一种有效的GPS周跳探测与修复方法研究

利用GPS载波相位进行姿态测量时,要达到很高的精度必须保证观测数据中没有载波相位周跳的发生,因此,正确探测与修复周跳是GPS姿态测量中的一个关键问题.通过分析比较常用周跳探测方法,采用电离层残差法对周跳进行探测,同时提出一种基于拟合方法的周跳修复方法.该方法能解决电离层残差检测周跳时的多值性问题,能够检测较小周跳和10周以上大的周跳,并且能很好地区分和修复周跳发生历元的载波相位值.利用实测数据验证了该方法的有效性与可行性.     

检测GPS载波相位中周跳的R+1法

提出一种检测全球定位系统（GPS）载波相位信号中周跳的新方法，该方法是在同步观测序列中选出R个连续历元的观测作为正常观测，也叫拟准观测，使用拟准检定法检测相邻历元的观测值中的周跳。如果发现周跳，随即对该周跳进行修复，然后移动一个历元继续探测和修复。还提出了两种初始化的方案：多项式拟合法和最小二乘平差法。模拟试验表明R＋1法可以用来检测和修复发生在一个观测序列中单个的或连续的周跳，也可以检测和修复同时发生在多个观测序列中的周跳，还可以检测发生在基准星上的周跳，对于双差载波相位，可以检测到小至1周的周跳。     

一种用于姿态确定和基线测量的结合GPS／陀螺／灵敏结构体系

本文描述了一种新型的用于同时进行姿态确定和基线测量的全球定(GPS）载波相位信号，速率陀螺信号和基线应变信号组合测量系统。三个本体坐标轴的每一个轴无选择载波相位和速率陀螺信号作为简化的解耦的姿态Kalman滤波器的两个状态量，应变信号输入到应变位移图形程序，用来估计挠性基线的静态和动态运动，从而提供姿态计算必需的基线校正矢量，一个带有5m挠性悬臂梁的刚体平台的试验结果表明姿态确定精度可达角分级水平，基线测量达到mm级精度。     

GPS姿态测量分析系统设计

研究导航系统定位优化问题,GPS载波相对定位进行载体姿态测量会受到信号传播误差、天线布局、姿态信息解算方法等因素的干扰,从而导致测姿精度下降。为了有效分析各种干扰因素对测姿系统影响程度,采用GPS载波相位双差定位和直接求解姿态矩阵算法,设计了GPS姿态测量分析系统,开发出能综合分析GPS测姿系统性能的分析软件,并通过实例进行了仿真。仿真结果表明,系统能完成GPS测姿系统定位性能优化的有效性。     

基于小波与神经网络的GPS周跳探测与修复*

为了得到精密的GPS定位结果,必须对载波相位中的周跳进行有效地探测与修复.分析了周跳发生的原因及其特性,提出了一种周跳探测与修复的二步法.首先对信号进行小波多分辨率分析,根据小波系数的模极大值点的位置准确探测出周跳发生的历元;然后对周跳两侧的信号采用神经网络进行分别预测,通过对比预测值的不同来确定出周跳的大小,从而实现了周跳的修复.文末,利用实测的相位数据,验证了方法的可行性与有效性.     

星载双频GPS载波相位周跳的实时探测与修复

提出一种新的实时方法探测和修复高动态环境下的GPS载波相位周跳。该方法仅使用单站星双频GPS伪距和载波相位数据,而且其每颗星的数据处理是独立的,所以没有最小卫星数的限制。周跳探测时,在相邻历元间时间差模型基础上建立卡尔曼滤波模型,根据滤波残差探测大周跳(>4周),然后用电离层残差法完成对小周跳(≤4周)的探测;周跳修复时,先使用两步卡尔曼滤波的质量控制方法修复周跳到小周跳范围,最后用电离层残差法完成周跳修复。使用该方法处理1 Hz采样CHAMP卫星数据,结果表明,该方法可以有效可靠地对载波相位周跳进行探测和修复。而且该方法需要的信息量和计算量小,算法易于计算机实现,适合应用于实时周跳的监测。     

