基于非线性卡尔曼平滑的GPS定位估计方法

在GPS单机定位中,通常采用卡尔曼滤波作为位置状态解算的方法.文中提出一种将非线性平滑技术用于GPS定位估计的方法,该方法可用于单机GPS接收机的定位解算,在非线性滤波的基础上进一步提高定位精度.提出一种随接收卫星数量而实时改变测量参数的动态测量模型,根据GPS的伪距、多普勒频移和导航信息等原始数据进行定位模型的解析,运用新型的平淡卡尔曼平滑算法求解该动态模型.GPS定位实验结果表明,与通用的最小二乘迭代法和非线性滤波等方法获得的结果相比,所提出的方法能获得更高的定位精度.     

结合数字地图的GPS／DR车载双星定位系统

目前GPS的定位技术已经比较成熟,然而GPS正常工作时需要四颗可见卫星。本文提出了一种基于高精密数字地图的GPS双星定位系统,结合航位推算系统进行组合导航,并运用卡尔曼滤波对组合导航的信息进行滤波处理,有效提高定位的精度。试验证明,该算法增强车载导航系统在城市中复杂环境的适应性,并提供满足要求的定位精度。     

基于北斗卫星的GPS轨迹数据异常双频定位方法

当前GPS轨迹定位方法均采用单频定位,在数据异常情况下不能保障定位精度,故此提出一种基于北斗卫星的GPS轨迹数据双频定位方法研究。先基于北斗卫星的定位原理建立用于空间几何距离测量和地面监测点精准定位的数学模型,并确定出伪距和载波相位的观测值的权重;利用北斗卫星确定出标的物的空间几何距离,及空间位置信息;由于定位系统本身及大气电离层的影响,得到空间定位信息内包含有误差项,基于北斗卫星系统可以修正GPS轨迹误差项和异常数据,实现对标的物位置信息的精准定位。测试数据表明提出定位方法的精度更高,综合定位偏差值为0.56%,同时定位误差的均值和方差控制表现更好。     

GPS/BDS双系统时空对准组合定位算法及其实验验证

目的 为了提高在复杂环境中,卫星信号定位抗干扰能力,设计了一种GPS/BDS双系统时空对准组合定位算法。方法 加入了渐消因子以达到对传统卡尔曼滤波器进一步优化的效果,由此获得更高的载体运动精度。通过北斗与GPS双模多频接收机对现场开展定位测试。选择三系统七频测试天线发送卫星信号并完成数据采集过程。结果 研究结果表明：单独采用GPS与BDS两种系统得到的可见卫星GDOP参数基本一致,都接近2.8。采用GPS与BDS组合的双系统可见卫星GDOP均值为1.8,相对单系统获得了更优GDOP。组合定位测试有效缓解了局部最优解,当根据需求降低迭代次数后,还可以缩短选星耗时。结论 采用改进选星算法可以获得更佳星座组合方式,便于开展导航定位解算过程,与单系统以及传统卡尔曼滤波算法相比获得了更高的定位精度。     

北斗高精度智能交通系统的设计及测试

北斗卫星导航系统是中国自行研制的全球卫星导航系统,也是继GPS、GLONASS之后的第三个成熟的卫星导航系统。中国软件评测中心通过实施基于北斗高精度导航定位的智能交通应用示范项目,开发出了由中心服务子系统、全球导航卫星系统(GNSS)基准站子系统、车载终端子系统和人员终端子系统构成的北斗高精度导航定位系统,以及与校车应用场景相配套的路径规划算法和联合定位算法,演示系统在泰国进行了部署与测试,对其电子围栏、实时轨迹、轨迹回放功能进行了验证,并对其车载终端单点定位精度、RTK定位精度、车载终端速度精度、人员终端单点定位精度、人员终端伪距差分精度等关键性能指标开展了测试,测试结果进一步验证了北斗高精度智能交通系统在国内外的应用可行性。     

基于非线性滤波算法的高动态GPS定位模型

运动载体上的GPS接收机在高动态环境下运行时,由于接收机与卫星的相对加速度和速度均过大,测得的伪距和多普勒频移均存在较大的误差,而现有的GPS定位模型动态建模较为简单,导致系统在高动态环境下定位精度很低.提出一种改进的GPS系统模型,将接收机加速度信息引入到系统状态变量中进行估计,测量模型和状态模型均随接收到的卫星颗数而动态改变,并使用了平淡卡尔曼滤波进行定位解算,结果证明,使GPS系统在高动态环境下仍能得出较高的定位精度,并有定位模型的有效性和较强的鲁棒性.     

