地形遮挡对GNSS干扰范围影响的高效仿真算法

在卫星导航对抗效能的仿真中,真实地理环境的地形遮挡对全球导航卫星系统(global navigtion satellite system, GNSS)干扰源干扰范围影响的仿真计算是个重要问题。通常情况下,地形遮挡对GNSS干扰范围影响的计算通过基于视线可视域分析的算法得到,但该方法存在大量冗余计算。为了减少计算量,提出一种基于参考面可视域分析的GNSS干扰范围高效仿真计算方法,利用干扰源与目标点附近可视高程值对应的辅助格网点建立参考面,通过目标点实际高程值与参考面映射高程值判断目标点的受干扰情况,避免了目标点与干扰源视线方向上多个采样点的插值计算。仿真分析表明,当待分析区域半径约为145 290 m时,该算法与传统基于视线可视域分析的GNSS干扰范围仿真计算方法相比, Matlab耗时大幅减少了97.38%,但结果差异并不明显,仅为0.94%。因此,所提方法可以高效、准确地计算出地形影响下GNSS干扰范围,为干扰源优化部署、战场环境仿真分析等提供理论指导。     

基于GPU的地形遮挡剔除算法

针对大规模地形场景，以GPU提供的遮挡查询功能为基础，提出了一种基于GPU的遮挡剔除算法。根据增量水平线原理，利用模板缓冲区进行重叠测试，并采用查询列表方法避免了CPU和GPU互相等待造成的延迟。实验结果表明，该算法有效地减少了送入图形流水线的几何数据，并在贴地漫游的情况下，显著提高了场景绘制速度。     

三维地形数据的简化和空间分析的研究

全球地形场景的建模是一个极富有挑战性的课题。地形动态简化是构建三维地形场景和虚拟现实的重要内容,基于视相关的地形裁剪技术是动态简化庞大地形数据的重要方法。本文根据地球椭球的特性,提出了在当前LOD层次下,实时裁剪视景体中的地形数据的算法。精确拾取地形点的三维大地坐标是进行正确的三维空间分析和查询操作的基础,也是3DGIS研究中的一个难点;而可视性分析是三维空间分析的重要研究内容。本文给出了这些的问题的算法。实验证明,这些算法具有较好的实用性。     

基于多分辨率遮挡剔除的复杂地形绘制框架的研究

基于复杂地形实时绘制的特性,分析了地形多分辨率建模与遮挡剔除技术结合的必要性,提出了一种将地形多分辨率建模与基于最小二次方平面的地形遮挡剔除相结合的地形绘制框架及其设计原则.基于该框架的地形绘制算法除了能有效减少送入绘制管道的多边形数量之外,还充分考虑了算法性能的最优化及地形的动态扩展.实验表明了基于多分辨率遮挡剔除的地形绘制框架的可行性和有效性.     

基于SCB方差的GNSS欺骗式干扰检测算法

随着全球卫星导航系统欺骗器的类型越来越多样,检测欺骗攻击已成为一个迫切需要解决的全球性问题.由于大多数欺骗过程不会引起信号参数的显著变化,使成功检测欺骗的难度加大.本文首先分析了中级欺骗攻击过程及欺骗信号模型,接着提出一种检测码跟踪环中过零点S曲线偏差(S curve bias,SCB)方差值变化的中级欺骗干扰检测方法...     

基于改进d-Xdraw算法的起伏地形下异构多传感器分簇部署方法

为解决起伏地形环境下异构多传感器网络表面覆盖问题,提出了多传感器多阶段分簇部署方法。首先,考虑地形遮挡效应,给出了起伏地形环境下的传感器侦察与通信模型。其次,为快速获取传感器覆盖范围,构建了基于视线交点相似性判断的改进型d-Xdraw可视域求解算法。然后,为增强覆盖率,采用分簇部署策略,将传感器部署过程分为多个阶段,并结合各阶段特点分别采用微粒群和改进虚拟力算法进行求解。实验表明,改进d-Xdraw算法能够在牺牲少量精度的同时,有效提升可视域的求解速度;相较于传统的直接优化部署方法,多阶段分簇部署方法可节省最多26.7%的运算时间,覆盖率可提升10.9%。     

