GPS软件接收机载波跟踪环的设计实现

在接收机的信号优化问题的研究中,多普勒频移的跟踪是GPS信号解扩的关键技术之一.针对传统载波跟踪环路中由接收机加速度和加加速度引起的多普勒频移跟踪误差大的缺点,根据科斯塔斯(Costas)环实现载波跟踪的基本原理,为了减少信号误差,提出了接收机载波跟踪环路中鉴别器、滤波器和载波NCO的一种软件实现方法,推导出在不同动态环境下载波跟踪环路带宽和环路频率更新时间的理论值范围,最后对不同动态软件接收机接收的信号进行了跟踪仿真.结果表明:设计的载波跟踪环路功能正常,性能稳定,可快速精确地完成GPS信号的载波跟踪.     

基于载波频率辅助相位的GPS信号跟踪算法

针对传统全球定位系统(GPS)接收机在高动态环境下跟踪性能不理想,提出一种基于载波频率辅助相位的GPS信号跟踪算法。利用锁频环(FLL)辅助锁相环(PLL)的方式代替传统单一跟踪环路,通过卡尔曼(Kalman)滤波器对接收机各跟踪通道中频信号进行综合处理。根据多条跟踪通道的伪距和伪距率残差对系统状态参量进行综合估计,并搭建Kalman滤波器的状态方程和量测方程,给出了跟踪环路反馈量,与传统标量跟踪模式下的跟踪性能进行了对比。仿真结果表明,基于载波频率辅助相位的GPS信号跟踪算法进入稳态时间减小了100 ms,位置误差精度提高了5 m,速度误差精度提高了近3 m/s,在接收机用户快速运动的环境下,能够很好地处理高动态信号。     

一种鲁棒的Kalman滤波方法

在目标跟踪测量中,由于各种噪声的影响,Kalman滤波算法对野值数据的估计经常出现较大误差,直接影响了定位结果.修正增益的滤波方法在野值相对较小的情况下误差不能有效的识别.为此,提出残差权重自适应抗野值的Kalman滤波方法,该方法能明显的降低野值对定位结果的影响,对实测数据的仿真结果表明了该方法的有效性,满足试验要求.     

单被动传感器BOT鲁棒跟踪算法研究

对系统建立了仅有角度测量信息的单传感器跟踪(BOT)模型和算法,从机动目标鲁棒跟踪的角度给出了单传感器仅有角测量信息时的状态估计方法.BOT的状态估计采用修正增益扩展卡尔曼滤波器(MGEKF),目标加速度采用周期递推估计.该算法的模型简单、无噪声假定、无模型切换,并对目标机动具有良好的自适应能力.仿真结果验证了该方法的有效性.     

离散系统状态和参数鲁棒滤波分离算法

提出了一种离散系统的鲁棒分离滤波方法.为了对状态向量进行较准确估计,将鲁棒滤波器分为:1)零误差状态估计器;2)不确定矩阵估计器;3)鲁棒合成器.零偏差状态估计器是假定系统的不确定部分为零时的状态估计器;其新息作为不确定部分的估计变量,并由此估计系统的不确定部分;最后,根据系统不确定部分估计误差的上下界,用鲁棒合成器对状态向量的估计值进行鲁棒修正.为了在合成器中得到鲁棒滤波的逼近计算式,通过变换状态估计误差的协方差阵,得到了系统矩阵不确定部分的误差上界不等式逼近,并且得到了估计误差协方差阵逆阵的下界不等式逼近,从而给出了鲁棒合成滤波的完整算法.     

区间系统的离散鲁棒Kalman滤波

着重研究区间系统的鲁棒滤波问题.通过等价变换,将区间系统转换为对应的矩阵范数不确定系统,并据此导出区间系统的鲁棒滤波算法.该算法为一离散验后(a posteriori)滤波算法,它能保证区间系统的滤波误差有界.理论分析和实际计算结果表明,本算法能达到比验前(a priori)滤波小得多的滤波误差的方差上界.     

