顾及偏移参数先验信息的海底控制点贝叶斯估计模型

在全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）/声学定位系统中,声学换能器的位置由GNSS接收机天线位置通过偏移参数和姿态观测信息计算得到,偏移参数的测量误差必然会影响声学换能器的位置,从而影响海底控制点的定位精度。若不考虑偏移参数的先验信息,直接将其作为未知数与海底控制点坐标一起解算,可能会因参数之间强相关而出现观测方程病态的问题,导致解算结果不可靠。首先给出了GNSS/A定位的一种顾及偏移参数的贝叶斯估计模型,分析了偏移参数误差对定位结果的影响;其次推导了位置参数和偏移参数之间的相关性,从理论上阐述了观测方程产生病态的原因,进而构建了一种顾及偏移参数先验信息的贝叶斯估计模型。算例结果表明,该模型可以解决参数之间因强相关而引起的观测方程病态问题,能有效提高海底控制点三维坐标和偏移参数的解算精度。     

论动态自适应滤波

动态导航与定位的质量取决于对动态载体扰动和观测异常扰动的认知和控制。本文首先介绍了目前广泛使用的Sage自适应滤波，讨论了自适应滤波的残差向量、新息向量及状态参数预报值残差向量的解析关系，以及它们之间的协方差矩阵之间的关系；分析了基于新息向量、残差向量和状态参数预报值残差向量的自适应协方差估计存在的问题。对新近发展起来的抗差滤波、Sage自适应滤波及抗差自适应滤波进行了综合比较与分析，结果表明抗差自适应滤波解算理论与方法除自适应地估计载体状态预报向量的协方差矩阵外，还能自适应地估计任意历元观测量的权。计算结果证实，抗差自适应滤波不仅计算简单，而且能有效地控制观测异常和载体状态扰动异常对动态系统参数估值的影响。     

结合自适应滤波和神经网络的GNSS/INS抗差组合导航算法

针对GNSS/INS松组合导航系统观测信息无冗余,而且观测信息可能存在异常的情形,结合自适应滤波算法和神经网络算法,提出了两种GNSS/INS抗差自适应组合导航解算方案,根据观测信息和动力学模型信息异常情况,给出了4种GNSS/INS抗差自适应滤波算法。利用实测数据进行了验证,结果表明,4种抗差自适应滤波算法在观测信息不足的情况下,不但能够抑制动力学模型扰动异常对导航解的影响,而且能够较好地抑制异常观测信息对导航解的影响。     

GNSS‐声学海底定位的声速误差处理方法综述

全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）‐声学海底定位是面向海底俯冲带板块形变监测需求提出的一种定位技术,也是建设海洋时空基准网的一种重要技术,有着广阔的应用前景。虽然目前GNSS‐声学海底定位技术的研究成果还不能满足海洋时空基准网的建设需求,但其数据处理方法尤其是声速误差精细处理方法,对海洋时空基准网海底部分（海底大地基准）的建设具有重要借鉴意义。介绍了GNSS‐声学海底定位技术的起源,并将其分为静态测量和动态测量两类,同时将声速误差处理方法作为该技术的发展脉络进行梳理,提炼了该技术的3个发展阶段:仅假设海洋声速垂向分层、考虑声速的时域变化、考虑声速的水平梯度。对于仅假设海洋声速垂向分层的阶段,国外学者采用几何结构对称的方式来削弱声速误差的影响;国内学者则主要对声速以外误差源（杆臂矢量误差、时标偏差、姿态角误差等）进行了研究,并用优化随机模型的方式削弱系统误差对定位的影响。对于考虑声速时域变化的阶段,国外学者利用拟合方法（多项式拟合或三次样条拟合）结合参数平滑约束来解算声速的时域变化量,提高定位的稳定性;国内学者基于此细化了参数拟合的方法（考虑参数长周期项的变化特征）,并创新性地提出了水下差分定位算法。对于考虑声速水平梯度的阶段,国内外学者在GNSS‐声学海底定位中解算了声速水平梯度参数,提高了水平方向定位的稳定性,并利用海洋数值模型验证了结果的可靠性。展望了将GNSS‐声学海底定位高精度数据处理方法应用于海底大地基准建设的前景,并引入了小时空尺度声速层析的概念（基于海洋时空基准网的声速误差处理方法）,以期解决数值预报模型不能提供小时空尺度产品的问题,进而为水下潜器提供更高精度的声速误差改正服务。     

