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会议信息

  • 会议名称:

    第九届中国卫星导航学术年会

  • 召开年: 2018
  • 召开地: 哈尔滨
  • 会议文集: 第九届中国卫星导航学术年会论文集
  • 主办单位: 中国卫星导航学术年会组委会
  • 出版时间: 2018-05-23
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265条结果
  • 摘要:民航飞机利用RTK技术定位时,受到与基站之间的数据传输链路距离限制,缺少基站信息,导致在航路阶段定位失败.本文提出了一种利用单站接收机单历元观测信息延迟处理进行RTK定位的算法.将同地点放置的两台接收机的常规RTK定位解算结果作为实验参考值,验证单站RTK算法.结果表明在水平方向定位误差不超过10米,且定位误差受接收机采样间隔影响.此方法可用于判断民航飞机水平方向是否发生航向偏离.
  • 摘要:针对全球定位系统GPS不能提供令人满意的室内定位结果,本文提出一种基于智能终端的高精度连续室内定位技术,利用智能终端中多种微传感器实现行人航位推算算法,针对该算法存在的累积误差问题,本文利用智能手机的传感器信息设计了一种路径约束室内导航系统,实现了方便快捷的路径规划与导航功能.为了验证提出的算法效果,通过实验得出路径约束航位推算平均定位误差在0.07m,达到了室内定位精度的标准,同时也验证了算法的有效性及导航系统的实效性.
  • 摘要:本文介绍了一种测站利用单星多普勒定位技术实现定位的原理,并在PC机上实现了该定位算法.在此基础上利用实际采集的BD/GPS数据对该算法的可行性进行了初步验证,然后更进一步的利用GNSS信号源仿真的低轨卫星数据对算法精度进行了验证,并对两种情况的仿真结果进行了分析.理论分析与两种仿真情况定位结果均表明,利用单颗卫星可以满足一定精度的定位需求,且该定位方法具有较快的收敛速度.相比传统多星定位,单星定位虽然精度较低,但它在许多方面有着自己的优势.首先,该方法能够为户外探险人员在恶劣环境情况下,提供一种对卫星分布要求较低的定位方法,保障相关人员能够在一颗星的真实环境下获取自身位置信息,为其野外作业和安全提供了有效保障;其次,系统实现简单,研制周期短、成本也相对较低,可在突发情况下实现快速部署.
  • 摘要:随着移动终端的普及,导航技术与位置服务的发展,各行各业都在研发基于位置服务的移动端产品.目前,国土部门存在土地巡查方式落后,执法效率低,执法队员监管不易等问题.针对以上问题,在认真分析国土业务的基础上,提出了搭建基于位置服务的移动土地巡查系统.本文重点分析移动端定位原理,针对野外基站信号弱的特点,提出了卫星与基站混合定位模式,提高了巡查人员的定位精度.同时,本文重点阐述了离线地图导航实现方式和移动端存储离线位置方法,为执法队员迅速到达执法地点提供了技术支持.该系统的成功应用,提高了国土部门的巡查效率,促进了行业的发展.
  • 摘要:对于卫星导航天线阵抗干扰接收机,捕获性能是制约接收机抗干扰能力的瓶颈.传统的天线阵抗干扰算法在捕获阶段尤其是接收机冷启动时,由于缺少先验信息难以利用阵列增益来增强卫星信号.本文提出了一种基于多波束优选的天线阵抗干扰算法,该算法首先通过空间白化抑制干扰,然后进行盲多波束形成和波束优选进一步增强卫星信号,可在捕获阶段利用阵列增益提高信噪比,从而提高捕获能力.仿真结果表明,相对传统的波束形成算法,采用本文算法可显著提高接收机在干扰环境下的捕获能力.本文算法是一种盲算法,不需要先验信息辅助,实现代价远低于传统的波束形成算法.
