一种机载单站相位干涉仪解模糊算法

在机载单站无源定位系统中,相位干涉仪测向解模糊的实现方式通常有两种:长、短基线相结合的方法以及基于双基线系统余数定理算法.双基线系统余数定理算法不需要限制最短基线长度小于半波长、只需选择基线长度互质,天线数量适中,易于实现.文章对该算法的基本原理及算法实现进行了详细论述,并对正确解模糊对附加相位干涉仪测量精度要求给出了理论分析,最后通过仿真验证了该算法的有效性,为机载单站无源定位的工程实现提供了一定的理论依据.     

基于到达时差测向法的目标角度测量技术研究

介绍了单基线到达时间差测向的基本原理,根据原理推导出单基线时间差测向技术的相关公式,根据公式分析了时间差测向系统相位误差产生的原因,从测向原理出发阐述了基线长度等因素对测向精度的影响,并且比较了多种测向方法.介绍了短基线时间差测向方法的优点.由于在地面应用时,短基线时差测向设备的基线长度基本不受限制,测向精度高,因而对目标的定位精度也能达到较高水平.与干涉仪方法进行了比较,为后续测试定位无人机的实验提供了理论基础.     

基于卡尔曼滤波修正RTK的智能手机GNSS定位方法

RTK应用于智能手机GNSS定位存在性能不佳的问题，为此提出了一种基于卡尔曼滤波修正RTK的定位方法。该方法利用相位观测值不确定度和卫星高度角筛选载波相位，提升观测数据质量；针对RTK定位受载波相位整周模糊度解算偏差影响的问题，引入多普勒观测值，基于卡尔曼滤波修正定位坐标，提升定位精度。静态定位和动态定位测试结果均表明，该方法能够有效提升基于RTK的智能手机GNSS定位精度与收敛速度。     

INS加速度信息辅助GPS载波跟踪方法研究

为了解决GPS接收机载波跟踪环路在高动态环境下很容易失锁的问题,提出了一种利用INS加速度信息来辅助接收机跟踪环路的方法。该方法利用INS和GPS组合滤波后的信息以及INS的加速度信息,计算多普勒变化率,加入到跟踪环路中,为载波跟踪提供辅助。文中通过仿真实验,完成了对该GPS定位精度以及跟踪环性能的分析验证。实验结果表明,利用INS加速度信息辅助GPS接收机,有效地降低了动态对载波环的影响,提高了载波环的动态跟踪性能,同时通过降低载波环噪声带宽,提高了载波环的跟踪精度。     

一种新的船载激光测距仪动态精度检测方法

提出了一种新的船载激光测距仪动态测距精度检测方法,通过地面固定激光合作目标和船载全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)接收机组成动态基线,采用GNSS事后动态精密单点定位获得高精度的动态基线,进而实现船载激光测距仪动态测距精度检测。利用船载实测数据对该方法的有效性进行验证,结果表明:GNSS动态精密单点定位精度可达到11 cm,能够实现米级船载激光测距仪测距精度的检测。     

导航卫星载体姿态测量进化算法研究

导航卫星载体姿态测量是航空、航天、航海和陆地导航中的关键技术.在基于载波相位差的载体姿态测量中,相位双差整周模糊度的求解是重点和难点.该文将进化算法应用于整周模糊度的搜索,无需进行模糊度的去相关处理,采用进化算法直接搜索整周模糊度,进而求解出基线矢量,获得载体姿态.该方法可以提高整周模糊度求解的效率和实时性,适用于动态载体姿态测量.对比实验结果证明了该方法的有效性.     

伪码辅助载波的高精度角度测量方法

研究了采用短基线时高精度角度测量的问题.在基线长度受限制的情况下,为实时完成高精度的角度测量,需采用高频载波和准确确定载波的整周数.提出了一种基于伪码辅助载波的高精度角度测量方法,在伪码粗测的基础上,利用载波来完成高精度的角度测量.导出了该方法下无整周模糊的条件以及确定整周数的判据,载波频率的选择不受基线长度的制约,可以实时完成整周数求解.     

