基于递归抗差估计的高精度GPS动态定位方法

GTP短基线动态定位中,单个历元求解时多余观测较少,求解精度不高,可以用后面历元的观测来增加多余观测,这就形成块模型。由于观测存在粗差,本文采用抗差估计递归求解块模型的浮点解,并且基于抗差估计的方差协方差矩阵,用LAMBDA方法搜索整周模糊度,然后固定基线向量,就可得到当前及以前历元较精确的基线向量的估计。最后利用块模型设计阵的结构特点改进算法提高抗差估计的计算效率。大量数值试验表明本文方法是有效的。     

一种GPS移动基准站精密相对定位新算法

针对GPS载波相位差分定位中差分基准站不能移动的问题,提出了一种GPS移动基准站精密相对定位的方法.该算法首先基于MW组合构造几何无关测量值,然后对几何无关测量值进行滑动平均滤波消除随机噪声影响,在移动站进入移动基准站数据链覆盖范围时进行站间和星间双差处理获得宽巷整周模糊度,并结合载波相位的双差几何相关模型建立Kalman滤波观测方程,将多路径误差建模为1阶Gauss-Markov随机过程,作为状态参数纳入状态方程,增广状态向量,同时扩增观测方程,从而滤波获得L1/L2模糊度浮点解的精确估计,最后采用LAMBDA算法搜索固定模糊度的整数解.通过静态和车载动态实测试验验证了新算法的正确性和适用性.     

BDS/GPS整周模糊度实时快速解算

研究了组合系统模糊度解算的模型和组合系统的选星算法,建立组合系统的宽巷载波相位双差观测方程,使用最小二乘模糊度降相关平差(LAMBDA)算法搜索解算宽巷双差整周模糊度,将确定的宽巷双差整周模糊度代入单频载波相位双差观测方程中,解算单频载波相位双差整周模糊度及坐标改正参数.同时,在整周模糊度解算过程中使用选星算法进一步提高了组合系统的模糊度固定成功率.对中国北斗卫星导航系统(BDS)单系统、全球卫星定位系统(GPS)单系统、BDS/GPS组合系统和选星后BDS/GPS组合系统的数据处理结果进行统计分析.结果表明:BDS/GPS组合系统能够显著提高单系统模糊度固定成功率,而经过选星后的组合系统模糊度固定成功率得到了进一步提高.     

附有约束的BDS单频单历元改进型Par Lambda算法

根据建筑物变形监测的特点,在部分模糊度解算(Par Lambda)算法基础上提出了一种基于北斗卫星导航系统(BDS)的单频单历元附有基线约束的改进型Par Lambda算法,该方法采用BDS单历元测码伪距和单频载波相位观测值组成的双差观测方程与基线长度约束方程进行最小二乘解算,获得模糊度浮点解方差-协方差阵,根据模糊度浮点解精度对双差模糊度进行(2,1,1,…,1)分级处理,基于Lambda算法分批次固定双差模糊度.采用该方法对BDS系统的B1和B2频段的1,5和10s短基线数据进行单频单历元解算.结果表明:采用BDS单频单历元模糊度解算时采用该方法的成功率较传统方法高,其成功率达到98%以上.     

亚分米级GPS基线解算新算法

当双差模糊度固定解的可靠性下降时,三差基线解成为当前情况下的最优选择,但通常情况下三差基线解精度只能达到分米级,难以满足高精度的要求.通过对三差测量值进行误差分析,给出三差观测量信噪比模型,结合实际观测数据分析,指出噪声对三差观测量影响很大.借鉴均值漂移理论出了精度为亚分米级的基线解算的新算法,给出了适用于单频三差基线解算的均值漂移模型,所述算法的精度可以达到10cm,即亚分米级.     

GPS载波相位双差观测量随机模型估计的新方法

GPS载波相位观测量具有时间相关性、空间相关性和方差差异性,随机模型的准确确定比较困难,一般采用简化的随机模型.用MINQUE方法估计GPS观测量随机模型的方法比较严密,但计算工作量非常大.本文提出了一种适用于GPS载波相位双差观测量的随机模型估计的新方法,即在平差前将载波相位双差观测序列转化为平稳随机序列,应用平稳随机过程的方差及相关系数的估计方法,估计GPS载波相位双差观测量序列的方差及其相关系数.实算证明应用4～8min的观测数据可使GPS短基线同定解的精度提高10mm左右.     

北斗三频约束的短基线模糊度单历元算法

利用北斗三频模糊度易于固定的特点,提出了一种基于北斗三频约束的BDS/GPS短基线模糊度单历元解算方法.首先利用载波伪距组合快速求解北斗三频(0,-1,1)双差超宽巷模糊度,然后利用已固定模糊度的(0,-1,1)组合观测值与(1,4,-5)组合观测值组成无几何模型,以求解(1,4,-5)组合双差模糊度;在两个超宽巷模糊度求解完成之后,利用宽巷模糊度约束与两个无几何模型方程联立快速求解北斗基频双差模糊度;最后利用已固定模糊度的北斗基础观测值与GPS基础观测值方程联立以求解GPS基频双差模糊度.煤矿开采沉陷自动化监测系统的短基线实验结果表明,采用提出的方法可实现单历元求解北斗超宽巷、基频模糊度和GPS基频模糊度.     

