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本文提出了一种新型的目标位置测量方法——规范位置测量，通过获取目标所有表面点的三维坐标，实现对目标空间结构和占用信息的全面描述。相比传统点定位，该方法具备目标实体化、位置结构化和场景关联等优势，结合北斗高精度定位、YOLACT实例分割、RGB-D深度感知与PnP姿态估计等技术，构建了完整的机器测量方案。文章探讨了其在智慧城市、无人精密操作和反向控制等领域的应用前景，并展望了技术融合、应用拓展和标准体系建设的未来方向。

本文分析了全球导航卫星系统（GNSS）在授时过程中面临的问题，包括系统自身异常和外部干扰欺骗，并探讨了提升授时弹性的关键技术与解决方案。文章介绍了美国、欧洲及中国在弹性授时系统建设方面的进展，重点剖析了高精度原子钟、时间同步、干扰检测与识别等核心技术，提出了GNSS与其他授时系统互补的集成化发展路径。最后展望了未来授时系统向更高精度、更强弹性、更广应用的发展趋势，为构建安全可靠的国家授时体系提供参考。

本文探讨了脉冲星位置参数估计与GNSS授时弹性的关键技术与应用。在脉冲星导航方面，通过建立计时模型并利用最小二乘法将非线性问题线性化，有效降低了计算量并提升了赤经、赤纬的估计精度；实验表明计时残差精度显著影响位置估计结果，且行星历书差异也会引入微小误差。在GNSS授时方面，分析了信号易受干扰的问题，提出增强抗干扰能力、融合多元授时手段及建立弹性评估体系等策略，以提升授时系统的可靠性与弹性。最后，文章展望了二者在航天器自主导航、深空探测、通信与电力系统中的综合应用前景，强调其对国家关键基础设施的重要支撑作用。

本文研究了月球空间站建设中的高精度定位方法与脉冲星位置参数估计技术。针对传统VLBI和惯性导航在月球应用中的局限，提出基于BOC与单载波模式的测距测角联合定位方案，设计了月球站场景与链路结构，并采用外推算法提升多目标干涉仪测角精度。同时，为提高X射线脉冲星导航（XPNAV）精度，建立了脉冲星赤经赤纬误差估计模型，利用最小二乘法实现高精度参数估计，仿真显示在DE430历书下可达0.03 mas精度。文章进一步分析了两种技术在深空探测中的关联性、重要性及未来发展趋势，最后通过流程图与对比表格总结关键技术，展望其

本文研究了脉冲星时标在PNT系统中的应用及其时间稳定性，分析了基于IPTA、NICER和FAST模拟数据的地基与天基脉冲星时性能，重点评估了PSR J1939+2134和PSR J1824-2452A的时间稳定性，并探讨了红噪声等因素的影响。同时，针对月球探测任务的高精度定位需求，提出了一种结合BOC调制双单向测距与L型干涉仪角度测量的定位方法，能够有效提升月球表面的导航定位精度。研究为深空授时与月球空间定位提供了技术支撑和发展方向。

本文介绍了改进的无线定位算法与基于空间/地面的脉冲星时标研究进展。提出的无线定位算法采用编码器-解码器框架和LSTM网络，融合指纹与指纹空间梯度信息，在相同和不同设备场景下均表现出优于传统方法的定位精度和鲁棒性，RMS误差最低降至3.57米，单次预测仅需0.01秒。同时，脉冲星时标研究利用IPTA、NICER和FAST数据，展示了毫秒脉冲星在高稳定性时间基准构建中的潜力，年稳定性可达2.55×10⁻¹⁵。文章进一步探讨了该算法在室内导航、物流仓储等领域的应用前景，以及脉冲星时标在深空导航与时间溯源中的意义，

本文介绍了车辆惯导系统的初始安装角估计方法与基于LSTM网络的无线定位算法。前者通过简化误差模型，在短时静止与直线行驶条件下实现高精度、快速的安装角估计，俯仰角误差小于2°，航向角误差控制在0.5°以内，适用于多种车辆平台。后者提出一种融合指纹与指纹空间梯度的编码器-解码器框架，利用LSTM网络提取序列特征，有效缓解RSS随时间波动和设备异质性带来的定位偏差，提升室内定位精度与稳定性。两种技术分别在车辆导航与复杂环境定位中展现出重要应用价值，未来可在智能交通、物流配送等领域实现融合应用，推动高精度定位技术的

