1.英国宇航系统公司启动NavGuide M码GPS接收机全速生产。

SatNews网站2026年4月28日报道，英国宇航系统公司（BAE Systems）宣布，其新一代NavGuideGPS接收机已进入全速生产阶段，并已开始向作战部队进行初步交付。作为一种便携式、可现场部署的系统，NavGuide能够为车辆、手持终端及传感器应用提供安全的军用M码（M-Code）定位、导航与授时（PNT）能力。这一关键生产节点，恰逢其前代产品——国防先进GPS接收机（DAGR）完成最终批产之后。为确保实现向新体制的无缝过渡，NavGuide被设计为DAGR的直接“即插即用”式升级方案，严格保持了相同的外形尺寸、物理适配性与功能接口。该系统向后兼容所有现有的DAGR安装支架、线缆及附件，可在超过30种现役车辆平台上进行集成，且平均安装耗时不足两分钟，旨在最大程度避免美军及盟友在换装过程中出现任务中断。在技术层面，凭借M码信号体制，NavGuide对包括干扰与欺骗在内的当代电子战威胁具备显著增强的抵御能力。该设备采用紧凑、轻量化的机身，并引入了直观的全彩用户界面，新增移动地图显示与航点导航功能，有效弥补了传统DAGR在此领域的短板，这对于在复杂的多域对抗环境中维持态势感知至关重要。“NavGuide远不止是DAGR的替代品，”BAE系统公司导航与传感器系统总监卢克·毕晓普表示，“它建立在其久经考验的基础上，以便于安装和过渡，同时提供了更具韧性且更友好的M码GPS方案。如今投入量产，NavGuide能为作战人员提供在当代高压行动中保持效能所需的精确位置数据与态势感知工具。”在生产布局方面，NavGuide生产线设于BAE系统公司位于爱荷华州锡达拉皮兹的工程与制造中心。自2004年以来，全球已累计部署超过65万台DAGR，本次向NavGuide的转产，标志着军用GPS工业基础的一次重大更新。BAE系统公司将继续为现役DAGR提供维保支持，同时优先向超过45个国家交付M码模块，以确保盟军在全球威胁持续演变的环境中，始终维持定位、导航与授时优势。

2.瑞士u-blox公司推出支持全球精密单点定位和伽利略高精度服务的全频段GNSS模块。

Inside GNSS网站2026年4月28日报道，瑞士u-blox公司推出全频段GNSS模块新品ZED-X20P-01B，该产品在基础版ZED-X20P之上新增全球精密单点定位（PPP）能力与伽利略高精度服务（HAS）原生支持，可在不依赖本地RTK校正基础设施的情况下实现分米级定位精度，适配RTK网络、星基增强系统（SBAS）覆盖或通信链路不稳定、无覆盖的跨区域部署场景。相比基础款，其新增伽利略HAS以提供全球可用PPP校正数据、支持动基座（Moving Base）相对定位功能，并优化抗干扰与抗欺骗检测及缓解能力，相关性能已通过2025年Jammertest验证，同时保留对u-bloxPointPerfect校正服务的兼容性。该模块沿用原有ZED封装尺寸，现有客户可直接升级无需重新设计硬件，主要面向无持续联网需求的无人机测绘与导航、疏浚及海床测绘等海事作业、偏远地区精准农业与工程施工，以及需要可靠相对定位的自主平台等应用场景。

3.新型AI导航系统CLAK实现无人机无GPS无摄像头自主飞行。

Interesting Engineering网站2026年4月2日报道，沙特苏丹王子大学研究团队发布了名为CLAK的人工智能导航框架，该系统仅依靠机载非视觉传感器即可实现无人机无GPS、无摄像头的自主定位与稳定飞行，解决了传统导航方案在信号受限复杂环境中的失效难题，相关研究成果已发表于《卫星导航》期刊。无人机自主飞行的核心是精准定位，但传统全球卫星导航系统易受信号遮挡、干扰与欺骗，在隧道、密集城区、森林、冲突区域等环境中极易失效；视觉导航方案则依赖光照、场景纹理与高算力支持，在低能见度或硬件受限场景下可靠性不足。针对这一行业痛点，CLAK框架彻底摆脱了对卫星信号与视觉传感器的依赖，仅通过非视觉传感器数据学习即可完成自主定位。CLAK系统融合多类AI技术形成完整处理链路：通过卷积层提取传感器输入的空间特征，双向长短期记忆网络（LSTM）解析时序运动信息，注意力机制筛选核心有效数据，最终由柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络（一种具备高精度非线性拟合能力的新型神经网络）完成无人机经纬度与高程的位置预测，保障传统导航系统失效时的飞行姿态稳定，系统仅采用激光雷达（LiDAR）、气压高度计、惯性测量单元的通用机载传感器数据。该系统基于ROS2生态工具生成的模拟飞行数据与沙特塔伊夫地区真实地形数据完成训练。测试结果显示，其定位平均绝对误差从基线方案的3米以上降至1米以内，部分场景误差降幅超75%，同时模型保持轻量化特性，可满足硬件约束严苛的无人机真机部署需求。该系统可适配室内、地下隧道、山地、信号遮挡城区等复杂场景，降低了高端硬件依赖，可支撑灾害响应、基础设施巡检、军事行动等多领域应用。目前研究团队正在优化模型算力负载与跨地形适配能力，未来还将探索多无人机协同导航方案，进一步提升系统精度与抗干扰能力。