适用于航天器的GPS姿态测量算法和软件设计

为发展小卫星 ,需要研制成本低、小而轻又能满足精度的姿态测量系统。论述了利用全球定位系统 ( GPS)载波相位观测值进行姿态测量的原理 ,介绍了航天器姿态测量软件 THADS的算法和软件设计。在软件设计时 ,采用了周跳和粗差判定的改进方法 ,编制了相应的模块 ,结合地面实验数据进行仿真计算 ,在 1m左右的基线上姿态均方差小于0 .4°。结果表明利用 GPS载波相位进行航天器姿态测量具有良好的应用前景     

GPS接收机自主完好性监测算法可用性分析

以全球定位系统(GPS)为研究对象,研究水平定位误差保护级(HPL),阐述自主完好性监测(RAIM)算法故障监测和可用性原理.结合导航性能在航空应用中的需求,对影响RAIM可用性的因素进行数据仿真分析.结果表明,漏检率一定时,RAIM可用性随着误警率降低而降低;误警率一定时,RAIM可用性随着漏检率降低而降低.RAIM算法的可用性随着截止高度角降低和可视卫星数增加而提高.研究结果为采用RAIM算法进行故障卫星的检测和隔离提供了一定依据.     

基于多台GPS接收机的三维姿态确定与精度分析

根据一个模拟动态定位实例,采用多台GPS接收机动态定位,得到单历元定位结果,然后采用不同的天线组合解算姿态.结果显示,对于约5 m长宽的基线组合,获得的航向角精度约为0.05°,横滚角和纵摇角的精度约为0.2°;对于约10 m长宽的基线组合,航向角精度约为0.03°,横滚角和纵摇角的精度约为0.11°.可知,姿态角的精度与纵横向的基线长度有关.当基线长度相同时,航向角的精度高于横滚角和纵滚角.其中,航向角和纵滚角的精度主要与航向长度有关,而横滚角则与横向长度有关.基线越长,对应的姿态角的精度越高.     

3颗卫星条件下 GPS三维定位的新方法

提出了一种新型的双天线全球定位系统(GPS)接收机结构方案,用于某些恶劣定位条件下、接收信号的卫星数量较少时对用户位置进行解算.该方法可以在仅接收到3颗卫星信号的情况下,根据GPS的原始数据和伪距,进行较理想的三维位置估计,满足单机定位的精度.建立了基于非线性滤波的位置估计模型,根据该模型的特点,运用平淡卡尔曼滤波算法求解该模型.通过GPS定位实验,验证了该方法的可行性.     

一种用于GPS定位估计滤波算法的非线性模型

提出了一种将现代非线性滤波技术用于GPS定位估计的方法，该方法可用于低价位的单机GPS接收器的定位，提高它们的定位精度和鲁棒性．应用该方法，根据单机GPS的原始数据、伪距和多普勒频移进行定位估计。开发了一种新的基于非线性滤波的位置和速度估计模型，该非线性模型具有随观察到的卫星数量而改变状态和测量元个数的动态特性．运用一种新型的非线性滤波-平淡卡尔曼滤波求解该模型．GPS定位实验结果表明．与通用的最小二乘迭代法或直接从接受机获得的结果相比，所提出的非线性模型得出的滤波估计结果具有较高的精度和鲁棒性．     

基于解析法的全球定位系统姿态测量技术

提出了一种新的实时全球定位系统（GPS）姿态测量初始化方法,将超越方程的求解与模糊度函数法相结合,有效地提高了初始化计算速度．讨论了模糊度函数法,从几何角度描述了观测方程,给出了二元非线性观测方程组的解,并对实测数据进行了处理．结果表明,该方法与一般的方法相比,初始化的计算更有效,更经济．     

基于平淡卡尔曼滤波器的微小卫星姿态确定算法

针对扩展卡尔曼滤波（EKF）在线性化过程中会引入误差的问题,采用平淡卡尔曼滤波器（UKF）进行了系统滤波器设计;提出一种构建虚拟观测量的方法,并分析了其噪声特性．虚拟观测量与高精度器件量测量搭配可实现对姿态的校正．以太阳敏感器、微电子机械系统（MEMS）陀螺、磁强计为姿态敏感器件,构建了定姿滤波器并用STK（Satellite Tool Kit）数据进行了仿真．结果表明,所提出方法能有效地提高定姿性能,采用UKF的系统定姿误差与EKF相当,但收敛时间、稳定性要优于EKF．     

基于卡尔曼滤波的GPS导航系统故障检测

提出了一种将卡尔曼滤波器与神经网络相结合的导航系统故障检测结构.针对GPS系统的非线性特点,利用扩展卡尔曼滤波推算状态的预测值,并与实际观测值进行比较得到残差,同时采用Elman网络构成时延神经网络,利用残差的当前值及前多个历元的历史值进行故障检测.最后,计算机仿真验证表明,与χ2卡方检测方法比较,该结构不但可以快速检测出系统故障,提高故障检测的概率,而且能进行有效的故障隔离,具有很好的容错性能.     

基于联邦Kalman滤波的Wi-Fi/GPS车辆组合定位系统

针对全球卫星定位系统(GPS)在密集城市地带、隧道、室内停车场等环境下不可用及Wi-Fi定位精度不足的问题,提出了一种Wi-Fi/GPS组合定位系统.该系统基于联邦Kalman滤波器,先通过两个并行的局部滤波器获得Wi-Fi、GPS定位子系统的局部最优估计,再由主滤波器融合得到最优全局估计.仿真结果表明:较之单独使用G...     

用于提高全球定位系统定位估计速度的滤波算法

为了提高全球定位系统（GPS）高精度定位的解算速度,从原理上比较了平淡卡尔曼滤波（UKF）及其改进算法和超球面平淡卡尔曼滤波（SUKF）及其改进型等非线性滤波估计算法,提出了将SUKF的改进型算法应用于单机GPS的定位估计.实验表明：该算法能够在保证高精度定位估计的前提下提高运算速度,有效解决GPS软件接收机中高精度定位输出的实时性问题.     

基于平淡卡尔曼滤波的微弱GPS信号跟踪算法

在接收信号很微弱的情况下,全球定位系统(GPS)的传统方法不能很好地跟踪信号.采用非线性卡尔曼滤波算法取代传统的延迟锁定环和相位锁定环,用于高灵敏度GPS接收机的微弱信号处理环节.针对所提出的微弱信号系统模型中相关运算的特点,运用平淡卡尔曼滤波器进行信号跟踪.仿真结果表明,新方法能够较好地跟踪到载噪比低至27 dB-Hz的微弱信号,确保了跟踪精度;同时具有较高的灵敏度.