基于I、Q信号的北斗接收机跟踪环路设计

传统的北斗接收机一般采用标量跟踪环,每个通道的卫星相互独立,在此 基础上,又发展起来了基于矢量跟踪的接收机,使每个通道的卫星跟踪不再相互独立。 提出的基于I、Q 信号观测的接收机跟踪环路,保留矢量跟踪的特点,并且采用EKF 作 为跟踪环路预处理滤波器,代替传统跟踪环路的鉴别器,可以在高动态的环境下对卫星 信号进行跟踪,提高环路的稳定性,从而可以有效地提高BDS/INS 深组合导航滤波器观 测量的估计精度。主要对高动态信号跟踪进行仿真,并与传统的标量跟踪方法和矢量跟 踪方法的跟踪能力进行比较。实验表明, 改进的矢量跟踪环能够在高动态的环境下运 行,比起传统环路有更小的跟踪误差。     

一种鲁棒GNSS矢量跟踪环

复杂环境下导航接收机的连续可用性一直是卫星导航领域的研究重点。针对矢量跟踪环动态适应性不够和误差在通道间传播的问题,提出一种鲁棒全球导航卫星系统(GNSS)矢量跟踪环。基于各通道的伪距、伪距率和伪距加速度状态量构建扩展卡尔曼滤波器(EKF),通过灵活设置过程噪声方差阵,实现跟踪通道的耦合与解耦;采用基于极大似然估计器(MLE)的鉴别器生成码延迟和载波频率偏差观测量;利用滤波值修正并预测伪距率来控制本地数控振荡器(NCO),实现环路的闭合。仿真结果表明,本文设计的矢量跟踪环在保证环路相互辅助的基础上,避免了衰减通道误差在通道间的传播,可以对被遮挡信号保持稳定跟踪,鲁棒性优于传统矢量延迟频率锁定环。     

基于极大似然估计器的GNSS矢量跟踪算法

矢量跟踪是一种将全球导航卫星系统(GNSS)接收机的信号跟踪与导航解算融为一体的跟踪算法。传统的基于矢量延迟/频率锁定环(VDFLL)的跟踪算法普遍采用延迟锁定环(DLL)和锁频环(FLL)鉴别器计算伪距和伪距率偏差观测量,由于锁频环鉴别器存在近似误差和一步延迟效应,在高动态环境下容易造成环路失锁。从直接估计卫星信号特征参数的角度出发,基于中频信号模型构建码相位和载波多普勒的极大似然代价函数,采用非迭代估计算法得到各通道码相位和多普勒频移的估计偏差,转换为卡尔曼滤波器的观测矢量,提出一种基于极大似然估计器(MLE)的矢量跟踪算法。理论分析和仿真结果表明:新算法结合了极大似然估计和矢量跟踪的优点,克服了FLL的延迟效应,与基于VDFLL的矢量环路相比,高动态环境下的跟踪稳定性更好,可以对被遮挡的卫星保持持续的跟踪。     

基于鉴相器的矢量跟踪环设计

基于鉴相器的矢量跟踪环是锁定导航卫星码和载波的一种跟踪算法,这种算法适合于在弱信号环境下进行跟踪。矢量环不仅充分利用信号跟踪和导航状态解算之间的内在耦合关系,而且每一通道中采用鉴相器和锁频环结合的方式,系统一步内完成信号跟踪和导航解算任务。反馈控制量NCO是由导航滤波器和环路内部滤波器共同产生。实验表明,矢量跟踪环具有快速重捕获特性,能够在弱信号的环境下运行,比起传统环路有更小的跟踪误差。     

