VRS网络差分系统数据通讯结构设计

为了满足虚拟参考站（VRS）网络差分系统数据传输高可靠、低时延的要求,解决多参考站、多移动站网络通讯带来的软件结构复杂性,提出采用虚拟专用网（VPN）及通用无线分组业务（GPRS）／互联网（Internet）无缝链接技术构建通讯链路,用自适配通信环境（ACE）设计可跨平台、复用性强的网络传输软件框架,基于通过互联网传送差分信息协议（Ntrip）组织规范差分数据传输格式。实验测试表明,该网络差分系统数据传输稳定可靠,延时在2s以内,实时定位精度达到了厘米级。     

GPS网络RTK星形多基线模糊度解算方法

为了克服三角形结构网络RTK模糊度解算存在的缺陷,提出了一种基于星形的多基线模糊度解算方法.采用消电离层伪距组合和双频相位组合法快速固定宽巷模糊度,消除了基线长度变化对宽巷模糊度固定的影响,且不需要高精度的P码;在此基础上,利用星形解算单元建立多基线解算模型,求出星形单元中最短基线L1模糊度固定解,同时,利用卡尔曼滤波...     

基于最优组合的长基线网络RTK三频载波模糊度快速解算

针对三频载波模糊度解算TCAR法因电离层、观测噪声等误差影响而导致长基线模糊度解算可靠性较低的问题,提出了一种改进的适用于长基线网络RTK的TCAR方法.该方法继承了传统TCAR法逐级固定整周模糊度的思想,充分根据模糊度解算中每一步骤不同特点及不同目的选择最优组合观测值.首先,利用组合限制条件确定超宽巷模糊度解算最优组合;然后,引入平滑思想提高电离层残差估计精度,同时结合求解窄巷模糊度的WL/NL最优组合快速获得窄巷模糊度;最后,通过线性无关宽巷与窄巷组合模糊度实现基础载波模糊度准确解算.算例分析表明,基于最优组合的改进TCAR法有效提高了模糊度解算的成功率,实现了长基线网络RTK三频载波模糊度的快速解算.     

GPS RTK技术用于滑坡动态实时变形监测的研究

为了研究GPS RTK技术用于滑坡动态变形监测的精度和可靠性,本文结合某类滑坡的大型物理模型试验,在滑坡体上布设了若干监测点,并用GPS RTK技术、全站仪三维测量技术和GPS单历元定位技术实时跟踪监测了该滑坡在自然状态下从稳定到产生破坏的全部过程。通过对监测数据的处理和分析,获得了RTK技术用于滑坡变形监测的可靠性和精度等技术参数,即在基准站和流动站同步观测到的卫星数在7颗以上且RTK系统的数据链能够正常工作的情况下,RTK测量的平面和高程精度就能分别控制在15mm和20mm以内。研究结果表明,RTK技术在一定条件下完全可用于滑坡灾害的动态实时变形监测。     

网络RTK参考站间模糊度动态解算中病态方程的一种解算方法

在网络RTK参考站间的模糊度估计中,若误差方程严重病态,将导致模糊度解与其准确值偏差较大或整周模糊度无法固定,因此提出了一种适于网络RTK模糊度动态解算的新方案：1）法方程病态性的判断;2）Tikhonov正则化解算病态方程;3）LAMBDA方法搜索固定整周模糊度。同时,深入研究了Tikhonov正则化矩阵的构造方法和正则化参数的选取准则。最后以实例验证了采用此方案解算病态方程是可行的,通过选取合适的正则化参数可以解得准确的整周模糊度;详细讨论了选择不同的正则化参数对模糊度解算结果的影响。     

基于伪距宽巷组合的GPS模糊度固定方法

中长基线模糊度快速解算是GPS网络差分技术的核心内容。根据网络差分模糊度固定只用于基线解算而不用于定位的特点,通过对常用GPS原始观测数据组合方式的分析,提出伪距宽相组合的数据处理方法,有效消除了电离层、对流层传播误差,形成抗差性强、大气误差自由的GPS组合观测值;在此基础上引入双差伪距宽相组合进行模糊度浮点解并建立法方程,应用高度角与大气误差的关系构造权阵,对常规LAMBDA算法进行了改进,形成一种适合GPS网络差分的中长基线模糊度解算方法。对三个参考站同步观测数据的实际测试结果表明：使用该方法网络模糊度解算时间小于300s,基线长超过60km,并满足闭合性原则。     

顾及高程差异的网络差分对流层误差内插模型

在GPS网络差分定位技术中,用户站与参考站间的高程差异会引起对流层误差改正数中存在系统性偏差,造成对流层改正精度降低,影响用户定位的效果。在常规两维线性组合模型的基础上,考虑高程因素影响,利用三维位置信息对内插模型参数进行约束,将对流程延迟改正数分为距离相关和高程相关两部分,通过卡尔曼滤波器分别估计,提出了一种能修正高程偏差的对流层三维线性组合模型。以重庆连续运行参考站系统中5个站作为研究对象,实验验证结果表明,在地形起伏较大的地区,三维线性组合模型可将对流层改正精度从20～40 cm提高到5～6 cm,相对于常规方法提高了4～6倍,消除了网络差分定位中高程差引起的对流层改正系统偏差。     