BDS参考站网低高度角卫星整周模糊度解算方法

提出了一种北斗卫星导航系统(BDS)参考站网低高度角卫星载波相位整周模糊度解算方法,首先以非差的形式进行参考站网宽巷模糊度的计算,然后根据高度角选择高高度角卫星的双差组合,由非差宽巷整周模糊度的计算信息计算确定双差宽巷整周模糊度.建立包含大气延迟误差的双差载波相位整周模糊度解算模型,利用确定的宽巷整周模糊度解算高高度角卫星的双差载波相位整周模糊度,并建立参考站网空间相关的大气延迟误差模型.根据高度角和方位角选择低高度角卫星的基准卫星,利用已知大气延迟误差模型约束低高度角卫星的双差载波相位整周模糊度解算.使用连续运行参考站(CORS)网观测数据进行算法实验,实验结果表明:提出的方法可实现BDS参考站网低高度角卫星载波相位整周模糊度的准确解算.     

星载GPS/KBR联合相对定轨算法研究

分析了地球引力恢复和气候试验(GRACE)卫星搭载的K波段星间测距系统(KBR)的观测模型,并与全球定位系统(GPS)双差模型比较,得到了GPS/KBR联合模型的一般形式,给出了一种利用信噪比确定KBR单位权标准差的方法.分别利用GPS双差双向卡尔曼滤波、GPS/KBR双向卡尔曼滤波求GRACE相对定轨浮点解,然后分别利用传统的最小二乘模糊度降相关平差(LAMBDA)方法、附加KBR星间距离约束的LAMBDA方法解算长基线整周模糊度,并求得固定解.结果表明:KBR可以作为新的观测量与GPS一起解算,KBR约束有利于固定更多的整周模糊度,从而有效提高定轨精度,GPS/KBR联合解算精度优于3cm(均方根).     

GPS长距离参考站间低高度角模糊度快速解算方法

提出了一种长距离全球定位系统(GPS)网络实时动态定位(RTK)参考站间低高度角卫星整周模糊度解算方法.利用L1,L2频率的观测值及严格的模糊度固定标准解算宽巷整周模糊度,将固定的宽巷整周模糊度与双频载波相位整周模糊度的整数线性关系作为约束条件,结合双频载波相位无电离层组合观测值估计双频载波相位整周模糊度和相对天顶对流层延迟误差,并搜索确定双频载波相位整周模糊度.利用固定模糊度的卫星大气延迟误差确定低高度角卫星的双频载波相位宽巷整周模糊度,将固定模糊度的卫星双频无电离层组合观测值与低高度角卫星双频无电离层组合值进行方程联立,同时利用低高度角卫星双差宽巷整周模糊度与双频载波相位整周模糊度的线性约束关系,进一步确定低高度角卫星的双频载波相位整周模糊度.使用实测的连续运行参考站(CORS)网GPS双频观测数据进行算法验证,结果表明:该方法可正确有效地实现参考站间低高度角卫星的载波相位整周模糊度的快速解算.     

基于反馈模型逆变换原理的参量辨识研究

针对工程上模型求逆实现困难，以及反馈控制对模型求逆进行参量辨识的理论模糊不清等问题,推导并分析了利用反馈控制对已知模型进行逆变换的数学关系，提出了反馈模型逆变换原理，并讨论了利用该原理进行参量辨识的电气自动控制系统应用实例.结果表明，该原理在工程上易于实现，利用该原理构造的电机负荷转矩观测器解决了工程上逆模型难以实现的问题，构造的凸极同步电机转子激磁电流观测器解决了正模型已知逆模型求取困难的问题，该原理也可用于无速度传感器异步电机速度观测.     

基于灰色理论的拍卖预测算法研究

基于网上拍卖结果难以预测,提出一种基于灰色理论的拍卖预测算法,利用连续的灰色微分方程GM（1,1）模型,对拍卖结果进行预测．基于固定历史数据和移动历史数据分别与简单指数函数预测算法和时间序列预测算法使用平均残差（ARE）进行比较,结果显示该方法不但所使用的数据较少也具有较高的准确性．表明该方法可以有效地预测拍卖结果．     