基于GPS定向测姿系统的研究

基于运动载体姿态测量实时性的要求,利用两个GPS模块同步接收卫星的载波相位观测量,运用GPS载波相位差分技术,对卫星数据进行二维遍历搜索,建立快速搜索的模糊度函数,以最小二乘法为基础计算出两个天线中心点的基线矢量长度,最后快速计算出相对基准的航向、横滚和俯仰角;通过实验证明在3 m基线下,航向精度达到1.5 mil,而且定向时间一般只需1 min左右;在6 m基线下,航向精度达到1 mil,定向时间只需60 s。     

基于GPS技术的短基线快速定向方法及实现

研究GPS载波相位差分技术的短基线定向问题,即接收信号中存在噪声和多路径问题从而产生相位测量误差,并针对现有整周模糊度解算算法运算量大,初始化时间长,提出建立GPS卫星差分观测方程与基线几何关系间的基本模型,结合GPS载波相位技术定向原理,将基本模型在短基线定向框架中进行讨论,在充分利用其几何关系约束并结合最小二乘整周模糊度搜索算法,给出了使用单历元数据进行短基线定向的主从卫星选择依据与输出定向值的具体操作步骤.规避了载波相位周跳,解决了以往方法中需要长时间初始化的问题.通过静态实验结果表明,改进方法快速、有效,达到定向精度要求,为GPS高精度定向设计提供可行的方案.     

一种利用对称三角分解求解整周模糊度的方法

整周模糊度的求解是利用载波相位进行测量时的关键问题.采用了对系数矩阵进行QR分解的方法,用以降低矩阵的维数.模糊度搜索时,针对Z变换可能会引入多余误差,采用了对称三角分解法对协方差矩阵进行去相关处理.实验与仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于载波相位差分的形变监测高精度定位算法

传统载波相位差分算法在形变监测领域适用性不足，实时动态定位（RTK）精度难以满足要求，而载波双差静态相对定位连续解算时形变跟踪性能较低等。针对这些问题，在对动静态算法深入研究的基础上，提出一种基于载波相位差分的动静态自适应融合算法。通过方差变化法实时判断定位结果是否收敛，自适应调节扩展卡尔曼滤波（EKF）状态先验估计过程。在收敛时刻增大位置参数的先验估计误差的协方差值，使EKF后验估计过程倾向于信赖测量值；未收敛时刻通过EKF迭代，使EKF后验估计过程倾向于信赖状态预测值。实验结果表明：相比传统RTK新算法精度有明显提高，水平达±2 mm内，高程达到±4 mm内；相比静态定位则缩减了观测周期，提高了微小形变跟踪性能。     

附有约束条件的整周模糊度解算

载波相位测量的相对精度目前可以达毫米级,其周期性造成了模糊度无法确知,必须对其进行解算。传统的模糊度解算方法精度虽然较高但耗时,无法满足实时动态定位;附有几何约束算法的定位速度虽然较高,但由于基线先验信息的误差导致可靠性不高。提出了一种模糊度的解算方法,通过对基线向量的约束提高模糊度解算速度,该算法即使在先验信息出现一定误差的情况下,依然能较准确地估算模糊度,从而保证模糊度解算结果的可靠性。仿真结果表明：该算法能有效地提高整周模糊度解算效率,并且具有一定的容错力,适合于动态定位。     

基于自适应粒子群优化算法的地下震源定位方法

在地下震动目标定位领域中,定位模型是实现高精度定位的关键,但是由于地下空间的介质分布散乱,结构复杂,群波混叠现象较为严重,导致特征参量提取难度大,且震动数量较少,单次震动数据有限,造成传统的走时定位模型在地下空间微震定位区域中精确度不高.针对上述问题,本文通过结合浅层走时信息以及深层偏振信息,并在传统粒子群算法的基础上改进种群策略,引入交叉变异机制,利用其收敛速度快,定位精度高等优点,提出了一种基于走时-偏振混合定位模型的地下震源高精度定位方法.进行试验仿真,结果表明：通过种群改进以及交叉变异的PSO算法,解算混合定位模型时,能在一定程度有效地提高算法的全局收敛性,并验证了该算法的准确性,可有效提高微震定位的精确度.     

基于LoRa技术融合RSSI和TOA的户外定位方法

LoRa（Long Range）定位为当今户外定位提供了一种低成本、低功耗的解决方案。为了提高定位的准确性,提出一种基于LoRa技术融合接收信号强度指示 (RSSI) 和信号到达时间 (TOA)的户外定位方法。通过TOA筛选有效的RSSI信息和计算RSSI的统计平均值,基于预先测量样本的方式,构建了一种类高斯分布的每个定位基站对应测距模型,获取待定位设备距离基站的距离和定位基站的位置坐标映射后,通过加权质心定位算法,得到待定位设备的位置坐标。搭建基于SX1280的验证平台,对该方法进行验证。理论分析和实验结果表明,融合RSSI和TOA的定位方法能够有效筛选数据,对比改进前的定位方法定位误差减小了20%,稳定性较高。所提出的LoRa定位算法计算覆盖范围较广,理论上可以覆盖到超过1 km的范围,实验场地最长半径达到了500 m,算法复杂度较小,实时性较好,易于实现,可用于室外定位。     

