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导航定位与授时
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双月刊

导航定位与授时/CSCDCSTPCD北大核心
正式出版
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    行人自主导航技术综述

    邓志红张平李哲孟之栋...
    1-15页
    查看更多>>摘要：导航与位置服务是我国经济新增长点和战略性新兴产业.近年来,行人自主导航技术由于可为行人提供高自主、高智能、高可靠和低成本的位置服务而备受关注,成为了导航与位置服务赋能可穿戴设备的关键驱动力.针对惯性、磁场和视觉三大主流行人自主导航方法进行了调研分析,梳理了行人自主导航技术的研究进展,重点阐述了各类技术途径的原理与特点,并指出了行人自主导航技术的未来发展趋势.

    行人自主导航人体里程计行人航位推算零速修正磁场匹配视觉惯性里程计

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    面向北斗导航电文认证的符号级欺骗方法研究

    付晨罡陈潇刘婷罗瑞丹...
    16-25页
    查看更多>>摘要：导航电文认证(NMA)技术已成为抵御生成式欺骗、保护全球卫星导航系统(GNSS)民用信号的重要发展方向之一.针对NMA在不改变导航电文的情况下难以抵御欺骗的漏洞,提出了面向北斗NMA的符号级欺骗(SLA)方法,并设计了最大后验概率(MAP)符号估计改进算法,以历次MAP估计值的众数作为新估计量,实现导航电文的快速恢复.基于北斗B1C信号NMA方案开展了欺骗效果评估试验.结果表明,在载噪比大于45 dB·Hz和短估计时延(小于30 μs)条件下,SLA针对北斗B1C认证电文能够达到90％的序列欺骗成功率,与安全码估计-重放(SCER)相比,该方法能够显著降低符号误码率,缩短估计时延,具有更好的欺骗效果,也将为北斗NMA设计优化提供技术支撑.

    符号级欺骗导航电文认证北斗卫星导航系统最大后验概率估计

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    分步北斗三频部分模糊度解算方法

    王凯锋孙永荣付希禹李瑶...
    26-37页
    查看更多>>摘要：针对动态环境下半周模糊度导致全集模糊度难以固定的问题,提出了一种分步北斗三频部分模糊度解算方法.该方法首先基于半周模糊度特性,设计了一种连续观测历元部分模糊度解算(COE-PAR)方法,初步筛选出质量较优的模糊度子集,减少了后续部分模糊度解算的计算量.进一步设计了一种逐级部分模糊度解算(CPAR)方法,通过多种基于观测质量的模糊度筛选方法对超宽巷、宽巷和窄巷模糊度进行逐级部分固定,获得了不含半周模糊度的部分模糊度固定解.最后通过动态车载实验验证了方法的有效性.实验结果表明,分步北斗三频部分模糊度解算方法可有效提高动对动相对定位的模糊度固定率.城市动态环境下,与传统全集模糊度解算方法相比,Ratio检验后的模糊度固定率从91％提高至100％,相对定位误差降低了 18％～79％;同时,COE-PAR方法减少了 CPAR方法中模糊度剔除时最小二乘模糊度降相关平差(LAMBDA)算法约55％的执行次数.

    部分模糊度解算北斗三频半周模糊度动对动相对定位

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    一种顾及舱内OBE干扰的改进航磁补偿方法

    刘宇欣李雯魏东岩申戈...
    38-46页
    查看更多>>摘要：航磁干扰补偿是飞行器地磁导航的必要环节,目前在航空磁探等领域广泛应用的Tolles-Lawson(T-L)模型需要辅以延伸杆或拖拽等方式,难以满足地磁导航对于不改变飞行器气动外观的应用需求.因此,提出了 一种能够适应磁力计舱内安装的航磁补偿方法.该方法在T-L模型的基础上,扩展了机载电子设备(OBE)干扰项.同时,针对舱内磁干扰频域分布未知和干扰来源复杂的问题,设计了基于频谱拐点计算的滤波器截止频率确定方法和基于电流及电压相关性贡献度的模型输入特征选择方法.最后,采用主成分分析(PCA)降低模型复共线性的影响.通过一组开源的有人机实飞磁测数据对方法进行了验证,实验结果表明该方法对舱内磁测数据的补偿精度优于其他方法,最佳补偿结果与真值之间的均方根误差为1.71 nT,基本满足地磁导航终端的精度要求.