本文研究了多源信号感知与车辆MEMS-INS/GNSS组合导航系统中初始安装角估计方法。在信号感知方面，通过Simulink生成Wi-Fi、蓝牙和ZigBee信号，结合短时傅里叶变换、OpenCV图像预处理和SVM分类，实现了90%以上的信号识别率。在导航系统方面，提出基于ZUPT和位移信息的两步安装角估计方法，有效解决了MEMS-IMU实际安装偏差问题。文章总结了两种方法的优势与应用前景，并指出了算法改进、参数优化、误差补偿和实时性提升等未来方向，为相关技术发展提供了参考。

本文探讨了多源信号感知与导航定位领域的两项关键技术：基于因子图的GNSS/INS紧密耦合集成导航新算法，以及基于时频图像特征分析的ISM频段多源信号感知方法。前者通过动态调整测量协方差矩阵和INS预积分，在复杂环境下实现高精度、低计算量的导航输出；后者利用短时傅里叶变换和SVM分类，提升了2.4G ISM频段信号识别的灵活性与设备资源利用率。文章分析了两种技术的优势、实际应用场景及未来发展趋势，并指出其在自动驾驶、无人机、室内定位和物联网等领域具有广阔应用前景。

本文提出了一种基于因子图的紧耦合GNSS/INS组合导航新算法，通过构建由GNSS接收机内部参数（码锁定、载波相位锁定和导航消息正确性）生成的联合权重矩阵，实时调整伪距和伪距率的测量噪声协方差，提升系统在复杂环境下的鲁棒性。结合简化的因子图模型与iSAM2优化算法，该方法能有效应对GNSS信号短时失锁、异常值及时间不同步等问题，并利用历史信息实现全局最优状态估计。仿真结果表明，相比卡尔曼滤波和经典因子图方法，该算法在定位与速度精度上均有显著提升，尤其在卫星遮挡严重的场景中表现出更强的稳定性和准确性。该方法无

本文探讨了两种室内定位技术的改进方法。首先，提出一种基于GRU的WiFi RSSI房间切换分类器，结合时间序列特征提升地图匹配精度，实验表明在合理设置时间戳数量（k5~7）时优于传统HMM算法。其次，针对室内移动通信网络，构建混合TDOA/TOA定位模型并推导其DOP表达式，仿真结果显示在信号覆盖边缘区域，当TOA误差不大于TDOA误差过多时，混合定位具有更低的DOP和更高的定位潜力；而在中心区域，TDOA-only更具优势。研究为不同场景下的定位方法选择提供了理论依据和技术支持。

本文提出了一种基于WiFi-RSSI和门控循环单元（GRU）的室内房间切换分类器，并将其用于优化隐马尔可夫模型（HMM）的地图匹配算法。通过利用GRU对WiFi信号时间序列的特征提取能力，有效提升了传统HMM在复杂室内环境下的地图匹配精度与稳定性。实验结果表明，该方法在多条路径上显著提高了匹配准确率，尤其在传统算法表现较差的路径上提升明显。结合数据预处理、神经网络训练与HMM优化，本算法为商场导航、医院导诊和仓库管理等应用场景提供了更可靠的室内定位解决方案。

本文探讨了高动态环境下基于分数阶傅里叶变换（FRFT）的扩频信号捕获方法，以及在UWB室内定位中应用胶囊网络（CapsNet）进行LOS/NLOS识别的技术。FRFT方法有效提升了接收机灵敏度并缩短了捕获时间，适用于卫星间链路等高动态场景；CapsNet通过向量胶囊和动态路由机制，在不同场景下展现出优异的泛化能力和鲁棒性，显著提高了NLOS识别的召回率。实验结果表明，相比传统机器学习方法，CapsNet在多种环境下的性能更优，具有广泛的应用前景。未来研究可聚焦算法优化与多技术融合，进一步提升系统性能。