利用差分GPS提高惯性导航系统飞行测试基准的精度

—本文研究用增广卡尔曼滤器（ＥＫＦ），把高精度ＩＮＳ、差分ＧＰＳ（ＤＧＰＳ）和测距／测距率无线电应答器系统（ＲＲＳ）及气压高度计进行最优组合，构成ＩＮＳ测试基准的方法；重点讨论ＩＮＳ／ＲＲＳ／ＤＧＰＳ卡尔曼滤波器误差模型。计算机仿真结果表明，基准导航系统的高度精度为１．２５ｍ（１σ），水平位置精度可达０．５９ｍ（１σ），速度精度为０．０１５ｍ／ｓ（１σ）。     

北斗广域差分信息与CNES实时改正信息的性能评估对比

北斗系统和法国宇航中心(CNES)均提供了支持北斗系统实时高精度定位的改正参数。针对服务区内用户对不同来源参数的选择问题,对比分析了CNES提供的CLK93实时数据流中的改正信息和北斗广域差分(BDSWADS)参数的可用性,并采用服务区内监测站数据进行定位解算,对两套改正参数的改正效果进行评估。北斗广域差分信息中的轨道和钟差改正数在连续性和可用性方面优于CNES实时数据流,但CLK93数据流中IGSO/MEO卫星改正数据更加完整。定位结果显示,对于B1B2伪距消电离层组合单点定位,用户可优先选择北斗广域差分参数。加入BDS WADS参数后,服务区内用户定位精度在水平和高程方向分别得到17.1%和17.2%的提升。在无可用分区综合改正数情况下,用户可选择CNES改正信息,获得北斗单系统静态厘米级,动态分米级定位结果。对于分区综合改正数服务覆盖范围内的用户,利用BDS WADS分区综合改正数可实现比CNES改正信息略高的精密定位精度。     

基于神经网络的差分方程快速求解方法

近年来, 人工神经网络(artificial?neural?networks, ANN), 尤其是深度神经网络(deep?neural?networks, DNN)由于其在异构平台上的高计算效率与对高维复杂系统的拟合能力而成为一种在数值计算领域具有广阔前景的新方法. 在偏微分方程数值求解中, 大规模线性方程组的求解通常是耗时最长的步骤之一, 因此, 采用神经网络方法求解线性方程组成为了一种值得期待的新思路. 但是, 深度神经网络的直接预测仍在数值精度方面仍有明显的不足, 成为其在数值计算领域广泛应用的瓶颈之一. 为打破这一限制, 本文提出了一种结合残差网络结构与校正迭代方法的求解算法. 其中, 残差网络结构解决了深度网络模型的网络退化与梯度消失等问题, 将网络的损失降低至经典网络模型的1/5000; 修正迭代的方法采用同一网络模型对预测解的反复校正, 将预测解的残差下降至迭代前的10?5倍. 为验证该方法的有效性与通用性, 本文将该方法与有限差分法结合, 对热传导方程与伯格方程进行了求解. 数值结果表明, 本文所提出的算法对于规模大于1000的方程组具有10倍以上的加速效果, 且数值误差低于二阶差分格式的离散误差.      

基于采样不同步的GPS数据处理方法

GrafNav软件是目前国内广泛采用的GPS事后处理软件.在实际使用中,该软件对于基准站和移动站时间采样不同步数据的处理存在严重问题,处理精度严重超差甚至无法进行正常解算.为了使基准站与移动站的采样时刻对齐,根据CA码伪距特性,提出了一种有效的解决方法即髙阶Lagrange插值算法,并对算法进行了理论分析.为了验证整点对齐算法的可靠性,引入A、B两套自编软件,对整点对齐处理后的数据应用B软件进行了处理,将结果与A软件处理结果进行比对,同时对处理结果进行了插值外推,将外推结果与未经整点对齐处理的GrafNav软件结果进行比对,从而证明了算法的正确性.实验结果表明,插值后数据的定位精度可控制在分米级以内,满足目前各类试验的要求.     

