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提出了一种基于F偏差代表点的高斯过程矩匹配滤波方法。该方法通过高斯过程学习系统的过程函数和观测函数,在高斯矩匹配滤波的框架下利用F偏差代表点进行数值计算。在单变量非线性模型及静基座初始对准中进行的仿真实验表明,该方法的精度不低于解析计算的高斯过程假设密度滤波(GP-ADF),远高于高斯过程无迹卡尔曼滤波(GP-UKF)。 相似文献
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一种鲁棒GNSS矢量跟踪环 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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