结合电子地图的卫星导航动态定位轨迹测试方法研究

在使用卫星导航模拟器测试导航终端动态定位精度时,测试场景一般为在坐标系内用运动方程简单描述的直线或圆周曲线运动,存在测试轨迹缺乏随机性、不规则性的问题,与终端实际应用不符;且定位轨迹与电子地图不匹配。本文提出依据电子地图中具体道路,随机在道路上连续选取坐标点规划轨迹,用导出的轨迹坐标点插入变化的速度、高程,制作模拟器动态场景对终端进行测试。通过制作实际道路动态测试场景对接收机终端进行了测试,测试结果表明：可以用带有随机坐标点的不规则道路轨迹测试场景评估导航终端动态定位精度,终端在急转弯情况下动态定位偏差较大,通过在电子地图上导入标准轨迹与终端轨迹,可以匹配道路直观显示动态定位轨迹偏差。本方法可应用于车载导航仪、可穿戴产品等结合电子地图应用的卫星导航终端动态定位测试。     

面向无人集群通信的干扰感知及电磁干扰自动规避方法

针对电波沿低空链路传播产生的折射效应、接收机与干扰远近差异所导致的非等功率导航干扰信号测向计算量大和测向精度低的问题,提出了一种基于混沌寻优的改进松弛(relaxation, RELAX)算法。该算法利用混沌现象的遍历性、不可重复性和不可预测性等特点,通过将混沌状态引入到优化变量中,在获得一个近似最优解后,利用混沌变量对初始条件的敏感依赖性,在最优解的相邻区域内进行细搜索,大大提高了搜索速度,实现了非等功率导航干扰信号的测向。将该算法用于均匀线阵仿真验证,可实现两个及以上强导航干扰信号弱目标信号共存时测向算法计算量的降低和精度的提高,在弱信号的信噪比高于15 dB且强干扰与弱信号干信比低于25 dB条件下,本文所提算法的测向均方根误差在3°以内,与文内仿真精度最高的算法相比,精准度提升了0.1°～0.2°。

     

自校正滤波器在卫星定位中的应用

设计了一种新的基于ARMA模型的自校正卡尔曼滤波器,对卫星定位误差模型参数进行分段在线估计,根据误差模型估计参数直接求取滤波增益阵.并提出了一种直接计算滤波误差方差阵的方法,对两个不同的定位系统进行信息融合.仿真结果表明,在未知噪声统计特性的情况下,自校正卡尔曼滤波器能有效过滤观测噪声,基于它的信息融合规则能够有效提高定位精度.计算过程简单,并可以在线建模.     

MEMS 姿态传感器在边坡表面位移监测的应用研究

水电站库区两岸边坡地质状况复杂多变,边坡的稳定工作状态与水电站的安全运行息息相关,本文在雅砻江官地水电站库区左岸边坡覆盖层处,将MEMS姿态传感器(陀螺仪和加速度计)按照阵列方式布置在边坡上,建立边坡稳定状态数据实时采集系统,利用初始对准确定导航目标参数姿态、方位、速度和位置的初始值,计算出目标姿态矩阵,再通过姿态矩阵实时将MEMS姿态传感器获取的载体系下的加速度和角速度转换到导航系下,用于实时计算边坡变化姿态矩阵和位移开展试验研究。试验结果表明,将MEMS姿态传感器应用到边坡位移监测中能够实现边坡表面位移数据的实时获取,位移数据获取精度能够达到毫米级,满足工程实际使用需求,该项研究成果对边坡表面位移稳定状态进行实时监测分析具有十分重要的意义。     

基于自适应UKF算法的小型水下机器人导航系统

针对海流扰动及姿态、航向误差角引起的无法确知的导航系统模型误差, 设计了一种带模型误差的自适应无迹卡尔曼滤波器(Adaptive unscented Kalman filter, AUKF)用于小型水下机器人(Small autonomous underwater vehicle, SAUV)推位导航系统. 首先提出了小型水下机器人三维运动连续时间模型; 然后针对该模型特点, 基于极大后验估值原理推导了AUKF算法. 仿真结果说明该算法能够克服海流扰动及姿态和航向误差引起的模型误差. 对比经典无迹卡尔曼滤波器算法, 采用该算法的小型水下机器人推位导航系统在复杂海况下的滤波精度显著提高.     

