近海环境的BDS/GPS差分及PPP定位性能评估

基于远海测量试验,利用精密单点定位(PPP)技术和单站差分技术进行事后和实时定位,分别利用单BDS、GPS和BDS/GPS组合进行定位试验,对定位精度和算法可靠性进行分析。研究表明单站差分技术在海上中短基线(≤150 km)的定位中相比PPP技术具有更高的精度和技术可靠性,另外相比GPS,BDS更适合国内近海的导航定位作业,双频观测条件下能实现亚分米级的定位精度。该研究对海上定位理论和BDS的推广应用具有借鉴意义。     

基于可变因子的变分贝叶斯SINS海上动态对准

针对传统变分贝叶斯自适应滤波中,基于经验选取常值遗忘因子,不能自适应时变量测噪声的问题,提出一种基于可变因子的变分贝叶斯自适应滤波,并应用于船载捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS)动态对准。首先利用变分贝叶斯方法近似噪声的后验分布,估计时变量测噪声和状态向量后验分布。其次通过噪声方差时变强度构造可变因子,实现自适应调整变分贝叶斯参数。最后给出了基于可变因子的GNSS/SINS海上动基座对准流程及算法。船载实测数据表明,所提算法在时变方差下,较卡尔曼滤波和传统贝叶斯滤波方位角误差收敛到0.5°范围内所需时间分别缩短了52%和44%;横滚角和方位角均方根误差分别降低57%、46%和13%、9%;东向和北向速度均方根误差分别降低56%、68%和51%、22%。     

活跃期区域电离层总电子短期预报及适用性分析

太阳活跃期受太阳风高能粒子影响易发生磁暴，使得电离层总电子含量异常扰动，其非平稳性与非线性特征较平静期明显增强。分别利用2011年区域内多个测站的实测数据与IGS（International GNSS Service）发布的全球电离层模型（global ionosphere model，GIM）进行逐点建模，选取db4小波基对样本序列进行分解后，采用时间序列模型对各分量进行预报并重构，实现对ARIMA（auto regressive integrated moving average）模型的改进。通过分析ARIMA模型与改进模型预报值的残差比例和实验区域内均方根误差的分布情况，来评定改进模型的预报精度与适用性。结果表明，改进模型的残差与实验区域内的均方根误差较ARIMA模型总体减小，且该模型对区域内均方根误差峰值能起到较大的削弱作用。     

基于智能手机的船载组合导航算法

智能手机内置丰富的传感器激发了无处不在的导航应用,但目前智能手机组合导航研究多集中于陆地环境,对水上及海洋环境的研究较少。为此,设计了一种以GNSS、加速度计、陀螺仪组合导航为主,磁力计、气压计为辅的多种传感器融合算法,以实现智能手机船载场景下的高精度定位导航,提出了一种智能手机磁力计转弯检测的方法,构建了顾及船只运动状态的噪声自适应运动约束模型,同时引入了磁力计和气压计外部观测等约束信息。基于船载实测数据进行分析,结果表明：基于磁力计测量值的转弯检测成功率高达96.94%;相较于未加约束的松组合算法,本文算法平面位置精度可达到1.29 m,提升12.24%,航向精度可达到1.75°,提升50.28%,基本满足船只的定位导航需求。     

基于ARIMA与Holt-Winters组合模型的电离层TEC预报

分别采用时间序列中的求和自回归移动平均模型ARIMA(Autoregressive integrated moving average)模型和指数平滑模型Holt-Winters的加法模型,对IGS站发布的广西地区16个格网点进行短期的电子含量TEC预报。并利用组合权重的方法对两种模型组合进行TEC短期预报。分析比较不同季节各个模型的预测效果,以及电子含量的变化与太阳黑子数变化之间的联系。结果表明,组合模型的预测精度在各个季节都优于两种单一模型,不同季节,太阳黑子数的含量和电离层电子含量预测的精度也有较大差异。