基于SR-UKF的高动态GPS信号参数估计

高动态环境下,全球定位系统（GPS）信号具有较强的非线性特性,为了更好地对高动态条件下的GPS信号载波进行跟踪,提出了一种基于平方根UKF（SR-UKF）算法的高动态GPS信号参数估计方法。分析了高动态环境下GPS信号载波相位模型,运用SR-UKF算法对高动态GPS信号的载波相位及其前三阶导数进行估计。仿真对比了SR-UKF、不敏卡尔曼滤波（UKF,Unscented Kalman Filter）和扩展卡尔曼滤波（EKF）载波跟踪算法的性能。仿真结果表明,SR-UKF的估计精度要好于EKF,与UKF基本一致,验证了该算法的可靠性和有效性。     

一种GPS信号载波跟踪技术

本文提出一种锁相环(PLL)与锁频环(FLL)相级联的 GPS 信号载波跟踪方法， 该方法兼顾了 PLL 的载波跟踪精度与 FLL 的动态适应性，经过验证，该方法可以实现对高动态信号的精确跟踪。     

引入微分控制思想的辅助GPS载波跟踪环路设计

 载波信号跟踪环路制约着GPS接收机的工作性能,针对其易受高动态和弱信号等环境干扰的缺陷,提出一种引入微分控制思想、应用SINS辅助接收机载波跟踪环路的设计方法.剖析应用于载波跟踪的相位锁定环(Phase Locked Loop,PLL),并将其近似为PI控制模型;在验证辅助信息引入时环路系统稳定的基础上,增加类微分控制项,利用SINS的输出和时钟误差信息估算的多普勒频率作为跟踪环路的中心频率,辅助PLL实现载波信号跟踪;仿真结果表明提出方法能够有效地缩短跟踪环路带宽,缓解热噪声和动态应力之间的矛盾,进而改善载波环路的频率响应和跟踪误差.     

GPS定位技术在航天器高动态导航中的应用问题研究

本文着重讲述了 GPS 系统在航天器动态导航中的应用问题，分析了航天器高动态环境下对 GPS 信号的捕获和跟踪所带来的影响。提出了 FFT 码快速捕获算法，以及二阶 FLL 与三阶 PLL 混合载波跟踪方案，并对码环和载波环的结构和参数的设计方法进行了说明。仿真结果和分析表明该方案能在航天器高动态环境下实现信号的快速捕获，且能较好地满足接收机动态性能和跟踪精度的要求。     

一种改进的高动态GPS载波组合跟踪环路算法

在高动态的接收环境下,GPS接收机接收信号载频上会产生很大的多普勒频移及其变化率,传统的GPS载波跟踪环无法保证可靠的跟踪。在综合分析了常规跟踪方案的利弊后,提出一种新的基于四相鉴频（FQFD）牵引的二阶叉积自动频率控制环（CPAFC）辅助三阶锁相环（PLL）高动态跟踪环路算法。通过美国喷气推进实验室（JPL）高动态载体模型测试表明,该算法在高动态环境下不仅能快速牵入和锁定载波信号,而且在高达100g/s的加加速度作用过程中能持续、精确跟踪,实现导航电文的正常解调。     

高动态下GPS信号的捕获和跟踪技术研究

为检测高动态GPS信号,需要设计码环及载波环的捕获和跟踪数字系统。如何快速捕获信号,并进行精确跟踪,是问题的关键。针对高动态环境下GPS信号的捕获和跟踪问题,分析了高动态环境对GPS信号的影响,提出了FFT码快速捕获算法,以及二阶FLL与三阶PLL混合载波跟踪方案,并对码环和载波环的结构和参数的设计方法进行了说明。仿真结果和分析表明该方案能在高动态环境下实现信号的快速捕获,且能较好地满足接收机动态性能和跟踪精度的要求。     

GPS软件接收机算法研究

为了能快速、准确地提取导航数据,对GPS软件接收机的捕获和跟踪算法进行研究。捕获算法采用基于FFT的频域快速捕获算法,在跟踪环路中,载波跟踪算法采用锁相环(PLL),码跟踪算法采用非相干延迟锁相环(DLL),成功实现了对GPS信号的快速准确跟踪,这一处理算法性能优越,易于在PC机上软件实现。     

基于IMM-EKF的高动态“北斗”导航信号频率估计算法

高动态环境下的"北斗"导航信号含有较大的多普勒频率及其变化率,传统锁相环(PLL)在跟踪时难以保证较高的跟踪精度.在分析高动态环境下"北斗"信号模型的基础上,提出了一种基于交互式多模型-扩展卡尔曼滤波(IMM-EKF)的自适应滤波算法,对载波相位及其高阶分量进行估计.IMM-EKF采用多个跟踪模型来解决滤波过程中单个模型不准确的问题,并结合改进的Sage-Husa自适应算法,在线估计和修正过程噪声及测量噪声的统计特性,增强了滤波的稳定性.仿真结果表明,IMM-EKF相比于PLL和EKF,估计精度更高,算法稳定性更强.     

