基于改进型最小二乘搜索的 GNSS 姿态测量方法

结合全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)用于姿态测量具有基线已知的特点,提出了一种改进型最小二乘搜索算法:将整周模糊度分为基本组和剩余组,在伪距精度和基线长度约束条件下确定出基本模糊度组的搜索空间;然后根据模糊度与基线俯仰角、航向角的关系,并以俯仰、航向角度组合作为联系基本组和剩余组的中间变量,通过搜索基本模糊度组来确定出剩余模糊度组合;最后利用最小二乘解算基线矢量,在二次残差比值检验条件下,完成整周模糊度的固定及姿态解算.实验结果表明,改进算法不仅有效减小了模糊度的搜索空间,而且缩短了模糊度初始化时间,具有较高的测姿精度,适用于GNSS姿态测量.     

北斗高精度相对定位选星方法研究

针对北斗系统中高轨卫星会带来较全球定位系统（global positioning system ,GPS）更为严重的法方程病态性这一问题,分析了双差载波相位观测方程系数矩阵对整周模糊度浮点解解算的影响,结合北斗系统三轨道星座混合的特点,研究了区域北斗高精度相对定位选星方法,以仰角最高的地球同步轨道（geostationary earth orbit, GEO）卫星作为参考星,优先选取仰角高于10°的中地球轨道（medium earth orbit,MEO）卫星,然后按照均匀分布的原则选取倾斜地球同步轨道（inclined geosynchronous satellite orbit,IGSO）卫星。通过对实测数据进行试验和分析,证明了该方法的正确性和合理性,在进行区域北斗高精度相对定位时,能在一定程度上改善法方程的病态性,使模糊度浮点解较快收敛至真值附近,有利于模糊度的快速正确固定。     

单差载波相位自主完好性监测算法

应用载波相位差分定位时,由于多路径误差、卫星信号遮挡、卫星故障等原因,易造成载波相位测量值发生偏差和周跳,因此必须进行完好性监测。研究了利用单差载波相位测量值进行载波相位完好性监测的方法,固定整周模糊度值之后,利用最小二乘残差构造检验统计量,根据虚警概率和观测到卫星个数设定门限值,对单差载波相位测量值进行监测。分析了垂直保护级和漏警概率、卫星个数的关系。实验结果表明,虚警概率取为10-7/历元时,算法能有效检测测量偏差,对小至0.4周的偏差,比原有算法检测能力较强;漏警概率取为10-6/历元,垂直告警限值取为1.1m时算法满足可用性要求,增加1颗观测卫星能使垂直保护级降低约2cm。     

基于固定垒高的双稳态系统参数调节方法

针对双稳态随机共振系统参数选取困难的问题,基于四阶龙格塔库算法,提出了一种以固定垒高为约束条件的系统参数调节方法。首先,根据输出信噪比公式,得到固定垒高ΔV下系统参数a,b的约束条件。然后,在约束条件下快速搜索a值,使微弱信号产生的频谱幅度峰值再次增大,从而得到与输入信号匹配的最大输出信噪比。仿真结果表明,在高频微弱信号检测中,该方法可以有效抑制低频分量干扰,信噪比较没有设定约束条件的参数调节方法平均提高了3.50dB。     

改进的自适应Kalman滤波在GPS/SINS中的应用

以GPS/SINS组合导航为应用背景,针对常规Kalman滤波由于先验知识不足,观测数据突变等容易引起的发散问题,提出了一种改进的自适应Kalman滤波。该算法将Sage-Huse自适应滤波和衰减记忆滤波相结合,以解决由于先验知识不足引起的滤波发散问题;在此基础上引入压缩函数,通过对野值进行有效地判断和处理以达到抑制滤波发散的目的。仿真结果表明:改进的自适应滤波算法不但可以有效地解决由于模型不够准确和野值等容易引起的发散问题,同时与传统滤波算法相比水平位置滤波精度分别提高了6倍和5.7倍,高程滤波精度提高了2.39倍,具有较好的自适应性和稳定性。     