具关联因子预测器的变增益模糊控制系统

滞后系统的控制问题是控制工程中的难点之一。在此提出的具关联因子预测器的变增益模糊控制系统方案适宜用于大滞后且没有精确数学模型的被控对象。     

模糊PID应用于光伏发电MPPT的研究

针对定步长扰动观测法在光伏发电系统最大功率点跟踪（MPPT）上的缺陷,即跟踪精度和响应速度无法兼顾,以及常规PID控制由于其参数不能自适应整定,很难取得预期效果,提出采用模糊（fuzzy）逻辑控制法整定和优化PID参数,消除了PID参数不能自适应整定这一缺陷,提高了系统的鲁棒性。通过与使用定步长扰动观测法跟踪最大功率点的仿真结果比较,得出采用模糊PID控制,可实现快速平稳地跟踪光伏电池输出最大功率。搭建了全新的光伏电池通用模型,可为光伏电池的研究提供便利。     

基于参考模型神经网络的锅炉燃烧系统控制

大纯时延、煤种多变、蒸汽负荷频繁变化是链条炉难以进行良好燃烧控制的原因。本文作者提出了改变神经网络输入样本区间，利用网络输出期望值与输出实际值之间的误差平方和产生的突变，辨识出非线性对象的延迟时间的方法，将神经网络大延迟系统的辨识与基于模型预测的神经网络控制策略相结合，可用于对具有变化参数或不确定性延迟时间的非线性大延迟系统的控制，同时，以10t／h链条炉作为研究对象进行仿真，仿真结果表明这种神经网络模型对非线性大纯时延系统的控制具有控制速度快，鲁棒性能好等优点。     

基于模型预测的神经网络非线性时滞系统的辨识和控制

大纯时延、媒种多变、蒸汽负荷频繁变化是链条炉难以进行良好燃烧控制的原因.本文提出了非线性延迟系统的延迟时间参数的神经网络辨识方法,即改变神经网络输入样本区间,利用网络输出期望值与输出实际值之间的误差平方和产生的突变,可以辨识出非线性对象的延迟时间.将神经网络大延迟系统的辨识与基于模型预测的神经网络控制策略相结合,可以用于对具有变化参数或不确定性延迟时间的非线性大延迟系统的控制.仿真结果表明这种神经网络模型对非线性大纯时延系统的控制具有控制速度快,鲁棒性能好等优点.     

光纤定位单元数据模型的设计

天文观测越来越多地采用光纤传输星象数据,而大数量的光纤定位问题也就成为研究的难点.对光纤定位单元的性能实验和自动控制都要求将单元的相关信息存储于计算机,而且系统间光纤定位单元信息的相互传递也需要统一约定的接口.在分析光纤控制单元的机械结构、控制方法的基础上,以极坐标运动单元为模型使用特征造型的方法建立了光纤定位单元的数据模型.实践证明,这种数据模型可用于多种光纤定位单元数据的存储、转换、传递和计算.     

双重自适应UKF在SINS初始对准中的应用

对无迹卡尔曼滤波（UKF）算法进行了改进,提出一种双重自适应UKF算法. 该算法能缩放噪声、平抑模型噪声;通过监测基于新息特性的自适应矩阵的迹并进行实时修改,达到抑制观测干扰的目的. 仿真结果表明,双重自适应UKF算法对于模型噪声和观测干扰十分敏感,同时具有较强的鲁棒性,能快速对其进行平抑.     

基于系统误差及其协方差阵 拟合的抗差自适应滤波

动态导航数据处理中基于系统误差及其协方差矩阵拟合的自适应滤波算法在一定程度上可以 抵制系统误差或区域性系统误差对动态导航定位结果的影响,但无法抵制异常扰动的干扰。考虑到观 测模型和动力学模型存在异常扰动时,整体控制状态噪声协方差阵的方法可以减弱扰动异常的影响,因 此提出一种基于系统误差及其协方差矩阵拟合的抗差自适应滤波算法。算例结果证实,该算法在减弱 系统误差影响的同时,还能有效地抵制观测异常和载体状态扰动异常对动态系统参数估值的影响。     

BDS/GPS/Galileo多频观测值精度评估及随机模型精化

随机模型的优劣直接影响GNSS精密定位的精度以及可靠性.通过MEGX观测网CUT0、CUT2和CUTA测站连续10d观测数据,基于短基线单差模型方法求解各系统单差残差的时间序列,并推导出BDS/GPS/Galileo卫星观测值噪声.统计观测值噪声随高度角变化的情况,通过最小二乘拟合方法确定精化的随机模型.结果表明:Galileo的4个频点的伪距观测值精度约20~50cm,E5频点的精度最高,E1最低,E5a和E5b基本相当;载波相位观测值精度约1~3mm,E5频点的精度明显高于E1、E5a和E5b.BDS载波观测值精度约1~3mm,B1、B2、B3精度基本相当,其伪距观测值精度约30~50cm,B1精度最低,B2和B3相差不多.GPS L1伪距观测值精度约63cm,L2伪距观测值精度约42cm,载波相位精度约3mm.基于单差模型对各系统观测值进行精度估计,在短基线情况下,BDS/GPS/Galileo载波相位观测值精度基本相当,而Galileo E5伪距观测值精度明显优于其他卫星系统伪距观测值精度.各类型卫星观测值的残差分析可为定位中随机模型的建立提供依据.