GBAS飞行测试仿真验证

地基增强系统（GBAS）能够弥补传统导航系统的诸多缺陷。为了评估GBAS系统的导航性能和系统性能,验证GBAS进近服务在不同运行条件下的总体性能,通常需要展开相应的飞行测试。考虑到GBAS飞行测试需要结合特定的测试设备和运行环境来进行,过程一般十分复杂。在实验室环境下,结合FlightGear和Matlab软件,采用仿真数据代替实测数据,仿真验证GBAS系统的I类精密进近（CAT I）与着陆阶段所需导航性能（RNP）。仿真结果表明,GBAS系统可以满足CAT I进近和着陆的性能要求,能够为基于北斗的GBAS技术在民航领域中的推广提供解决方案。     

机载GBAS接收机品质因数适航符合性验证

品质因数(FOM)是描述地基增强系统(GBAS)定位服务性能的重要参数,其适航符合性是指该参数达到相应适航标准。本文基于航空无线电技术委员会(RTCA)等的相关标准,深入分析研究了FOM的含义及解算过程,在此基础上,结合中国民航GBAS适航的技术标准规定,给出了该参数适航符合性验证的方法、原理和流程,并基于相应动力学环境和X-Plane采集的飞行数据,对A类机载GBAS接收机的FOM进行了符合性验证仿真。仿真结果及数据统计和分析表明,A类接收机的FOM满足适航性要求,与A类接收机有关FOM的适航标准吻合,证明所给品质因数适航符合性验证理论和方法的正确性。研究成果可为我国机载GBAS接收机的适航审定提供相应的理论和方法支持。      

GBAS基准站多径效应评估技术

陆基增强系统(GBAS)播发的差分信息无法校正 GBAS 地面子系统与机载子系统之间的非相关误差,如多径误差,致使其成为 GBAS 在标称环境下的最大误差源。在 GBAS 基准站正式部署之前,必须对初始台址进行多径效应的量化评估,以验证当前站址是否满足安装要求。 基于码减载波(CMC)方法,进行了实际安装的 GBAS 基准站的多径效应评估。结果表明,当前 GBAS 基准站布设环境可以满足多径误差要求。同时,载波平滑算法可有效抑制站点的多径效应, 且算法随平滑时间常数的增大而更加有效。在当前安装条件下,GBAS 基准站多径误差指标项结果满足 GAD-B3 类精度等级要求。     

多传感器数据融合导航系统研究

本文研究了一个以捷联式惯性导航变主,以ＧＰＳ和ＧＬＯＮＡＳＳ卫星导航系统等为次级传感器组成的数据融合导航系统,介绍了其实现方案。设计了基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的融合导航滤波器。计算机模拟结果证明,神经网络算法的精度优于通常的卡尔曼滤波器,有令人满意的结果。     

北斗GBAS着陆系统信号覆盖评估方法

提出了北斗地基增强系统(Ground-based Augmentation Systems, GBAS)的着陆系统(GBAS Landing System, GLS)信号覆盖评估方法, 从卫星对地覆盖及甚高频数据广播电台(VHF Data Broadcast, VDB)信号覆盖两方面进行评估.卫星对地覆盖评估中首先利用网格点分析法和视函数法评估卫星对地覆盖重数及4个覆盖性能指标:覆盖百分比、最大覆盖间隙、平均覆盖间隙及时间平均间隙, 然后从用户角度分析卫星覆盖问题(卫星可见性). VDB信号覆盖评估中, 对电磁波传播过程综合考虑了地球曲率及地形影响.另外, 综合考虑目标机场的卫星可见性及VDB信号覆盖范围, 结合美国联邦航空管理局规定的VDB信号最小覆盖空域, 给出了本文评估方法在VDB选址中的应用.仿真结果表明该方法可以合理确定北斗GLS信号的覆盖情况及VDB位置.     

