复杂信号环境下的鲁棒卡尔曼滤波算法

该文提出一种有效减小全球导航卫星系统接收机在复杂信号环境下定位误差的鲁棒卡尔曼滤波算法。该算法对基于高斯白噪声模型的传统Kalman进行了改进,引入了污染分布,并提出了一种基于加权组合正态分布模型下的滤波算法。同时利用矩估计理论对算法中的污染率给出了一种在线估计方法。通过模拟数据和真实采集信号的测试证明,本文提出的算法可在线对污染率进行准确稳定的估计,抑制粗差的效果明显优于传统Kalman滤波算法,定位误差显著减小。     

一种自适应最大似然GPS比特同步方法

提出了一种针对GPS系统的自适应最大似然比特同步方法.该方法改进了固定非相干累加次数的传统最大似然估计方法,利用归一化的比特能量最大值和次大值差值作为检测量,针对不同载噪比的信号自适应地约束非相干累加次数.数值仿真与分析表明,在保证错误估计概率基本不变的前提下,该方法有效地减少了平均估计时间.     

辅助式GPS接收机的快速定位算法研究

提出了一种针对辅助式GPS接收机的快速定位算法。该算法无需比特同步、帧同步和解调电文,仅由伪码相位测量值和误差小于300 km的用户位置估计值即可重构出卫星发射时刻,进而获得伪距观测量并构造包含5个未知数的测量方程组,通过求解该方程组获得用户位置。仿真表明,本文提出的定位解算算法在载噪比低至20 dBHz时仍能实现快速定位,有效减小接收机初次定位时间。