全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)时间传递技术以其低成本、高精度、广覆盖范围等特点, 广泛应用到高精度时频领域。传统卫星共视技术利用全球卫星导航时间比对标准(Common GNSS Generic Time Transfer Standard, CGGTTS)共视文件实现事后高精度时间传递, 很难实现实时时间传递。为满足数字换流站、电力物联网、移动通信等对实时、高精度时间传递的需求, 研究了基于北斗三号全球卫星导航定位系统(BDS-3)伪距观测数据的实时卫星共视技术, 开展了短基线和西安-三亚长基线北斗实时卫星共视时间传递实验来评估实时共视时间传递性能。实验结果表明北斗实时卫星共视时间传递精度优于1 ns, 可为时频系统、数字换流站等应用领域提供纳秒级时间同步和纳秒级时间溯源服务。

随着北斗三号（BDS-3）系统的完善与投入使用，本文基于BDS-3/GPS多频信噪比数据提出了两种全球导航卫星系统反射测量（GNSS-R）海面高度反演改进方法，即基于最高峰与次峰关系剔除粗差方法和最优频段改正方法。通过印度洋附近马约特岛的MAYG测站2020年年积日（DOY）333~337天连续5天观测数据验证该方法的有效性。结果表明，基于最高峰与次峰关系剔除粗差方法可以提高潮位反演精度，GPS频段总体提高了9.16%，BDS频段总体提高了17.34%，但是会导致反演结果数量降低。而最优频段改正方法可以在增加反演结果数量的同时提高精度，被改正的GPS S1C、S2W频段反演精度总体分别提高了26.54%、22.89%，BDS S1X、S2I、S6I 和S7I 5天的潮位反演RMSE分别降低了61.36%、34.23%、47.68%和55.38%，并且精度提高程度较前者更高。

传统的卫星导航信号频域抗干扰技术在接收信号的频域将干扰信号的谱线进行抑制从而达到抗干扰的目的，但在抑制干扰的同时抑制了部分信号，造成信号能量的损失。提出一种利用卫星导航信号频谱对称性的频域抗干扰算法，该方法利用卫星导航信号在频谱上的冗余性，在进行干扰谱线抑制的过程中利用与之对称未被干扰的谱线进行恢复，即可得到完整的信号频谱。分析北斗 B3频点民码仿真数据表明：当干扰信号的频谱出现在中心频点的一侧时，该方法对干扰信号的带宽不敏感，即使干扰信号的频谱占到了信号频谱的一半，其输出信号的能量仍能保持稳定；与传统的方法相比，在进行干扰谱线抑制的过程中减小了信号能量的损失。仿真实验表明，在典型场景下，提出的方法与传统的置零法相比，载噪比提升约 1 dB。

为了提高旋转全球卫星导航系统(GNSS)短基线双天线/微惯性测量单元(MIMU)组合系统的定向精度，该文构建了其紧组合系统。紧组合算法将GNSS的伪距、伪距率和载波相位作为旋转GNSS双天线/MIMU组合系统的观测量，用扩展卡尔曼滤波进行估计，估计得到的状态量对系统进行闭环反馈，最后得到组合系统的定向结果。对旋转GNSS双天线/MIMU组合导航系统的船载试验数据进行了紧组合离线解算，结果表明，当GNSS基线为0.3 m时，组合系统的航向误差小于1°，俯仰角和横滚角误差小于0.1°。

为充分考虑历史信息对未来导航结果的影响，并充分利用更深层次的组合导航信息进行信息融合，提出了一种基于图优化的INS/GNSS深组合导航方法。通过将量测信息和状态传播作为约束信息，在时间域上构建优化代价函数，利用列文伯格-马夸尔特法求解状态的最优估计。通过INS/GPS深组合导航系统仿真实验对该方法进行了评估和分析，仿真实验结果表明，所提算法与常规卡尔曼滤波方法相比，三轴方向的位置误差均值分别减少了38.5%，21.0%和30.9%,速度误差均值分别减少了31.4%，52.8%和57.3%，所提算法能有效提高定位精度。