一种ILS接收机数字中频处理方法的研究与实现

介绍了在新型仪表着陆系统(ILS)接收机中,利用数字信号处理技术处理中频信号的一种方法,根据接收机的特点完成了对输入信号的解调、滤波等设计,实现了ILS着陆信号处理的功能,并给出了实验验证结果,证明了方案的可行性。     

多传感器数据多级分布式融合

分析了判决融合的ｎ个传感器的串并联结合结构。不像并联融合方案那样仅在接收所有传感器的所有信息时融合数据，这种结构在融合产不需要所有传感器的数据，这种结构的速率和处理数据不需要时延的趋势，因此，它优于并联融合。而且，在消除链路故障可行性的意义上，它优于串联分布式判决融合。     

GBAS数据回放系统技术研究及实现

随着全球导航卫星系统（GNSS）地基增强系统（GBAS）在机场的长期使用,能够实现回溯历史数据、模拟卫星系统故障、进行GBAS运行性能的验证分析和问题定位,就显得很有必要,而如何使用GBAS系统记录的历史数据是实现以上功能的先决条件。通过研究实现了一套针对于GBAS原始数据的数据回放系统,方便了GBAS系统后期历史场景复现、问题定位和系统的性能验证和分析。     

基于数据融合的MIMO雷达抗欺骗干扰算法

多输入多输出雷达与传统相控阵雷达不同,可发射多个相关或相互正交信号,因此可获得更优性能。欺骗干扰的功率需求低、干扰效果逼真,需研究针对其的抗干扰技术。MIMO雷达在面临非组网欺骗干扰时,使用多正交信号可导致欺骗式目标散焦,但在高干信比条件下,仍会存在虚警目标。提出了一种基于不同信号对间交叉模糊函数起伏不同的虚警目标消除算法。该算法基于遗传算法产生相互正交的二相编码信号作为发射信号,对不同编码信号的回波图像实施恒虚警检测,通过数据融合,对各图像中检测到的目标作相关处理并完成真假鉴别,彻底消除了雷达受到的欺骗干扰。分析了MIMO雷达面临欺骗干扰时的抗干扰效能。仿真结果证明该算法可有效抑制非组网欺骗干扰,对提高雷达抗干扰效能有重要意义。      

GPS组合导航系统的数据融合

首先介绍了车载GPS加上DR组合导航系统的设计,建立了车辆加速度及影响组合导航系统定位精度的主要误差的数学模型.然后针对一般组合滤波算法中,由于DR系统误差的引入,导致滤波效果不好的问题,提出了一种组合导航系统的数据融合.对车载GPS/DR组合导航系统提供的实际数据的处理结果表明,该方法既能提高GPS定位精度,又能有效控制DR系统的误差发散,从而有效地消除了一般组合滤波算法中DR系统误差对滤波器的影响,大大提高了组合系统的完整性和可靠性.令GPS在如香港交通环境:道路狭窄且多弯、交叉线多且密集、街道两侧高楼林立、桥梁多且较密集、隧道多且长、地形类似丘陵且高山较多,而且车辆也多行驶速度又快的情形下变得可行.     

Fusion of Sensor Data in Siemens Car Navigation System

Car navigation systems have three main tasks, namely 1) positioning; 2) routing; and 3) navigation (guidance). Positioning of the car is carried out by appropriately combining information from several sensors and information sources, including odometers, gyroscopes, Global Positioning System (GPS) information, and digital maps. This paper describes two sensor-fusion steps implemented in commercial Siemens car navigation systems. The first step is the fusion of the odometer, gyroscope, and GPS sensory information. The dynamic model of the car movement is implemented in a Kalman filter, which relays the GPS signal as a teacher. In the second step, the available digital map is used to find the most likely position on the roads. Contrary to the standard application of the digital map, where the current estimated car position is just projected on the road map, the approach presented here compares the features of the integrated vehicle path with the features of the candidate roads from the digital map. In addition, this paper presents the results of the experimental drives. The developed car navigation system was awarded the best car navigation system among ten competing systems in 2002 by the Auto Build magazine     

