BDS/GPS/GLONASS组合在峡谷河段的定位性能和精度*

针对峡谷河段的不同卫星组合下网络实时动态（RTK）测试较少的情况，对三峡大坝至葛洲坝两坝间峡谷河段BDS/GPS/GLONASS组合下的流动站定位性能和精度进行测试。采取6种观测模式，测试内容为定位服务时效性、空间可用性和定位精度。结果表明，国产GNSS设备BDS网络RTK达到规范要求，固定解比例为98.1%，可以达到水平0.02 m、高程0.05 m的定位精度，一定程度上优于GPS。BDS和BDS/GLONASS双系统2种网络RTK在缺失或不使用GPS信号时，依然可提供高精度定位服务。组合定位能够弥补单一系统的不足，融合系统较各单系统均有不同程度的提高，BDS/GPS/GLONASS和BDS/GPS在定位服务时效性、空间可用性测试和定位精度方面均最优。     

基于UKF联邦滤波的动力定位船舶运动状态估计

针对动力定位船舶,采用基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的联邦滤波技术,利用多种位置参考系统和电罗经的测量值来实现对船舶运动状态的估计。从传感器测量原理出发,采用非线性的测量方程,实现对多种位置参考系统传感器特征的描述,利用UKF滤波方法和联邦滤波结构将动力定位船舶配备的多个冗余位置参考系统的测量数据进行有效融合,从而提高对船舶运动状态估计的精度和可靠性。仿真结果表明,采用基于UKF的联邦滤波方法可以有效实现对动力定位船舶相关运动状态的估计。     

一种时间-传感器系统误差估计算法

由于时间的不一致和传感器系统误差直接影响目标探测信息的精度,假设卫星导航的精度足够高,不考虑导航误差的影响,在时间-传感器系统误差传递模型的基础上,利用对空中平台的实时观测和平台的导航信息,获取观测数据的新息相关函数序列,对未知的系统模型参数和噪声统计参数进行在线辨识,构建自适应滤波,实现对多平台时间-传感器系统误差的实时估计和配准。通过对比仿真实验表明,该算法收敛速度快,估计精度较高。     

超平面滤波算法在卫星姿态确定中的应用

基于状态估计法的陀螺仪／星敏感器组合卫星姿态测量系统，采用传统卡尔曼滤波算法进行状态估计。但由于卡尔曼滤波算法存在较大误差，因此提出采用超平面调整卡尔曼滤波器的方法提高估计精度。通过仿真证明，该方案既能抑制滤波发散，又能提高卫星姿态确定系统估计精度。     

厘米级C/A码RTK卫星导航接收机

本文介绍和论述了RTK厘米级C/A码卫星导航接收机的RTK的演算方法及非RTK接收机存在的问题，利用GLONASS系统与GPS系统有益的不同特性及不同的跟踪方法与GPS的有机结合，互相支持，使用RTK的演算方法使得厘米级定位精度的民用接收机成为现实，也给航海民用导航提供了更好的仪器。     

四大导航系统在舰船作战系统中的应用

军事舰船在海上执行任务时,为了获取侦测目标的准确信息,需要借助导航系统实现航行线路的规划和目标的定位。本文介绍了全球范围内最为常用的4种导航系统:GPS导航系统、北斗卫星导航系统、伽利略导航系统和格洛纳斯(GLONASS)全球卫星导航系统,重点介绍了北斗卫星导航系统和GPS导航系统的原理,并基于成熟的导航技术,研究了舰船作战系统中导航系统的信息融合问题,开发了一种基于卡尔曼滤波算法的舰船组合导航系统的信息融合技术。试验表明,本文研究了舰船作战系统的导航信息融合技术可以提升侦察目标的准确度,提升作战水平。     

基于UT变换改进多模型滤波的水下航行器导航方法

为了提高水下航行器组合导航系统的精度,针对滤波算法存在较大的截断误差和累积误差等问题,提出了一种基于无迹变换改进多模型滤波算法,并利用辅助信息对估计结果进行修正。首先通过无迹变换产生Sigma点对非线性测量方程进行近似,构造伪观测量进行偏差估计,然后利用基于加权因子的辅助信息融合算法,消除累积误差,进一步提高系统估计精度,最后给出算法的实现过程。仿真结果表明:与常规的多模型滤波算法相比,本文方法提高了估计精度。     

