北斗软件接收机中GEO卫星定位策略

GEO卫星在导航系统中发挥着基本导航、增强和转发等三大功能。针对北斗系统GEO卫星的特殊性和兼容性,对北斗GEO卫星播发的D2导航电文的特点进行了分析,利用GEO的静地特性在基带信号处理中应用数学思想提出了基于二次函数逼近的快速牵引,推导了GEO卫星位置速度的计算公式,提出了基于模糊控制的GEO伪距测量算法,提高了信号处理通道的通用性和兼容性。对相关算法和策略在基于DSP+FPGA的软件接收机中利用实际信号进行了验证,在省略精捕获时间的情况下实现了50 Hz以下的多普勒频移精度,伪距测量方法的通用性节省了50%的资源和工作量,相关算法具有良好的实用价值。     

MEDLL辅助的GNSS/INS系统欺骗信号辨识方法

受欺骗的卫星导航信息与惯导系统组合滤波,会导致错误的惯性器件误差修正量,最终组合导航系统也会被欺骗干扰影响。针对这一问题,提出了一种基于MEDLL算法的改进的GNSS/INS组合导航模式,能够实现欺骗信号的辨识和抑制,保证组合导航信息的可靠性。GNSS接收机通过MEDLL算法同时估计接收的全部卫星信号参数,当欺骗干扰存在时,MEDLL算法可同时估计出两路信号参数,并判定欺骗干扰存在;MEDLL估计的信号参数生成两组输出伪距信息与惯导系统定位信息提供的参考伪距进行比较,实现欺骗信号的辨识。在200次实验测试中,对于牵引速率大于2 m/s的牵引式欺骗信号,4 s内成功辨识的次数为200次。同时,与传统的GNSS/INS组合导航系统相比,提出的MEDLL辅助的组合导航模式能够有效减小欺骗信号的影响,定位结果稳定在真实位置附近。     

基于UWB优化配置的室内行人导航方法

在卫星信号无法覆盖的室内条件下,行人的精确导航问题是当前研究的热点。为解决基于MEMS的微惯性导航系统误差随时间发散、航向角发散快的问题,提出了一种利用UWB辅助修正惯性导航系统,实现室内较高精度定位的方法。该方法采用基于零速修正的微惯导系统进行导航,以抑制惯导误差随时间发散,并在建筑内拐角、楼梯口等关键节点处优化配置UWB设备,采用UWB信息与微惯导数据进行卡尔曼滤波,实现对微惯导航向及位置的修正。与大规模使用UWB系统进行室内定位相比,该方法降低了系统布设成本,避免了UWB出现问题时对整体导航结果的影响,有效地保证了系统的定位精度。行走实验表明:直线行走时,微惯导最终定位误差为1.8%;转弯行走时,在UWB辅助定位下,微惯导最终定位误差小于1.0%。     

重力辅助和模拟零速修正的手机航向修正方法

基于计步的传统航位推算的手机导航方法要求手机保持相对人体固定位置以保证航向的准确性,该要求严重影响了用户体验。针对行人的手机姿态改变和高精度定位的行人导航需求,提出了一种重力辅助和模拟零速修正的航向补偿方法。手机姿态发生改变时候的航向角度补偿可以采用手机重力计输出数据进行辅助判断;通常脚部捆绑式惯性导航定位中采用的航位推算技术无法应用于行人手持的手机,所以不具备零速修正算法的基本条件,为此提出了一种应用于行人手持手机的模拟零速修正算法,通过检测行人步态,采用卡尔曼滤波有效抑制了手机的航向发散。行人的综合行走实验结果表明,基于重力辅助和模拟零速修正的手机航向修正方法,能够自主判断并补偿由于手机使用方式改变造成的航向误差,在行走196m距离的情况下,行走误差仅有1.2%,有效提高了行人定位精度。     

基于KLD重采样的抗差自适应UFastSLAM算法

针对声呐SLAM系统中噪声统计特性不准确或状态突变而导致无迹快速SLAM(UFastSLAM)算法性能下降及因采用固定粒子数而使得算法实时性不高的问题，提出一种基于改进粒子建议分布估计和自适应KLD重采样的UFastSLAM(RAUFastSLAM)算法。在载体位姿估计阶段，融入抗差自适应因子，利用抗差自适应无迹粒子滤波算法（RAUPF）对载体位姿进行估计；在特征状态估计阶段，利用抗差自适应无迹滤波算法（RAUKF）对环境特征的位置进行更新；在粒子重采样阶段，采用基于KL散度的自适应粒子重采样方法在线实时调整所需的粒子数，在保证精度的同时提高算法的实时性。实验结果表明，在量测噪声统计特性不准确且量测信息中有异常干扰时，与UFast SLAM算法相比，所提方法的载体位置估计、航向角估计和特征位置估计的精度分别提高了18.79%、16.67%和18.81%，对异常干扰具有更好的鲁棒性。