基于矢量跟踪的MEMS-SINS/GNSS深组合导航系统

针对在载体高动态运动时，由Doppler频移剧烈变化而导致的MEMS-SINS/GNSS组合导航系统精度降低的问题，修正了GNSS卫星信号模型，设计了一种深组合导航通道滤波器，并形成了完整的深组合导航方案。基于矢量跟踪结构的深组合导航方案，通过滤波器对载体的导航参数进行估计，将相互独立的各通道信息结合起来，并利用各卫星位置之间的关系，提高了高动态环境中的跟踪能力。仿真结果表明，基于矢量跟踪结构的深组合导航方案可以有效减少高动态对导航精度的影响，提高组合导航系统的输出精度。     

矢量结构对载波相位的预测

高精度定位通常采用载波相位测距，而当全球导航卫星系统（GNSS）接收机信号受到遮挡、存在干扰等环境影响时，载波相位易出现跟踪不连续的问题，从而影响定位精度。针对这一问题提出了一种采用矢量结构对载波相位的预测方法，预测值辅助载波相位的跟踪，为了使预测值对载波相位跟踪效果更好，使用接收信号的质量确定预测值对载波相位的影响比例。最后，试验验证了通过矢量结构对载波相位进行预测，有效地改善了载波相位的跟踪能力，从而对载波相位连续跟踪，并有效地提高定位精度。     

北斗导航接收机高增益相干积分算法

近年来,针对弱信号的高灵敏度接收机已逐渐成为国内外的研究热点。加长相干积分时间可以提高信噪比,从而跟踪到更弱的信号。但是,北斗导航接收机跟踪环路并不可以无限加长相干积分时间,相干积分时间的长短和功效还受到卫星导航电文比特跳变的限制。为了消除导航电文比特跳变对相干积分的影响,提出了一种改进的基于最大似然估计的北斗信号位同步方法,完成位同步后再利用先猜后检的方法便可以实现长相干积分。利用软件接收机进行编程设计,仿真结果表明：该长相干积分算法能够稳定可靠地实现对弱信号的跟踪,20ms相干积分环路信噪比约提升12dB,40ms相干积分环路信噪比约提升15dB,80ms相干积分环路信噪比约提升17dB,提高了北斗导航接收机的灵敏度。     

高轨环境下BDS弱信号跟踪技术研究

针对高轨接收机需要接收来自地球对面的导航卫星信号而导致接收功率过低,且存在较大多普勒频移和多普勒频移变化率的问题,对适用于高轨导航接收机的BDS("北斗"系统)信号跟踪技术进行研究。通过STK(卫星开发工具包)建立仿真场景对HEO(大椭圆轨道)接收导航信号特性分析,根据仿真指标重新设计了弱信号跟踪环路结构以及对应的跟踪流程,并特别针对BDS B1I跟踪中存在的NH(Neumann-Hoffman)编码问题,提出滑动相关法去除NH码的方式,来延长预检积分时间。仿真表明,通过1ms稳定跟踪之后,采用滑动相关法去除NH码,将环路预检积分时间延长至20ms,跟踪环路能够成功跟踪高轨环境下C/N0=26dBHz的低信噪比BDS B1I信号,满足导航应用需求。     

数字式跳频GPS/GLONASS接收机

在很多应用场合,对大量扩频导航卫星连续跟踪将获益匪浅。当接收机跟踪多于定位所需最小卫星数目时,通过优选卫星几何可提高卫星导航精度。动态定位可利用冗余卫星来实现更迅速的整周期判决和跳周修正。陆地导航利用额外的卫星可克服建筑物、树林和地形造成的遮挡。比较多个星座的测量值能获得有关导航稳妥性的度量。跟踪大量卫星的好处已引起人们研制能同时处理美国GPS和苏联GLONASS信号的接收机的兴趣。已经推出了几种接收机设计方案,但所有这些接收机中处理GLONASS信号的硬件都是与处理GPS信号硬件分开的。本文介绍一种高度综合的GPS/GLONASS接收机,接收机中的每一卫星跟踪通道都能随意指定它接收任一个GPS或GLONASS卫星。该接收机有一个模拟射频/中频(RP/IF)前端,用一个固定频率的本振(LO)。定制的数字专用集成电路(ASIC)跟踪选定的GPS/GLONASS卫星,并提供相关测量值送软件处理。本文介绍的GPS/GLONASS接收机利用了数字信号处理技术和有限脉冲响应(FIR)滤波器的新成果。该综合接收机的模拟RF/IF前端大大地简化了,然而其性能可与使用相当复杂模拟RF/IF电路的接收机相比拟。GPS和GLONASS之间的跳频完全在数字域中进行,不必象早期设计方案中那样用昂贵的跳频本振。深入利用数字处理技术,GPS/GLONASS接收机可采用大规模集成电路,将多个通道集成在一个芯片上。这样可大大减小体积,节省成本,不久即可推出商用多通道GPS/GLONASS接收机。     

