INS／GPS紧耦合系统中的模糊自应SRUKF算法

为解决惯性导航系统(INS)与全球定位系统(GPS)紧耦合中标准无迹卡尔曼滤波(UKF)由于计算舍入误差使协方差矩阵负定和实际应用中由于量测噪声时变而严重影响滤波精度的问题,提出了基于模糊控制理论的自适应平方根无迹卡尔曼滤波(NASRUKF)算法.该算法在滤波过程中不是直接计算协方差矩阵,而是计算协方差矩阵的平方根,从而可以保证协方差矩阵的非负定性;然后根据实时得到的量测信息的实际方差与理论方差的比值,通过设计的模糊控制系统(FCS)实时调整量测噪声矩阵.实验表明:该算法对时变的噪声具有很好的自适应性,相比于UKF算法具有更高的精度并使得系统具有更高的稳定性和鲁棒性.     

一种改进的GPS弱信号跟踪算法

针对目前GPS(全球定位系统)软件接收机中常用的跟踪环路难以跟踪弱信号的缺点,结合卡尔曼滤波技术,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的GPS弱信号跟踪算法.该算法通过改进传统卡尔曼滤波的观测方程,提高了信号估计精度.仿真结果表明,在载噪比低至23 dB· Hz的GPS信号跟踪条件下,传统跟踪环路已无法跟踪信号,但该改进的跟踪方法仍能跟踪.总体来说,该改进算法可用于GPS弱信号的跟踪,也可以用于其他GNSS(全球卫星导航系统).     

伽利略卫星导航系统E1信号的捕获算法分析

对伽利略卫星系统中E1信号的四种捕获算法:自相关旁瓣消除方法(ASPecT)、filtered相关法、类二进制相移键控法(BPSK-Like)和偏移正交BOC互相关法(OQCC)进行了详细理论分析。采集了真实的伽利略卫星E1信号进行捕获算法的仿真分析,并从基本捕获结果、计算复杂度、相关主峰均值比和检测性能等方面进行了对比分析。仿真结果表明OQCC相关法和其他算法相比,性能更优异,能更有效地提高主峰值与去除副峰。所以OQCC相关法更适合推广,具有更高的实用价值。