本文深入解析了两种高效鲁棒的定位技术：室内磁场匹配定位解决方案和基于分数阶傅里叶变换的卫星间链路信号快速捕获技术。前者利用行人运动特征与磁场指纹结合，实现高精度、低偏差的室内定位，适用于商场、仓库等场景；后者针对高动态环境下卫星信号捕获难题，提出基于FRFT的快速捕获方法，有效补偿多普勒频移及其变化率，提升捕获概率与实时性。文章还对比了技术优势、分析应用场景，并展望了未来融合AI、小型化、广域应用的发展趋势。

本文提出了一种基于消费级惯性测量单元（IMUs）的高效稳健室内磁场匹配定位（MFMP）方案，并结合行人协作纯惯性SLAM技术，实现高精度、长时间稳定的室内定位。MFMP方案利用P-POS系统生成高精度三维网格磁场地图，在线定位阶段通过构建磁场剖面（MFP）并采用差分MFP消除磁力计偏差，提升定位稳定性与区分度。同时，行人协作纯惯性SLAM仅依赖惯性信息完成环境建图与误差校正，在20分钟测试中最大定位误差不超过6米。实验结果表明，该方法具备良好的多设备兼容性、抗偏差能力和定位精度，适用于商场、工厂、安防等复杂

本文探讨了视觉导航系统的脆弱性问题及其缓解方法，并提出了一种基于惯性信息的协同惯性-仅SLAM技术，用于解决室内行人导航中的累积误差难题。通过单人与多人编队的惯性SLAM框架，结合Rao-Blackwellized粒子滤波与静态二进制贝叶斯地图更新，实现了高精度的室内地图构建与定位。实验结果表明，该方法能有效抑制纯惯性系统误差积累，提升定位稳定性，适用于无外部传感器辅助的复杂室内环境。

本文探讨了北斗激光链路分配方案与视觉导航系统脆弱性两大技术方向。在卫星网络方面，提出基于网络吞吐量优化的激光链路分配策略，通过提升MEO卫星利用率和激光连接能力，显著提高LEO数据接入量，同时指出IGSO-MEO及MEO-地面站传输速率是当前瓶颈，并建议未来优化激光端口性能并考虑阳光干扰。在视觉导航方面，系统分析了VN在场景、光学环境和相机层面的脆弱性因素，提出了基于特征数量、重复纹理和图像质量的实时检测机制，以及结合目标检测与残差一致性检查的缓解技术，实验验证了其在减少错误匹配、非静态物体干扰和深度误差方

本文针对北斗三号卫星导航系统中星间与星地链路吞吐量不匹配导致的数据落地困难问题，提出了一种基于网络吞吐量优化的北斗激光链路分配方案。通过构建MEO、IGSO与LEO混合星座下的星间骨干网络，采用‘最长可见性’原则和改进的最小跳数Dijkstra算法进行链路分配，兼顾高速通信、高精度测量与资源利用率。方案有效提升了网络吞吐量，实现了负载均衡，降低了链路构建开销。仿真结果表明，在不同场景下网络均能稳定高效运行，为下一代北斗系统的空间网络设计提供了可行的技术路径和发展方向。

本文研究了基于GA-BP神经网络的Loran-C信号ASF校正方法，并建立了地球卫星在地球中心固定系统（ECF）中轨道传播时惯性力的精确数学模型。通过网格化编码与神经网络权重映射构建ASF校正数据库，实现了对传播延迟的有效预测；同时，在ECF系统中全面建模科里奥利力、离心力和欧拉力，结合数值测试验证了模型在4小时内可保持毫米级精度。研究表明，忽略地球旋转的高阶时间导数项将导致显著误差积累，因此精确建模EOP的速率与加速度对高精度导航至关重要。研究成果为提升卫星导航系统的精度与自主性提供了理论支持和技术路径。

本文研究了导航基站部署位置算法与基于GA-BP神经网络的Loran-C ASF校正方法。通过模拟分析两种部署场景，验证了算法在优化GDOP、提升定位精度方面的有效性。提出的GA-BP模型结合气象与地理数据，实现了对Loran-C信号传播延迟的高精度校正，误差小于100 ns。文章还探讨了方法的优势、应用前景及未来发展方向，为导航系统性能提升提供了可靠的技术路径。

