基于Wi-Fi和Android平台的室内定位技术研究

由于GPS不能满足用户对室内定位的需求,研究并开发基于Wi-Fi和Android平台的室内定位系统,利用位置指纹匹配算法和Kalman滤波实现室内定位。实验结果表明,该系统具有良好的实时动态定位效果。     

天绘一号卫星三线阵影像RPC模型定位精度验证与分析

天绘一号卫星以RPC参数作为主要的影像辅助数据提供给用户,对传感器的技术参数进行隐藏.文中简要介绍RPC模型的立体定位方法,并针对定位结果中存在的明显的系统误差,采用像方补偿方案进行补偿,最后利用两景天绘一号卫星三线阵影像RPC模型对测区进行实验验证和分析.结果表明,采用少量地面控制点进行系统误差补偿后,定位精度提升效果明显,验证了模型的正确性和有效性.     

基于图像全站仪的天文大地垂线偏差测量及其精度分析EI北大核心CSCD

高精度天文大地垂线偏差在地球重力场模型精化、区域大地水准面模型验证等领域具有重要的应用。目前,数字天顶仪是最为常用的天文大地垂线测量仪器,但存在结构复杂、体积庞大、设备笨重、价格昂贵、运输不便等缺点。本文提出了一种利用图像全站仪实现高精度、全自动垂线偏差测量的方法。简要介绍了垂线偏差测量的基本原理和数据处理方法,并利用Leica公司生产的TS60图像全站仪,在河南郑州和陕西泾阳进行了为期1 a共计23个夜间的野外试验。结果表明,观测时间为12 min时,垂线偏差的内符合测量精度达到0.18″~0.23″;观测时间增加到96 min时,内符合精度提升至0.13″~0.19″,外符合精度优于0.2″。与数字天顶仪相比,图像全站仪兼具了测量精度和效率,甚至具备单人观测的条件,因此具有广阔的推广应用前景。     

舰船目标运动状态光学卫星视频监测与估计

光学卫星视频能够进行动目标连续监视,已成为当前研究热点。但目前多数研究仅针对基于视频像方的目标检测、跟踪及轨迹提取等方面,没有充分利用卫星载荷成像几何模型进行物方运动状态定量估计和精度验证。因此,本文提出一种基于光学卫星视频的舰船目标运动状态定量估计方法,首先对卫星视频首帧进行精确定向;然后通过帧间稳像方法得到背景稳定的视频帧序列,在此基础上,针对正框目标跟踪方法定位精度低的问题,提出一种顾及旋转和尺度变化的舰船稳健跟踪方法进行目标跟踪;最后进行物方映射并估计目标运动轨迹、速度和方向。利用吉林一号光学视频卫星开展星海同步观测试验。实测结果表明,稀疏控制条件下的舰船目标几何定位精度为1.60 m,速度估计精度为0.18 m/s,方向估计精度为4.05°,相比同类方法具有显著提升,证明了本文方法的有效性和可行性。     

融合CNN和CapsNet的Wi-Fi室内定位方法

针对基于位置指纹的Wi-Fi室内定位方法定位精度低的问题,本文提出了一种融合卷积神经网络(CNN)和胶囊网络(CapsNet)的Wi-Fi室内定位算法模型,记为CNN-CapsNet。首先将采集的RSSI时间序列信息,生成位置指纹图像数据集;然后通过由卷积层和池化层构成的CNN初级特征提取器,完成定位图像到初级特征图的转换;最后将初级特征图输入到CapsNet中,获得最终的分类结果。试验结果表明,在不同的向量维度,迭代次数等参数下,该模型的准确率高达99.99%,损失函数值低至0.009 91,优于其他的传统定位方法。     

差分码偏差对QZSS单点定位的影响

为探究差分码偏差(DCB)对准天顶卫星系统(QZSS)伪距单点定位(SPP)的影响,推导了QZSS伪距单点定位时间群延迟(TGD)和DCB改正模型,并选取6个MGEX (Multi-GNSS Experiment)测站连续7 d的观测数据按照两种不同方案进行实验.结果表明：DCB产品月稳定度较好,无明显波动,各颗卫星月稳定度优于0.2 ns,与TGD互差值优于2.5 ns;TGD/DCB改正对SPP精度影响为米级,经TGD/DCB改正后水平方定位精度可从4～9 m提升至3～6 m,高程方向可从7～9 m提升至5～7 m,提升率为10%～46%.可见DCB改正对单点定位精度影响较大,在定位解算中不可忽略.     