基于惯性参考系基准的快速传递对准方法

研究了以惯性参考系为基准的新型传递对准方法。推导了计算惯性坐标系和计算体坐标系传递对准动态误差模型,并给出了相应的"速度+姿态"观测方程。基于惯性参考系的对准方法通过链式法则将子惯导输出的姿态矩阵描述为三个变换矩阵之积,其中两个变换矩阵通过对准时间和主惯导提供的位置信息可得到精确求解,剩余的变换矩阵(子惯导体坐标系至惯性坐标系间的变换矩阵)通过子惯导陀螺仪的输出进行解算,其误差通过传递对准估计得到的失准角进行补偿。对提出的两种对准方法进行摇摆实验验证,方位对准误差优于4’(1)。与传统基于导航坐标系的方法相比,基于惯性坐标系的方法直接将误差定位到惯性坐标系上,具有算法简便的特点。     

基于概率统计方法的微弱GPS信号捕获算法

微弱GPS信号的信噪比较低,需采用更长的相干和非相干积分时间增强信噪比,提出一种从概率统计角度分析相干和非相干积分运算过程的方法。首先给出了复数下变频信号输入的相关运算表达式;然后推导了相干积分的相关输出数学期望和方差,计算出单元捕获失败的概率密度和概率表达式;最后,用Matlab对GPS信号的相干和非相干积分进行仿真。仿真结果验证了捕获失败概率表达式的结论,即由于高斯近似和非相干平均产生的性能损失,非相干积分的捕获性能比相干积分弱3.5 dB。     

基于矢量跟踪的SINS/GPS深组合导航方法

为了满足高动态用户及强噪声干扰条件下的应用需求,提出了一种基于矢量跟踪的SINS/GPS深组合导航方案。深组合方案利用组合卡尔曼滤波器反馈回路取代了传统接收机中独立、并行的跟踪环路,能够同时完成所有可视卫星信号跟踪和组合导航信息处理的任务;利用相关器残差来更新导航参数状态,同时根据已有的导航参数和星历信息推测GPS伪码相位和多普勒频移等信号跟踪参数,用以控制接收机的本地伪码、载波数控振荡器（NCO）,使本地伪码相位和载波频率与输入信号保持一致。最后,通过仿真验证表明,基于矢量跟踪的深组合方法不仅在GPS信号发生短暂中断期间,能够保证组合系统的导航精度和可靠性,而且在载噪比较低的环境中能够维持较好的伪码相位和载波频率跟踪性能。     

基于AHDE和手机陀螺仪的行人航向修正方法

基于手机陀螺仪的航向推算误差是影响行人航位推算定位的重要误差源之一.为了修正陀螺仪引起的航向漂移、抖动等误差,借助高级启发式漂移消除法(AHDE)在航向修正上的特点,将基于足绑式IMU的AHDE算法改进并应用于智能手机的行人航向推算中.首先利用互补滤波算法初步估算航向,通过时域内航向及其变化幅度判断行人是否直行或者沿主...     

基于微小型传感器的惯性/卫星/天文组合导航方法

为了实现基于微小型传感器的高精度导航,针对微小型导航传感器精度相对较低、误差相对较大的特点,对微小型惯性测量单元(MIMU)、微GPS卫星接收机、微小型星敏感器的测量误差进行了建模与分析;对多传感器的导航信息进行分散化处理,采用卡尔曼滤波进行局部估计;提出了基于部分信息融合的联邦滤波算法进行全局融合;并给出了利用全局融合结果对MIMU导航误差进行输出校正的算法.仿真结果表明,该组合导航方法能够利用微小型传感器实现较高精度的导航定位.     

裂缝分析的比例边界有限元与有限元耦合的虚拟结构面模型

比例边界有限元法SBFEM(Scaled Boundary Finite Element Method)是一种半解析数值方法,在裂缝分析特别是强度因子计算上具有相当高的精度。本文提出了一种用于裂缝分析的基于虚拟结构面的SBFEM与常规FEM的耦合分析方法。首先选取裂缝周边一定范围的计算域,并将结构分成不含裂缝区域和含裂缝区域两部分。然后,对不含裂缝区域,采用FEM进行网格离散;对含裂缝区域,采用SBFEM进行网格离散;两者相互独立,在这两个域内,分别采用各自相应的位移模式。最后通过在SBFEM网格的外边界设置虚拟耦合结构面的模式,实现有限元网格和比例边界有限元网格的耦合。通过两个经典的含裂缝平板的算例研究,探讨了本文方法在I型开裂和混合型开裂分析中,影响应力强度因子精度的因素。算例表明,SBFEM具有的降维和半解析性质,使本文方法在裂缝分析中的前处理简单易行,且计算结果具有相当高的计算精度。     

基于INS/GPS/CNS组合系统的高精度测姿方法

为改善INS/CNS/GPS组合导航系统输出姿态信息的稳定性,解决传统FKF算法非线性条件下姿态精度发散的问题,提出了一种基于UKF的FKF滤波算法;同时为解决各系统间时间信息不同步造成姿态精度下降的问题,提出了一种工程上可用的时间同步方案,同步精度优于0.5 ms。在实验室条件下,利用INS/GPS/CNS样机和高精度三轴转台搭建验证系统进行摇摆试验,试验结果表明,提出的方法可实现姿态误差值变化在5%以内条件下系统稳定工作一天以上。