机器人鲁棒模型跟踪控制

本文根据非线性系统模型参考控制理论,提出了一种连续的机器人控制方法.这种方法可以保证跟踪误差的有界性,消除不连续控制中的高频颤动现象,同时继承了不连续控制中的鲁棒特性。     

离散系统的鲁棒最小方差滤波新算法及分析

提出了一种线性离散不确定系统鲁棒最小方差滤波新算法.当离散系统含有不确定项时,能保证滤波误差的方差有界且最小.同已有算法相比,该算法只需要求解两个相互独立的离散Riccati方程,可大大降低鲁棒滤波的计算和分析难度.通过对算法稳定性和设计参数取值范围的分析表明,为了保证这种鲁棒滤波器存在,只要求离散系统中受不确定项影晌的子系统二次稳定即可.实际算例显示了算法的有效性.     

参数不确定机器人分散鲁棒跟踪控制

提出了一种新的参数不确定机器人分散控制器设计方法．首先将关节子系统的动力学模型分解为人工标称模型和非线性时变不确定模型两部分；然后分别设计相应的标称控制器和鲁棒补偿器．标称控制器使得标称闭环系统具有理想的跟踪性能；鲁棒补偿器可以抑制参数不确定和关节间非线性耦合等因素的影响，实现鲁棒跟踪．所设计的控制器只需要局部关节的位置反馈，具有易于实现和可在线调整的优点．仿真结果说明了该方法的有效性．     

基于鲁棒子空间学习的粒子滤波跟踪算法*

线性子空间模型能够有效地描述目标表面受到光照和姿势变化的情况,然而大多数基于子空间表面模型的目标跟踪算法是在跟踪之前通过训练不同光照和姿势下目标的观测图像,得到一组特征基,并用这组特征基表示不同时刻目标表面变化,一旦训练完成之后,特征基就保持不变,不能在线更新。采用增量子空间学习的方法来构建目标表面的特征基,该特征基能够在线适应目标表面的变化。另一方面,传统的子空间学习方法是基于最小二乘重构误差,该方法容易受到异常测量数据的影响,为此采用鲁棒的子空间学习方法来降低异常测量数据对特征空间更新的影响。最后将鲁     

一种适用于多普勒高阶变化率的载波跟踪算法

针对多普勒高阶变化率的载波跟踪问题,分析了现有二阶锁频环辅助三阶锁相环的局限之处,设计了一种三阶锁频环辅助四阶锁相环的载波跟踪算法,从理论上证明了该算法可以对多普勒高阶变化率信号进行无误差跟踪,并根据环路传递函数和环路带宽,推导出了环路所有参数的计算方法,最后通过环路模式切换及环路带宽设置策略,既加快了整个载波跟踪环路的收敛速度,又提高了载波频率跟踪精度,保证了跟踪的稳定性。仿真结果表明,对于多普勒高阶变化率信号,该算法能够有效地完成信号的载波跟踪并正常解调出原始数字信息,因此有较高的应用价值。     

一种新的高动态GPS载波跟踪算法

提出了基于无迹粒子滤波（UPF）算法的高动态GPS载波跟踪环路,仿真分析了该方案在高斯噪声和非高斯噪声环境下对高动态GPS信号的跟踪性能,并与分别基于扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）、粒子滤波（PF）及扩展卡尔曼粒子滤波（EPF）这四种算法的载波跟踪环路进行了性能对比。仿真结果表明,基于UPF估计器的载波跟踪环路在高动态、弱信号以及非高斯噪声环境下具有优越的跟踪性能,既可以提高跟踪精度,又解决了非高斯噪声干扰问题。通过模拟实验验证了该方案的有效性。     

GPS载波相位周跳探测与修复方法研究*

分析了周跳发生的原因及其特性,提出了一种周跳探测与修复的新方法。首先对载波相位测量数据进行小波变换,根据小波系数的模极大值点的位置探测出发生周跳的历元;然后根据时间序列分析理论,建立了载波相位测量数据的组合预测模型,并根据模型预测周跳发生时刻的载波相位值,与实际测量值比较确定周跳的大小,从而修复周跳。利用实测的相位数据,验证了方法的可行性与有效性。     