GPS和类GPS载波用于编队星座状态测量

为了确定编队星座的星间相对位置和卫星姿态,在原有联合GPS差分和类GPS伪距进行状态确定的研究基础上,进一步加入了类GPS载波差分信息。利用高精度的类GPS伪距给卫星间公里级的基线提供厘米级的约束,并采用Bayes最小二乘法快速解算出GPS星间载波单差整周模糊度；先由GPS伪距单点定位、GPS星内差分定姿获得卫星间相对位置、卫星姿态的先验信息,再采用Bayes最小二乘进行编队星座状态整体确定。数学仿真结果表明卫星间相对位置确定精度优于10~(-2) m,加入类GPS载波差分后能极大提高卫星姿态确定精度,使其优于10~(-5)rad。     

基于UWB的LSM-Taylor级联车辆定位算法

为了满足智能车在室内的高精度定位要求,针对室内的伪三维定位场景,提出了一种基于超宽带(Ultra Wideband,UWB)的LSM-Taylor级联车辆定位算法.该算法以到达时间差(Time Difference of Ar-rival,TDOA)为定位方式,以多基站最小二乘法(Least Square Method,LSM)定位算法的计算结果为初始值,通过Taylor级数迭代估计车辆的精确位置.该算法主要解决多径效应和非视距产生的测量误差对定位精度的影响,从而提高定位精度.在仿真结果中,相比LSM定位算法,LSM-Taylor级联定位算法的定位结果分布更加紧密,定位精度更高.实际测试结果表明,该定位算法的均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)在10 cm以下,能满足智能驾驶中的室内定位要求,验证了该方法的有效性.     

基于径向基函数的RFID定位算法研究

径向基函数是一种新型的无网格插值方法,具有网络结构简单、学习方法快速等优点。针对最近K值算法对标签定位准确度低的问题,本文试图将两者的优点结合起来,提出一种新型的动态网络结构的定位算法。基于这种改进算法构建了室内定位系统,并使用Matlab软件仿真。实验结果表明,在不额外增加参考标签的前提下,改进算法大大提高了待定位标签的定位准确度。     

改进的井下人员定位PDR算法研究

传统的行人航位推算(PDR)算法用于井下人员定位时,因步频检测、步长估计和航向估计阶段的姿态累计误差导致定位误差逐渐增大,而常用的零速校正、航向漂移消除、步态信号优化等误差修正方法无法改变PDR算法的固有缺陷,定位精度有待提高。提出采用改进的峰值检测法实现PDR算法中步频检测,基于深度循环神经网络(RNN)实现步长估计。将改进的PDR算法用于井下人员定位:首先采用手机加速度传感器、陀螺仪、磁力计获取行人运动数据;然后采用改进的峰值检测法获取固定时间间隔内的平均步频,与时间间隔、加速度及加速度方差作为特征输入训练后的深度RNN模型进行步长估计;最后结合估计的航向角预测人员当前位置。试验结果表明,改进的井下人员定位PDR算法对测试集数据的预测相对误差为5.9%,对实际测试路线的定位相对误差为1.6%~3.9%,小于传统PDR算法定位误差,有效提高了井下人员定位精度。     

基于低成本接收机的双天线测姿算法

针对低成本接收机双天线测姿系统利用直接法解算精度较低且存在系统粗差的问题，提出一种基于载波和伪距双差实时动态定位（RTK）卡尔曼滤波算法。首先，引入基线长度作为观测量，并将事先测量得到的精确基线长度作为观测量误差；然后，根据从天线接收机的历元时间间隔对主天线位置进行实时矫正，而周整模糊度采用改进LABMDA算法求解。在静态和动态情况下进行了测试，结果表明，在基线长度为1.1 m、采用GPS和北斗双系统进行观测的情况下，所提算法解算出的航向角精度在1°左右，俯仰角精度在2°~3°。相比传统的双天线直接法测姿，该算法在系统抗差性能和精度上都较优。     

基于改进FCM聚类算法的隧道火灾受困人员信息化定位方法

为了缓解火灾现场受困人员定位时间长以及定位精度低的问题,研究基于改进FCM聚类算法的隧道火灾受困人员信息化定位方法。采用改进FCM聚类算法分割隧道火灾图像,利用SIFI算法提取完成分割后隧道火灾图像的空间特征,利用Gabor小波方法获取隧道火灾图像空间特征内的面积边缘以及烟雾纹理,建立方向角分布模型以及烟雾变化能量模型...