基于移动GNSS基准站的点位坐标解算分析

移动GNSS基准站是外业测量中布设控制点的重要手段。本文系统地介绍了移动GNSS基准站的结构组成,并对移动基准站的解算模式以及解算过程中距离、观测时间等因素进行了外业实验与内业解算分析,基于GAMIT软件和移动站自带软件对点位解算精度进行了比较,通过实验发现移动GNSS基准站完全能够满足三级GNSS解算要求,布设灵活,是一种高效的替代连续运行基准站功能的作业模式。     

GPS/DR组合导航自适应Kalman滤波算法

针对GPS/DR组合导航Kalman滤波的异常扰动影响问题,引入了自适应滤波算法。给出了由预测残差确定自适应因子的过程。利用实测数据进行验证,结果表明无论是单因子自适应滤波还是多因子自适应滤波都能够很好地控制状态异常对滤波估值的影响,滤波精度均优于标准Kalman滤波导航解;而且因为多因子自适应滤波避免损失可靠的状态参数信息,较单因子自适应滤波,精度又有明显提高。     

GPS／DR组合导航自适应Kalman滤波算法

针对GPS/DR组合导航Kalman滤波的异常扰动影响问题,引入了自适应滤波算法.给出了由预测残差确定自适应因子的过程.利用实测数据进行验证,结果表明无论是单因子自适应滤波还是多因子自适应滤波都能够很好地控制状态异常对滤波估值的影响,滤波精度均优于标准Kalman滤波导航解;而且因为多因子自适应滤波避免损失可靠的状态参数信息,较单因子自适应滤波,精度又有明显提高.     

通导遥一体化深远海PNT基准及服务网络构想

从海底控制网设计、布设、测量、数据处理和海洋声速场构建几个方面介绍了海底控制网建设的现状。结合国家海洋战略需求和海洋大地测量技术发展,分析了现阶段海底控制网建设面临的问题：认为目前的海底网规模小,缺乏信息共享,功能单一;设计与布设原则未与控制网等级关联,多为定性描述,缺乏操作性;声速场精度和分辨率偏低;测量和数据处理仅考虑了海底控制点的定位问题,难以满足大区域、高精度海洋PNT(positioning,navigation,and timing)基准网建设需求。据此,利用海洋声道的远程通讯和测距定位能力,提出了建设联合北斗/GNSS(global navigation satellite system)定位和通信导航功能的通导遥一体化深远海PNT基准及服务网络的构想,针对该网络的功能和布放设计、高精度、高分辨率海洋声速场模型的构建、各类PNT基准点的测量和整体网平差处理、海底PNT基准点的自校准和自维护、覆盖水域的位置增强服务、目标和环境的遥测和感知服务等几个关键技术问题,提出了实施方法和设想,以期解决当前海洋控制网大区域建设面临的缺乏通讯、布网原则和测量方法不完善、功能单一等问题,为...     