基于软件接收机技术的低载噪比信号自适应鲁棒锁相环研究

在低载噪比条件下能够对GPS信号进行连续、精确地跟踪是GPS技术的重要研究方向. 论文以软件接收机平台为基础, 开发了适用于低载噪比信号跟踪的自适应鲁棒锁相环. 综合考虑了低载噪比信号对传统环路的影响, 建立了并行相关跟踪环路. 论文首先研究了处理独立噪声的线性最优估计滤波器, 进一步研究了基于三段式函数自适应调节因子的自适应鲁棒滤波器. 当接收到的信号比较理想时, 该新型滤波器的性能与标准Kalman滤波器基本相同. 当接收到的信号较弱或受到干扰时, 该新型滤波器能够根据接收到信号中的总相位抖动噪声智能地调节环路参数. 通过动态的平衡动态方程和量测方程对最优估值的权值贡献, 能够有效的抵制观测量野值和动态模型的建模误差对滤波器的影响. 论文通过一组实测数据对相关算法进行了验证. 试验结果证明在载噪比为24dB-Hz的弱信号条件下, 锁相环的相位跟踪误差标准差能够达到0.01周, 明显的改善了锁相环对弱信号的跟踪性能.     

A new SQP algorithm based on semidefinite programming

The paper gives a new filter-SQP algorithm of the semidefinite programming through combining the sequence nonlinear algorithm of solving the semidefinite programming, low rank conversion, and filter method, which, under certain conditions, proves that the algorithm is global convergence.     

一种改进的粒子滤波目标跟踪算法*

传统的Condensation跟踪算法使用状态转移分布作为采样粒子的建议分布函数,没有考虑当前的观测值,大量的粒子运算浪费在了那些具有小似然性的区域。针对该问题,提出一种基于Mean Shift以改进建议分布函数的粒子滤波跟踪方法。实验表明,由于有效地利用了当前观测值,改进的算法具有较强的鲁棒性和实时性。     

不同参数下GNSS软件接收机跟踪环性能分析

针对用户接收机实际跟踪卫星信号过程中跟踪环参数设置模糊性问题,着重分析了GNSS(Global Navigation Satellite System)接收机跟踪环路参数设计的范围,然后通过Matlab仿真环境对不同环路参数下信号跟踪效果进行了仿真,得出了接收机环路参数的经典取值（阻尼系数ζ=0.707,带宽BL=25 Hz）,最后通过软件接收机实验平台对实际采集到的卫星中频信号进行了跟踪验证,实验结果证明了跟踪环路参数选择的有效性。     

A tracking loop based on tightly coupled range and velocity filter equations

A joint range-velocity closed tracking loop,which is based on tightly coupled range and velocity filter is proposed.When the measured velocity value is adopted in the range tracking loop to modify the velocity and acceleration equations from traditional α-β-γ filter,the tracking loop based on tightly coupled range and velocity filter can not only track the range and the velocity simultaneously,but also improve the range tracking accuracy.The experimental results show that the tracking errors about range thermal noise in the proposed loop is lower than those in the traditional loop over 2.2 dB,when filter parameters satisfy least mean-square error criterion.Moreover,with the increase of the filter parameter,the tracking performance of our schemes are improved accordingly.     

改进重采样粒子滤波算法在GPS中的应用

为解决粒子滤波(PF)固有的退化现象及因简单重采样引起的粒子匮乏问题,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)来优选PF的重要性分布,并对重采样方法进行改进.通过理论分析及针对全球定位系统(GPS)的计算机仿真,对比扩展卡尔曼滤波(EKF)、扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF)以及改进的EKPF算法来实现导航定位的定位估计精度与效率,分析在不同条件状况下的最佳非线性滤波算法.实验结果表明,与其它方法相比,该算法在高动态,高机动状态下性能得到了明显的改善.