一种矢量跟踪环路及其抗干扰性能分析

针对GPS信号在接收端的功率较弱,接收机在载噪比低的环境中很容易受到其他信号的干扰,该文提出一种基于矢量跟踪环路的接收机设计方法,在跟踪环路环节对干扰信号进行抑制。以实际的伪距、伪距率误差为状态量,量测得到的伪距、伪距率误差为观测量构建跟踪环路滤波器,利用更新后的接收机位置,计算出接收机与可视卫星间的观测矢量,完成闭合反馈回路。接收机的信号跟踪与导航解算部分融合一体,改变了传统接收机的结构。对比分析标量和矢量跟踪环路的预测伪距方差,来研究矢量跟踪环路对干扰信号的抑制性能。采用实际卫星星历进行仿真实验,验证了矢量跟踪环路比标量跟踪环路的预测伪距方差小,抗干扰能力强。     

基于扩展卡尔曼滤波器的矢量跟踪算法研究

该文针对矢量跟踪算法缺乏定量分析的问题,对线性化模型与跟踪误差进行了研究.为了提高矢量跟踪环的动态跟踪性能,修正了已有线性化观测矩阵忽略接收机伪距率对位置的偏导项的问题;提出了新的环路反馈量,简化了运算过程.推导出了矢量跟踪环的热噪声跟踪误差,与标量跟踪环相比跟踪门限明显降低,并且在相同条件下,观测卫星数越多,矢量跟踪环的跟踪门限越小;推导了矢量跟踪环的动态应力跟踪门限,证明矢量跟踪环可以处理高动态微弱信号.通过 Monte Carlo 仿真验证了理论分析结果的正确性.     

跳时信号体制地基伪卫星远近效应分析

远近效应反映了传播距离变化下信号间干扰对信号捕获、跟踪和电文解析的影响,是影响地基伪卫星定位系统定位精度和有效范围的关键因素。针对地基伪卫星系统在高精度定位中的应用,分析了远近效应对系统性能的影响,提出基于跳时改善远近效应的方法,分析了TH/DS-CDMA伪卫星信号体制改善远近效应的作用原理和改善程度,并提出在帧信号体制下系统跳时相关参数的一般设计方法。针对基于北斗参数的伪卫星仿真了系统测距误差和可用范围的分布特性。仿真结果表明,跳时体制可大幅提升地基伪卫星信号的测距性能和有效覆盖范围,跳时对载波相位测量的影响和在星地联合运行下的参数设计有待进一步研究。     

GPS/BD伪卫星脉冲信号捕获特性分析

脉冲图案设计是当前解决伪卫星远近效应的有效方式。针对当前伪卫星信号捕获不易的问题,在GPS/BD双系统伪卫星平台的基础上,对伪卫星脉冲信号的捕获性能从脉冲信号伪卫星间和伪卫星对接收机的影响进行仿真分析。仿真结果表明,伪卫星信号占空比和是影响卫星信号接收的主要原因,伪卫星间的干扰主要与跟踪环路被激励和部分自相关偏差有关。     

多遮挡环境下GRU-RNN辅助的GNSS接收机VTL算法

针对城市峡谷等多遮挡环境下信号频繁短时阻塞导致全球卫星导航系统(GNSS)接收机跟踪性能下降的问题,提出了一种GRU-RNN辅助的矢量跟踪环路算法.利用卫星信号正常时导航滤波器的新息序列来训练GRU-RNN网络,网络训练完成后,当卫星信号出现频繁短时阻塞时,利用GRU-RNN网络预测各个通道的伪码相位误差和载波频率误差...     

矢量跟踪算法快速重跟性能分析

当卫星导航信号受到一段时间干扰或遮蔽时,信号载噪比下降,传统跟踪环路失锁。信号恢复时,针对传统跟踪环路不能及时重新跟踪问题,应用矢量跟踪算法,进行跟踪。分析了在真实GPS数据加上仿真噪声之后矢量/频率锁定环路（VDFLL）的性能以及与传统环路进行对比,试验证明矢量跟踪具有快速重跟性能。     

室内外导航信号无缝链接连续性研究

对GPS的传统跟踪环路进行了分析,指出传统的载波环路不能兼顾环路的灵敏度和动态。而且,文中对多径的处理进行了分析。为了跟踪低动态的GPS弱信号,保持室内外导航定位服务的连续性,使用了基于扩展卡尔曼滤波器的矢量延迟环路,经仿真验证,即使在卫星信号消失的时候,仍然能够保持良好的导航信号跟踪,在卫星信号恢复之后不用重新捕获,并且仍能获得较好定位误差。     