改进型单频非遍历值域姿态测量算法

非遍历值域搜索算法利用二维模糊度搜索范围压缩了姿态角搜索空间,由于二维模糊度搜索空间较大,造成压缩姿态角搜索空间效率较低,提出了一种采用多约束条件以提高压缩姿态角搜索空间效率的方法。选取仰角最高的4颗卫星作为主星,采用最小二乘搜索算法利用单个历元观测数据确定三维模糊度搜索空间,结合基线长度及低成本微机电系统(micro electrical mechanical system,MEMS)提供的俯仰角信息对三维模糊度搜索空间进行筛选,取仰角最高的3颗卫星构成二维模糊度搜索空间,将其代入搜索模型解算整周模糊度候选值,采用残差比例检验法进行模糊度固定。试验结果表明,相比于原算法,姿态角搜索数目由576组降至8组,残差比峰值由16增至1 279,固定所需时长从35 s缩短至单个历元。     

卫星着陆系统差分基准站B值分析与处理算法

多基准一致性检测中的B值处理是卫星着陆系统完好性监测的核心,针对传统基于极大似然估计准则的B值处理算法存在相关性,易造成系统故障检测率低以及难以区分故障来源的问题,研究了基于Kalman滤波的B值处理新算法:通过建立以监测接收机修正伪距值为观测量,星站距离估计值为状态量的滤波模型,计算得到监测接收机修正后的伪距误差,然后利用其构造新的B值;理论分析与试验结果表明,相比于传统算法,新的B值处理算法可以消除相关性的影响,故障检测率提高近20%,增强了系统的可用性水平。     

基于SVD-RLS的动对动整周模糊度解算方法

针对动对动相对定位时基线参量实时变化而难以准确求解模糊度浮点解的问题,提出了一种基于奇异值分解-递推最小二乘(SVD-RLS)的动对动整周模糊度解算方法:该方法首先对基线矢量系数矩阵进行奇异值分解(SVD)并变换双差方程以消除基线参量,然后采用递推最小二乘(RLS)实时推算双差整周模糊度的浮点解及其协方差矩阵,最后利用最小二乘模糊度降相关平差(LAMBDA)算法搜索和固定模糊度;试验结果表明,采用基于SVD-RLS的动对动模糊度解算方法,在100s左右即可正确解算出单频整周模糊度,基线误差在1cm以内,能够较好地适用于动对动高精度相对定位的实时解算。     

BLMS算法在GNSS天线抗干扰中的应用

首先,简要介绍了国内外卫星导航抗干扰研究现状,结合BLMS(Block Least Mean Square)算法在GNSS抗干扰方面的应用,给出了其硬件实现的方框图和信号流程图,并对实现中存在的问题进行了分析;其次给出了一种实验室条件下模拟干扰环境,进行抗干扰算法研究的方法,即用信号发生器模拟干扰源和卫星信号,使其通过由功分器和合路器搭建的模拟阵列信号单元模拟干扰环境;最后,用单频干扰和扫频宽带干扰测试算法的抗干扰性能,并用Matlab编写的基带处理程序对算法的输出进行码相关,测量输出信号信干噪比(SINR)变化,以检验其有效性.数据表明,该算法具有良好的抑制干扰能力,为GNSS抗干扰研究提供了参考.     

INS辅助的BDS伪距率一致性欺骗信号检测方法

传统INS辅助的伪距检测模型难以敏感低于惯导漂移误差的位置拉偏，针对这一问题，提出了INS辅助的BDS伪距率一致性欺骗信号检测方法。利用惯导误差发散缓慢的速度信息，构造经INS校准后的伪距率，与实际测得的卫星伪距率差分获得一致性检验量，并采用故障检测的思想制定欺骗信号检测方案，分析得出检测门限。实验结果显示，相较于随时间发散严重的伪距模型，所提方法同时适用于对位置欺骗和速度欺骗的检测，降低了检测误警率，能够在较长时间内保证检测灵敏性，且高精度的惯导系统辅助能够有效提高检测性能。