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公开(公告)号：CN109459776A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811168386.1
申请日：2018-10-08
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01S19/47
Abstract: 一种基于GNSS信号非连续跟踪的GNSS/INS深组合导航方法，首先通过GNSS天线INS不辅助下连续地采集与跟踪GNSS卫星信号得到GNSS星历和定位解并对INS初始化；然后基于IMU采集得到的设备角速率信息和比力信息，通过捷联INS导航算法得到INS导航的位置、速度和姿态；再在INS辅助下非连续地采集和跟踪GNSS卫星信号得到GNSS辅助测量值并以GNSS辅助测量值为观测量进行GNSS/INS深组合导航滤波和反馈校正。本发明所需运算量小，耗电量低，能在运算能力和电池容量比较有限的精巧设备中实现长时间的连续导航定位。
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公开(公告)号：CN105388496B
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201510729249.0
申请日：2015-10-30
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于GPS的交通应用脆弱性检测系统及其方法，包括：预处理模块、卫星数据融合模块和导航场景数据融合模块脆弱性评价模块，预处理模块根据选取的脆弱性评估指标对采集到的导航场景数据预处理，得到评估指标变化曲线和评估指标特征值；卫星数据融合模块基于相对距离对同一导航场景内的卫星的评估指标特征值数据融合，得到导航场景评估指标特征值；导航场景数据融合模块基于双基准点对导航场景的同一评估指标的特征值进行数据融合，得到导航场景的脆弱性性能排序，实现对道路交通领域中导航场景的GPS脆弱性评价；本发明采用数据融合算法对导航场景进行评估，并按照评估指标对各个导航场景进行脆弱性排序，实现了道路交通领域GPS脆弱性评估。
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公开(公告)号：CN106126961A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610605339.3
申请日：2016-07-28
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 一种灰色粒子群卫星钟差自适应预测方法及系统，通过在GM(1,1)模型中引入优化因子以及遗忘因子最小二乘法建立灰色粒子群模型，然后采用粒子群优化算法求得最佳优化因子，最终将最佳优化因子代入PGM(1,1)模型并进行钟差预测得到钟差的预测序列，本发明能够提高卫星钟差的预报精度，进而辅助精密单点定位接收机进行高精度实时定位解算，PGM(1,1)预报模型所需训练样本小，模型参数通过自适应方法调节，计算量较小，便于工程运用，且卫星钟差预报精度较高，误差控制在1ns以内。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106126961B
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201610605339.3
申请日：2016-07-28
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 种灰色粒子群卫星钟差自适应预测方法及系统,通过在GM(1,1)模型中引入优化因子以及遗忘因子最小二乘法建立灰色粒子群模型,然后采用粒子群优化算法求得最佳优化因子,最终将最佳优化因子代入PGM(1,1)模型并进行钟差预测得到钟差的预测序列,本发明能够提高卫星钟差的预报精度,进而辅助精密单点定位接收机进行高精度实时定位解算,PGM(1,1)预报模型所需训练样本小,模型参数通过自适应方法调节,计算量较小,便于工程运用,且卫星钟差预报精度较高,误差控制在1ns以内。
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公开(公告)号：CN107247275A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710390589.4
申请日：2017-05-27
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于公交车的城市GNSS脆弱性监测系统及其方法，包括：惯性导航模块、GNSS导航模块、地图匹配导航模块、组合导航分析模块、GNSS脆弱性分析模块和网络通信模块，本发明能充分利用城市公交车这一大众交通工具及其车载设备，实施成本低，采集的数据实时性好、样本数量多、覆盖范围广，能得到可靠、准确、实时的统计分析结果，充分结合公交车的行车特点，利用里程计和电子地图进行特征点匹配和航位推测导航，即使GNSS导航失效、受到干扰或欺骗时，也能保证系统有效地进行导航，从而实现连续的监测，更加准确地计算出公交车经受的GNSS脆弱性。
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公开(公告)号：CN105388496A
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201510729249.0
申请日：2015-10-30
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于GPS的交通应用脆弱性检测系统及其方法，包括：预处理模块、卫星数据融合模块和导航场景数据融合模块脆弱性评价模块，预处理模块根据选取的脆弱性评估指标对采集到的导航场景数据预处理，得到评估指标变化曲线和评估指标特征值；卫星数据融合模块基于相对距离对同一导航场景内的卫星的评估指标特征值数据融合，得到导航场景评估指标特征值；导航场景数据融合模块基于双基准点对导航场景的同一评估指标的特征值进行数据融合，得到导航场景的脆弱性性能排序，实现对道路交通领域中导航场景的GPS脆弱性评价；本发明采用数据融合算法对导航场景进行评估，并按照评估指标对各个导航场景进行脆弱性排序，实现了道路交通领域GPS脆弱性评估。
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公开(公告)号：CN109459776B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN201811168386.1
申请日：2018-10-08
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01S19/47
Abstract: 一种基于GNSS信号非连续跟踪的GNSS/INS深组合导航方法，首先通过GNSS天线INS不辅助下连续地采集与跟踪GNSS卫星信号得到GNSS星历和定位解并对INS初始化；然后基于IMU采集得到的设备角速率信息和比力信息，通过捷联INS导航算法得到INS导航的位置、速度和姿态；再在INS辅助下非连续地采集和跟踪GNSS卫星信号得到GNSS辅助测量值并以GNSS辅助测量值为观测量进行GNSS/INS深组合导航滤波和反馈校正。本发明所需运算量小，耗电量低，能在运算能力和电池容量比较有限的精巧设备中实现长时间的连续导航定位。
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公开(公告)号：CN107247275B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201710390589.4
申请日：2017-05-27
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于公交车的城市GNSS脆弱性监测系统及其方法，包括：惯性导航模块、GNSS导航模块、地图匹配导航模块、组合导航分析模块、GNSS脆弱性分析模块和网络通信模块，本发明能充分利用城市公交车这一大众交通工具及其车载设备，实施成本低，采集的数据实时性好、样本数量多、覆盖范围广，能得到可靠、准确、实时的统计分析结果，充分结合公交车的行车特点，利用里程计和电子地图进行特征点匹配和航位推测导航，即使GNSS导航失效、受到干扰或欺骗时，也能保证系统有效地进行导航，从而实现连续的监测，更加准确地计算出公交车经受的GNSS脆弱性。
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