1.美众议院小组委员会举行听证会，审视定位导航与定时能力及GPS备份系统建设。
2026年6月4日，美国众议院通信与技术小组委员会（Subcommittee on Communications and Technology）在华盛顿特区举行听证会，审视美国定位、导航和定时（PNT）能力及全球定位系统（GPS）的备份建设。小组委员会主席理查德·哈德森（Richard Hudson）指出，若因对手干扰或欺骗导致GPS发生灾难性故障，将重创美国经济，开发互补PNT服务是两党优先事项。听证会上，多位议员及证人就GPS冗余系统展开讨论。众议员格斯·比利拉基斯（Gus Bilirakis）强调了企业和利益相关者对GPS冗余系统的安全需求；证人格罗斯曼先生（Mr. Grossman）表示，互补PNT解决方案需根据自动驾驶、军事或农业等不同用例“量身定制”，不存在“一刀切”的方案。众议员巴迪·卡特（Buddy Carter）呼吁控制网络威胁及中国、俄罗斯等对手在干扰和欺骗方面的能力。众议员艾琳·霍钦（Erin Houchin）则强调GPS作为“隐形基础设施”支撑着金融、航空和精准农业，并警告当前高度依赖GPS的农村群体面临信号无备份的风险。
2.Inside GNSS网站刊载文章《全球SBAS空间化案例分析》。
2026年6月4日，Inside GNSS网站刊载由泰雷兹阿莱尼亚航天多名科研人员撰写的文章，围绕全球天基增强系统（SBAS）空间化改造方案展开系统性研究，提出摒弃传统依托地面基准站搭配地球静止轨道卫星的区域性SBAS架构，将数据采集、修正量解算、播发三大核心功能整体搬迁至低轨（LEO）卫星构成分布式星座，以此打造覆盖全球的新一代DFMC制式SBAS。研究设计两类低轨星座构型，分别为750km轨道、96星（48轨道面，每面2星，倾角68°）与1200km轨道、57星方案，两种布局均可保障全球任意地点仰角5°以上至少可见两颗低轨卫星，规避传统地面站受海陆地缘、电离层与对流层环境限制、无法全时段监测导航卫星、轨道与钟差解耦困难、覆盖局限于大洲范围的短板，低轨卫星依托DORIS独立定轨、星间链路（ISL）实现互联互通与星间测距，依靠双向单程测距技术搭建脱离GNSS约束的系统基准时标SNT；还拆分出LFS-A、LFS-B两类分星座，分别负责修正量运算（PS）与完好性校验（CS），延续经典SBAS双链路安全架构以满足航空SPOF安全准则，配套两种NOF信息播发模式，一是AB星座同轨共同播发，二是A星座高位播发、低位B星座实时监测并关停异常播发卫星。系统采用太空分布式算力架构，依托CAQR、TSQR优化并行最小二乘算法缩减星间数据交互开销，相比传统地面SBAS单周期5.2秒、告警时限TTA最高6秒的指标，优化后常规周期压缩至3至4秒、TTA低于3.5秒，启用快速告警信道后周期仅1.5秒、TTA降至2.3秒，低轨卫星可选用专属或统一PRN码播发L5频段增强信息，还能额外拓展LEO精密测距能力变身低轨PNT星座。文章从民航适航安全、DAL软件定级、信号在轨监测等维度论证方案合规性，点明当前仍存在高等级软件研制成本偏高、低轨新增星间链路与DORIS带来新型故障风险、全球跨权责协调等待解难题，最终确认全空间化SBAS技术可行，后续将持续优化星座构型、安全设计与适航认证细则。
3.美国ISTO宣布成立PNT标准联盟以推进开放导航标准统一。
雅虎财经网站2026年6月2日报道，ISTO公司（ISTO）在美国新泽西州皮斯卡特韦（Piscataway）宣布成立PNT标准联盟。该联盟由Leidos、IS4S和TRX Systems共同创立，是一个非营利性会员组织，旨在推进定位、导航和授时（PNT）系统的开放与可互操作标准。联盟的核心使命是对pntOS和ASPN等基础PNT标准进行长期、中立的社区化治理，确保其作为社区资产而非单一企业资产发展，以解决当前生态系统中的应用壁垒。联盟向工业界、政府和学术界开放加入，成员将共同参与标准迭代、合规认证及文档优化，并推动其在模块化开放系统架构中的应用。PNT标准联盟主席约翰·拉奎特（John Raquet）表示，联盟将为标准提供永久、中立的共享治理架构，巩固社区合作。ISTO总裁兼CEO丹尼尔·伯内特（Daniel Burnett）指出，此举旨在构建满足PNT社区长期需求的开放治理框架。TRX Systems联合创始人兼CTO卡罗尔·特奥利斯（Carole Teolis）强调，由全行业共建的标准能确保技术对所有供应商平等开放，实现真正的规模化互操作性。Leidos精密、导航与授时总监凯文·贝茨（Kevin Betts）补充道，面对不断演变的威胁，社区定义的标准是确保新PNT技术快速交付给作战人员的关键。
学术动态