北斗导航接收机频率稳定度传递算法

为了提高北斗导航接收机的灵敏度,提升其弱信号跟踪能力,通常需要利用长时间的相干积分来提高环路信噪比。但是,当相干积分时间加长到一定程度时,环路性能反而有所下降,信噪比提升也不能达到理论值。针对由剩余频率误差和晶振误差引起的相干积分能量损失问题,主要研究了频率偏差对环路跟踪性能的影响,并提出了利用频率稳定度传递策略辅助弱信号跟踪的方法,解决了北斗导航接收机弱信号跟踪性能提升的问题,最大程度地改善了相干积分的效果,实现了对弱信号的跟踪。利用软件接收机平台对提出的频率稳定度传递算法进行验证,仿真结果表明该算法可使环路信噪比提升4dB ~5dB,充分说明了其可行性及有效性。     

Receiver-channel based adaptive blind equalization approach for GPS dynamic multipath mitigation

Aiming at mitigating multipath effect in dynamic global positioning system (GPS) satellite navigation applications, an approach based on channel blind equalization and real-time recursive least square (RLS) algorithm is proposed, which is an application of the wireless communication channel equalization theory to GPS receiver tracking loops. The blind equalization mechanism builds upon the detection of the correlation distortion due to multipath channels; therefore an increase in the number of correlator channels is required compared with conventional GPS receivers. An adaptive estimator based on the real-time RLS algorithm is designed for dynamic estimation of multipath channel response. Then, the code and carrier phase receiver tracking errors are compensated by removing the estimated multipath components from the correlators’ outputs. To demonstrate the capabilities of the proposed approach, this technique is integrated into a GPS software receiver connected to a navigation satellite signal simulator, thus simulations under controlled dynamic multipath scenarios can be carried out. Simulation results show that in a dynamic and fairly severe multipath environment, the proposed approach achieves simultaneously instantaneous accurate multipath channel estimation and significant multipath tracking errors reduction in both code delay and carrier phase.     

基于UKF准开环结构的高动态载波跟踪环路

 对高动态环境下的全球卫星导航系统（GNSS）载波信号跟踪方法进行了研究。在分析高动态载波信号模型的基础上,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的准开环载波跟踪方法。此方法能够消除导航数据二进制相移键控(BPSK)调制的影响,并采用四维UKF相位估计模型提高跟踪精度,同时对估计值进行补偿以减少滤波器的滞后性。通过模拟接收机的高动态运动轨迹,从跟踪误差、跟踪结果和补偿效果3个方面,与基于卡尔曼滤波（KF）的锁频环(FLL)辅助锁相环(PLL)结构的传统跟踪方法进行比较,结果表明基于UKF的准开环跟踪方法能够有效地完成高动态环境下的载波跟踪。     