北斗导航系统与GPS组合在民航的应用

本文分析了北斗卫星导航系统的功能和定位原理,通过与GPS系统的比较, 分析了北斗卫星导航系统的技术特征,在此基础上,讨论了在民航新航行系统条件下与GPS系统组合导航在进近段的应用。     

伪卫星在北斗导航系统中的布局研究

目前我国的北斗导航定位系统只能实现二维有源定位,这就大大限制了北斗导航系统的应用;采用伪卫星不但可以辅助增强北斗定位系统实现三维无源定位,提高定位精度,而且也可以单独组网并在区域范围内代替卫星导航系统进行独立定位;由于卫星定位系统的精度与卫星数目以及几何布局有着很大的关系,应用拉格朗日法,通过数学推导和仿真分析,研究了伪卫星数目以及布局对系统定位精度的影响,得出了伪卫星布局的相应结论。     

基于改进卡尔曼滤波的北斗GPS联合定位算法

在观测条件较差的情况下,单系统卫星可见性不佳,导航定位精度降低甚至无法定位,组合卫星导航系统增加了可见卫星数,可以改善定位结果。本文对BD2/GPS组合定位算法进行了研究,建立了联合差分定位系统在初始化阶段和解算阶段的数学模型,并将平方根平淡卡尔曼滤波算法应用于建立的联合差分定位系统,实验结果表明,该算法有效提高了卫星定位精度和稳定性。     

基于卡尔曼滤波的无人机组合导航系统设计

针对卡尔曼滤波在实际应用中遇到的系统通常不是严格线性的问题,改进了在组合导航系统中常用的卡尔曼滤波方法,用扩展卡尔曼滤波对INS和外部测量源的信息进行融合,推导了无人机GPS辅助惯性导航系统的导航方程.通过分析GPS和INS的定位原理,建立了GPS和INS的误差模型.完成了以INS为主导航系统,GPS作为辅助系统的组合导航系统的扩展卡尔曼滤波设计.最后,将线性卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的结果进行了仿真对比分析,结果表明:扩展卡尔曼滤波更适合系统为非线性的情况.     

间接Kalman滤波器在航天器CNS/SINS组合导航中的应用

为了利用最优估计法实现捷联惯导系统和天文导航系统的组合,讨论了捷联惯导和天文导航两子系统的组合方式,初步建立了针对Kalman滤波的组合导航模型,在此基础上对比了直接法Kalman滤波和间接法Kalman滤波,并采用反馈校正法针对即得模型设计了间接Kalman滤波器.分析仿真结果表明,间接Kalman滤波器能较好实现两个子系统的组合,使两系统间的信息相互渗透,起到性能互补的作用.     

UKF在INS/GPS直接法卡尔曼滤波中的应用

提出将Unscented卡尔曼滤波(UKF)用于INS/GPS组合导航系统的直接法卡尔曼滤波,避免了对非线性的系统状态方程进行线性化.以INS输出的导航参数及平台误差角等作为系统状态,惯导力学编排方程和姿态误差方程作为系统状态方程,GPS输出的导航参数作为量测,采用UKF方法对系统导航参数直接进行估计.仿真结果表明,UKF方法有效地解决了直接法卡尔曼滤波中系统状态方程的非线性问题,并使INS/GPS组合导航系统具有较高的导航定位精度.     