基于VC++的GPS软件接收机设计

由于GPS软件接收机具有需要硬件资源极少、可移植性强、开发新算法成本低等诸多优点,成为了新一代GPS接收机研制的热点.完成了基于快速傅里叶变换(FFT)算法的卫星信号的捕获算法、基于混合载波跟踪环的载波跟踪和码跟踪算法、卫星星历数据的提取及卫星状态解算算法和伪距测量算法等算法的仿真验证,介绍了基于VC++的GPS软件接收机的设计方法和过程.该软件接收机可以输出各个通道跟踪到卫星信号的载波频率、伪码频率及伪距,卫星星历及卫星状态,接收机的位置、速度信息以及各种DOP值等诸多信息.最后,给出了所开发的GPS软件接收机在实际GPS数字中频信号下的定位结果.结果表明,该软件接收机的定位误差在20 m以内.该GPS软件接收机系统采用纯软件的方法实现了硬件GPS接收机数字中频信号后的所有功能,算法修改灵活,可为进一步研究GPS接收机的各种算法提供一种方便快捷的仿真平台.     

基于AD9361射频捷变收发器的GPS伪卫星设计

为了搭建用于室内定位的伪卫星室内定位系统,设计了一个伪卫星用于发射模拟GPS卫星定位信号。从伪卫星的硬件结构的角度详细说明了该伪卫星的各部分硬件组成以及相应的功能。该伪卫星使用了AD9361射频捷变收发器将时钟小数分频、数模转换、信号调制、上变频融为一体,简化了伪卫星的硬件结构。介绍了该伪卫星生成的信号的具体结构,采用时分多址（Time Division Multiple Access,TDMA）技术使得接收机接收伪卫星信号时不会被阻塞。利用示波器、频谱仪和嵌入式逻辑信号分析仪Signal Tap对伪卫星进行测试,包括时钟频率、伪码、BPSK调制、TDMA技术等,结果表明伪卫星工作正常,其信号能被ublox正常接收,可以利用其进行下一步伪卫星组网用于室内定位。     

抑制远近干扰伪卫星接收机的研究

 伪卫星(pseudolie)是导航,定位中的一种重要技术,但是对于伪卫星技术一个必须克服的问题就是远近干扰问题,本文研究了利用连续干扰抑制技术抑制远近干扰的伪卫星接收机,提出了抑制远近干扰伪卫星接收机的结构,给出了伪卫星信号重构的关键技术和远近干扰发生的判断原则,并进行了仿真,说明该接收机适合于在伪卫星辅助下的定位应用.     

伪卫星远近效应分析与研究

伪卫星技术在改善和增强卫星导航系统定位性能等方面起到极其重要的作用。在应用中,常常会遇到时间同步、远近效应和几何精度衰减因子等问题。介绍了伪卫星应用中远近效应问题和常用的解决方案,重点分析了采用时分多址技术来进行伪卫星信号设计的问题。通过研究证明,采用时分多路复用更适合远近效应问题的解决。对伽利略伪卫星的脉冲调制进行了研究,得出了适合伽利略信号的脉冲调制占空比参数。     

一种新型的INS与UWB融合的室内行人跟踪方法

针对单一室内定位系统定位精度低、鲁棒性差的问题,提出了一种新型的基于动态鲁棒容积卡尔曼滤波的超宽带(Ultra-wideband,UWB)与惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)融合的定位方法.首先建立了一种易于实现的UWB-INS融合定位框架,然后提出了一种动态鲁棒容积卡尔曼滤波算法以处理多源数据的融合.提出的滤波算法可将M估计理论、强跟踪算法、动态增强策略与传统的容积卡尔曼滤波算法结合,以此缓解外界噪声和系统模型误差对状态估计的不利影响.在UWB-INS组合定位框架内采用动态鲁棒容积卡尔曼滤波,可实现对室内行人运动轨迹的精确稳定跟踪.实际数据测试和Matlab仿真验证了所提方法在复杂环境下其定位精度和鲁棒性均优于单一依赖UWB或INS技术的定位系统.     

声表面波室内定位系统与算法研究

鉴于声表面波技术的无源优势,搭建了由声表面波标签和阅读器构成的室内定位系统,在测量标签回波信号强度时,可有效减小多径效应的影响。设计了以三边定位为基础的定位算法,包括测距、选星、位置估计3个阶段,分析了3个定位圆之间位置关系可能出现的全部情况,并有针对性地进行自适应修正。仿真测试结果验证了定位算法的定位误差小于根心法和加权质心法。系统测试结果表明,定位系统可实现2 m×2 m的定位,平均定位误差为31.84 cm。室内定位系统和算法以较少的锚节点实现了较小的室内定位误差。     

基于WiFi-GM指纹的室内定位算法

针对室内环境中单一指纹定位方法存在定位误差较大、定位漂移的问题,提出了一种融合室内Wi-Fi指纹和地磁指纹的定位算法。首先在大范围区域中通过K-means聚类方法将较大的匹配区域划分成更小的且特征更加明显集中的子区域,然后在在线阶段通过WiFi指纹粗定位到小区域,再通过地磁指纹定位系统进行近一步精匹配定位。实验表明,该融合算法缩小了地磁匹配的初始搜索范围,大大减少了指纹定位中的误匹配问题。实验中,平均定位误差仅2.17 m,最大定位误差3.61 m,较单一指纹定位系统性能均有大幅度提升,证明该定位方法具有一定的可行性与先进性。     

