不变RTS平滑算法及其在5G/SINS组合导航中的应用研究

为了解决导航系统的位置误差随时间累积的问题,提出一种状态空间为矩阵李群的不变RTS(invariant RauchTung-Striebel, InRTS）平滑算法来提高导航状态的精度,其核心在于导航状态及观测都利用矩阵李群进行表示及推导。首先,将系统状态及其误差状态微分方程用矩阵李群来表征,相比于传统扩展卡尔曼滤波算法（extended Kalman filter,EKF）,将系统状态构建在矩阵李群上,其动力学方程可以更自然更本质地描述物体在空间中的运动特性,而通过群运算定义的误差状态耦合了姿态误差而不是直接的向量相减;接着,通过李群和李代数之间的对数映射将不变误差状态变量映射到李代数空间,得到一个解析的线性微分方程,该方程与当前状态估计值无关,从而可以获得在任何线性化点处状态无关的雅克比矩阵;然后,根据5G定位中量测模型的左不变特性推导包含杆臂误差的左不变误差状态量测方程,从而得到一个左不变EKF;最后,以左不变EKF为前向滤波,提出不变RTS平滑算法,并将其应用于5G/SINS(strapdown inertial navigation system）组合导航系统,在仿真实验中与...     

位置大数据的分析处理研究进展

大数据时代的到来,使得社会、科学和经济都发生了巨大的变革。当前,基于各种测量传感网络来感知人类个体和群体与自然环境和社会环境关系的泛在测绘所产生的位置大数据是大数据研究的重要组成部分。位置大数据已经成为当前用来感知人类社群活动规律、分析地理国情和构建智慧城市的重要战略资源。通过对位置大数据的处理分析,可从单纯的定位数据引申出人的社会属性以及与环境的关系,这极大地促进了计算机科学技术、数据科学技术与测绘科学技术的联系,形成了一种智能化、社会化的泛在测绘计算。在定义位置大数据概念的基础上,主要从以下三个方面对位置大数据进行了介绍和分析:1)位置大数据的分类、特征、作用与意义,以及涉及的研究方法体系;2)从社会感知、群体智能系统的建设和地理国情分析三个方面对位置大数据的应用分析进行了具体阐述;3)针对位置大数据的混杂型、复杂性、稀疏性以及研究需求,介绍了常用的位置大数据处理方法,包括地图、轨迹数据的预处理以及降维分析、协同挖掘等方面。     

智能高精地图数据逻辑结构与关键技术

以车辆自动驾驶、无人驾驶为研究对象，讨论定义了智能高精地图，认为智能高精地图作为未来出行的关键一环，是交通资源全时空实时感知的载体和交通工具全过程运行管控的依据。智能高精地图作为一种全新的地图形式，与传统导航电子地图相比，在地图学理论和应用需求等方面有其鲜明特点。为推动智能高精地图研究与应用进展，需要对其关键特征与问题展开分析讨论。本文从地图学理论上提出智能高精地图信息传输模型；从实际应用上结合轮式机器人自主智能控制流程，提出智能高精地图数据逻辑结构，并分析其在自动驾驶中的应用；从计算模式上总结"众包+边云协同计算"计算模式，并针对如何提高众包数据质量的问题，开展关键技术分析；从应用场景上分析未来智能高精地图的有效应用场景；最后提出对本领域未来发展的一些思考与建议。     

融合TOA/AOD的5G/SINS紧组合导航定位算法分析

针对5G定位和捷联惯性导航单一定位方式的可靠性和定位精度较差的问题,本文以扩展卡尔曼滤波为基础,提出了融合5G信号到达时间和信号离开角的5G/SINS紧组合导航算法。该算法首先利用惯性传感器输出信息解算用户的位置、速度和姿态,在此基础上利用已知的基站坐标反算出一组虚拟的5G观测值,然后使用该观测值和实际的5G测量值建立统一的观测方程进行滤波解算。仿真试验结果表明,5G/SINS紧组合的定位成功率可达99%以上,且能够有效改善惯导航位推算的发散问题,其定位精度相比单纯的5G定位有了大幅提高,相比5G/SINS松组合受基站数量和基站几何分布的影响较小。融合TOA/AOD的5G/SINS紧组合导航的定位结果有超过99%的历元在3 m以内。在5G观测值中存在系统误差时,5G/SINS紧组合的定位表现优于5G定位和5G/SINS松组合导航。     