UKF和PF融合算法在动力定位船舶状态估计中的应用研究

针对船舶动力定位状态估计时使用扩展卡尔曼滤波导致模型失配而产生滤波精度不高甚至滤波发散的问题,设计一种融合无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的动力定位船舶状态估计算法。该算法以粒子滤波作为整体框架,运用无迹卡尔曼滤波对粒子状态的每次更新进行最优化估计,从而最优化了每个粒子的状态,再根据每个粒子的重要性分布,得出船舶复合运动中的低频状态。Matlab仿真结果表明,该方法能够从含有高频和噪声干扰的测量信息中估计出的船舶低频运动状态,相比于直接使用UKF,该方法的滤波精度更高,滤波性能也比较稳定。     

区间平滑在船用INS/GPS姿态组合导航系统事后评估中的应用

组合导航系统事后区间平滑算法处理数据精度较在线滤波算法高,通常以经过事后处理的惯导状态信息作参考,对中低精度的舰船导航设备工作性能进行评估。在以速度、位置作为观测量的INS/GPS量测方程的基础上,增加姿态外部修正信息,采用固定区间平滑算法进行处理得出高精度的评估数据,进而分析舰船导航设备的数据输出精度。仿真分析结果表明,增加姿态信息并结合固定区间最优平滑算法的处理方法,可以使系统的姿态测量精度获得大幅度提高,并能克服最优滤波对平台误差角初期估计精度低的缺点,可以作为一种评估舰船导航设备工作性能的事后分析方法。     

UKF和PF融合算法在动力定位船舶状态估计中的应用研究

针对船舶动力定位状态估计时使用扩展卡尔曼滤波导致模型失配而产生滤波精度不高甚至滤波发散的问题,设计一种融合无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的动力定位船舶状态估计算法.该算法以粒子滤波作为整体框架,运用无迹卡尔曼滤波对粒子状态的每次更新进行最优化估计,从而最优化了每个粒子的状态,再根据每个粒子的重要性分布,得出船舶复合运动中的低频状态.Matlab仿真结果表明,该方法能够从含有高频和噪声干扰的测量信息中估计出的船舶低频运动状态,相比于直接使用UKF,该方法的滤波精度更高,滤波性能也比较稳定.     

BDS-3与GPS及其系统组合定位精度分析

北斗三号卫星导航系统(BDS-3)已于2020年6月底全面建成,BDS-3可在全球范围内提供导航定位服务.为评估完整的BDS-3系统精密单点定位精度,选择6个MGEX站点的观测数据,使用开源软件MG-APP分别对BDS3系统、GPS系统以及组合系统的精密单点定位(PPP)精度进行分析.结果表明BDS-3系统的定位精度与...     

GPS在移动机器人导航定位系统中的应用

为了获得移动机器人定位数据的真实性，减少各种随机误差对定位精度的影响，通过运动载体当前统计模型，取位置作为观测量建立移动机器人动态定位模型，同时针对传统卡尔曼滤波的不足进行了分析，提出自适应卡尔曼滤波算法，该算法始终保持噪声模型接近于真实模型，从而较好地解决了GPS动态定位中状态噪声与观测噪声建模不准确和时变问题，在此基础上，通过模拟噪声和轨迹曲线，进行了仿真，结果显示效果显著。     

置信检验自适应联邦卡尔曼滤波及其水下机器人组合导航应用

[目的]为解决载体受到扰动时组合导航精度下降的问题,提出一种基于置信检验自适应联邦卡尔曼滤波(CC-AFKF)框架.[方法]首先,将电子罗盘(EC)、全球定位系统(GPS)与惯性导航系统(INS)相结合;其次,构建置信检验模型,有效滤除INS/GPS和INS/EC子系统中低置信度的量测值,保证量测值的准确性;最后,提出...     