卡尔曼连续修正的地形辅助导航系统计算机仿真

本文在建立仿真模型的基础上，通过大量的计算机仿真试验，对卡尔曼连续修正的地形辅助导航系统在不同测量噪声条件下的性能进行了评估。计算机的仿真结果表明，所设计的辅助导航算法满足实际应用要求     

基于高度计辅助的GNSS欺骗干扰检测

气压高度计可以获得精确高程数据,且不受外界电磁干扰,利用气压高度计辅助全球导航卫星系统(global navigation satelite system,GNSS)进行欺骗检测具有显著优势。为了评估气压高度计在GNSS欺骗检测中的能力并提高检测概率,首先对系统误差进行建模分析,并利用差分整合移动平均自回归(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型对气压高度计和GNSS测量结果进行处理。同时,通过计算欧氏距离构建数据空间,提出一种基于移动方差的自适应门限检测方法。试验结果表明,在虚警率为10^-6的情况下,检测率达到了92%,所提方法能够在高程信息上有效监测潜在的欺骗威胁,增强了GNSS系统的可靠性。     

一种基于卫星照片的大地形仿真方法

提出了一种大地形制作方法,该方法采用多边形网格剖分算法由高程数据生成地形轮廓模型,以卫星照片作为贴图生成地形纹理,采用LOD技术提高地形显示速度。给出了卫星照片获取、卫星照片与地形轮廓匹配、贴图精度控制等关键技术的实现算法。结合某导弹飞行仿真项目,制作了某地区一万平方公里区域的大地形场景,仿真效果良好,验证了制作方法的有效性。     

车载GNSS失锁下基于BPNN的微陀螺误差估计及定位方法研究

针对在全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)失锁阶段将微陀螺惯性系统作为备用定位系统时,由于微陀螺误差引起的定位误差发散问题,提出了基于后向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)的微陀螺误差估计及定位算法。在GNSS有效阶段为车辆提供定位信息,同时对微陀螺误差进行估计,并利用后向传播神经网络BPNN建立微陀螺误差预测模型,为GNSS失锁阶段车辆定位做准备;在GNSS失锁阶段,利用已建立好的微陀螺误差预测模型估计微陀螺误差,对微陀螺输出信息进行补偿,以抑制由陀螺误差引起的定位误差。最后利用仿真与试验验证了此方法的正确性与有效性。     

一种更精确的多模GNSS兼容性方法研究

传统的卫星导航系统的多系统兼容性分析方法只适用于分析长码、码速率高和数据速率高的信号兼容性。通过推导信号模型,讨论了信号参数对干扰系数的影响,提出了一种更精确的多模全球卫星导航系统（global navigation satellite system, GNSS）系统兼容性分析方法。该方法加入了多普勒的影响,并且考虑了与期望信号同频段内的所有卫星导航信号,适用于任意伪码结构、数据结构的卫星导航信号兼容性分析。最后通过仿真GPS系统内干扰与系统间干扰验证了方法的正确性,并得出Galileo 在E1采用的MBOC信号对GPS C/A信号产生的干扰在0.1 dB以内。     

高速运动环境下GNSS接收机阵列抗干扰算法

全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)接收机高速运动状态下,干扰信号来向快速变化将导致阵列抗干扰算法性能下降,为此提出了基于干扰加噪声协方差(interference-plus-noise covariance, INC)矩阵重构的零陷加宽算法。首先,依据采样协方差矩阵相邻特征值之比估算干扰信号数目。然后,利用空间谱估计值粗略判定干扰信号来向,并根据零陷展宽需求重新设定干扰区域空间谱估计值。最后,以干扰区域谱估计值为基础重构INC矩阵,求解阵列权矢量。仿真实验表明,相比于其他零陷加宽算法,所提算法在相同展宽下的零陷更深,阵列输出载噪比(carrier to noise ratio, C/N₀)也高出5 dBHz以上。     