本文分析了巨型星座的管控与调度模式，对比了独立模式和资源共享模式在资源利用、任务协调及系统适应性方面的优劣，指出资源共享模式在卫星数量增长后具有显著优势。同时，研究了区域导航基站的部署算法，提出基于可部署区域迭代划分的方法，可快速获得几何分布优化的基站位置，提升定位精度。结合仿真结果与案例分析，给出了不同阶段的应用建议，并展望了未来巨型星座智能化管控与区域导航多技术融合的发展趋势。

本文研究了SINS/5G集成导航与巨型星座管理相关技术。在SINS/5G导航方面，对比了EKF与InEKF算法的性能，结果显示InEKF在大失准角下具有更高的定位精度和更快的收敛速度。在巨型星座管理方面，分析了传统独立控制模式的局限性，提出了一种资源共享管理和控制模式，通过资源管理中心实现多波束资源的高效调度与共享。仿真实验表明，该模式在任务支持能力和资源利用率方面均优于独立控制模式。未来将聚焦真实场景下的5G定位优化与星座应急控制机制的完善。

本文研究了集中式自主轨道确定（AOD）策略与基于不变扩展卡尔曼滤波（InEKF）的5G/SINS组合导航系统。集中式AOD策略可同时处理多星间测量数据，具备良好的收敛性，但受参考卫星初始升交点赤经（RAAN）误差影响较大，需谨慎选择参考卫星以确保轨道几何约束。在5G/SINS组合导航方面，传统EKF在大初始误差下收敛性差，而InEKF通过在矩阵李群空间中定义状态误差，实现了更优的收敛性和鲁棒性。实验结果表明，在不同SINS精度和初始误差条件下，InEKF均优于EKF，尤其在大失准角情况下优势显著。未来工作将

本文研究了惯性/星光折射集成导航的误差在线校准方法与集中式自主轨道确定（AOD）策略。通过数值模拟，验证了在线校准能有效降低定位与速度误差，提升导航精度。针对AOD，提出主次参考卫星机制以应对星座连接变化，并分析了不同参考卫星组合及初始误差对滤波性能的影响。结果表明，参考卫星的初始RAAN误差是主要误差源，且轨道几何结构显著影响估计精度。研究为卫星系统自主运行提供了关键技术支撑与应用建议。

本文研究了空间导航系统的两项关键技术：接入节点选择策略和惯性/星光折射组合导航系统误差在线校准方法。通过模拟不同接入节点组合的覆盖性能，确定组合1和组合5可满足低轨道航天器的数据中继需求，提出利用中轨道导航卫星构建高效天基骨干网络。针对组合导航系统中因观测受限导致的误差校准难题，建立了包含初始对准误差、星传感器安装误差等的系统模型，提出基于INS位置与星点信息构建观测方程的方法，并采用最小二乘法实现误差参数的在线估计。仿真结果表明，该方法能有效降低平台失准角和安装误差，显著提升导航精度。研究为空间导航系统的

本文研究基于导航卫星的天基中继网络接入节点选择策略，以北斗MEO卫星星座为例，分析了不同接入方案对网络性能的影响。通过理论推导和仿真验证，比较了全接入（方案A）与部分接入（方案B）在排队延迟和地表覆盖方面的表现。结果表明，减少接入节点可有效降低网络排队延迟、提升稳定性，但会牺牲一定覆盖范围。研究为未来天基骨干网络设计提供了接入策略的权衡依据。

本文提出了一种基于2D激光雷达扫描与子地图匹配的实时机器人定位方法，旨在解决复杂室内环境中动态物体干扰和高精度实时定位的挑战。通过使用Cartographer算法进行建图，并采用扫描到子地图的匹配策略，有效减少了误差积累和动态物体的影响。实验在仿真和真实环境中进行，结果表明该方法使用低成本Rplidar即可实现厘米级定位精度，具备良好的成本效益和应用前景，适用于物流仓储、智能家居和室内服务机器人等场景。

