基于GPS广播星历的载体速度和加速度多普勒测定方法

多普勒频移是GPS接收机的重要观测数据且具有高精度、实时性和不受周跳影响等特点,围绕多普勒观测值开展载体速度和加速度的实时获取方法研究.由于卫星速度和加速度获取的时效性和准确性是制约多普勒计算载体速度和加速度的关键,对广播星历实时计算卫星速度和加速度原理方程进行推导;建立基于广播星历的GPS多普勒计算载体速度和加速度模型后,分别开展静态和车载动态实验,结果表明:基于广播星历的GPS多普勒计算载体速度和加速度算法可满足车载导航精度要求.     

基于卡尔曼平滑的AWKNN室内定位方法

基于接收信号强度指示的WIFI室内定位方案存在采集信息跳变现象,进而影响定位精度的问题,提出一种基于卡尔曼滤波的改进自适应加权K最近邻（AWKNN）定位方法。对比分析多种平滑RSSI算法可行性,验证基于卡尔曼滤波对RSSI值进行平滑处理的优势,结合AWKNN算法并采用均方差计算匹配度,通过实时监控相匹配的无线接入点个数后自动调整均方差分母大小,以此实现定位误差的有效控制。实验结果表明,该基于卡尔曼的AWKNN算法在稳定性和定位精度方面较传统WIFI指纹算法有较大幅度提高。     

基于概率密度统计的矢量传感器相关法定向

为了提高矢量传感器相关法定向精度,通过正弦信号的定向仿真试验,给出了相关法定向结果中固有的周期性是由于正弦信号的周期性决定,而定向结果中出现的跳变值则是由对正弦信号的采样零点所致,进而得出可选择合适的采样率来减小定向误差.在噪声信号的定向试验中,针对定向结果受干扰影响而不易观察的现象,提出对相关法定向结果采用概率密度统计方法.通过仿真试验表明,可在低信噪比下进一步提高定向精度,并使定向结果一目了然.     

阈值去噪与RBF神经网络在MEMS陀螺仪误差补偿中的应用

针对现有MEMS陀螺仪中随机误差较大,导致器件输出信噪比低进而影响其应用范围的现状,提出一种基于小波阈值去噪与梯度径向基( RBF)神经网络结合的MEMS陀螺漂移非平稳时间序列建模预测方法。首先采用Allan方差法分析了MEMS陀螺仪的主要随机误差,随后利用小波阈值去噪分离出MEMS陀螺误差模型中的白噪声及漂移误差,最后采用RBF神经网络对漂移数据进行建模。通过实验对文中所述的误差补偿方法进行验证,表明了方法的有效性,对于基于MEMS陀螺仪的惯导系统精度提高具有重要意义。     

顾及PDOP的车载BDS PPP/INS自适应定位方法研究

针对车辆在城市峡谷、高架桥梁、密林等环境下可见卫星分布不佳导致导航精度变差的问题,提出一种顾及位置精度因子(PDOP)的自适应北斗卫星导航系统(BDS)精密单点定位技术(PPP)/惯性导航系统(INS)紧组合方法.选择消电离层组合模型作为BDS PPP的函数模型,并对影响定位精度和收敛速度的误差项进行分析处理.依据反映...     

抗差自适应EKF在INS/GNSS紧组合中的应用

针对惯性/卫星紧组合导航中卫星观测数据存在粗差,影响组合导航系统定位精度,同时考虑到卫星少于4颗和卫星几何分布不佳对预测残差构造自适应因子的影响,提出了一种抗差自适应EKF紧组合算法。该算法给出惯性/卫星紧组合状态方程与观测方程,抗差等价权因子和预测残差法构造自适应因子的计算公式,并给出卫星少于4颗和卫星几何状态分布不佳情况下自适应因子的计算方法。通过车载实测数据对算法进行验证与分析,实验结果表明,基于抗差自适应EKF的惯性/卫星紧组合算法可有效削弱卫星粗差观测值的影响,在可见卫星数少于4颗和卫星几何分布不佳的状态下,依据该算法获取的系统导航精度得到进一步提高。     

基于广播星历的卫星速度和加速度实时计算方法

针对当前利用精密星历不能实现卫星速度和加速度实时获取,进而影响移动载体速度和加速度解算的时效性问题,提出一种基于广播星历实时计算卫星速度和加速度方法.分析现有广播星历求取卫星速度方案存在的局限性,推导基于矩阵形式的卫星运动速度求解公式,通过实测数据分别对广播星历和精密星历计算的卫星速度和加速度结果进行对比分析,结果表明:广播星历计算卫星位置误差在2 m以内,速度误差优于1.4 mm/s,加速度误差优于0.05 mm/s2,且具有良好的实时性.