Multipath-adaptive GPS/INS receiver

Multipath interference is one of the contributing sources of errors in precise global positioning system (GPS) position determination. This paper identifies key parameters of a multipath signal, focusing on estimating them accurately in order to mitigate multipath effects. Multiple model adaptive estimation (MMAE) techniques are applied to an inertial navigation system (INS)-coupled GPS receiver, based on a federated (distributed) Kalman filter design, to estimate the desired multipath parameters. The system configuration is one in which a GPS receiver and an INS are integrated together at the level of the in-phase and quadrature phase (I and Q) signals, rather than at the level of pseudo-range signals or navigation solutions. The system model of the MMAE is presented and the elemental Kalman filter design is examined. Different parameter search spaces are examined for accurate multipath parameter identification. The resulting GPS/INS receiver designs are validated through computer simulation of a user receiving signals from GPS satellites with multipath signal interference present The designed adaptive receiver provides pseudo-range estimates that are corrected for the effects of multipath interference, resulting in an integrated system that performs well with or without multipath interference present.     

基于MEMS-INS/GNSS组合导航抗差自适应Kalman滤波算法

标准的Kalman滤波器在组合导航领域得到了广泛的应用,然而在实际运动过程中,载体的运动模型是复杂多变的,无法准确掌握系统的动态特性。针对高动态环境下载体动态复杂多变特性带来的动力学模型难以精确构建问题,以及卫星跟踪环路信号易受扰动导致的观测信息出现异常粗差问题,设计了一种基于MEMS-INS/GNSS组合导航系统抗差自适应Kalman滤波算法,研究了优化自适应因子的求解方法。通过跑车试验证明了该算法能够有效地抑制误差发散,提供更加精确的导航定位结果,更好地控制观测信息误差以及动力学模型异常所带来的影响。     

基于数字包络检波的RNSS通道时延标定方法

提出一种采用数字处理的时延测试方法,用于对导航卫星导航信号发射通道分数码片时延的精确测量。该方法是通过高速A/D（模/数）转换器,对导航卫星下行的BPSK（二进制相移键控）信号和卫星导航秒脉冲进行双通道采样,读取采样数据并进行数据处理。根据秒脉冲信号触发门限上升沿确定时延测量起点,对BPSK采样数据进行平方律检波,获取码片换相点,计算换相点和秒脉冲之间的分数码片时延,并进行滤波器时延校准,从而得到导航卫星发射链路的分数码片时延,该方法不需要进行伪随机信号的捕获和跟踪,测量精度主要取决于采样器采样率。通过在测试中使用一根校准电缆对该方法进行验证,验证结果表明,采用本文提出测试方法的测量误差优于0.3ns。     

Enhancing filter robustness in cascaded GPS-INS integrations

Filter robustness is defined herein as the ability of the Global Positioning System/Inertial Navigation System (GPS-INS) Kalman filter to cope with adverse environments and input conditions, to successfully identify such conditions and to take evasive action. The formulation of two such techniques for a cascaded GPS-INS Kalman filter integration is discussed This is an integration in which the navigation solution from a GPS receiver is used as a measurement in the filter to estimate inertial errors and instrument biases. The first technique presented discusses the handling of GPS position biases. These are due to errors in the GPS satellite segment, and are known to be unobservable. They change levels when a satellite constellation change occurs, at which point they introduce undesirable filter response transients. A method of suppressing these transients is presented. The second technique presented deals with the proper identification of the filter measurement noise. Successful formulation of the noise statistics is a factor vital to the healthy estimation of the filter gains and operation. Furthermore, confidence in the formulation of these statistics can lead to the proper screening and rejection of bad data in the filter. A method of formulating the filter noise statistics dynamically based on inputs from the GPS and the INS is discussed     

基于Kalman滤波的高频CW电报信号自动识别

针对强噪声背景下高频CW电报信号检测算法性能严重下降、误码率较高的问题,文章提出一种基于卡尔曼滤波的高频CW电报信号同步检测识别算法。利用自同步法对CW电报信号实现位同步,进而利用卡尔曼滤波针对时变干扰噪声设置自适应阈值,对信号能量进行软判决,实现CW电报信号的自适应跟踪检测,提取有效信号进行识别。通过短波信道仿真软件和实际短波通信测试表明,该算法能够在强噪声背景下有效检测识别CW电报信号,且算法可由迭代实现。