本文選題：單星定位 + 網格化　； 參考：《電子科技大學》2017年碩士論文

【摘要】：目前,全球范圍內的導航定位產業(yè)快速發(fā)展,人們對導航定位服務的需求也愈來愈強烈。衛(wèi)星導航定位不僅局限于軍事領域,還在汽車導航、精密授時、氣象觀測、海洋救援、地理勘測、載人航天等各個領域有廣泛的應用,成為了國民經濟建設發(fā)展的重要戰(zhàn)略支撐。單星定位是衛(wèi)星導航定位系統(tǒng)中的重要組成部分,因其特有的優(yōu)點在很多領域都有其獨特的作用。目前,單星定位精度主要集中在1~10km,既不能作為一種輔助的民用導航定位手段,也不能在重大災難面前作為應急導航定位的補充。為此,本文首先介紹了常規(guī)導航定位系統(tǒng)的特點,分析了常規(guī)多星定位的定位算法和模型;其次,研究了單星導航定位的應用背景和發(fā)展趨勢,分析了單星導航定位與多星體制相比存在的優(yōu)點,建立了單星導航定位的系統(tǒng)模型;最后,仿真并分析了不同定位算法下的誤差來源和誤差傳播模型。并從以下兩個方面對單星快速導航定位算法的性能進行了優(yōu)化:1.提高解算速度。通過對地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System,GIS)的研究,構建了空天地一體化的網格化模型。設計了基于網格化的多普勒定位算法和基于網格化的偽距定位算法,仿真證明了算法的解算速度要優(yōu)于單純的多普勒/偽距定位定位算法。本文還設計了波束掃描定位算法,通過仿真證明其不僅提高了解算速度,還提高了解算的成功率。2.提高算法精度。波束掃描算法雖然提高了解算速度,但是其對衛(wèi)星位置和半功率角的依賴比較強烈。為此,本文還設計了基于波束掃描的邊緣概率加權算法,使波束信息在解算過程中發(fā)揮更加“平等”的作用。仿真證明新的算法既提高了算法的精度也提高了速度。針對全天候下的定位問題,本文設計了神經網絡與波束掃描的融合定位算法,通過神經網絡學習已有的波束信息,構造出一個預測模型,對定位結果進行預測輸出。本文提出的基于網格化的單星定位方法有效地改善了單星情況下的快速響應定位解算速度,能夠在復雜的電磁環(huán)境或惡劣氣候條件下使單星定位的誤差穩(wěn)定在1~5km范圍內,通過神經網絡的預測模型后,算法的精度能夠達到百米量級。
[Abstract]:At present, with the rapid development of navigation and positioning industry worldwide, the demand for navigation and positioning services is becoming more and more intense. Satellite navigation and positioning are not only limited to the military field, but also widely used in automotive navigation, precision timing, meteorological observation, ocean rescue, geographical survey, manned spaceflight, and so on. Has become an important strategic support for the development of national economic construction. Single satellite positioning is an important part of satellite navigation and positioning system. At present, the accuracy of single satellite positioning is mainly concentrated at 110km, which can not be used as an auxiliary means of civil navigation and positioning, nor can it be used as a supplement to emergency navigation and positioning in the face of major disasters. Therefore, this paper first introduces the characteristics of conventional navigation and positioning system, analyzes the localization algorithm and model of conventional multi-satellite positioning, and secondly, studies the application background and development trend of single-satellite navigation and positioning. This paper analyzes the advantages of single satellite navigation and positioning compared with multi-star system, and establishes the system model of single satellite navigation and positioning. Finally, the error sources and error propagation models under different positioning algorithms are simulated and analyzed. The performance of the single star fast navigation and location algorithm is optimized from the following two aspects: 1. Improve the speed of solution. Based on the research of Geographic Information system (GIS), a gridded model of the integration of space and earth is constructed. A grid-based Doppler location algorithm and a grid-based pseudo-range location algorithm are designed. The simulation results show that the algorithm is faster than the pure Doppler / pseudo-range location algorithm. This paper also designs a beam-scanning localization algorithm, which not only improves the speed of computing, but also improves the success rate of computing. Improve the accuracy of the algorithm. Although the beam-scanning algorithm improves the computational speed, it is strongly dependent on satellite position and half-power angle. Therefore, the edge probability weighting algorithm based on beam scanning is designed to make the beam information play a more equal role in the calculation process. Simulation results show that the new algorithm not only improves the accuracy of the algorithm, but also improves the speed. In order to solve the problem of all-weather localization, a fusion localization algorithm of neural network and beam scanning is designed in this paper. By learning the existing beam information from neural network, a prediction model is constructed and the location results are predicted and outputted. In this paper, the grid-based single satellite positioning method can effectively improve the solution speed of the fast response location in the single satellite case, and can stabilize the error of the single satellite positioning in the 1~5km range under the complex electromagnetic environment or the bad weather conditions. Through the prediction model of neural network, the accuracy of the algorithm can reach the order of 100 meters.
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN966

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本文編號：2104595