基于GNSS的地基增强系统信号质量监测阈值设计

针对载噪比和码/载波分歧监测量在信号质量监测(SQM)过程中出现的非高斯性导致阈值模型过于保守的问题,提出一种基于稳定分布的SQM监测量参数阈值算法。首先给出2种监测量基于高斯分布的阈值模型,然后推导基于稳定分布的监测量阈值模型,最后通过实测数据对稳定分布的阈值算法进行评估与验证。结果表明,稳定分布可更加准确地描述载噪比和码/载波分歧监测量,使阈值更加紧致地包络监测量参数,从而解决传统阈值模型过于保守、精确低的问题,降低系统风险,提升GBAS系统的完好性。     

基于RWTLS的Allan方差算法简化

Allan方差是现在应用最广泛的随机误差辨识方法之一。大量的试验表明Allan方差可有效地分离出导航过程中的多项随机误差，但是Allan方差也有自身的局限性。针对Allan方差在处理大数据量时计算效率低下、辨识度受粗差的影响较大的问题，本文提出了简化Allan方差算法的方案。首先，在确保Allan方差计算准确的前提下，以提高Allan方差计算效率为目的，对Allan方差算法进行简化；然后，利用抗差加权整体最小二乘（RWTLS）模型的迭代算法对简化后的Allan方差辨识结果进行抗差拟合处理；最后，以光纤式惯性测量单元（IMU）为分析对象，设计试验方案对简化后的Allan方差进行验证。     

状态约束卡尔曼滤波的导航定位精度分析

针对满足一些状态约束的线性系统,通常的卡尔曼滤波未能有效利用状态约束信息,从而限制了导航定位解算性能的问题,该文将线性系统的状态约束条件融入卡尔曼滤波中,充分利用状态约束信息,对比分析了准确测量法、估计投影法、系统投影法和滑动时域估计法4种状态约束下的卡尔曼滤波方法,以提高卡尔曼滤波的导航状态估计精度。以陆地车辆导航定位的状态估计为对象,对比分析了非约束卡尔曼滤波和带有状态约束的卡尔曼滤波的状态估计精度,结果表明,状态约束卡尔曼滤波可以明显提高导航定位精度。