基于“当前”统计模型的高动态GPS信号跟踪算法

提出了一种新的高动态GPS信号跟踪算法,基于＂当前＂统计模型对载波瞬时相位过程、瞬时频率及瞬时频率变化率过程进行建模;在此基础上,结合系统状态方程为线性而量测方程为非线性的特性,采用简化UKF算法对信号参数进行估计,同时采用EKF和标准UKF滤波算法在同等条件下对信号参数进行估计比对。仿真结果表明对信号参数所建模型能真实反映信号的过程,验证了所建模型的正确性的;简化UKF参数估计结果不仅精度与标准UKF相当且具有较高的运算效率,能更好满足高动态下的实时性需求。

Abstract：

A new high dynamic GPS signal tracking algorithm was proposed.Based on current statistical model,a new model for the GPS signal transitional process was established.Since the system involved a linear state equation and a nonlinear measurement equation,a simple Unscented Kalman Filter （UKF） algorithm was applied to estimation the signal parameters.For comparison purpose,an Extended Kalman Filter （EKF） algorithm and a standard UKF algorithm were also applied to the system to illustrate the effectiveness of the proposed filtering algorithm.Simulation results show that the new model can precisely represent the real signal process,and the simple UKF algorithm achieves high precision comparable to standard UKF with higher operation efficiency.Therefore,the new model and the proposed algorithm can satisfy real time requirement in high dynamic environment.     

基于矢量频率锁定环的高动态GPS信号跟踪

研究了高动态环境下矢量跟踪算法在GPS接收机中的应用,提出了一种适合高动态环境的矢量频率跟踪算法。当接收机存在高动态时,与由其引起的多普勒频率的变化率相比,由卫星运动引起的多普勒频率的变化率非常小,多普勒频率的变化主要由接收机的动态引起。对各个通道来说接收机的速度与加速度等状态信息是共同的,因此利用矢量跟踪的方法从各个通道的量测数据中直接估计接收机的速度、加速度等状态,可以有比通常的标量跟踪更低的跟踪门限,而在相同的载噪比下,可以有比通常的标量跟踪更好的估计精度。给出了一种适合高动态环境的矢量频率锁定环(VFLL)的结构,详细分析了导航滤波器的系统转移方程与量测方程,讨论了导航滤波器的实现。利用非线性估计的方法代替鉴频器提取频率误差,提高矢量跟踪的性能。由于矢量跟踪的性能是与想定相关的,在典型的高动态情景下,根据具体的想定,利用仿真的方法分析了矢量频率锁定环的跟踪性能。仿真结果表明矢量跟踪在高动态环境下可以有比标量跟踪更好的优势,能很好地跟踪GPS接收机的高动态信号。     

针对高速自治水下航行器的UKF主动目标跟踪算法

研究了基于高速自治水下航行器平台下的主动单目标跟踪,基于Unscented Kalman Filter(UKF)建立跟踪滤波器,在强观测噪声、大采样时间间隔情况下完成对目标各运动状态参量的准确估计。将此跟踪滤波器与基于Extended Kalman Filter(EKF)的跟踪滤波器进行了对比。计算机仿真结果表明采用EKF滤波器,目标的速度估计值可以收敛向真值,而距离估计值无法获得收敛;采用UKF滤波器,目标的速度和距离估计值都能获得收敛,且其对目标的速度估计较EKF准确。     

基于IMM的高动态GPS接收机载波跟踪算法

利用交互式多模型的带宽自适应调整特性实现了高动态与静态环境下通用的GPS信号载波跟踪算法。仿真结果表明,该算法在保证满足高动态GPS信号载波跟踪要求的前提下,降低了静态时的频率跟踪误差,避免了不同动态环境下多个载波跟踪算法及切换方案的设计。     

载波跟踪算法综述

随着GPS软件接收机技术的飞速发展,作为其关键技术之一的载波跟踪算法也取得了长足进展。基于一种典型载波跟踪环的结构,将载波跟踪算法归类为纯载波跟踪算法和有外部辅助载波跟踪算法两大类。其中纯载波跟踪算法的关键技术主要有:环路鉴别算法,环路滤波器的优化设计,基于锁相环和锁频环的混合载波跟踪环的设计,智能降噪技术、智能控制技术、智能估计算法和自适应算法的引入等;外部辅助的载波跟踪算法主要存在于各类组合导航系统中,最典型的就是紧耦合或超紧致耦合组合导航系统中利用惯导测量信息对载波跟踪进行辅助。分析了上述各种技术研究的侧重点及工作原理,总结了各种研究侧重点的特点及优缺点,指出了载波跟踪算法的发展方向。     

