基于自适应扩展卡尔曼滤波的载波跟踪算法

精确的载波相位测量是精密测距中一个很重要的研究点。针对传统扩展卡尔曼滤波(EKF)的固定设计在先验信息不充分和动态变化环境中存在的不足,提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)的载波跟踪算法。该算法通过实时监测滤波器新息或残差的动态变化,以修正状态噪声方差和观测噪声方差,进而调整滤波器增益,控制状态预测值和观测值在滤波结果中的权重。理论分析和仿真结果表明,本算法充分利用了观测信号的统计特性,克服了传统扩展卡尔曼滤波算法的不足,能够获得更好的载波跟踪性能。     

基于北斗Ka星间链路的地面用户导航方法

针对导航系统L频段信号易受到有意或无意的干扰和欺骗，而导致地面区域性导航服务性能下降甚至失效的问题，提出了一种利用北斗Ka星间链路信号为地面用户提供导航服务的方法。首先，对该方法的可行性进行了研究，并给出了星间链路时分体制下的用户测距模型;然后，提出了基于时钟模型和惯导信息的测距值历元归算方法，并推导了基于北斗星间链路测距值的地面用户实时定位算法;最后，通过数值仿真分析了不同因素对算法性能的影响。仿真结果表明，该方法定位精度可达2.0 m以内，能够在一定程度上弥补L频段导航信号区域性失效带来的缺失。