GNSS全自动解算软件研发及精度评估

根据载波相位差分定位技术,利用待定点周边稳定的CORS站网形成的区域误差改正模型,对待定控制点观测数据的噪声进行自动剔除,对电离层、对流层和多路径进行差分改正,研发GNSS全自动解算软件,并利用广西卫星定位基准站与待定控制点的GNSS观测数据对软件进行测试。结果表明,GNSS全自动解算软件具有较好的内外符合精度,其解算的三维坐标精度满足D级以下等级控制点的要求,可为工程测量应用提供新的自动化解算方案。     

GNSS-声学位置服务中声速误差修正方法

声速误差是GNSS-声学定位中的主要误差源,制约了GNSS-声学位置服务的精度。基于海洋时空基准网的思路,本文研究了GNSS-声学位置服务中声速误差的修正方法。首先,提出了一种声速剖面时域变化分层模型,以削弱声速的时空代表性误差;然后,针对没有声速剖面的海域,借鉴GNSS对流层误差的处理方法,提出了GNSS-声学位置增强服务的方法;最后,面向潜航器位置增强服务,进行了海洋声速层析方法的分析。利用南海水深3000 m海域的实测数据对上述声速误差修正方法进行验证,结果表明：经验正交函数法分层构建的声速场能以分米级精度确定海底控制点的位置;基于海底的控制点,利用本文所提出的GNSS-声学位置增强服务方法可为水平距离3000 m范围内的测船提供分米级精度的位置增强服务;层析的海洋声速剖面,在深度大于潜航器的区间内精度优于3.5 m/s。     

顾及双程声径的常梯度声线跟踪水下定位算法

高精度水下声学定位通常采用声线跟踪定位算法,但传统的声线跟踪方法一般针对单程声径进行声线弯曲改正,未能顾及船载换能器在声信号往返过程中发生的位移,导致海底应答器定位解算时引入系统性偏差,从而降低海底点定位精度。针对此问题,本文提出一种顾及双程声径的分层常梯度声线跟踪水下定位算法。该方法结合水下声信号实际传播路径,根据换能器在声信号发射和接收时刻的位置,构建双程声径水下定位模型,采用顾及双程声径的分层常梯度声线跟踪算法进行解算。采用圆走航观测与交叉十字观测的海上实测数据对方法进行了验证,结果表明,本文方法能显著提高水下定位精度。     

顾及系统噪声和观测噪声的分级自适应信息滤波算法

高精度的载体动态导航与定位不仅需要对载体异常扰动和观测异常有良好控制,还需要对状态方程系统噪声及观测噪声的时变特性有准确认识和处理.首先针对包含系统噪声的动力学模型和包含时变观测噪声的导航系统,提出一种基于信息滤波形式的分级自适应滤波算法.然后针对系统噪声的渐变性和突变性,增加了遗忘因子和二段自适应因子,提高了对突变噪...     

动力学模型自适应滤波算法研究

在全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）动态测量中,常采用Kalman滤波进行导航解算。但是,载体运动的不规则性经常会导致动力学模型偏差增大,从而出现定位精度下降的问题。针对此,在实时估计协同转弯模型（coordinated turn,CT）转弯率的基础上提出了两种减弱动力学模型偏差影响的自适应滤波算法。一种是实时估计转弯率的CT模型与改进的椭球约束方程相结合的滤波算法;另一种是通过对载体运动规律的分析,推导了实时估计转弯率的三维转弯模型,提出了一种三维转弯模型与新息向量构造的自适应因子相结合的自适应滤波算法。实验结果表明,这两种算法在不同的机动情况下都能较好地控制动力学模型误差的影响,其精度明显优于标准Kalman滤波和CT模型与常速度模型相结合的滤波算法。尤其是第二种算法,不仅通过自适应估计提高了动力学模型的精确性,还通过自适应因子进一步控制了动力学模型扰动的影响,显著提高了动态导航解的精度和可靠性。     