    航磁干扰补偿磁干扰模型机载电子设备干扰地磁导航

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    结合随机矩阵理论和张量分解的非线性导航大数据异常识别

    徐成桂陈波
    47-54页
    查看更多>>摘要：为了提高导航大数据的精度,需要识别其中存在的异常数据.为了提升非线性导航大数据异常识别精度和效率,提出了基于张量分解的非线性导航大数据异常识别方法.首先,对非线性导航大数据进行张量分解,采用滑动矩形窗划分数据获得若干个时窗段,然后引入db4小波多尺度分解各窗内数据,获得尺度不同的小波系数,并利用重构小波系数张量代替缺失数据,完成数据缺失值填补,提高数据完整度;其次,将互信息作为度量标准,建立数据的互信息矩阵,对互信息矩阵中的元素展开规范化和中心化处理,通过奇异值分解获得数据特征;再次,引入随机矩阵理论对特征展开优化选择,计算导航大数据特征的重要度,获得高精度的数据特征;最后,建立孤立树,通过孤立树给出数据特征的异常得分,以此完成非线性导航大数据的异常识别.实验结果表明,所提方法的缺失值填补精度保持在0.9以上,特征提取覆盖率达到86.3％,特征冗余度低于6.12％,异常识别精度G-mean值高于60％,识别时间低于8 s,有效提升了非线性导航大数据的特征提取精度、识别精度及识别效率.

    异常识别张量分解非线性导航数据奇异值分解孤立树

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    基于重力模型阶次自适应的实时重力补偿系统研究

    朱宏堡田野严恭敏李四海...
    55-64页
    查看更多>>摘要：重力扰动已成为高精度惯性导航系统的一项主要误差源,对其进行补偿可进一步提升导航精度.通过EIGEN-6C4重力场模型可计算全球范围内的重力扰动,模型阶次越高,计算结果越精确,但相应的计算量和存储量越大,在传统的导航计算机上使用高阶模型很难满足实时性要求,而使用低阶模型会导致较大的截断误差.针对以上问题,根据模型阶次与空间分辨率的关系,以及重力扰动在惯导力学编排中的传播特性,研究了一种易于在嵌入式系统实现的可随载体运动状态降频率、降阶次的实时重力补偿方案,并采用DSP实现了软硬件方案.最后,通过半实物仿真验证了所述方案既能满足实时性要求,也能保证补偿精度:东向及北向位置精度最大提升649 m和686 m,平均提升效果可达2 190阶重力模型补偿后精度提升量级的94％.

    实时重力补偿EIGEN-6C4重力场模型惯性导航系统嵌入式系统

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    基于XGBoost算法的车载场景识别辅助组合导航研究

    邵慧超张彦郭向欣张橙...
    65-75页
    查看更多>>摘要：现有组合导航算法在卫星信号复杂的环境中存在误差随时间发散的问题.针对不同的车载场景增加不同的辅助策略,以提升导航精度,提出了一种基于XGBoost算法的车载场景识别辅助组合导航技术.首先,根据行车过程中的卫星导航数据和车辆状态数据构建特征,并通过Kruskal-Wallis检验比较不同车载场景下特征的分布差异;其次,使用XGBoost算法拟合经过预处理的数据,得到车载场景识别模型;最后,当识别到地库场景时,通过力学编排计算航向角的变化量,也使用轮速运动学模型计算航向角的变化量,然后对两种方式计算的航向角变化量求均值,重新计算当前时刻的姿态,再用新的姿态更新速度和位置.实验结果表明,在地库场景下,相较于不增加轮速运动学辅助的算法,增加辅助的组合导航算法的航向精度标准差平均提升55.27％.