GPS/北斗的组合选星算法研究

为达到提高卫星导航系统的精度,选取GPS导航系统与北斗导航系统进行组网增加可见星。通过分析几何精度因子（GDOP）与卫星位置的关系,选取合适的卫星。在增加选星数目的前提下,采用两种改进的选星方法结合进行解算,即,改进的四面体体积计算方法和最优几何精度因子计算方法。仿真结果表明,精度因子接近当下时刻的最优,而选星算法计算时间减少,具有较好的实时性。     

融合浮标与潜标的水声定位噪声测量系统

融合浮标与潜标的水声定位噪声测量系统,可实现对监测水域内不同噪声辐射量级目标的全天候噪声测量。高精度时钟及GPS的加入保证该系统能精确预测各时刻水下目标的运动轨迹。该系统在进行噪声测量时,为保证系统精度,使用频谱补偿修正算法,显著提高时延计算精度。该系统的主控软件可显示待测目标的轨迹,并可融合时间、位置、声学测量信息等对水下目标的噪声进行处理,获取噪声功率谱密度等特性。湖上试验的结果表明,该系统定位结果稳定可靠。     

差分GPS的对流层伪距残差的计算机模拟

简单回顾了对流层中GPS信号传播延迟的原理。介绍了2种常见的校正模型,Hopfield模型和Black模型。定义了差分GPS(DGPS)的对流层伪距残差的概念,并建立了数学模型。用计算机对DGPS的对流层伪距残差进行仿真。仿真结果表明用户和基准台之间距离增大和低卫星仰角都将使伪距残差增大,气象因素和高程对伪距残差也有影响。     

非线性滤波器在动力定位船位估计中的应用

针对动力定位船舶在作业过程中因丢失GPS位置测量信号,从而导致动力定位系统不能正常工作,而使船舶偏离作业点的问题,设计了一种非线性滤波器,它可以利用以前保存的历史数据进行船舶位置的实时估计,从而使船舶在一定的时间内可以维持在作业点附近,当重新获得GPS信号后,又可以快速地进入正常工作状态。为了使历史数据能够更准确地反映船舶的实时位置,利用历史数据相对于作业点的平均偏差对历史数据进行了补偿。最后给出了此非线性滤波器在船舶仿真系统中的仿真曲线,分析表明在有滤波器的情况下,船舶真实位置估计的准确度比没有滤波器的情况下有明显的改善。     

基于扩展卡尔曼滤波的GPS信号跟踪技术

提出一种基于扩展卡尔曼滤波的GPS信号跟踪方法,通过扩展卡尔曼滤波器,得到基于相干积分支路的滤波模型,有效地削弱常规GPS跟踪环路中的跟踪误差,增强接收机的抗干扰性能,提升其在信号较弱位置下环路的跟踪性能,对加入惯性信息条件下惯性信息对系统所产生的影响做了相应的分析研究。通过仿真对比结果可以知道:当处于弱信号条件时,与通常用到的GPS信号跟踪方式相比,基于扩展卡尔曼滤波的信号跟踪算法可以有效提升跟踪的精度。     

快速整周模糊度求解技术在高精度GPS定位和导航中的应用

给出了GPS卫星测量模型，分析误差源，并推导出差分值，以便提高GPS的精度。求解GPS载波相位整周模糊度是高精度定位和导航的关键。计算效率至关重要，因为它直接影响求解模糊度的时间，而且还影响模糊度求解过程的可靠性。分析了搜索空间中的独立变量，并推导出新的传递矩阵。该矩阵将所有的测量残差直接和最小求解搜索空间相关联。该技术不仅可以改善计算效率以及缩短模糊度求解时间，还能提高可靠性。通过仅选择那些与卫星几何尺寸和测量残差一致的模糊度的组合，搜索空间被最小化，应用于高精度定位和导航。     

差分技术在北斗导航定位系统中的应用

北斗导航定位系统是我国独立开发的第—代卫星导航定位系统,在经济和社会领域都具有重大的意义。本文在对现有的GPS差分技术进行分析的基础之上,提出了一种适合北斗导航定位系统的差分定位技术,以提高其定位精度。