捷联惯导MATLAB／Simulink仿真实现

阐述了MATLAB/Simulink的主要特点,设计了基于MATLAB/Simulink的捷联惯性导航仿真模型,给出了仿真实例和分析结果,表明利用MATLAB/Simulink可以提高仿真效率。     

GPS接收机测试评估系统数据库的建立

为评定GPS接收机的性能,建立的接收机测试评估系统在对接收机进行测试的过程中将涉及到大量的测试相关数据。为了对这些数据进行科学、安全的存储管理,文中通过分析数据的来源、数据的存储类型以及数据的相互关系等,在考虑了数据库运行的安全性和稳定性的基础上,详细地介绍了GPS接收机测试评估系统数据库的建立。     

惯性／双星组合导航系统的滤波与仿真

介绍了惯性导航系统和双星导航系统各自的运行方式和优缺点；详细推导了组合导航系统的误差方程和量测方程；介绍了Kalman滤波的整个过程并最后进行了仿真计算。仿真结果显示，惯性导航系统和双星导航系统的组合弥补了各自的不足，具有较好的精度和可靠性。     

重力场对飞行器制导的影响及海洋重力测线布设

重点围绕远程飞行器飞行轨道控制保障需求,开展了空中扰动引力计算和地面重力异常测量精度指标及海洋重力测量测线布设方案的分析与论证。首先通过解析和简化飞行器导航误差解表达式,定量估计了地球重力场对远程飞行器飞行轨迹的影响,并以一定量值的落点偏差为限定指标,研究论证了空中扰动引力的计算精度要求。在此基础上,通过对地面重力异常截断误差及数据传播误差的估计和分析,研究确定了地面/海面网格平均重力异常的观测分辨率和计算精度指标。以此为依据,提出了相对应的海洋重力测量测线布设方案,并通过数值计算验证了所提方案的合理性和有效性。     

BDS／GPS 组合 RTK 定位性能分析

针对单系统RTK存在可见卫星数少等问题,文中研究BDS/GPS站间单差的RTK算法模型,该模型采用二次型函数部分最小化及LAMBDA方法联合搜索模糊度。利用该模型分析BDS/GPS组合RTK的定位性能,通过短基线实测数据分析表明:站间单差RTK模型与双差模型是等价的;BDS/GPS组合系统相比于单一系统,明显提高定位的稳健性和精度,改善模糊度固定的成功率。     

海域超大范围外部重力场快速赋值模型构建

针对海域超大范围外部重力场快速赋值的特殊需求,分析了3种传统扰动引力赋值模型的适用性和局限性,分别提出了直接积分改进模型、点质量改进模型和直接积分与点质量混合模型。利用数值计算验证了3组改进模型的合理性和有效性,为实际工程应用奠定了必要的理论基础。     

伪卫星关键技术分析

对伪卫星实际应用中所面临的几项关键技术进行了论述,并重点研究了伪卫星空中基站的自身定位问题。从陆地上空伪卫星和海上伪卫星两个方面进行了仿真计算,分析了其几何精度因子随定位星座布局变化的规律,设计了最终的定位方案。     

扩展卡尔曼滤波与采样卡尔曼滤波性能比较

详细研究了卡尔曼滤波在非线性系统中的应用,在分析扩展卡尔曼滤波理论的基础上,指出了其在非线性系统应用中的缺陷,阐述了采样卡尔曼滤波(UKF)思想,通过事例和仿真说明了这种新型卡尔曼滤波理论的优越性能。     

基于Stokes-Helmert边值理论的大地水准面计算模型改化及分析检验

针对源自Stokes-Helmert边值理论的大地水准面计算模型适用性问题,首先详细解析了Stokes-Helmert方法的基本原理和计算模型,研究探讨了该方法与其他现有方法的关联性和差异性,分析比较了Stokes-Helmert计算模型和相同类型模型的技术特点,提出了Stokes-Helmert计算模型的实用改化方法,同时设计了4种分步改化模型的实验验证方案,使用超高阶位模型EGM2008作为数值模拟标准场,对分步改化模型的计算效果进行了数值精度检核,并开展了数据观测噪声影响评估检验,得出了一些有参考和实际应用价值的研究结论。在一定条件下,使用改化Stokes-Helmert方法计算(似)大地水准面可获得优于2cm的内符合度。     

三频BDS/INS紧组合的抗差自适应Kalman滤波

构建了适合北斗三频信号的北斗/惯性紧组合模型。针对三频模糊度解算算法的错误整数解可能对滤波结果造成"污染"这一问题,应用了抗差自适应Kalman滤波算法,优化了所建的模型。车载组合导航实验结果表明:三频模糊度解算算法得到的模糊度正确率平均值为99.84%,直接用于紧组合模型将造成最高达0.7 m的天向位置误差;抗差自适应Kalman滤波算法能消除错误模糊度整数解的影响,东、北、天三个方向的位置最大偏差值在厘米级。此外,载体姿态和速度频繁变化造成的状态预测误差也被自适应处理校正,组合导航的位置均方根误差为东向0.007 m,北向0.014 m,天向0.023 m。研究表明,在三频信号条件下,所采用的抗差自适应Kalman滤波能够增强所构建的紧组合模型的可靠性。