Pseudolites/repeaters infrastructure autopositioning approach—mathematics and first simulation-based results

In the various infrastructure-based indoor positioning systems using Global Navigation Satellite System signals, i.e. pseudolites, repeaters, and repealites, there is the need for the terminal to know the positions of the various transmitters. Some techniques have been proposed for high accuracy pseudolite systems, but they require carrier phase measurements and a careful choice of some specific test locations. Other approaches consider that these data are simply available by any means: Of course, this can be achieved through manual distance measurements and the use of maps of the indoor environment. In this paper, we describe a new method that is based on a two-step approach. The first one consists in deploying the system. The second one is the calculation of the position of the transmitters through classic code measurements for a few specific chosen locations. Thus, the system can be deployed without any constraint and the locations of the transmitters calculated through a basic set of elementary measurements. The theoretical method is first described and the resulting accuracy of the position of the transmitters is then evaluated through theoretical calculations. In addition, electromagnetic simulations are carried out in order to estimate the pseudo-range errors of the proposed measurements: The accuracy of the determination of the position of the transmitters is then estimated (note that two receiver tracking loop implementations are considered). Thus, the accuracy of the proposed method is evaluated theoretically and through simulations.     

基于改进免疫粒子群优化算法的室内可见光通信三维定位方法

针对室内可见光通信中3维定位精度不高和定位时间较长的问题,该文提出基于改进免疫粒子群(IIMPSO)算法的室内可见光通信(VLC) 3维定位方法。通过分析室内多径效应,选取合适的视场角(FOV)以减少反射影响,同时完善了倾斜状态下的定位模型,并采用卡尔曼滤波算法以降低环境干扰对接收功率的影响,在此基础上与改进的免疫粒子群算法相融合。仿真结果表明,在5 m×5 m×3 m的室内环境中,该文所提出的3维定位系统平均定位误差为0.031 m,定位时长为2.3 s。与现有的3维定位系统进行比较,其定位精度与收敛速度均得到明显改善。     

Interference Mitigation in a Repeater and Pseudolite Indoor Positioning System

The widespread use of the personal navigation devices makes indoor positioning a major technological issue. The development perspectives of location-based services dramatically increase the importance of developing adequate solutions. In this paper, we carry out a theoretical study of an indoor positioning technique based on time-delayed Global Navigation Satellite Systems (GNSS) repeaters. It is a simple solution deploying minimal infrastructure which can use either outdoor repeated Global Positioning System (GPS) signals or a single signal generator. However, the positioning method presents limitations in terms of correlation and tracking performances. The paper presents theoretical approaches in order to overcome the interference problems and to improve the quality of the GPS signal reception. The new system based on ldquorepealitesrdquo (that comes from repeater and pseudolite) makes the best use of repeater and pseudolites in order to allow a fair continuity of the GNSS service indoors.     

基于双麦克风声源定位的视频跟踪

声源定位跟踪技术在当今社会有着越来越广泛的应用。在此使用两个高灵敏度麦克风作为传感器,配以音频信号处理芯片,接收音频信号并进行模数转换,使用FPGA器件作为核心控制器,结合TDOA算法和ILD算法,实现在室内环境下、二维平面内的声源定位。并根据声源定位的信息驱动摄像头转动,使其一直对准于声源所在位置,并保持持续跟踪。FPGA使用NiosII内核,方便使用高级语言进行程序设计。摄像头的视频输出信号可接于PC机或其他视频设备。与其他定位算法相比。系统减少了使用传感器的数量。     

RSSI-Based Indoor Localization and Tracking Using Sigma-Point Kalman Smoothers

Solutions for indoor tracking and localization have become more critical with recent advancement in context and location-aware technologies. The accuracy of explicit positioning sensors such as global positioning system (GPS) is often limited for indoor environments. In this paper, we evaluate the feasibility of building an indoor location tracking system that is cost effective for large scale deployments, can operate over existing Wi-Fi networks, and can provide flexibility to accommodate new sensor observations as they become available. This paper proposes a sigma-point Kalman smoother (SPKS)-based location and tracking algorithm as a superior alternative for indoor positioning. The proposed SPKS fuses a dynamic model of human walking with a number of low-cost sensor observations to track 2-D position and velocity. Available sensors include Wi-Fi received signal strength indication (RSSI), binary infra-red (IR) motion sensors, and binary foot-switches. Wi-Fi signal strength is measured using a receiver tag developed by Ekahau, Inc. The performance of the proposed algorithm is compared with a commercially available positioning engine, also developed by Ekahau, Inc. The superior accuracy of our approach over a number of trials is demonstrated.