行业领域:导航定位

需求背景:

纯INS在GNSS失效后,其误差会随时间迅速累积(漂移),短时间内就会变得不可用,无法独立支撑长时间飞行。视觉/激光SLAM:在特征点稀疏的环境(如水面、沙漠、夜间)、恶劣天气(雨、雪、雾)或高速飞行时,其性能和可靠性会显著下降。无线电导航:传统的陆基无线电导航台(如VOR/DME)覆盖范围有限,且在低空区域信号容易被遮挡,不适用于大规模低空网络。

需求描述:

1.高完整性GNSS接收机技术:开发具备高级信号完好性监测能力的GNSS芯片/模块。不仅要输出PVT(位置、速度、时间)解,还要实时输出信号质量指标(信噪比、多路径误差、一致性检验等)。

2.多源传感器一致性检验技术:建立GNSS与IMU、视觉传感器、气压计、磁力计等数据之间的动态一致性检验模型。

3.基于AI的异常检测技术:利用机器学习模型,对历史及实时的多维度导航数据(信号特征、IMU数据、飞行状态)进行学习,识别出人为难以定义的、微弱的异常模式。

可提供的助力:

1.通过多节点协同感知与大数据融合处理技术,构建时空安全智能态势感知平台,实现对隐蔽性时空干扰的感知识别、反向定位与态势告警。

2.在GNSS失效等强干扰场景下,通过通导一体技术快速构建区域导航增强系统,独立提供亚米级高精度定位与纳秒级授时服务,确保低空飞行器与基础设施时空信息服务的连续可靠,为低空飞行安全与高效管理提供核心技术支撑。