基于双PLL的大频偏直扩信号的载波跟踪

针对直接序列扩频通信中的载波恢复问题,提出了一种基于自适应算法设计的双PLL载波跟踪方法.该方法采用两个PLL,一个用来产生由频偏引起的相偏,另一个则用来跟踪接收到的扩频信号载波的相偏.在高动态环境下,应用此环路可以迅速地捕获到存在大频偏的调制载波信号的相位.双PLL中所使用的LPF和NCO均可通过软件编程来实现其功能,而且环路中所使用的参数可以通过计算机仿真来调整.仿真结果表明,该方法有良好的跟踪效果.     

高动态多进制扩频信号的载波跟踪技术研究

针对高动态环境下多进制扩频信号的载波同步问题,在分析锁相环(PLL)和锁频环(FLL)环路各自优点的基础上,研究了采用锁频环和锁相环相结合的方式进行载波信号跟踪。利用FLL动态适应能力较强和PLL具有较好跟踪精度的特点,实现动态信号的快速、精确跟踪。理论分析和仿真结果表明,该方法具有良好的跟踪效果。     

基于自适应锁相环的高动态GPS信号载波跟踪算法

提出了一种基于四维卡尔曼滤波的自适应锁相环算法,并将该算法用于高动态GPS信号的载波跟踪.详细推导了卡尔曼滤波与数字锁相环之间的等效性,并给出了相应的环路更新步骤.仿真结果表明,该算法相对于采用固定增益数字锁相环的算法明显地降低了载波跟踪过程的均方根频率误差,提高了接收机的测速精度.     

ALGORITHM OF SAR SATELLITE ATTITUDE MEASUREMENT USING GPS AIDED BY KINEMATIC VECTOR

In this paper,in order to improve the accuracy of the Synthetic Aperture Radar (SAR) satellite attitude using Global Positioning System (GPS) wide-band carrier phase,the SAR satellite attitude kinematic vector and Kalman filter are introduced.Introducing the state variable function of GPS attitude determination algorithm in SAR satellite by means of kinematic vector and describing the observation function by the GPS wide-band carrier phase,the paper uses the Kalman filter algorithm to obtian the attitude variables of SAR satellite.Compared the simulation results of Kalman filter algorithm with the least square algorithm and explicit solution,it is indicated that the Kalman filter algorithm is the best.     

Improving GPS Receivers Positioning in Weak Signal Environments Based on Fuzzy SSMF-FFT and Fuzzy Kalman Filter

With the advent of global positioning system (GPS) and the increasing expansion of technology, improving GPS receivers positioning has attracted great attention. When the signal received by these receivers is weak, receiver functioning becomes impaired. Due to the existing noise and the presence of Doppler shift in weak signal conditions, the signal acquisition section becomes problematic and in weak signal conditions or phase lock loop (PLL), the tracking section design of noise conditions gets difficult. In case of a lock loss on the signal, the user will not be able to calculate the Doppler frequency and the system will diverge. Therefore, a robust algorithm for the GPS receiver PLL is very vital. In this paper, the squared segmented matched filter-fast Fourier transform algorithm is used to improve the acquisition of weak GPS signals with an average SNR of 15 dB. By using the matched filter, the SNR is maximized and the code phase estimation will be more accurately. Also, the use of a segmented filter before the FFT reduces the number of FFT points and therefore, the computational complexity is reduced. To calculate the number of batches and obtain the best acquisition output, in the proposed algorithm, the system becomes fuzzy. In tracking section, fractional Fourier transform (FRFT) with the PLL based on fuzzy Kalman filter (FKF) is used to reinforce it against weak signal environments. The FRFT is used for estimating frequency and acceleration, and a third-order FKF is used for designing the PLL. As a result of these changes, the RMSE of positioning is improved more than 35%.