本文探讨了卫星推进器控制分配在综合姿态-轨道控制系统中的应用，提出基于四个推进器的矢量近似分配算法，有效提升控制精度与燃料效率，并通过仿真与在轨验证证明其可行性；同时研究了基于2D激光雷达扫描与子地图匹配的机器人实时定位技术，相比传统扫描-扫描方法显著降低定位漂移，提高精度和对动态环境的鲁棒性。两种技术分别在航天控制与室内机器人领域展现出重要应用价值与发展前景。

本文提出了一种基于深度学习的可见光与热成像融合SLAM算法DVT-SLAM，旨在解决低光照条件下传统视觉SLAM性能下降的问题。通过设计DVT-GAN网络，利用对比学习和互信息损失函数，将红外图像转化为高质量的伪可见光图像，显著提升了图像特征点数量和匹配能力。实验基于Brno Urban Dataset进行，结果表明DVT-SLAM在夜间场景中相比传统方法大幅降低了绝对轨迹误差（ATE），平均RMSE降低约50%，验证了其在自动驾驶、无人机导航和室内机器人等复杂环境中的高精度定位潜力。

本文提出了一种基于协方差传播的去中心化协作定位算法，旨在提升多无人平台系统在无中心处理节点情况下的定位精度与系统可靠性。通过推导状态向量与协方差的递归规律，建立平台间误差相关性的传递模型，并设计包含状态链滤波器和协作定位滤波器的双滤波架构。系统利用测距信息与广播的状态数据进行去中心化融合，在无需融合中心的前提下实现了与集中式算法相当的定位精度。仿真实验表明，该方法相较传统航位推算显著降低了定位误差（最多75%）和航向角误差（最多54%），且协方差传递机制有效抑制了过度校正问题，随协作次数增加精度持续提升，具

本研究基于MATLAB分类学习工具箱，采用决策树算法对城市峡谷环境下的GNSS多径干扰进行分类检测。利用Rinex文件中的载噪比、伪距-多普勒残差、伪距残差、仰角和方位角五个特征构建模型，并通过伪距定位法与伪距校正法对GPS L1、GAL E1和E5b频段数据进行标注。实验结果显示，GAL E1和E5b频段模型准确率分别达到80.3%和80.7%，其中仰角和方位角对分类贡献显著。研究还分析了E5b频段多径误差偏高的可能原因，并提出了结合3D城市模型、改进定位算法、引入视觉信号及应用卷积神经网络等未来优化方向

本文探讨了数字轨道地图（DTM）辅助多传感器融合在复杂轨道区段列车占用识别中的应用，提出了一种结合GNSS、惯性导航系统（INS）和DTM的耦合方法，通过递归贝叶斯估计与最大后验概率原则提升定位精度与轨道占用识别可靠性。同时，研究了基于机器学习的GNSS多径检测方法，利用Rinex数据集对城市动态环境下的多径误差进行分类与分析。实验结果表明，该融合方法显著提高了识别置信度与准确性，为复杂铁路环境下的列车定位提供了有效解决方案。未来可进一步优化紧密耦合算法与多径抑制技术。

本文研究了基于行为方法的无人机群避撞问题，提出结合DVO（检测速度障碍）和PF（势场力）算法的避撞机制，并设计了避撞协调机制以优化聚集、分离、速度一致与避撞行为之间的冲突。通过仿真实验对比PF与DVO算法性能，结果显示DVO算法在避撞轨迹更短、应对多机场景能力更强，但计算复杂度较高；而PF算法输出更平滑但易使个体陷入困境。进一步分析了机群规模、力阈值和安全距离对避撞效果的影响，强调避撞空间的重要性。未来将聚焦自适应力阈值函数设计、降低DVO算法计算复杂度及优化障碍物交互数量，以提升无人机群避撞的效率与实用性

本文研究了高动态和弱信号环境下GPS信号的捕获问题以及BD-3系统中Ka星间链路伪距延迟的精确测量方法。针对GPS信号捕获，提出了SINS辅助的DBZP方法，利用惯性导航信息提升捕获灵敏度与速度；对于Ka星间链路伪距延迟测量，提出基于相位谱积分（PSI）的数值计算方法，有效克服传统群延迟测量在色散环境下的不足，显著提高测距精度。文章还对比了两种方法的特性，探讨了其综合应用潜力，并展望了多传感器融合、自适应算法优化及校准技术改进等未来发展方向，为航天高精度导航与测量提供了有力支持。