综合PNT应用服务体系：概念框架、技术路线与应用展望

综合定位、导航与授时(positioning, navigation and timing, PNT)体系是我国数字化经济社会运行发展的重要支撑,以北斗三号(BeiDou-3 Navigation Satellite System,BDS-3)为核心的综合PNT应用服务是我国未来时空信息领域技术与产业的发展重点.本文首先定义了“按需弹性可伸缩综合PNT应用服务体系”概念,提出了“一体白盒(软件定义节点)+统一网络(弹性可伸缩系统)+网信场图(智能运管服务)+智能博弈(复杂任务决策)”的应用服务框架,设计了“固基、强网、增效”的综合PNT应用服务技术路线,给出了“公网+专网+机动网”的综合PNT应用服务模式,并对应用前景进行了展望.未来以“北斗+低轨+5G+伪卫星+位置大数据”为核心的综合时空应用服务体系将为多层次、多领域用户提供北斗室内外泛在空间云端协同的精准位置服务,助力全社会数字化转型.     

基于机器学习的卫星导航系统全球定位性能评估方法研究

针对卫星导航系统伪距相位、广播星历等观测数据,本文采用特征提取和模型回归等技术手段,从数据类型和观测时间两个维度寻找数据内在特征,挖掘出海量测站数据之间的特征关联,并采用机器学习方法评估卫星导航系统全球定位性能.本文所提出的评估方法在实际测站数据上进行了验证,中国及周边区域12个测站模型定位精度1-平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)的均值为92.36%,最差为PTGG站,1-MAPE为89.26%;全球范围120个测站模型定位精度1-MAPE的均值为86.59%,最差为SCOR站,1-MAPE为81.46%,与传统数理统计框架下得到的实测值较为吻合.实验结果表明：基于机器学习模型评估卫星导航定位性能的方法可行有效,机器学习模型在大数据统计分析中具有强评估能力和高泛化性,突破了现仅用传统数理统计的全球定位性能评估思路.     

非视距环境下基于PSO-SVM和RAIM的UWB定位方法

针对室内定位过程中超宽带(UWB)信号容易受到非视距(NLOS)环境的影响从而降低定位的精度和稳定性的问题,该文提出了基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)和自主完好性监测(RAIM)的误差识别算法,通过粒子群优化(PSO)算法对支持向量机(SVM)模型参数进行优化,将优化后的支持向量机模型用于UWB NLOS信号的识别,并利用自主完好性监测算法将异常的UWB测距值剔除。实验结果表明,该文算法能够对NLOS信号进行准确的识别,并有效提升了NLOS环境下UWB定位的精度及稳定性,平面定位误差可控制在0.26 m以内,东、北方向的均方根误差分别为0.09、0.11 m。     

顾及图像亮度特征的自适应视觉SLAM定位方法

针对眩光/阴影等复杂光照干扰场景视觉定位鲁棒性较低的问题,该文提出一种顾及图像亮度特征的自适应视觉同时定位与地图构建(SLAM)定位方法。该方法基于ORB-SLAM2算法进行改进,通过在ORB-SLAM2前端利用图像平均亮度阈值法检测光照干扰图像,并对其进行饱和度增强,从而得到有利于ORB特征提取的图像。该文利用TUM数据集与KITTI数据集验证了所提方法的可靠性,并与原ORB-SLAM2和ORB-SLAM3算法进行了对比实验。实验结果表明,该文方法的定位精度优于其他两种算法,有效提升了复杂光照场景中视觉定位的鲁棒性。