     

有色噪声下基于Unscented粒子滤波的语音增强方法

针对含有色噪声的语音,提出了一种基于Unscented粒子滤波的单通道语音增强方法.采用时变自回归模型(TVAR)对干净语音建模,通过Unscented粒子滤波器估计AR模型的参数并滤除有色噪声.与大多数常用的粒子滤波选择的建议分布不同,Unscented粒子滤波器采用Unscented卡尔曼滤波器生成粒子滤波的建议分布.由于在粒子的更新过程中考虑了最近的观测值,Unscented粒子滤波器能够在粒子数少于传统粒子滤波算法所需粒子数目的基础上改善估计的性能.仿真实验结果表明,在有色噪声背景下该算法具有良好的语音增强效果.     

GPS动态定位中自适应卡尔曼滤波研究

采用描述机动载体运动的“当前”统计模型，建立了一种新的GPS动态定位自适应卡尔曼滤波模型。为了进一步提高滤波器的动态性能，提出一种改进的自适应滤波算法，大大提高了GPS动态定位卡尔曼滤波器的跟踪能力，改善了滤波效果。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。     

Optimal signal reconstruction in noisy filter bank systems:multirate Kalman synthesis filtering approach

A multirate Kalman synthesis filter is proposed in this paper to replace the conventional synthesis filters in a noisy filter bank system to achieve optimal reconstruction of the input signal. Based on an equivalent block representation of subband signals, a state-space model is introduced for an M-band filter bank system with subband noises. The composite effect of the input signal, analysis filter bank, decimators, and interpolators is represented by a multirate state-space model. The input signal is embedded in the state vector, and the corrupting noises in subband paths are generally considered as additive noises. Hence, the signal reconstruction problem in the M-band filter bank systems with subband noises becomes a state estimation procedure in the resultant multirate state-space model. The multirate Kalman filtering algorithm is then derived according to the multirate state-space model to achieve optimal signal reconstruction in noisy filter bank systems. Based on the optimal state estimation theory, the proposed multirate Kalman synthesis filter provides the minimum-variance reconstruction of the input signal. Two numerical examples are also included. The simulation results indicate that the performance improvement of signal reconstruction in noisy filter bank systems is remarkable     

基于扩展卡尔曼滤波的GPS动态测速算法

为使车载GPS测速精度满足应用于汽车电子控制系统的要求,提出一种对包含白噪声的时变GPS位置数据采用扩展卡尔曼滤波进行测速算法。通过扩展卡尔曼滤波和位差法融合对实车采集到的汽车位置等信息进行处理得到行车速度。通过实验结果对比分析,基于扩展卡尔曼滤波的测速算法比位置差分法的均方差提高了92.499%,测速精度明显提升。     

高阶QAM信号多状态自适应卡尔曼滤波载波同步算法

通信信号盲载波恢复是非协作模式下接收方解调的关键环节之一。为提高频偏捕获范围与速度,同时有效增强算法跟踪时变频偏能力,本文针对正交幅度调制(QAM)信号,通过理论推导得出滤波器环路带宽的变化特性,提出一种基于自适应判决引导扩展卡尔曼滤波的载波同步算法。该算法在现有卡尔曼滤波载波同步算法的基础上,引入多状态自适应切换机制自适应地改变滤波器参数,并依据实验测试数据分析得出调整原则并完成滤波器参数的选取。理论分析和仿真表明,与已有的卡尔曼载波同步算法及二阶数字锁相环算法相比,该算法不仅捕获速度更快范围更大,且能在存在时变多普勒频移的情况下较好地跟踪时变频偏和相位,在大频偏条件下的算法跟踪性能与鲁棒性等方面均有优势。      

一种低复杂度GPS载波跟踪环路设计

 GPS接收机载波跟踪环路的鉴别器和滤波器设计决定了跟踪环路的性能,也在很大程度上决定了GPS接收机的性能.本文在分析了传统锁相环和锁频环鉴别器算法的基础上,提出了一种锁相锁频环共用四象限反正切函数单元的鉴别器算法;同时,在研究了基于双线性Z变换积分器与矩形波数字积分器的滤波算法基础上,提出了一种基于矩形波数字积分器的锁频环辅助锁相环的滤波器算法.综合这两种新算法给出一种低复杂度的GPS接收机锁相锁频环设计方法.通过理论分析与仿真实验,证实该GPS载波跟踪环路设计不但具有良好的跟踪性能,且与传统设计方案相比具有运算量小,复杂度低,占用资源少等优点,更易于工程实现.