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公开(公告)号：CN111505667B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202010204094.X
申请日：2020-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于自主完好性监测领域，具体涉及一种在无参考基准约束条件下，实现动对动平台局域增强全球导航卫星系统多径和观测噪声的自主性监测，满足系统对观测数据质量的完好性需求的基于动对动平台多径及观测噪声异常完好性检测方法。包括构建原始观测数据的双差伪距和载波相位观测模型，利用载波相位和伪距双差观测量模型构建MW组合；基于波长噪声比最大化原则，选择北斗三频组合系数快速可靠求解MW超宽巷模糊度等。本发明在无参考基准约束条件下，利用检测门限使误警率和漏检率同步控制，能够有效及时地判断数据的可用性，进行多径及观测噪声异常告警，剔除不可用的数据。满足了动对动平台系统对观测数据质量的连续性需求与完好性风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111505667A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010204094.X
申请日：2020-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于自主完好性监测领域，具体涉及一种在无参考基准约束条件下，实现动对动平台局域增强全球导航卫星系统多径和观测噪声的自主性监测，满足系统对观测数据质量的完好性需求的基于动对动平台多径及观测噪声异常完好性检测方法。包括构建原始观测数据的双差伪距和载波相位观测模型，利用载波相位和伪距双差观测量模型构建MW组合；基于波长噪声比最大化原则，选择北斗三频组合系数快速可靠求解MW超宽巷模糊度等。本发明在无参考基准约束条件下，利用检测门限使误警率和漏检率同步控制，能够有效及时地判断数据的可用性，进行多径及观测噪声异常告警，剔除不可用的数据。满足了动对动平台系统对观测数据质量的连续性需求与完好性风险。
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公开(公告)号：CN111427068A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010204110.5
申请日：2020-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于全球导航卫星系统卫星星历故障监测领域，具体涉及一种动对动平台局域增强卫星A类星历故障完好性监测方法。本发明包括：基于星间-联动节点对间-历元间构建三差观测量，由于视距方向向量在高采样频率中基本保持不变，按照多重假设解分离思想构建A类星历故障检测统计量；在利用多历元平滑抑制高频观测噪声对整周模糊度解算影响的基础上，根据检测统计量所服从的统计分布特性，计算所需监测误警率检测门限等。本发明满足实时动态高精度相对定位完好性和连续性的需求，达到系统的完好性与可用性的要求，实现无参考基准下的自主性。根据所需的误警和漏检概率，在误警和漏检错误同步满足条件下，实现对A类星历故障的自主监测。
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公开(公告)号：CN111427068B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202010204110.5
申请日：2020-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于全球导航卫星系统卫星星历故障监测领域，具体涉及一种动对动平台局域增强卫星A类星历故障完好性监测方法。本发明包括：基于星间‑联动节点对间‑历元间构建三差观测量，由于视距方向向量在高采样频率中基本保持不变，按照多重假设解分离思想构建A类星历故障检测统计量；在利用多历元平滑抑制高频观测噪声对整周模糊度解算影响的基础上，根据检测统计量所服从的统计分布特性，计算所需监测误警率检测门限等。本发明满足实时动态高精度相对定位完好性和连续性的需求，达到系统的完好性与可用性的要求，实现无参考基准下的自主性。根据所需的误警和漏检概率，在误警和漏检错误同步满足条件下，实现对A类星历故障的自主监测。
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公开(公告)号：CN111413719B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202010204101.6
申请日：2020-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于船舶导航技术领域，具体涉及一种基于神经网络的北斗实时精密时钟预测方法。本发明包括：步骤1，地面观测站收集北斗导航系统的卫星观测信息和导航信息，通过互联网通信链路发送到数据处理中心；步骤2，数据处理中心提取导航信息和观测信息，经过数据预处理，数据中心基于广播星历的轨道参数，在消除卫星时钟的基础上生成卫星精密轨道等。本发明充分利用卷积神经网络通过对大量样本的学习能够较为准确的预测非线性时间序列特性，通过全球卫星观测站的数据计算卫星时钟参数，利用神经网络实现时钟参数的预测，并播发给用户用以修正卫星时钟误差，真正意义上提高用户定位精度。
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公开(公告)号：CN111413719A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010204101.6
申请日：2020-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于船舶导航技术领域，具体涉及一种基于神经网络的北斗实时精密时钟预测方法。本发明包括：步骤1，地面观测站收集北斗导航系统的卫星观测信息和导航信息，通过互联网通信链路发送到数据处理中心；步骤2，数据处理中心提取导航信息和观测信息，经过数据预处理，数据中心基于广播星历的轨道参数，在消除卫星时钟的基础上生成卫星精密轨道等。本发明充分利用卷积神经网络通过对大量样本的学习能够较为准确的预测非线性时间序列特性，通过全球卫星观测站的数据计算卫星时钟参数，利用神经网络实现时钟参数的预测，并播发给用户用以修正卫星时钟误差，真正意义上提高用户定位精度。
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