  • 摘要:为克服全球导航卫星系统在卫星盲区不能应用的缺陷,本文设计了一种与航位推算相结合的GNSS/DR组合导航系统,该系统结合了卫星的定位精度高和DR具有独立导航能力的优点,并且由自适应扩展卡尔曼滤波器进行优化,与独立系统相比,它具有互补性和稳定性.通过实验研究,验证了GNSS/DR组合导航系统能够在卫星盲区获得连续可靠的定位输出.
  • 摘要:随着微机电系统(MEMS)技术和计算机技术的不断发展成熟以及对低成本因素的考虑,对飞行器姿态解算的各种性能指标要求也日趋提高,采用常规的姿态解算算法或者单纯只采用卡尔曼滤波算法来求解已经不能满足现在对飞行器姿态解算精度高、可靠性高、环境自适应能力强和成本低的要求.针对捷联惯性测量单元(IMU)噪声大、误差累积的缺点和传统的卡尔曼滤波姿态解算算法精度不高、环境适应性能力差等缺点,本文在研究卡尔曼滤波模型和神经网络模型的基础上,提出了BP-卡尔曼融合滤波的姿态解算算法,对卡尔曼滤波模型的预测结果用BP神经网络予以模型优化,以补偿卡尔曼滤波自身存在的模型误差,得到最终解算结果.通过仿真实验,对比传统的卡尔曼滤波模型和BP-卡尔曼融合滤波模型的解算结果,结果表明该算法提高了姿态解算精度而且增强了对环境的自适应能力.
  • 摘要:针对室内条件下传统视觉、地磁、WiFi等方法很难实现亚米级定位精度的不足,提出了一种WiFi辅助下基于单目视觉的室内精密定位与构图方法,该方法通过WiFi锚节点估计出单目视觉尺度因子并结合视觉传感参数,获取真实尺度空间下的定位位置,并利用因子图模型对WiFi定位和单目视觉定位结果进行最大后验概率准则下数据融合,从而获得精确的位置和构图信息.实验表明,本文所提出的方法较好地解决了传统单目视觉定位中的尺度不确定问题,定位精度达到分米级,扩展了单目视觉SLAM在真实尺度空间中的应用,在移动机器人、室内外混合导航等领域具有很好理论研究和工程实用价值.
  • 摘要:本文首先分析容积卡尔曼滤波(CKF)滤波框架,通过改进滤波框架,进一步提出自适应CKF(ACKF)算法,并对BDS/SINS组合导航系统建模,使ACKF能适用于组合导航模型.设计仿真实验仿真车辆在动基座状态下CKF和ACKF的非线性对准,结果表明,在各种噪声条件下ACKF的精度均高于CKF,且稳定性更好.本文对BDS/SINS组合导航系统的设计具有指导意义,其理论成果可以进一步应用于组合导航系统的数据融合.
  • 摘要:现今的GNSS系统已经能够提供高精度的定位服务,然而在战争、小行星探测等星座型导航系统拒止条件下,可以临时快速部署单星定位系统对GNSS进行定位补充.针对应急响应导航定位需求,本文提出一种结合惯性导航系统(INS)与多普勒积分伪距差的单星定位方法,利用INS组件对动态条件下目标的单星定位结果进行解算,并利用定位目标位置的连续性,结合卡尔曼滤波理论,经过定位位置迭代和融合滤波后得到目标的定位结果,能有效提高动态环境下的单星导航的定位精度.在综合误差条件下对基于多普勒单星定位系统和伪距率辅助的单星定位系统进行对比,该算法的定位误差仅为上述两种算法的10%,能够在GNSS拒止环境下为动态目标提供的导航定位服务.
  • 摘要:在基于MEMS IMU的行人导航系统中,针对常规的仅依靠加速计数据进行零速区间检测的精度不高的问题,提出一种多条件阈值约束的零速区间检测算法.该方法结合行人的步态特征,综合加速计和角速度的信号特点,通过设定自适应阈值来提取出人行走过程的零速区间,有效降低了零速检测的误判率.采用该方法对行人不同的行走状态进行零速区间检测检测,结果表明利用多条件约束的零速区间检测方法,在正常行走状态下,零速区间检测成功率达到100%;在跑步、上下楼梯等其他行走状态下,零速区间检测的准确率达到98%以上.
