一种基于载噪比自适应卡尔曼滤波的弱信号跟踪方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114895332A(43)申请公布日2022.08.12(21)申请号202210566492.5(22)申请日2022.05.24(71)申请人东南大学地址210096江苏省南京市玄武区四牌楼2号(72)发明人祝雪芬杨慧罗铱镅(74)专利代理机构南京众联专利代理有限公司32206专利代理师蒋昱(51)Int.Cl.G01S19/29(2010.01)G01S19/30(2010.01)G01S19/37(2010.01)权利要求书2页说明书5页附图1页(54)发明名称一种基于载噪比自适应卡尔曼滤波的弱信号跟踪方法(57)摘要一种基于载噪比自适应卡尔曼滤波的弱信号跟踪方法，中频信号首先与本地载波NCO输出的同相和正交分量相乘，得到两路信号；然后分别与伪码相乘；进一步的，两路信号经积分清除器得到同相分量I(t)和正交分量Q(t)；I(t)和Q(t)经过鉴相器得到载波相位误差；将载波相位误差输入载噪比自适应卡尔曼滤波器中，该滤波器首先计算出本段数据窗的载噪比，然后根据本段数据窗载噪比相较于前一段数据窗的载噪比的变化对观测噪声协方差进行更新，进而更新载波相位误差，载波频率误差，载波频率变化率误差；载噪比自适应卡尔曼滤波器的输出结果作为载波NCO的调整信号；更新载波NCO中的多普勒频率和载波相位。本发明跟踪性能较好，有利于接收机实现在不同环境下持续稳定跟踪。CN114895332ACN114895332A权利要求书1/2页1.一种基于载噪比自适应卡尔曼滤波的弱信号跟踪方法，其特征在于，该方法包括：(1)GPS接收机接收到数字中频信号，该信号进入跟踪阶段，并且作为跟踪环路的输入信号；(2)步骤(1)的中频信号分成两路，且载波NCO输出两路信号，一路是同相路，为正弦复制载波，另一路是正交路，为余弦复制载波，分别与中频信号的两路信号相乘生成i(n)和q(n)；(3)步骤(2)生成的i(n)和q(n)分别与C/A码发生器生成的伪码进行相关运算；(4)积分清除器处理来自步骤(3)的信号，得到IP(n)和QP(n)；(5)将IP(n)和QP(n)作为载波鉴别器的输入，输出载波相位误差；(6)将相位误差信号输入载噪比自适应卡尔曼滤波器中,该滤波器首先计算出本段数据窗的载噪比，然后根据本段数据窗载噪比相较于前一段数据窗的载噪比的变化对观测噪声协方差R进行更新；(7)更新载波相位误差Δθk，载波频率误差Δfk和载波频率变化率误差Δαk，并且将其作为载波NCO的输入信号；(8)不断更新载波NCO中的载波频率和载波相位，使得本地载波和输入信号的频率以及相位不断接近。2.根据权利要求1所述的一种基于载噪比自适应卡尔曼滤波的弱信号跟踪方法，其特征在于：步骤(5)中载波跟踪环中选择二象限反正切鉴相器作为跟踪环路鉴别器。3.根据权利要求1所述的一种基于载噪比自适应卡尔曼滤波的弱信号跟踪方法，其特征在于：步骤(6)中用如下公式表示随机系统的状态方程和量测方程：Xk＝AXk‑1+ΓWk‑1Zk＝HXk+VkT其中，Xk为N维状态向量，在载波跟踪环中Xk＝[ΔθkΔfkΔαk]，分别为k时刻的载波相位误差，载波频率误差，载波频率变化率误差，状态转移矩阵环路更新时间为T，噪声输入矩阵过程噪声序列Zk为M维系统观测向量，Wk和Vk分别为过程噪声序列和观测噪声序列，过程噪声协方差和观测噪声协方差分别定义为和载噪比自适应卡尔曼滤波的递推过程如下：(6.1)状态变量估计预测：2CN114895332A权利要求书2/2页(6.2)新息计算：(6.3)更新新息的实时估计方差：(6.4)更新过程噪声协方差：(6.5)更新预测误差方阵：(6.6)如果k为M的倍数，更新观测噪声协方差：其中，C/No表示载噪比。(6.7)计算卡尔曼滤波增益：(6.8)更新估计误差方阵：Pk＝[I‑KkH]Pk,k‑1(6.9)得到Xk的估计值：4.根据权利要求1所述的一种基于载噪比自适应卡尔曼滤波的弱信号跟踪方法，其特征在于：步骤(8)中更新载波NCO中的载波频率和载波相位如下：其中，分别为k时刻输出的载波频率和载波相位。3CN114895332A说明书1/5页一种基于载噪比自适应卡尔曼滤波的弱信号跟踪方法技术领域[0001]本发明涉及卫星导航接收机中的信号处理技术，具体为一种基于载噪比自适应卡尔曼滤波的弱信号跟踪方法。背景技术[0002]全球导航卫星系统全天候为世界不同用户提供服务，我们都得益于这种高精度的导航定位，其应用涉及范围十分广泛，涉及到车辆导航、手机定位导航、抗震救灾、森林防火以及动物保护等。随着科技的不断发展，人民生活水平的不断提升，对于卫星导航精度的要求也越来越高。卫星导航定位的关键就是能够抗干扰，影响导航定位的因素主要包括多