面向接收机的DAB信号TDOA定位框架（适用于同步受损情况）（Receiver-Centric TDOA Localization Framework for DAB Signals under Synchronization Impairments）
2026年5月26日，该论文于发布于arXiv平台，属于电子电气与信号处理领域，由土耳其伊斯坦布尔麦迪波尔大学工程与自然科学学院团队完成，针对GNSS拒止环境下机会信号定位受时钟偏差、漂移、多径等同步损伤影响精度下降的问题，提出一种以接收机为中心、基于数字音频广播（DAB）信号的多通道到达时间差（TDOA）定位框架。
论文指出，GNSS在城市、室内等遮挡环境易受干扰，地面机会信号可作为替代定位源，DAB信号覆盖广、帧结构确定，适合用于无源定位，但现有研究多聚焦同步而非完整定位方案，且传统TDOA方法在复杂同步损伤下鲁棒性不足。该框架先利用DAB空符号完成粗定时，再通过相位参考符号（PRS）实现精同步并完成亚采样级到达时间（TOA）估计；采用双差分结构消除接收机间时钟偏差，结合峰值旁瓣比（PSR）加权提升观测可靠性，加入偏差校正补偿多径与硬件缺陷带来的系统误差，最后通过协调转弯扩展卡尔曼滤波（CT-EKF）平滑轨迹、优化位置估计。系统采用参考接收机与目标接收机的双站架构，以4个已知位置DAB发射机为信号源，构建接收机中心式差分与双差分测量模型，通过加权高斯‑牛顿迭代求解非线性定位方程，权重由PSR值确定，降低不可靠信道影响。仿真在2 km×2 km区域开展，设置良好、中等、恶劣三种信道条件，对比传统TDOA+高斯‑牛顿方案。结果显示所提方法在良好信道下平均定位误差降低约45%，中等信道降低约23%，恶劣信道仍降低约18%，同时显著减小P95误差与最大误差，有效抑制传统方法存在的系统性方向偏差，误差分布更集中于低误差区间。性能提升源于偏差校正、PSR加权与CT‑EKF时序平滑的协同作用。
论文结论表明，该接收机中心式TDOA框架可在无需发射端同步的条件下，有效抵抗同步损伤与多径干扰，为GNSS拒止场景提供稳健的DAB机会信号定位方案，未来可扩展至三维定位、非对称发射机布局，并通过软件无线电实测验证。
人工智能辅助自主水下航行器导航技术的进步（AI-Aided Advancements in Autonomous Underwater Vehicle Navigation）
2026年5月6日，该论文于发布于arXiv平台，由以色列海法大学与巴西拉夫拉斯联邦大学团队联合完成，聚焦人工智能辅助自主水下航行器（AUV）导航技术进展，系统梳理基于惯性导航系统（INS）、多普勒计程仪（DVL）、视觉传感器融合的AI增强方案，对比传统模型方法与学习型方法的优劣，为水下高精度导航提供完整技术路线。
论文指出，AUV在深海探测、环境监测等场景不可或缺，但海水屏蔽电磁信号导致GNSS不可用，海洋环境扰动与传感器误差使长期精准导航成为核心难题，主流INS/DVL融合架构存在漂移、校准复杂、对准耗时、部分波束失效时鲁棒性不足等问题，传统卡尔曼滤波类方法依赖预设模型，难以适应复杂水下环境。为此，论文围绕全导航流程展开AI改进：DVL校准环节，传统方法需复杂机动与GNSS辅助，耗时繁琐，提出DCNet数据驱动框架，采用近匀速轨迹与多维误差模型，精度较传统基线提升70%；INS初始对准中，航向角在低动态条件下难以快速获取，传统方法短时间对准精度差，HeadingNet网络仅需10秒即可实现低误差估计，120秒时较最优模型方法精度提升51%；INS与DVL坐标系对准方面，传统SVD方法依赖机动、收敛超70秒、对传感器质量敏感，ResAlignNet（RAN‑18）基于1D残差网络，无需外部辅助与特定机动，25秒完成对准，全窗口保持亚度级RMSE。INS/DVL融合阶段，BeamsNet网络替代最小二乘法，速度估计精度提升超60%，混合神经耦合（HNC）方案在波束部分失效时较传统方法精度提升96.15%。自适应滤波方面，A‑KITTransformer、ProcessNet等网络实时在线估计噪声协方差，位置精度较传统EKF提升最高49.5%，基于DVL历史数据的AI加速度估计较基线提升67.2%。视觉惯性里程计（VIO）部分，针对水下光照差、纹理少、浑浊导致视觉退化问题，论文回顾单目/双目视觉、事件相机、深度学习特征增强与多传感器紧耦合方案，如SVIn2、UniVIO等融合声呐、深度、惯性信息，提升恶劣环境鲁棒性。纯惯性推算场景，传统INS误差随时间平方增长，PiDR框架将惯性导航物理方程嵌入神经网络损失函数，实现数据驱动与物理约束结合，误差增长从平方级降至线性级，位置RMSE较传统3D‑INS降低97%，显著抑制漂移。
论文结论显示，各类AI辅助框架在校准、对准、融合、推算全流程均实现精度、速度与鲁棒性提升，经真实AUV海试数据验证，当前局限为部分方法离线测试、计算量大，未来可优化实时部署与端侧轻量化，为AUV长时间自主作业提供可靠导航支撑。