  • 摘要:机坪是机场运行保障最为复杂的场所.它经常性地在一定区域相对集中的时间里汇集了航空器、保障车辆、保障设备设施、货物邮件行李车、旅客和机坪工作人员.由于机坪具有活动面积相对较小,机坪内活动车辆较多,作业有较强的时间限制,工作环境相对较恶劣等特点,机坪车辆运行管理成为了机坪运行管理最重要的方面之一.为实现机坪车辆管理的精细化,必须对出入机坪的各类车辆进行实时定位、监控、跟踪和管理,协助机场管理部门对车辆进行安全管理和监控.由于机场内车辆运行的路线复杂,不仅有适合于卫星定位的空旷区域道路,而且还有被高层航站楼挡住半边天的建筑旁道路,甚至是被廊桥等建筑物完全挡住天空的遮挡道路,以及行李分拣大厅等完全室内空间道路,后三者对于卫星定位精度都会产生很大的影响甚至根本无法应用.本文在对机坪车辆可用导航源进行分析的基础上,确定基于卡尔曼滤波的联邦滤波作为车辆导航系统对多种导航源信息进行融合的基础估计算法,将车载设备上的包括三系统卫星接收机、三自由度陀螺仪、三自由度加速度计、蓝牙接收机等在内的多传感器信息进行融合,实现对机坪车辆进行实时高精度定位的目的.最后给出了本文的方法在某机场的实际应用结果.
  • 摘要:本文基于低成本、高集成的工业级MIMU惯性传感器和高精度GNSS双天线板卡,采用GNSS/MIMU载波紧组合导航定位技术,开发了一款针对高精度无人机航测和点云数据采集的POS产品,利用PPS脉冲信号对惯性传感器进行时间同步,通过惯性传感器的高频采样来实现无人机导航定位信息的高频实时输出;利用惯性导航短时高精度的优点和GNSS载波信息长时间保持高精度的特性,保证系统导航定位定姿的连续性.实测数据表明:在XYZ三个方向的位置误差RMS分别为2.2cm、2.9cm、2.6cm;在俯仰、横滚、航向三个方向姿态误差RMS为0.07°、0.13°、0.2°,能够满足无人机航测高精度的位置、姿态需求.
  • 摘要:近年来,随着智能手机的逐渐普及,越来越多的室内定位技术进入了我们的视线.当前的室内定位研究方法多种多样,大体上可以分为基于惯性测量单元、无线网络如WIFI和蓝牙、相机、超声波等方法.行人航位推算(PDR)是一种不依赖外部设备的,只需利用自身提供的传感器来定位的一种方法.由于其定位的高精度特性,行人航位推算逐渐成为了室内定位研究领域中重要的方法之一.然而,由于惯性测量单元固有的特性,行人航位推算系统一旦在大场景,长距离环境下将会造成相当大的累积误差.这篇文章提出了一种结合视觉结构线条信息来提高行人航位推算系统精度的新方法.由于目前智能手机的快速发展,几乎所有的设备都至少有一颗高分辨率的镜头和高精度的传感器单元,使得这种基于智能手机的新方法成为可能.我们提出了视觉陀螺仪这个概念,能够从连续帧图像中获得设备的航向角变化,再将其与PDR中的航向角通过卡尔曼滤波结合起来,得到一个更加精确的航向从而使得定位更加精确.
  • 摘要:EKF在非线性系统中是一种常用的滤波方法.UKF是一种新的非线性滤波算法,其以UT变换为基础,摒弃了对非线性函数进行线性化的传统做法,用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度,而不对非线性函数进行近似,不需要求导计算Jacobian矩阵.本文主要研究INS/BDS组合导航系统的EKF和UKF滤波算法.本文从EKF和UKF的基本原理和特点出发,采用Maltab进行仿真实验,并对其进行比较.实验仿真结果表明,与EKF相比,UKF具有收敛速度更快,滤波精度更高,INS/BDS紧耦合导航更容易实现的优点.
