平面帐篷映射二进制混沌序列分析

研究了一种基于平面上方体的帐篷映射。构造了一个平面帐逢映射的二进制混沌序列 ,对此序列做了分析 ,验证了此序列具有很好的伪随机性质     

一种强弱信号并存时的GPS弱信号检测方法

对于微弱GPS卫星信号的检测,一般采用增加预检测积分时间（PIT）的方法,每颗卫星采用相同的PIT。在实际环境中,很多情况是强弱信号并存的,采用相同的PIT会降低GPS信号检测的效率。为此,提出了一种可变门限的微弱GPS信号检测方法,即先采用较短的PIT对强信号进行检测,再采用较长的PIT对弱信号进行检测。通过对检测概率、虚警概率和漏警概率的分析和实际信号的测试验证,证明该方法可大大提高在强弱信号并存时GPS信号的检测效率。     

GPS/INS超紧组合系统载波相位跟踪误差研究

载波跟踪环(PLL)设计是GPS接收机设计中的关键问题,PLL的相位误差源包括相位抖动和动态应力误差.随着接收机工作平台动态性的增加,较大的动态应力误差将导致环路失锁.为适应高动态环境,GPS接收机通常采取INS辅助GPS跟踪环路的超紧组合方式来降低动态应力误差.组合系统提供的外界辅助信息不可能完全精确,所以跟踪环路在减小动态应力误差时,也会引入其他测量误差源.对GPS/INS超紧组合系统PLL跟踪误差进行了详细推导并且得出两个解析公式.仿真结果表明,对超紧组合系统的PLL跟踪误差公式推导是准确的,为PLL环路参数的最优设计提供理论参考.     

平面帐篷映射的研究

研究了一种基于平面上方体的帐篷映射，给出了帐篷映射迭代序列分布图，通过在显著水平5％下的均匀分布假设检验，得出帐篷映射fα，β在I0上遍历并具有不变的均匀分布。     

基于ARCH模型的组合导航缓变故障容错方法

为了解决缓变故障的检测和容错问题,针对容错设计中小幅度增长的缓变故障,考虑组合导航系统导航传感器的特点,提出了一种新的组合导航缓变故障容错方法。定义了滤波器观测信息的故障因子,提供了基于自回归条件异方差模型的故障因子模糊评估方法,并利用故障因子来自适应调整观测噪声协方差阵中相应的量值,从而达到抑制缓变故障的作用。通过仿真分析和实验验证了缓变故障容错方法的有效性。实验结果表明,在导航传感器发生缓变故障时,这种缓变故障容错方法可以有效地改善组合导航滤波精度。     

基于基线约束及递推多历元的改进GNSS定姿技术

在GNSS单频姿态测量技术中,利用单差载波相位和码相位结合模型以及CLAMBDA算法(带有基线约束的最小二乘降相关平差算法)解算整周模糊度可以达到较好的定姿结果,但解算成功率不高。针对这一问题,提出了一种多基线三角形约束的递推多历元方法。三角形基线约束主要针对副基线,利用它可以使CLAMBDA算法得出的整周模糊度更准确。而递推多历元则保证了在此时刻没有解出整周模糊度时仍然可以计算出姿态角,主、副基线都适用。2种方法结合,进一步提高了姿态解算的成功率。对副基线的解算进行了验证,实验证明,这种方法将副基线的成功率提高到99.7%以上。     

基于INS辅助CLAMBDA与AFM的GPS/INS组合导航测姿方法

为了提高全球定位系统(global positioning system,GPS)定姿的性能及成功率,将带约束的最小二乘降相关平差法(constrained least squares ambiguity decorrelation adjustment,CLAMBDA)与模糊度函数法(ambiguity function method,AFM)两种算法相结合,同时利用惯性导航系统(inertial navigation system,INS)姿态信息进行辅助,提出了一种GPS/INS组合定姿方法。在CLAMBDA解算过程中,将INS姿态信息与GPS载波相位和码伪距联合解算浮点解,然后再进行固定解搜索,如果姿态解算错误,则用AFM算法得到的姿态角进行替换。其间,用INS姿态信息缩小AFM的搜索范围。之后,GPS/INS进行组合滤波。通过实际系统跑车实验表明,相比于原算法,该算法能有效提高GPS定姿的成功率。     

平面帐篷映射输出序列的相关性分析

研究了一种基于平面上方体的帐篷映射 .对平面帐篷映射的每个方向生成的序列做了相关性分析     

GPS单频单历元定姿算法性能分析与改进方法

为了提高LAMBDA在单频单历元情况下的性能和成功率,对该定姿算法的性能进行了理论研究,分析了影响搜索效率的因素,并提出了一种新的求解模型.将未知的整周模糊度拟合成噪声,能够显著提高搜索效率,同时利用模糊度存在范围等约束条件对原算法的成功率进行了改善.实验表明:相比于原算法,改进算法能够有效减少GPS姿态解算的时间,同...     

基于自然数编码遗传算法的并行测试技术

针对并行测试任务调度复杂、难以优化的问题,提出了一种基于自然数遗传算法的任务调度优化算法。该算法将并行测试任务调度转化为对串行测试任务序列的搜索,为了提高搜索效率,引进自然数编码遗传算法搜索最优解或近似最优解,将串行测试序列作为染色体,进行选择、交叉、变异等操作。通过仿真证明该算法能够迅速得到并行测试任务调度的最优解或近似最优解。对自然数编码遗传算法的各个算子对模式的作用进行了理论分析,并得到了对应的模式定理,从理论上说明了该方法的合理性。