基于自适应容积卡尔曼滤波的矢量跟踪算法

当前矢量跟踪环路中,鉴别器的输出受噪声影响存在较大误差,针对该问题,提出使用容积卡尔曼滤波器代替鉴别器的算法,对I/Q支路数据进行滤波处理,输出码相位误差和载波频率误差。该算法不仅可以规避鉴别器的非线性问题,而且可以降低噪声的影响。同时,使用容积卡尔曼滤波算法处理非线性的I/Q支路数据,有效地保证了数据处理的精度。针对噪声是未知或时变的特点,采用新息协方差对量测噪声的协方差矩阵进行实时估计,提高了算法应对环境噪声变化的鲁棒性。将新算法与基于鉴别器方式的矢量跟踪算法进行对比验证,实验数据表明,改进后算法输出的码相位误差和载波频率误差更小,用户位置和速度的解算精度也更高。