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公开(公告)号：CN118518095B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410996964.X
申请日：2024-07-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于观测量弹性调整的PDR/GNSS自主导航方法，在观测量和卡尔曼滤波的更新过程进行改进。首先，将GNSS的位置、估计步长和航向作为卡尔曼滤波的拓展观测量与PDR算法的推算结果进行有效融合，在此基础上，将IGG‑III型M估计分为三段检测区间并应用于卡尔曼滤波中：无故障时，不做处理；出现偏离时，对偏离的观测值进行降权处理；异常情况下，利用ARMA模型预测当前历元的新息并对该历元进行幅值修复；然后，对当前异常历元的观测值进行修正；最后，将预测值与修正后的观测值重新进行卡尔曼滤波数据融合处理。该流程简单，思路清晰，为在城市复杂环境下的可靠性和连续性提供了积极的参考和借鉴意义。
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公开(公告)号：CN118519174B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411002395.9
申请日：2024-07-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明是一种面向高级接收机自主完好性监测的智能选星方法。包括以下步骤：首先，获取卫星发送的信号，以地面观测点处遮蔽角对各导航卫星进行筛选，提取接收机观测到的可见卫星。然后根据卫星几何构型和完好性支持信息参数，构建卫星选择模型，设置代价函数，通过数学拟合确定卫星选择模型中的权重参数，并且将ARAIM算法中的有效监测阈值EMT和垂直定位精度作为约束条件。利用河马智能优化算法，把每一个卫星组合看作一只河马，将卫星选择模型作为适应度函数，在解空间中对卫星组合进行迭代求解，寻找最佳卫星组合。最后，计算最佳卫星组合的ARAIM可用性。该方案能够降低ARAIM算法复杂度，并降低故障发生的概率。
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公开(公告)号：CN118519174A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202411002395.9
申请日：2024-07-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明是一种面向高级接收机自主完好性监测的智能选星方法。包括以下步骤：首先，获取卫星发送的信号，以地面观测点处遮蔽角对各导航卫星进行筛选，提取接收机观测到的可见卫星。然后根据卫星几何构型和完好性支持信息参数，构建卫星选择模型，设置代价函数，通过数学拟合确定卫星选择模型中的权重参数，并且将ARAIM算法中的有效监测阈值EMT和垂直定位精度作为约束条件。利用河马智能优化算法，把每一个卫星组合看作一只河马，将卫星选择模型作为适应度函数，在解空间中对卫星组合进行迭代求解，寻找最佳卫星组合。最后，计算最佳卫星组合的ARAIM可用性。该方案能够降低ARAIM算法复杂度，并降低故障发生的概率。
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公开(公告)号：CN118518095A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410996964.X
申请日：2024-07-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于观测量弹性调整的PDR/GNSS自主导航方法，在观测量和卡尔曼滤波的更新过程进行改进。首先，将GNSS的位置、估计步长和航向作为卡尔曼滤波的拓展观测量与PDR算法的推算结果进行有效融合，在此基础上，将IGG‑III型M估计分为三段检测区间并应用于卡尔曼滤波中：无故障时，不做处理；出现偏离时，对偏离的观测值进行降权处理；异常情况下，利用ARMA模型预测当前历元的新息并对该历元进行幅值修复；然后，对当前异常历元的观测值进行修正；最后，将预测值与修正后的观测值重新进行卡尔曼滤波数据融合处理。该流程简单，思路清晰，为在城市复杂环境下的可靠性和连续性提供了积极的参考和借鉴意义。
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