高速运动环境下GNSS接收机阵列抗干扰算法

全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)接收机高速运动状态下,干扰信号来向快速变化将导致阵列抗干扰算法性能下降,为此提出了基于干扰加噪声协方差(interference-plus-noise covariance, INC)矩阵重构的零陷加宽算法。首先,依据采样协方差矩阵相邻特征值之比估算干扰信号数目。然后,利用空间谱估计值粗略判定干扰信号来向,并根据零陷展宽需求重新设定干扰区域空间谱估计值。最后,以干扰区域谱估计值为基础重构INC矩阵,求解阵列权矢量。仿真实验表明,相比于其他零陷加宽算法,所提算法在相同展宽下的零陷更深,阵列输出载噪比(carrier to noise ratio, C/N₀)也高出5 dBHz以上。     

基于信号传播修正的GNSS干扰源质心定位方法

针对广泛存在的全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)干扰,采用基于接收信号强度(received signal strength,RSS)的定位方法时,存在RSS值提取难度大,城市环境中不开阔、多径等复杂场景下定位误差大等问题,提出一种基于载噪比加权和干扰信号...     

基于冗余量测的GNSS多路径误差抑制算法

针对惯性/卫星组合导航系统中,全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)量测受多径效应影响的问题,提出了一种基于冗余量测的GNSS多径误差抑制方案。该方案包含了一个基于量测新息的GNSS多径误差卡方检验器和一个自适应Kalman滤波器。首先,通过卡方检验来判断量测新息零均值的特性丧失与否以检测GNSS量测中的多径误差。当检测到量测中存在多径误差时,自适应滤波器根据惯性导航系统的冗余量测估计出当前GNSS测量噪声协方差阵,以合理调节量测权重,增强滤波性能。最后,通过仿真与实际跑车试验,验证了该方案能够有效抑制GNSS多径误差,提高了导航精度。     

一种时域并行差分相关捕获算法

提出了一种基于硬件实现、在时域对全球导航卫星系统信号进行相关捕获的新算法。算法采用并行差分结构,通过对相关结果的复用,实现了对多个卫星信号的同时捕获。还分析了该算法、传统的相关算法和现有的两种改进型时域相关算法以及基于FFT的频域相关算法的算法复杂度和所需寄存器数量。分析和仿真结果表明,该算法在计算单个复现码的1次相关时,运算量并不随着过采样率的增加而增加。相比于传统的相关算法和现有的两种改进型时域相关算法以及基于FFT的频域相关算法,该算法在运算复杂度上具有优势,有利于在实际硬件系统中实现。     

基于GNSS的5G基站高精度时间同步组网算法

基于物联网定位等需求,增强5G移动通信基站之间的时间同步精度有望达到纳秒级。基于“邻域相似性”原理,针对5G基站利用全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)进行授时时,由于可视卫星集合不同造成接收机之间时间同步误差较大,提出一种基站GNSS接收机组网算法,用以消除邻域差异,提高相互邻近的各5G基站之间的时间同步精度,并对该算法进行了实验验证。结果表明,该算法有效解决了由于可视卫星集合不同造成的时间同步误差较大的问题,提高了5G基站之间的时间同步精度。     

基于GNSS的5G基站高精度时间同步组网算法

基于物联网定位等需求,增强5G移动通信基站之间的时间同步精度有望达到纳秒级。基于“邻域相似性”原理,针对5G基站利用全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)进行授时时,由于可视卫星集合不同造成接收机之间时间同步误差较大,提出一种基站GNSS接收机组网算法,用以消除邻域差异,提高相互邻近的各5G基站之间的时间同步精度,并对该算法进行了实验验证。结果表明,该算法有效解决了由于可视卫星集合不同造成的时间同步误差较大的问题,提高了5G基站之间的时间同步精度。