智能时代泛在测绘的再思考

本文首先给出泛在测绘的定义和内涵,然后将传统测绘与泛在测绘进行了比较分析,指出由于互联网实现了人与人的信息便捷交互,互联网时代的泛在测绘最显著的推动力就是为满足人与社会及人与环境的多种需求,人本身也成为了测绘的对象。同时,对环境变化的动态感知,对人与环境关系的感知、认知和相应服务成了泛在测绘的重点特色要素。本文还指出互联网因其位置的虚拟性和网络时间标准过低,无法满足对物理世界协同感知和远程广域协同管控的需求,因此互联网、物联网必须向具有精准时空位置感知能力的泛在网演进。文章论述了“泛在网”随着互联网和物联网的演进,是具有“无时不有,无所不在”时空特性的感知网络,并且随着需求的扩展,正演进出“无所不包,无所不能”的智能化需求态势。目前,只有包括北斗在内的全球卫星导航系统,即GNSS技术,能够赋予泛在网在广域和全球范围内具有时空位置感知和管控的能力。在泛在网的支持下,泛在测绘正在发展以实时精准时空感控为特征,以实现陆海天空网一体化、室内外一体化,并实现人与物理世界及虚拟网络世界交互的感知、探测、认知和调控。由此,泛在网也成为智能时代的关键信息基础设施。为了理解智能时代泛在测绘的需求,文章从自然智能及时空位置观出发,对于智能、智慧和人工智能的定义做了新的梳理。针对智能时代人工智能中跨界融合、人机协同、群智开放和自主操控4个热点研究方向及其在军事、工程、实时高精地图及地震预警等的应用,论述了泛在测绘在其中所发挥的基础性、关键性和协同性作用。本文最后还展望了网络虚拟世界的泛在测绘、数字孪生虚拟人的构建及国家安全“制时空权”等智能时代泛在测绘的新领域发展趋势。     

一种用于运动姿态评估的视觉伺服机器人

针对人们在运动中出现的姿态不标准且无人监督指导等问题，本文设计了一种用于运动姿态评估的视觉伺服机器人。这款机器人首先通过一种带有注意力机制的目标跟踪算法对运动目标进行跟踪，并与机器人的伺服电机结构协同工作以调整摄像头的角度，从而实现对在特定区域内运动的目标进行跟踪拍摄。然后由其姿态评估系统提取运动姿态，并与标准姿态进行比对评估。经验证，该机器人对人体运动姿态的质量高低具有较高的区分度，能对用户的多种姿态给予有效的评价，从而实现运动辅助及康复训练指导的目的。     

我国导航与位置服务的进展及思考

导航与位置服务是继移动通信、移动互联网之后又一发展非常迅速的新兴信息产业。本文首先详细分析了导航与位置服务产业的发展现状及其特点，探讨了导航与位置服务产业链及其产业布局的构成。然后，根据该产业的特点，进一步阐述了导航与位置服务产业发展的前沿技术及趋势；这些前沿技术涉及协同精密定位、社会感知与计算、与5G相融合的通导一体化、与无人机器人相融合的智能导航等。最后，以服务于国家现代化发展重大需求为导向，给出了我国导航与位置服务产业发展的一些思考，主要包括关键技术推广、人才培养、重大战略规划、核心芯片与软件平台、标准制定等5个方面。     

面向重大公共卫生事件的位置服务技术——以COVID-19疫情为例

2020年初暴发的新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)疫情给全球人民生命安全和经济发展带来了严重影响。位置服务以庞大的地理空间信息数据库为依托,能向服务对象提供与地理信息相关的便捷、实时、精准的综合性服务,可很好地运用于紧急救灾、大流量人员追踪、复杂环境下的现场人员管控等事件中。事实证明,位置服务的优势特性在2020年春中国COVID-19疫情防控中起到了非常重要的作用。从北斗车联网平台、基于泛在定位的基础服务、时空大数据分析与疫情防控、智能导航机器人参与抗疫等多个方面阐述了中国COVID-19疫情下的位置服务应用。通过对这些应用及技术手段的分析总结,深化位置服务技术的内涵,可以为今后重大公共卫生事件的应急处置提供解决方案。     

一种基于信任理论的路由安全接入与选路模型

将信任理论引入到路由网络,综合路由实体的安全接入与可靠路由,提出了一种路由模型.该模型以静态可信接入为出发点,通过对路由实体之间的交互行为进行分析,参照复杂网络理论.评估路由实体的接入所带来的网络安全风险及网络增益,对信任关系进行量化,进一步提出了信任度的可靠洪泛算法.同时,提出了一种基于最小信任路由熵的路由算法.该算法能够有效规避信任度低的路由节点,同时兼顾了路由效率.     

PNT智能与智能PNT

定位(positioning)、导航(navigation)、授时(timing),简称PNT,是人类在长期感知、认知宇宙与人类生存的关系后,产生的与经济、社会活动密切相关的时空位置概念。PNT也是地球上的物质、能量和信息经过亿万年进化出的感知、认知与时空位置相关的智能,称为PNT智能或时空智能。而智能是生命体为适应环境生存,通过一代代继承、演进而进化出来的趋利避害行为能力的总和,可称为自然智能。本文分析了依托于生命体物质基础的自然智能特性,在此基础上探讨了生命体PNT智能的特点;概述了人类研究生命体PNT智能的最新成果、趋势和启示。其中,交互智能和PNT智能等在生命体由低级向高级的进化过程中,特别是在智人进化并形成人类文明的过程中,起到了关键性的推动作用。随着自然智能、PNT智能、人工智能研究的深入推进和交叉融合,PNT技术发展也进入智能PNT阶段。本文着重阐述了智能PNT的概念、内涵和发展趋势,从PNT应用和时空信息基础设施建设两方面,探讨了其智能化热点方向的最新进展和影响。在此基础上,也提出了一些智能PNT发展的思考和展望。