    组合导航XGBoost算法车载场景识别Kruskal-Wallis检验轮速运动学模型

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    一种顾及局部结构的语义地图配准方法

    丁枫生纪新春魏东岩张文超...
    76-84页
    查看更多>>摘要：基于语义特征的环境地图构建与匹配定位具有较强的环境适应性,是自动驾驶和机器人领域中的研究热点,而语义地图配准是其中的一项关键环节.现有的大多数配准方法仅考虑语义特征间简单的数量和层次分布关系,在城市道路等语义特征高度重复的环境下容易配准失败,导致地图误差变大和定位精度下降等问题.基于图论中团的思想,提出了一种顾及局部结构的语义地图配准方法.首先,基于差异性更加显著的语义特征间相对距离和方位关系,构建包含局部结构信息的属性图,并建立属性图间的相似度计算准则.其次,设计粗-精级联的语义地图配准方法,粗配准阶段通过在属性图匹配时保持局部结构以获取稳健的初值,进而利用语义特征点云进行精配准,以提高地图配准的成功率.基于KAIST Urban数据集完成测试验证,与NGraph和SHD等经典算法相比,所提算法的配准成功率分别提高了约93.5％和74.0％,即使在语义特征重复的高相似度场景下,不依赖先验位姿也能完成鲁棒和精确的地图配准.

    语义地图配准属性图局部结构机器人自动驾驶

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    基于运动单站的LTE辐射源定位技术

    郭津晶郎荣玲薛疏桐
    85-93页
    查看更多>>摘要：长期演进(LTE)信号具有覆盖范围广泛、带宽大、自相关特性良好、抗衰落能力强及发射功率大等诸多有利于定位的优点,是一种可用于定位的主要机会信号.基于LTE信号的定位方法需要利用辐射源的位置信息进行解算,在非合作环境中获取基站的位置信息是使用LTE信号进行定位的基础.提出了一种利用移动单站获取LTE辐射源位置的定位方法,以到达时间差(TDOA)为观测量,建立了包含钟差校准的定位模型,并从单站的运动轨迹和初始点选取两个方面分析了算法的收敛性和定位精度.通过行人以及车载两种方式,在实际环境中对定位方法的性能进行了测试,实验结果表明,该方法的定位误差小于10 m.

    辐射源定位到达时间差长期演进机会信号导航移动单站

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    基于激光雷达的多层楼梯检测和建模方法

    张萸吕品赖际舟方玮...
    94-106页
    查看更多>>摘要：移动机器人在多层建筑进行自主导航时,需要具备楼梯检测和建模能力.然而,目前楼梯检测和建模主要面向单层直楼梯,对具有回转结构的多层楼梯适用性差,且场景中存在的动态点云会影响建模精度.针对以上问题,提出了一种基于激光雷达的多层楼梯检测和建模方法.首先,构建了轻量化的2.5D点云滤波器,高效滤除动态和噪声点云;其次,提出了一种基于主成分分析的台阶分类方法,实现了对单个及具有回转结构的复杂多层楼梯的鲁棒台阶检测;同时,设计了一种基于区域分割的台阶尺寸估计方法,提高了楼梯模型的构建精度;此外,提出了 一种基于多阈值判断的楼梯模型追踪方法,实现了实时楼梯检测和快速动态建模;最后,分别使用Tang数据集和四足机器人在室内外多重场景下采集的点云数据进行试验验证.结果表明,提出的算法在室内外场景下,能够对单层及具有回转结构的多层楼梯进行动态检测和建模,其中台阶尺寸的估计精度在1 cm以内,计算量降低了 51.23％.

    楼梯检测与建模主成分分析激光雷达四足机器人爬楼动态场景

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