一种宽频带导航天线的研究与设计

研究并设计了一款基于阿基米德螺旋天线的宽频带(覆盖GPS,BeiDou 和GLONASS 卫星导航系统的所有工作频点,即1.1 -1.7 GHz)高稳定相位中心导航天线。以带有反射腔的阿基米德螺旋天线为基础,结合三维扼流环抑制多径效应的性能,通过加载扼流环,并经有限元电磁仿真软件的参数优化设计,很大程度上改善了整个频带内天线在特定俯仰角范围内的相位稳定度。所设计的宽频带高稳定相位中心导航天线的指标达到:在GPS,BeiDou 和GLONASS 卫星导航系统的所有工作频点上,输入端口驻波比小于1.5;在俯仰角为-60°-60°的范围内,方向图轴比小于2 dB,相位稳定度在-2.7°-2.7°;同时由于扼流环的加载,天线的抗多径性能也得到了改善。研究表明,加载了三维扼流环的阿基米德螺旋天线综合性能优异,适合作为宽频带高稳定相位中心导航天线。     

基于动态分类的Markov用户浏览预测模型

针对多Markov链用户浏览预测模型分类算法的时间复杂度过高问题,提出一种基于动态分类的Markov用户浏览预测模型。该模型通过学习提取用户浏览特征,利用这些特征对用户浏览路径进行分类,实现预测并动态更新用户浏览特征。实验结果表明,该模型可明显降低用户浏览路径预测的时间,并得到较为准确的预测结果。     

一种新的导航系统仿真轨迹设计方法

飞行轨迹动态参数是验证捷联惯导系统、组合导航系统等算法有效性的重要依据。利用飞行控制原理设计了一种通用的飞机飞行仿真轨迹,并在Visual Studio 2005开发环境下设计了飞行轨迹仿真软件。该仿真软件产生的数据有效地测试了某型导航系统导航参数的误差精度,验证了捷联惯导算法的正确性。     

基于ADS-B导航完好性指标多级GNSS干扰监测方法

由于卫星信号较为微弱,易受到各种有意和无意的干扰,使得全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System, GNSS）不能安全、可靠的提供服务,GNSS干扰监测方法的研究对于保障民航飞行安全具有重要意义。本文利用GNSS射频干扰所导致的广播式自动相关监视（ADS-B）数据中导航完好性指标的变化特性,给出结合受干扰影响航班粗监测以及精细监测的多级GNSS射频干扰监测方法。首先对ADS-B数据导航完好性级别（Navigation Integrity Category, NIC）进行统计分析实现受干扰影响航班的粗监测,再依据干扰发生时多个航班在干扰区域会同时受到影响,具有空间上的聚集性,利用MeanShift聚类方法实现GNSS射频干扰的精细监测,提取干扰发生的起始与终止点所对应的时间与位置信息。实验结果与QAR（Quick Access Recorder,QAR）数据得到的干扰监测结果进行对比分析,验证所提方法的有效性。     

基于逆向导航算法的捷联式惯性导航系统改进优化对准方法

快速性和精度是捷联式惯性导航系统动基座初始对准的重要指标。优化对准方法（OAM）在短时间内难以获取足够多的观测信息,导致对准性能降低。针对此问题,提出一种基于逆向导航算法的改进动基座初始粗对准（IMCA）方法。通过逆向导航算法对存储的陀螺仪和加速度计数据进行虚拟延长并加以反复利用,扩展积分区间长度,以构建新的观测矢量、实现对准精度的提升。推导了载体坐标系下的OAM,分析了观测矢量包含的信息量对姿态确定精度的影响。基于车载实测数据,分别利用OAM和IMCA方法进行动基座初始对准试验,结果表明：相比于OAM,IMCA方法可在相同条件下实现更高精度的初始对准;IMCA方法应用在载体坐标系下动基座初始对准中是可行、有效的。