GNSS姿态测量接收机性能分析

利用同源射频平台实现了一种全球导航卫星系统（ GNSS）姿态测量的接收机,接收机各射频电路相同且使用同一个晶振驱动,各射频通路之间有相同的信号处理特性。可以将射频通路分为主射频通路和从射频通路,主射频通路实现信号的捕获与跟踪,从射频通路利用差分相位鉴别器完成测量观测量提取。与传统使用独立接收机实现载波差分测向不同,主射频通道进入跟踪状态后立即输出观测量,无需检测载波半周跳变,实现快速姿态测量。利用GNSS姿态测量接收机、Novatel接收机以及惯性导航系统进行了跑车实验,实验结果表明：姿态测量接收机具有更好的载波测量输出能力,姿态测量精度和商业接收机相当。     

带噪声抑制的GPS姿态测量算法

利用GPS载波相位测量载体的姿态时,各种误差源对定姿精度有很大影响。基于载波相位双差观测模型,分析了载波相位误差和接收机到卫星的可视矢量（LOS）误差以及这些误差在姿态测量中的影响权重。针对传统最小二乘方法中仅考虑观测矢量噪声的局限性,在基线解算过程中采用同时考虑LOS组成的设计矩阵和观测矢量噪声的总体最小二乘（Total Least Squares,TLS）方法,并从理论和实验两个方面证明该方法能有效抑制噪声影响,提高姿态解算的精度。     

GPS载波相位周跳探测与修复方法研究*

分析了周跳发生的原因及其特性,提出了一种周跳探测与修复的新方法。首先对载波相位测量数据进行小波变换,根据小波系数的模极大值点的位置探测出发生周跳的历元;然后根据时间序列分析理论,建立了载波相位测量数据的组合预测模型,并根据模型预测周跳发生时刻的载波相位值,与实际测量值比较确定周跳的大小,从而修复周跳。利用实测的相位数据,验证了方法的可行性与有效性。     

基于GPS直接求解姿态矩阵算法的精度分析研究

利用GPS对载体的姿态进行测量是其应用的一个较新领域,直接求解姿态矩阵进行姿态角解算是一种直接有效的方法,但是解算精度受周跳、基线长度及卫星几何分布等因素的影响.在对直接求解姿态矩阵算法的解算过程进行深入分析的基础上,定量分析了周跳、基线长度等关键因素对测姿精度的影响,并通过计算机仿真对精度分析结果进行验证.开展的研究...     

光载GPS一机多天线系统的实验验证

基于GPS的姿态测量和结构健康监测系统具有速度快、精度高、可连续工作等特点,传统结构主要使用电缆连接天线和接收机。本文实验论证了一种光载GPS一机多天线系统。利用体积小、质量轻、损耗低、抗电磁干扰的光纤代替电缆,实现了天线与 接收机之间的高质量连接,拓展了该系统的基线长度和测量区域;同时,在同一接收机中引入多个同步解算模块,避免了传统一机多天线系统信号切换时引入的周跳,从而大幅降低了数据处理算法的复杂性,提高了整体系统的效率和测量精度。实验结果表明,所提出的光载GPS一机多天线系统能精确测量出基线向量,且测量精度达到毫米量级,在飞行器姿态测量和建筑物结构健康监测等方面具有潜在的应用性。     

基于MEMS陀螺仪的铁路轨道塌陷监测系统设计

针对铁路轨道经常塌陷、事故频发现状,为有效监测轨道塌陷情况,设计了一种基于微机电系统(MEMS)陀螺仪的铁路轨道塌陷监测系统.分析了系统的基本设计原理,以MEMS陀螺仪、GPS模块为姿态测量元件,采用可编程逻辑控制器(PLC)对陀螺仪和全球定位系统(GPS)模块信息进行实时采样,定制了Win CE操作系统的ARM存储控制.同时,应用卡尔曼滤波算法在Matlab上实现陀螺仪和GPS数据融合、消除噪声.系统测试前使用专用水平仪传感器进行静态检测.测试结果表明:在平整和颠簸两种路段下,系统检测值准确可靠.当系统检测出倾角误差绝对值大于0.4°时,能够准确反映塌陷超标并反馈信息.系统符合我国铁路轨道动态检测指标,可广泛应用于铁路轨道塌陷监测.     