矢量跟踪技术是卫星导航接收机最有前景的信号跟踪技术之一,在传统的导航接收机中,通常先由锁相环完成载波跟踪,再采用最小二乘法或者卡尔曼滤波器完成导航信息估计。矢量跟踪接收机采用一个统一的卡尔曼滤波器完成信号的跟踪和导航信息估计,具有更好的信号跟踪能力。为了进一步提升矢量跟踪接收机的导航精度,提出一种基于图优化的矢量跟踪接收机方法,该方法采用图优化代替卡尔曼滤波器。与卡尔曼滤波器相比,图优化将矢量接收机滤波器的状态方程和量测方程作为约束信息,通过列文伯格-马夸尔特法求取约束方程的最优解来获得导航信息的最优估计。实际场景实验表明,三维位置误差的标准差分别减小了40.5%,50.9%和41.7%,平均值分别减小了43.0%,54.9%和34.7%。

卫星导航系统已经成为最常用的导航和定位手段, 地面车辆、智能手机等都依靠卫星导航接收机提供高精度导航和定位信息。然而在城市复杂环境下, 卫星导航信号常常被环境遮挡, 接收机接收不到足够数量的卫星信号, 导致接收机定位误差变大或者不能输出导航信息。矢量跟踪接收机采用卡尔曼滤波估计导航定位信息, 能够在少星环境下提供一定精度的定位信息, 但是误差随着时间发散。为了提高矢量跟踪接收机在少星环境下的性能, 提出高度信息辅助矢量跟踪接收机方法, 给出了高度信息辅助下矢量接收机导航信息估计模型。实际场景实验表明, 在2 min的实验时间中, 采用高度信息辅助, 定位精度有了明显的提升。

针对无人机在动平台起降时对导航系统提出的导航精度高, 解算无人机与动平台降落点的相对定位精度高, 体积小及质量小等要求, 该文基于捷联惯性导航(SINS)、北斗动动载波相位差分(RTK)技术及采用卡尔曼滤波多源导航信息融合技术, 研制了动平台起降无人机导航系统。试验结果表明, 系统地理系导航精度: 航向≤0.2°(1σ(σ为方差)), 姿态≤0.15°(1σ), 水平定位≤0.4 m(1σ), 高度≤0.8 m(1σ); 动态下导航系统与移动基准站相对精度: 水平定位≤0.05 m(1σ), 高度≤0.1 m(1σ)。飞行试验表明, 导航系统满足无人机在动平台起降对导航精度的要求。

全球卫星导航系统整周模糊度去相关算法的性能直接影响到整周模糊度的解算精度和效率。针对整周模糊度去相关算法的性能问题, 提出了对协方差矩阵的对角线元素先实施升序排列, 后对变换矩阵的对角线元素进行降序排列的方法,进而改进了现有算法的终止条件, 提高了去相关解算效果和模糊度搜索效率。数值仿真实验表明, 与文献中基于对角线升序排列的去相关算法和迭代算法比较,所提改进算法的去相关性能在高维空间具有明显优势, 适用于多星导航系统的整周模糊度求解。

卫星导航系统提供全球、高精度、实时定位信息, 深刻改变了人们的生活。然而针对卫星导航系统的欺骗干扰技术严重危害了卫星导航系统的安全, 研究卫星导航系统的抗欺骗干扰技术迫在眉睫。提出了一种基于SVD的多接收机联合欺骗干扰检测算法, 利用多接收机的位置向量构建欺骗干扰检测矩阵, 利用SVD对检测矩阵进行分解, 检测矩阵可以分成3个矩阵相乘的形式, 其中中间一个矩阵是对角矩阵, 除了对角线上的值之外, 其他值都为零。通过此对角矩阵的奇异值来判断是否存在欺骗干扰,并采用地心地固体坐标系下的位置信息构建检测矩阵。实验表明: 存在欺骗干扰时, 奇异值平方的累加和的80%都集中在前3个奇异值; 无欺骗干扰时, 奇异值分散均匀。利用这种差异可以准确地检测出是否存在欺骗干扰。