低成本组合导航系统的数据融合算法

该低成本组合导航系统由基于MEMS器件的惯性导航系统和GPS组成。针对该系统,基于卡尔曼滤波的数据融合算法,提出了解决和分析系统状态的可观性问题、滤波器的阶次选择问题的方法,并进行了数学仿真,结果表明提出的思路和方法是可行的,具有工程参考价值。     

Fusion of Map and Sensor Data in a Modern Car Navigation System

The main tasks of car navigation systems are positioning, routing, and guidance. This paper describes a novel, two-step approach to vehicle positioning founded on the appropriate combination of the in-car sensors, GPS signals, and a digital map. The first step is based on the application of a Kalman filter, which optimally updates the model of car movement based on the in-car odometer and gyroscope measurements, and the GPS signal. The second step further improves the position estimate by dynamically comparing the continuous vehicle trajectory obtained in the first step with the candidate trajectories on a digital map. This is in contrast with standard applications of the digital map where the current position estimate is simply projected on the digital map at every sampling instant.

---

     

多传感器联合概率数据互联法的探讨

在研究联合概率数据瓦联(JPDA)法的基础上,探讨了一种近似的JPDA方法,该方法引入"近似聚"的概念,用近似聚矩阵代替确认矩阵,把一个比较大的确认矩阵分成若干个互不相交的小的确认矩阵来进行瓦联矩阵的拆分,以此来减小确认矩阵的观测量数和回波数,从而降低了算法的复杂度和计算量,使JPDA算法适应密集目标实时跟踪的需要.此外,还分析了并行和串行2种多传感器联合概率数据互联法,并就算法的复杂度进行了分析比较.     

组合导航信息融合技术研究

分析了联合卡尔曼滤波算法中参考系统、主滤波器以及局部滤波器的特点,给出了组合导航系统的联合滤波算法的具体描述,提出了一种基于广义特征值分解的自适应信息分配策略,该结果表明,采用组合导航信息融合技术在工程实践上确实可以解决根据组合导航局部滤波器性能随时调整信息分配策略的问题。     

车载GPS/DR组合导航系统数据融合算法研究

本文介绍了车载ＧＰＳ／ＤＲ组合导航系统的设计,建立了表示车辆加速度及影响组合导航系统定位精度的主要误差的数学模型。针对迭代扩展组合卡尔曼滤波算法中,由于ＤＲ系统误差的引入导致滤波效果不好的问题,提出了一种新的组合导航系统的数据融合算法。对实际跑车数据的处理结果表明,该算法在提高组合导航系统的定位精度及可靠性和完整性方面是有效的。     

一种多源导航信息融合定位方法

针对强电磁对抗环境下,多种无线电导航系统均可能受到干扰,其相应导航传感器无法获取本系统完整的测量信息而进行独立定位,从而导致单一导航设备无法有效定位的问题。 本文提出一种多源导航信息融合定位方法,利用获取的多种导航源的不完整的测量信息,通过对多导航系统的时差、伪距不一致的修正,实现了不同导航系统测量信息在时间和空间上的统一, 然后采用最小二乘方法进行多源伪距联合定位。最后,通过仿真试验,表明该方法提高了多源组合导航设备定位可用性和可靠性。     

基于DCA的数据融合方法研究

树突状细胞算法（Dendritic Cell Algorithm, DCA）是一种受固有免疫系统细胞启发所提出的人工免疫系统算法,通常用于入侵检测和异常检测。DCA在计算机网络、无线传感器网络、实时嵌入式系统和机器人等方面展开应用,取得较高的检测率,具有良好应用前景。本文提出了基于DCA的数据融合 (DCA based Data Fusion,DCADF) 模型,描述了模型的系统结构,给出了利用模型解决实际问题的一般过程,并将DCADF模型与数据融合系统一般模型进行比较,从系统结构和功能以及系统特性等方面比较了两种模型的共性和差别,分析了DCADF模型的特征,指出了DCADF模型的独特特性以及可能的使用场景。通过内网SYN Flood攻击主机检测实验对模型进行仿真验证,仿真结果表明DCADF模型具有可行性,为数据融合研究提供了一种新的方法和思路。