黄土高原滑坡灾害形成动力学机制

受多路径等未模型化误差影响,全球卫星导航系统（global navigation satellite system,GNSS）监测序列中出现的一些异常波动现象会对精准预警产生干扰,甚至造成漏警、误警等严重后果。针对滑坡灾害体的状态特征信息在GNSS解算过程中未被充分利用的问题,分析了GNSS灾害监测中的状态空间模型,提出了一种顾及灾害体状态特征的实时滤波算法,通过滑动窗口大小的自适应调整,对监测点历史历元解算结果进行状态方程建模,并在当前历元参数估计时进行卡尔曼滤波的状态更新,得到更加可信的实时解算序列。黄土滑坡实验表明,与常规结果相比,该算法的浮点解+固定解精度分别在东、北、天方向提升了97.6%、87.5%、89.6%;单固定解精度分别提升了50.0%、14.3%、18.8%;模糊度固定率由97.1%提升至99.9%。该算法在提高解算结果精度的同时,也提升了模糊度的固定率,有效降低了异常序列波动对灾害监测与预警的影响。     

改进Sage-Husa算法在飞机组合导航中的应用

针对机载组合导航系统,考虑不同飞行阶段的气压高度,提出一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法,以提高组合导航系统定位精度.该算法通过引入气压高度,实时计算并修正滤波异常判定的调节因子,以满足飞机不同飞行阶段的滤波需求.通过捷联式惯性导航系统(SINS)、全球卫星导航系统(GNSS)定位误差特性仿真、卡尔曼滤波组合算...     

支持向量回归辅助的GPS/INS组合导航抗差自适应算法

卡尔曼滤波残差分量受到观测信息误差和动力学模型误差的双重影响,由于GPS/INS松耦合导航系统中观测值个数少于状态参数个数,导致异常检测时难以正确区分误差来源,提出一种支持向量回归辅助的组合导航抗差自适应算法。该算法克服了组合系统观测信息无冗余情况下异常检测的局限性,基于遗传算法参数寻优构建回归模型,预测次优观测值,结合整体异常检验法自主选择抗差或自适应滤波,进而调整观测值或动力学模型对导航解的贡献,进行导航预报。最后利用车载实测数据进行验证,结果表明：该算法能够对存在的异常故障智能判定,减弱观测值异常和动力学模型误差影响,保证组合导航精度,提高导航解可靠性。     

基于MCS-SCKF的超宽带室内定位算法

针对传统超宽带（UWB）室内定位中非线性跟踪问题,基于当前统计（CS）模型和容积卡尔曼滤波（CKF）,本文提出了一种新的定位算法。即采用奇异值分解（SVD）代替标准CKF算法中的Cholesky分解,提高了算法的稳定性,构造了奇异值分解容积卡尔曼滤波器（SCKF）。首先在CS模型的基础上改进了先验参数的函数形式,得到改进的CS模型（MCS）,实现模型参数的自适应调整;然后将MCS模型引入SCKF滤波器,实现滤波算法的自适应调整;最后利用MCS-SCKF算法对UWB定位系统模型进行解算,从而得到移动目标位置。仿真和试验结果表明,该算法优于CS模型-卡尔曼滤波算法（CS-KF）和CS模型-SCKF算法（CS-SCKF）,提高了UWB室内定位的定位精度。     

改进的GNSS/SINS组合导航系统自适应滤波算法

GNSS/SINS(global navigation satellite system/strapdown inertial navigation system)组合导航系统已得到广泛的应用与研究,当处于复杂环境时,GNSS输出容易出现误差均方差突变、误差均方差缓变、硬故障和软故障4种现象,进而影响组合导航系统滤波精度及载体的导航安全。为了解决上述问题,提出了一种改进的GNSS/SINS组合导航系统自适应滤波算法。首先,利用滤波过程中的观测异常检验统计量与滤波器门限值构建观测因子,然后,将变分贝叶斯原理与抗野值滤波方法结合,设计了改进的组合导航系统自适应滤波算法。仿真实验表明,相较于传统算法,当GNSS输出误差均方差发生变化时,所提算法可将位置精度及速度精度提高11.8%及13.7%;在GNSS输出发生硬故障时,所提算法可将位置精度及速度精度提高70.8%及69.6%。实验结果表明,所提算法具有较强的自适应性,可提升复杂环境下组合导航系统的精度和连续可用性。