基于时域相关积累RAIM的多GNSS系统微小测量偏差检测与抑制方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41604016
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0402.卫星大地测量学
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2019-12-31

项目摘要

The position accuracy requirement of multi-constellation GNSS user is increasing, but many factors such as the multipath effect of diffuse reflection, the spoof, the channels’ mismatching, the residual error of correcting the pseudo-range and so on, cause the weak pseudo-range bias and decrease the receiver’s positioning precision. Based on single epoch “snapshot” processing, conventional receiver autonomous integrity monitoring (RAIM) ensure the receiver integrity by detecting and isolating the fault pseudo-range,however cannot ensure the receiver accuracy by detecting and suppressing weak pseudo-range bias . To solve this question, this project will try to present a new time coherent integration RAIM from the several epoch measurements’ processing. It raises the detection performance by augmenting the equivalent bias noise ratio. This project will establish the theoretical model of the new RAIM statistical performance, and optimize the configuration parameters including the coherent integration time by the objective function of detection performance. The project research results are expected to provide theoretical support for the multi-constellation GNSS user detecting and suppressing weak pseudo-range bias.
多GNSS系统兼容用户对伪距单点定位精度的要求越来越高,而漫反射多路径效应、转发干扰、通道一致性、伪距修正后残差等因素将导致观测量出现微小测量偏差,使导航接收机的定位精度下降。传统基于单历元观测量“快照”的接收机自主完好性监测(RAIM)方法可通过检测和识别伪距粗差来确保用户完好性,但无法有效检测和抑制微小伪距偏差以确保用户精度。针对上述问题,本项目将从时域多历元处理角度着手研究,探讨新的基于时域相关积累RAIM方法,通过提高等效偏差与噪声比以显著提升对微小偏差的检测性能。建立新时域相关积累RAIM方法统计性能的理论分析模型,以检测性能最优为目标函数,对相关积累时间等配置参数进行优化设计。本项目研究成果预期为多GNSS系统兼容应用中抑制微小伪距偏差以提高定位精度提供理论支撑。

结项摘要

针对传统基于单历元观测量“快照”的接收机自主完好性监测(RAIM)方法无法有效检测和抑制微小伪距偏差的问题,本项目提出了时域相关积累RAIM方法,通过短时间内积累多历元的奇偶矢量,增大了积累奇偶矢量的归一化等效伪距偏差以及积累检测量的非中心化参数,提高了微小偏差的检测性能。同时考虑到多历元处理时可能因视线矢量时变特性导致的检测性能损耗,尤其在星进星出时奇偶矢量维数发生变化、无法直接积累,又提出奇偶矢量与多卫星特征矢量相关后再进行多历元积累,使得积累检测量与卫星观测几何构型敏感性大大降低、而只保留与原始伪距偏差量的敏感性,从根本上解决了多系统兼容应用时因星进星出和视线矢量时变特性带来的性能损耗。. 本项目建立了时域相关积累RAIM方法统计性能的理论分析模型,以检测性能最优为目标函数、对相关积累时间等参数进行了优化设计,提出并验证了微小伪距偏差的检测、估计与抑制方法,在时域相关积累RAIM处理方法、统计性能理论分析模型、配置参数优化数学模型、微小伪距偏差检测识别抑制等方面取得了一系列成果,完成了预定的全部研究内容。此外,还对完好性在星间链路规划中的应用以及各类偏差形成机理等方面进行了扩展研究。本项目累计发表论文20余篇,其中SCI检索11篇、EI检索4篇,申请专利7项,获军队科技进步二等奖1项,已培养博士生4人、硕士生4人。本项目的研究成果丰富了完好性监测理论,创新了微小偏差处理方法,可以应用于各类多GNSS高精度定位终端。

项目成果

期刊论文数量(22)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(7)
Optimization design of inter-satellite link (ISL) assignment parameters in GNSS based on genetic algorithm
基于遗传算法的GNSS星间链路(ISL)分配参数优化设计
  • DOI:
    10.1016/j.asr.2016.12.027
  • 发表时间:
    2017-12
  • 期刊:
    Advances in Space Research
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Huang Jinhui;Su Yingxue;Liu Wenxiang;Wang Feixue
  • 通讯作者:
    Wang Feixue
GNSS天线相位中心偏差检测方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    微电子学与计算机
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    牟卫华;张国柱;黎辉辉;欧钢
  • 通讯作者:
    欧钢
Cascade optimization design of inter-satellite link enhanced with adaptability in future GNSS satellite networks
增强未来GNSS卫星网络适应性的星间链路级联优化设计
  • DOI:
    10.1007/s10291-018-0707-0
  • 发表时间:
    2018-02
  • 期刊:
    GPS Solutions
  • 影响因子:
    4.9
  • 作者:
    Huang Jinhui;Liu Wenxiang;Su Yingxue;Wang Feixue
  • 通讯作者:
    Wang Feixue
卫星导航信号捕获的一种高效相关算法
  • DOI:
    10.13442/j.gnss.1008-9268.2018.06.006
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    全球定位系统
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    戴志春;刘文祥;封欣;孙广富
  • 通讯作者:
    孙广富
Research Into a Recovery Method of GNSS Authorized Service Signal Component
GNSS授权服务信号分量恢复方法研究
  • DOI:
    10.1109/access.2018.2839679
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Xiao Wei;Liu Wenxiang;Mou Weihua;Yong Ling;Sun Guangfu
  • 通讯作者:
    Sun Guangfu

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其他文献

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  • DOI:
    10.13228/j.boyuan.issn0449-749x.20210434
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
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  • 作者:
    刘文祥;任磊
  • 通讯作者:
    任磊
长江中游地区双季稻安全生产日期的变化
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    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
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    --
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    青先国
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    --
  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    刘金梅
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    计算机技术与发展
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    --
  • 作者:
    刘金梅;舒远仲;张尚田;唐小敏;刘文祥
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    伍贻威;龚航;朱祥维;刘文祥;欧钢
  • 通讯作者:
    欧钢

其他文献

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相似海外基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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