全球定位系统（GPS）在被广泛应用的同时，也容易受到外界的干扰，因此研究GPS导航接收机的可靠性具有重要意义。超宽带（UWB）电磁脉冲具有陡峭的上升沿和宽频谱，能够对GPS进行干扰，是一种新型导航干扰手段。通过分析重频超宽带电磁脉冲的能量谱线分布情况探究了其对GPS导航接收机的干扰机理，对重频UWB电磁脉冲对GPS接收机干扰效果与脉冲参数之间的关系进行了研究。结果表明：重频UWB电磁脉冲可以对导航接收机射频前端电路造成非线性干扰，降低接收机的捕获性能，提高脉冲场强或者重频可以增强干扰效果，甚至导致接收机失去捕获能力。

无人机易于受到高功率微波干扰和损伤，无人机机载天线是高功率微波干扰的重要耦合途径。为了研究无人机机载天线高功率微波耦合响应，以数据链天线和导航接收机天线为研究对象，根据无人机实际布局，建立高功率微波辐照下无人机机载天线的耦合模型，通过仿真天线辐射模型远场辐射方向图及S₁₁参数验证天线模型的准确性，得到不同辐照场景和高功率微波辐射场参数下数据链天线和导航接收机天线端口的耦合电压，并进行了典型场景试验验证，结果表明：L波段高功率微波辐照下数据链天线的耦合电压较S、C和X波段更高，相较于水平极化，垂直极化辐射场对无人机数据链的干扰效果更佳，耦合电压与辐射场强成线性关系，受脉宽和前沿的影响较小；空中高功率微波辐照场景下导航接收机天线的耦合电压较地面高功率微波辐照场景更高，该研究将在高功率微波**打击无人机方面提供理论参考依据。

针对现有大气偏振模式理论模型单独考虑太阳或月亮的影响，无法充分描述晴朗天气下黎明和黄昏过渡期间天空偏振模式的问题，提出了一种曙暮光影响的大气偏振模式建模方法。该方法引入太阳和月亮的影响，以太阳和月亮位置求解的Stokes矢量为基础，同时考虑了实际天空中大气粒子多次散射的因素，对Stokes矢量优化；分析太阳和月亮对大气偏振模式的影响，确定了太阳和月亮的影响权重；利用偏振角表征大气偏振模式。结果表明，所提模型的仿真结果与实测偏振角具有相同的分布和变化特性，且保持着较高的相似度，能够有效地表征曙暮光影响的大气偏振模式。

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。

为满足空天信息传输容量快速增长的需求，针对未来卫星高速率大带宽的发展趋势，提出了基于激光微波混合星间链路的北斗导航网络优化方法。分析了混合链路在星间链路测距能力、路由收敛效率，并进行了仿真，验证了协同测距、协同管理方法在提升混合网络效率中的有效性。仿真结果表明：Ka频段激光协同测距时间相较传统微波网络短，定位精度因子(PDOP)最高值由3.4降低至2.3；混合网络路由收敛速度较单激光网络快，由41 s降至15 s左右。

针对无人飞行器编队协同过程中的避碰控制问题, 设计了一种基于两极导航函数与模型预测控制(MPC)相结合的飞行器编队分布式避碰控制方法。首先, 利用邻居集中其他飞行器的位置信息及其目标位置, 建立每架飞行器的导航函数和控制律; 然后, 基于MPC设计了分布式高层编队控制律, 给出分布式预测控制算法; 最后, 以5架无人飞行器在末端攻击阶段飞向各自分配的目标点为例,对飞行器编队避碰控制方法进行了仿真。仿真结果表明, 基于导航函数和MPC的飞行器编队协同避碰控制方法是有效的。

针对无人机自主空中加油过程中加油机、受油机会合编队问题, 基于Lyapunov导航向量场(LGVF)和一致性理论设计了一种编队控制方法。首先, 建立了无人机编队模型, 包括通信拓扑模型和编队几何模型, 并在此基础上定义了多无人机系统的协同变量; 接着, 设计了期望的加油轨迹, 并基于Lyapunov导航向量场方法设计了加油机(编队参考点)的飞行控制律; 然后, 根据加油机的位置、速度信息, 基于一致性理论设计了加、受油机会合编队控制方法, 并分析了该方法的稳定性; 最后, 进行了数字仿真,表明了所提方法的有效性。

针对SINS/GPS组合导航系统中, GPS提供的量测信号存在容易受到干扰而导致滤波精度下降的问题, 提出一种基于EM算法的组合导航系统容错方法。该方法对各个分量的量测噪声建立二维高斯混合模型, 并引入一个指示变量表示量测值从异常分布中采样的概率。根据系统状态方程、上一时刻状态估计值以及当前时刻测量值, 利用EM算法求解当前时刻量测真值的极大似然估计, 并结合序贯滤波算法对每一个分量的量测值进行精细检测与修正。车载实验表明, 该方法能够有效提高SINS/GPS组合导航系统在GPS信号异常情况下的融合精度与可靠性。

针对无人机集群的协同导航问题, 提出了一种基于高斯置信传播的无人机集群协同导航算法。该算法通过概率图模型对无人机自身传感器信息和无人机机间测距信息进行建模, 引入高斯置信传播(GaBP)算法完成协同信息的有效融合。仿真实验结果表明, 新算法相较于传统协同扩展卡尔曼滤波导航算法将无卫星信号无人机定位精度从4.82 m提高到了1.97 m。同时, 在性能相近的情况下, 相较于传统的置信传播算法, 新算法的计算效率提升了近40倍。