进行标定,并分析了影响定位精度的因素。实验结果表明,ZigBee无线网络定位系统在室内复杂环境下可实现定位,在无障碍物的条件下精度可达到0.25 m,可以满足室内机器人的定位精度要求,定位范围可根据实际需求进行扩展。     

一种基于固定正确率的GNSS模糊度差值检验阈值确定方法

整周模糊度固定是否正确对于GNSS高精度导航定位有着至关重要的影响.针对常规的差值检验阈值确定方法中存在的问题,从整数孔径估计理论出发,提出一种基于固定正确率的阈值确定方法.该方法既能根据模糊度维数选择更为合理的差值检验阈值,又能保证可靠的正确率水平,具有一定的理论意义和实用价值.     

基于捷联惯性导航的室内定位系统研究

基于捷联惯性导航的室内定位系统是综合运用MPU6050陀螺加速度计模块、HMC5983三轴电子指南针模块和蓝牙模块来实现定位. 系统以STM32单片机为控制核心,依此算出四元数和旋转矩阵,并利用卡尔曼滤波算法计算最优姿态角,在此基础上获取载体在导航坐标系中的运动加速度,通过对加速度的两次积分计算出载体在导航坐标系中的位置信息. 为了克服惯性导航固有的不可消除的积累误差,布设关键通信节点,采用局部蓝牙通信定位,并通过加权平均融合对位置信息做出修正,提高了定位系统的定位精度.     

State estimation of connected vehicles using a nonlinear ensemble filter

The concept of connected vehicles is with great potentials for enhancing the road transportation systems in the future. To support the functions and applications under the connected vehicles frame, the estimation of dynamic states of the vehicles under the cooperative environments is a fundamental issue. By integrating multiple sensors, localization modules in OBUs(on-board units) require effective estimation solutions to cope with various operation conditions. Based on the filtering estimation framework for sensor fusion, an ensemble Kalman filter(En KF) is introduced to estimate the vehicle's state with observations from navigation satellites and neighborhood vehicles, and the original En KF solution is improved by using the cubature transformation to fulfill the requirements of the nonlinearity approximation capability, where the conventional ensemble analysis operation in En KF is modified to enhance the estimation performance without increasing the computational burden significantly. Simulation results from a nonlinear case and the cooperative vehicle localization scenario illustrate the capability of the proposed filter, which is crucial to realize the active safety of connected vehicles in future intelligent transportation.     

A novel satellite-equipped receiver for autonomous monitoring of GNSS navigation signal quality

Global navigation satellite system (GNSS) comes with potential unavoidable application risks such as the sudden distortion or failure of navigation signals because its satellites are generally operated until failure. In order to solve the problems associated with these risks, receiver autonomous integrity monitoring (RAIM) and ground-based signal quality monitoring stations are widely used. Although these technologies can protect the user from the risks, they are expensive and have limited region coverage. Autonomous monitoring of satellite signal quality is an effective method to eliminate these shortcomings of the RAIM and ground-based signal quality monitoring stations; thus, a new navigation signal quality monitoring receiver which can be equipped on the satellite platform of GNSS is proposed in this paper. Because this satellite-equipped receiver is tightly coupled with navigation payload, the system architecture and its preliminary design procedure are first introduced. In theory, code-tracking loop is able to provide accurate time delay estimation of received signals. However, because of the nonlinear characteristics of the navigation payload, the traditional code-tracking loop introduces errors. To eliminate these errors, the dummy massive parallel correlators (DMPC) technique is proposed. This technique can reconstruct the cross correlation function of a navigation signal with a high code phase resolution. Combining the DMPC and direct radio frequency (RF) sampling technology, the satellite-equipped receiver can calibrate the differential code bias (DCB) accurately. In the meantime, the abnormities and failures of navigation signal can also be monitored. Finally, the accuracy of DCB calibration and the performance of fault monitoring have been verified by practical test data and numerical simulation data, respectively. The results show that the accuracy of DCB calibration is less than 0.1 ns and the novel satellite-equipped receiver can monitor the signal quality effectively.     

基于辅助与合成孔径的群用户合作导航方法

为了克服城市峡谷遮蔽和强信号干扰导致的卫星导航接收机定位错误甚至无法定位的问题,研究了以接收机群用户为基础的合作导航方法,针对遮蔽环境和干扰环境分别给出了用户辅助的定位方法和动态合成孔径的干扰抑制方法,采用了分散式和分布式Ad-hoc网络,给出了网络拓扑结构。对用户辅助定位确定了辅助方式及辅助内容,给出了群用户辅助定位方法;针对动态合成孔径中大间距天线导致的DOA模糊和方向图栅瓣现象,给出了基于双频的模糊消除方法,在此基础上进行广义波束形成,抑制干扰的同时避免了栅零陷的影响。仿真表明,在卫星导航信号中断一分钟的情况下,用户辅助的方法相对惯导系统的定位累积误差由280 m降至30 m范围,而广义波形形成能有效去除栅零陷。     

多普勒辅助RangeFit快速定位方法

常规GNSS快速定位算法(即首次定位时间TTFF＜l s)中存在初始时间、初始位置、钟差等误差总和小于150 km的约束门限,即使初始位置十分准确,初始时间误差也不能超过210 s,这使得只有在热启动和AGNSS条件下,才能实现TTFF小于1 s.该文针对常规快速定位算法的这种缺陷提出一种多普勒辅助RangeFit快速...