基于神经计算的GPS／SINS组合导航滤波器设计

将线性二次型最优化方法与Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络相结合，研究了一种基于神经计算的滤波算法。而且，将算法应用于全球定位系统（ＧＰＳ）与捷联惯导系统（ＳＩＮＳ）的组合导航，通过计算机仿真，与卡尔曼滤波算法结果进行了比较，说明了该滤波算法的有效性和实用性。     

合成孔径雷达在导航系统中的应用

综述了合成孔径雷达和干涉式合成孔径雷达的发展、导航系统的发展以及它们两者之间的相互渗透和相互辅助的应用情况。针对全天候、全天时的现代高分辨力微波遥感成像的合成孔径雷达,分析了合成孔径雷达与惯导系统组合的性能和方式,研究了惯导系统对合成孔径雷达不足的弥补方法,为合成孔径雷达技术在导航系统中的应用提供了有用的参考。     

低成本GPS／MEMS-IMU无缝导航系统仿真与实现

卫星导航系统实现导航定位功能要求可见星数大于等于4颗,这一限制影响了卫星导航系统在信号遮挡严重环境下的应用,如城市峡谷、大型桥梁等。针对这一问题,提出了将卫星导航系统与低成本MEMS惯性器件（IMU）进行信息融合的方案并用硬件实现该系统。将GPS与MEMS惯性器件以紧组合的工作模式融合,采用卫星原始星历信息作为观测量建立观测模型并以卡尔曼滤波实现信息融合,该系统在少于4颗可见星时仍能实现导航。为了验证这一方案,进行了仿真试验和跑车实验,结果表明该系统在可见星数小于4颗的情况下仍能保持较好的导航精度。     

MEMS SINS-GPS组合导航系统设计

为实现满足中低精度要求的低成本导航系统,选用MEMS惯性传感器研制了捷联式惯性导航系统(SINS);针对MEMS惯性传感器噪声较大和惯性导航系统误差随时间迅速累积的问题,利用小波对MEMS陀螺信号进行了降噪处理,并采用SINS-GPS卡尔曼滤波组合导航系统以消除惯导系统的误差累积,输出较高精度的速度、位置信息.对SINS和组合导航系统进行了仿真实验,实验结果表明所建系统的长时间导航性能有一定改善.     

环形激光陀螺的最新发展

环形激光陀螺是当前高精度捷联惯导系统中最重要的设备之一,它在军用领域和商用领域获得了广泛的应用。近几年,和环形激光陀螺相关的进展主要可以概况为三个方面:激光陀螺研制技术的进步;对激光陀螺系统研究方法的深入和激光陀螺应用领域的扩展。激光陀螺发展的最新动态,对国内激光陀螺工业有重要的参考价值,将有助于提高我国环形激光陀螺技术水平。     

应用于机载SAR运动补偿的SINS/GPS组合导航系统设计

针对机载SAR运动补偿的需求,以DSP为处理器设计了一套SINS/GPS组合导航系统。使用强跟踪卡尔曼滤波算法估计系统误差,利用闭环校正法进行修正,实现了SINS/GPS的数据融合。通过Matlab仿真和跑车实验验证了系统设计的可行性和有效性。该系统具有低成本、实时性和同步于SAR雷达PRF信号的优点。     

一种低成本GPS/DR组合导航系统设计

根据车载导航的特点,运用单自由度的加速度计代替里程计,提出一种基于低成本的单陀螺仪单加速度计的航位推算(DR)方案。航位推算短时精度高,但误差会随时间积累而变大,DR与GPS导航利用扩展型卡尔曼滤波,形成GPS/DR组合导航系统,融合2个系统的优势,完善导航能力。实际测试结果表明,该GPS/DR组合导航系统能满足车载导航的基本需求,在城市峡谷中有较高的定位精度,且在GPS信号遮挡时能保持定位。     

星光折射定位辅助的惯性/星光全组合导航算法

常规的惯性/星光组合导航多基于姿态信息组合,对位置、速度修正效果较差.针对上述问题,在惯性/星光姿态组合算法基础上,通过引入基于星光折射原理后获得的天文定位信息,设计了惯性/星光姿态、位置全组合导航方案,并提出了基于地心惯性坐标系下的捷联惯性/星光全组合导航算法.仿真结果表明:由于利用星光折射间接敏感地平的方法,在系统中引入了位置相关的观测信息,可确保组合导航系统获得较高的位置、速度和姿态精度.