容错的分布式系统通用死锁模型检测解除算法

分布式系统技术为采用低成本购建高性能系统提供了有效的途径,但是由于资源的分配与需求可能产生冲突,造成系统中发生死锁,导致系统运行陷入停滞.在不可靠的分布式系统中,故障会干扰正常的死锁检测,但现有的死锁检测算法不具有容错功能.对失效形式进行了归类,提出一个容错的死锁检测解除算法.算法建立在通用的AND-OR模型基础上,采用扩散计算和集中规约方式,不仅能够检测到死锁,而且能给出死锁环的全部成员.若死锁拓扑处于静态且为环状,算法的消息复杂度的上限为e n-1,时间复杂度为d,其中e为死锁等待图中边的个数,n和d为构成死锁环的节点的个数,分析表明算法性能等于或优于同类算法.     

基于恒星敏感器的姿态确定算法研究

星敏感器是一种精度极高的姿态敏感器。基于恒星敏感器的姿态确定问题,从理论上推导了利用TRIAD算法,QUEST算法和Euler-q算法求解姿态矩阵的公式;以Wahba损失函数为指标,利用确定已知的方向余弦阵、恒星观测矢量及在噪声干扰下的星敏感器的观测矢量,对比研究了各种算法的优缺点。利用一个标准星表,通过仿真计算验证了上述三种算法的正确性和有效性。     

Improving positioning accuracy of vehicular navigation system during GPS outages utilizing ensemble learning algorithm

Recently, methods based on Artificial Intelligence (AI) have been widely used to improve positioning accuracy for land vehicle navigation by integrating the Global Positioning System (GPS) with the Strapdown Inertial Navigation System (SINS). In this paper, we propose the ensemble learning algorithm instead of traditional single neural network to overcome the limitations of complex and dynamic data cased by vehicle irregular movement. The ensemble learning algorithm (LSBoost or Bagging), similar to the neural network, can build the SINS/GPS position model based on current and some past samples of SINS velocity, attitude and IMU output information. The performance of the proposed algorithm has been experimentally verified using GPS and SINS data of different trajectories collected in some land vehicle navigation tests. The comparison results between the proposed model and traditional algorithms indicate that the proposed algorithm can improve the positioning accuracy for cases of SINS and specific GPS outages.     

基于组合滤波的低成本飞行器姿态解算算法

在低成本的飞行器姿态检测系统中,互补滤波器由于原理简单、计算量小,而被广泛应用。针对低成本飞行器在非匀速运动时因为加速度计不能区分重力加速度与运动加速度引起基于互补滤波的姿态解算误差较大的问题,提出了一种互补与自适应限幅组合滤波的姿态解算算法,并给出了自适应限幅滤波门阀的设计方法。通过融合陀螺仪输出的角速度与加速度计输出的加速度获取限幅滤波的限幅阀值;然后将归一化的加速度计输出增量通过限幅滤波的结果代替原互补滤波的加速度计输入,提高非匀速运动下姿态解算精度。经实际系统实时性能测试表明,所提算法估计精度高、计算量小,易于在低成本飞行器控制系统中实现。     

基于加速度计和磁强计的随钻姿态测量观测模型

水平定向钻进中钻具姿态的实时测量是实现导向的关键因素。推导了钻具姿态角的测量方法,给出了姿态转换矩阵的解算公式。针对姿态测量的非线性问题和已有算法的不足,建立了姿态测量系统的线性观测方程,该观测方程利用加速度计和磁强计分别测得的地球重力场分量和地磁场分量来构造新的观测向量,并以姿态四元数的误差向量作为观测模型的输入。给出了线性观测模型的求解方法,最小二乘递推法。仿真结果表明:该算法收敛速度快,能够得到钻具准确的姿态信息,即使起始姿态的估计值与真实值之间的偏差很大,该算法仍能很好地收敛到真实值。