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灰色粒子群自适应卫星钟差预报方法被引量：7: 2018年; 高精度卫星钟差预报是当前接收机实时精密单点定位技术(Real-time precise point positioning,RT-PPP)亟需解决的关键技术难题之一.为找到一种基于小样本钟差序列的快速高精度卫星钟差预报方法,在分析常规GM(1,1)灰色模型(grey model)缺点的基础上对其进行了改进,提出了PGM(1,1)模型(particle swarm optimization-grey model)及其算法.该模型利用最新量测值进行初始化,然后通过引入遗忘因子的最小二乘法对新旧信息进行加权处理;再引入优化因子对模型系数进行调节,以归一化的平均相对误差作为精度检验标准,采用粒子群算法对其自适应寻优.最后选取了5颗钟差变化典型的GPS(global positioning system)卫星原子钟进行1 d内的精密钟差预报实验.结果表明,相对于常规GM(1,1)灰色模型和常规二次项拟合模型,所提出的模型及其算法预报精度有显著提升,其平均预报残差达到了亚纳秒级,且所需训练样本小.因此,该预报模型可以应用于卫星钟差快速精准预报.; 李源战兴群梅浩刘宝玉; 关键词：卫星钟差预报遗忘因子自适应

GNSS脆弱性评估与集成测试技术研究: 全球卫星导航系统(GNSS)能够为用户提供全球、全天候的定位、导航及授时服务,在军事、经济、生活等方面有广泛的应用。但是,存在系统故障、电离层异常、电磁干扰等因素,它们影响GNSS的服务性能,甚至给用户带来巨大风险。这些...; 梅浩; 关键词：GNSS 脆弱性车载民航; 文献传递

基于GPS的交通应用脆弱性检测系统及其方法: 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...; 战兴群梅浩荆帅刘宝玉刘金玉李源; 文献传递

灰色粒子群卫星钟差自适应预测方法及系统: 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...; 战兴群李源刘宝玉张禛君梅浩朱兵; 文献传递

基于UAV的ARAIM测试技术研究被引量：2: 2018年; 为了提升GNSS在航空应用中的服务性能,目前国内外进行了多项关于高级接收机自主完好性监测(ARAIM)算法的研究,这些研究主要基于算法仿真,但相对缺乏基于实际场景和实际测量数据的测试性研究。研究基于无人机(UAV)的ARAIM测试技术,以测试在实际场景下ARAIM的可用性,同时验证ARAIM仿真算法的正确性。根据ARAIM的理论研究成果,改写机载端ARAIM用户算法;搭建8旋翼无人机ARAIM测试硬件平台并进行了典型场景测试;分析测试数据并说明测试中ARAIM的可用性情况。结果表明搭建的基于UAV的ARAIM测试平台可以完成测试任务,飞行测试验证了BDS+GPS ARAIM的机载可用性。; 王士壮战兴群张欣梅浩; 关键词：北斗 GPS UAV 飞行测试

基于GPS的交通应用脆弱性检测系统及其方法: 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...; 战兴群梅浩荆帅刘宝玉刘金玉李源

城市道路GNSS脆弱性评估技术被引量：4: 2017年; 全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)在交通领域应用广泛,其服务性能的可靠性受到交通用户日益增长的关注.但是,由于系统故障、电离层闪烁、多路径效应、电磁干扰等脆弱性因素的存在,GNSS存在固有脆弱性,它影响GNSS的服务性能,甚至给用户带来巨大风险.当GNSS服务性能受到脆弱性因素干扰时,评估GNSS脆弱性,并且为用户提供及时的脆弱性告警,可以有效降低脆弱性因素对用户服务性能的影响.为评估不同城市道路环境下的GNSS脆弱性,在现有GNSS脆弱性评估算法的基础上,针对城市道路环境的特点,提出了相应的GNSS交通应用脆弱性评估指标;并采用基于信息熵权的数据融合算法,计算导航场景距正负理想场景的距离,实现了多个导航场景的脆弱性评估.路测实验表明,隧道、城市峡谷、林荫道和开阔路段的脆弱性依次降低,该方法所选取的脆弱性评估指标和采用的脆弱性评估算法可满足城市道路GNSS脆弱性评估需求.; 梅浩战兴群李源刘宝玉; 关键词：GNSS 城市道路脆弱性熵权

灰色粒子群卫星钟差自适应预测方法及系统: 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...; 战兴群李源刘宝玉张禛君梅浩朱兵; 文献传递

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梅浩