本文提出了一种基于SINS辅助的高动态弱GPS信号DBZP捕获方法，通过引入捷联惯性导航系统（SINS）提供的速度、位置和加速度信息，有效减小了多普勒搜索范围，提高了信号捕获的速度与灵敏度。该方法结合卫星星历与SINS数据，精确估计多普勒频移和数据位边缘，并采用基于能量的导航位估计技术，在长相干积分条件下消除数据位跳变影响，显著增强了弱信号环境下的捕获能力。仿真结果表明，相比无辅助方法，该方案在检测概率上提升6 dB，捕获速度提高9倍，尤其适用于高地球轨道卫星、导弹等高动态弱信号场景。文章还分析了关键技术挑

本文研究了北斗三号系统下的实时精密单点定位（PPP）性能及自主导航消息系统偏差问题。通过分析PPP-B2b增强服务在静态与动态模式下的定位精度与收敛时间，验证了其厘米级至分米级的高精度定位能力。同时，深入探讨了自主导航中历书与时钟的系统偏差来源，指出信道收发延迟校正误差是主要误差源，并提出基于星间观测值历元归算与最小二乘法的校正方法。实验表明，该方法显著降低了历书和时钟的系统偏差，提升了导航消息精度。研究成果为北斗系统的高精度应用与自主运行能力提供了重要支撑。

本文深入解析了基于贝叶斯统计理论的卫星故障在线识别算法和基于BDS-3 PPP-B2b增强信息的实时精密单点定位技术。贝叶斯算法通过后验概率计算，实现了对多颗卫星同时故障的高精度、高灵敏度识别，且计算效率高；实验表明其在小偏差下识别率优于传统RANCO方法。BDS-3 PPP-B2b技术利用SSR产品进行星历恢复，显著提升了轨道和钟差精度，实现实时静态定位精度优于5cm、动态定位精度达10cm级，收敛时间短。文章还探讨了两种技术的优势、挑战及未来发展方向，展示了其在智能交通、物联网、航空航天等领域的广泛应用

本文研究了卫星系统中的两项关键技术：单站多卫星MIMO上行链路系统的能效优化与全球导航卫星系统（GNSS）中同时故障两颗卫星的识别。提出了SM-EEOA算法，通过动态功率分配显著提升系统能效，并在不同信噪比、卫星数量和数据速率下验证了其优越性能。针对GNSS多星故障的屏蔽问题，提出解屏蔽贝叶斯RAIM算法，利用后验概率差异实现高精度故障识别。文章分析了两种算法的优势与挑战，结合实际应用场景，探讨了与人工智能、大数据等技术融合的未来发展方向，为卫星通信与导航系统的可靠性与效率提升提供了重要参考。

本文研究了卫星通信系统中的两种关键算法：基于分布式CSI的RB-WMMSE预编码算法和单站多卫星MIMO上行链路系统的能效优化算法（SM-EEOA）。RB-WMMSE算法通过考虑信道状态信息的不确定性，提升了系统在多站多卫星环境下的鲁棒性和传输稳定性，适用于军事通信等高可靠性需求场景；SM-EEOA算法则通过最优功率分配，在保障系统容量的同时显著提高能源效率，适合低轨卫星等能源受限环境。文章分析了两种算法的优势、应用场景及未来研究方向，为提升卫星通信系统的性能与能效提供了重要技术路径。

本文探讨了伪卫星实现方法与多站多卫星MIMO上行链路系统的协同预编码技术。伪卫星系统通过铯钟参考、时间同步和授时单元实现高精度时钟同步，结合自研信号发生器完成北斗和GPS兼容的伪卫星信号生成，实测平均定位误差小于5米。针对多站多卫星通信中干扰严重、速率受限的问题，提出基于RB-WMMSE的协同预编码算法，利用信道状态信息优化总速率，将多径干扰转化为分集增益，显著提升系统可靠性与传输效率。两项技术在定位与通信领域具有重要应用前景。