  • 摘要:针对靶场试验中只有单站光学测角数据无法定位的不完全测量情况,讨论了如何结合GPS高程信息,得到目标的位置和速度参数.建立了测元跟踪部位修正模型、测量信息模型、弹道参数的解析函数模型,采用联合处理方法计算得到飞行目标的位置参数,并利用实测数据进行了相应的仿真验证.结果表明,利用现有光测设备测角和GPS高程,弹道解算精度较高.同时在大部分跟踪段落有多站数据,较短时间内只有单站测角数据时,利用此方法能给出完整的全程弹道,以满足精度分析与试验鉴定的需要.
  • 摘要:随着全球导航卫星系统广泛应用,用户对接收机性能的需求不断提升,要求GNSS接收机在恶劣环境下具有实时高精度定位的性能,为了满足实时性、高精度的要求,提出了一种基于压缩感知的多源融合导航算法,感知信息空间相关性的多传感器信息压缩融合算法,采用基于压缩感知理论中信息空间相关性、变差函数和卡尔曼滤波原理融合多传感器数据.在保证定位精度的前提下,对接收机的航向角和位置冗余信息进行压缩融合,合理降低导航信息的采样密度,能有效地减少信息采集量和处理时间,同时减小噪声干扰.通过实验验证,接收机中各传感器获得的信息和位置信息的压缩融合,有效的减少了信息采集量,提高了算法的处理速度.同时能够有效抑制噪声干扰,提高了接收机在恶劣环境下的定位精度.
  • 摘要:由于应用场景的复杂性增加,采用单一方法的传统导航定位系统无法应对准确性和可靠性的挑战,而卫星导航在受到外界强烈干扰环境的影响下,导航的可靠性无法保证.为了降低对卫星导航的依赖性和解决易受干扰的缺点,全源定位与导航技术提供了一种全方位的解决方案,采用统一的架构,实现多传感器的数据融合.介绍了全源定位与导航技术的概念和发展历程,并从总体架构、滤波算法等角度阐述了其关键技术,最后介绍了该技术在不同领域中的应用.
  • 摘要:本文回顾了PNT及PNT体系的主要研究进展,从服务的视角对PNT及PNT体系进行了定义,并提出用户需求、技术性能和约束条件三者关系的全新模型.本文中展示一种基于服务的匹配方法,这种方法可在不同约束条件下为不同粒度的任务需求提供PNT服务方案选择依据,也可为服务的匹配评估提供量化依据,从而它作为PNT中的至关重要的部分,为PNT体系的动态演化提供指导原则和实施路径.
  • 摘要:基于单向测量的地基导航系统,由于接收机钟差的存在以及地面布站几何分布的局限性,其仅能在有限的覆盖范围内实现高精度导航定位,而基于双向测量的地面导航系统,由于需通过双向测量来完成相对距离速度的测量,因此系统较为复杂,且仅能同时支持有限用户.针对上述问题,本文提出了一种全新的地基导航系统体系架构,即基于单星辅助的地基导航系统体系架构,该地面导航系统由若干地面导航站及一颗中继卫星组成.首先,各地面导航站通过卫星双向时间频率传递技术实现站间高精度时间同步,并利用中继卫星与地面导航站的星地双向测量实现地面导航站与中继卫星的高精度时间同步,进而实现整个地面导航站网络与中继卫星的时间同步;然后,各地面导航站及中继卫星向导航覆盖区域单向发射导航信号,导航终端通过接收各地面导航站及中继卫星发射的导航信号实现相应伪距的测量;最后,导航终端通过几何定位法实现对目标的实时高精度导航定位.数据仿真结果表明,相比于传统的单向测量地面导航系统,在相同的工作场景下,基于中继卫星辅助的地面导航系统可有效地提高导航终端的导航定位精度,且在保证一定导航精度的情况下,可有效扩展导航覆盖范围.

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