基于Kalman滤波理论的高动态GPS信号跟踪系统仿真研究

高动态意味着载波多普勒频移变化率较大,实际中真实的高动态信号通常难以采集到,比如在弹载、星载环境下.为了研究高动态GPS信号跟踪问题,首先设计了一种高动态GPS中频数字信号仿真模型,并在此基础上研究了一种基于Kalman滤波理论的高动态信号跟踪技术.信号的模拟和跟踪都是基于Matlab的Simulink环境,仿真结果显示高动态信号模拟理想,应用Kalman滤波理论的高动态跟踪技术跟踪稳定,精度满足要求.     

高动态跳频载波跟踪技术

在无人机或导弹等高速运动目标间建立稳定、可靠的通信链路,需要突破高动态下的载波跟踪技术,考虑跳频通信系统的突发传输模式,本文提出基于开环最大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)和扩展卡尔曼滤波跟踪算法的高动态载波信号跟踪技术.通过理论和仿真分析证实了该算法可有效克服传统环路的缺...     

基于UKF的高动态GPS信号参数估计研究

为了更好地适应高动态环境给GPS信号接收模型带来的非线性特性,提出了一种基于Unscented卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,简称为UKF)技术的高动态GPS信号参数估计方法。在分析高动态GPS载波相位模型和UKF原理的基础上,设计了高动态UKF估计器,对高动态GPS信号的相位、多普勒频率、频率变化率和频率二阶导数等参数进行了估计。通过仿真分析了该估计器的估计性能,仿真结果表明该方法在高动态环境中可以很好地跟踪GPS接收机动态信号。     

一种基于SR-UKF的GPS/DR组合定位算法

针对智能车辆机动性运动的定位问题提出了一种基于平方根Unscented卡尔曼滤波的GPS/DR组合定位方案和算法.基于组合定位模型状态方程线性和观测方程非线性的特点,提出了将标准平方根卡尔曼滤波同SR-UKF相结合的非线性滤波算法.该算法在时间更新阶段减少了滤波算法的运算量,提高了滤波算法的效率.仿真结果表明:与基于EKF的非线性滤波算法相比,本算法具有更高的滤波精度和更好的滤波稳定性,同时,同通用SR-UKF相比又具有较高的运算效率,完全适合于资源有限的车载导航系统.     

一种基于变形模板的椭圆跟踪算法

给出一种新的基于活动轮廓与光流约束的椭圆跟踪算法。椭圆变形模板在引入对目标模型严格的全局约束的同时,降低了计算复杂度;基于模型的光流技术被用于提取目标的运动信息并引导轮廓的变形;借助扩展Kalman(EKF)滤波器有机组合目标的形状与运动信息;最后利用光流测量方程给出的误差测度及EKF给出的估计方差对虚假样本点作出判断与舍弃,从而保证对图像噪声、遮挡及伪边缘具有较强的克服能力。算法除可用于跟踪刚体运动之外,也可用于非刚体(例如人头)运动的跟踪。计算实例表明了算法的有效性。     

GPS接收机载波跟踪技术研究及仿真

MATLAB/Simulink对研究高动态GPS接收机的基带信号处理算法极为有效。通过采用载波辅助码跟踪环技术后,GPS接收机高动态性能的关键是通过载波自动频率跟踪环来实现的。在利用Simulink建立载体高动态模型,重点研究高动态GPS接收机三种载波自动频率跟踪技术的基础上,采用带符号的叉积点积自动频率跟踪环,仿真实现了该算法的跟踪误差、失锁概率与环路带宽、载噪比之间的关系。仿真结果表明,带符号的叉积点积自动频率跟踪环算法解决了叉积自动频率跟踪环受符号位影响及叉积点积自动频率跟踪环鉴频范围减半的问题,并能适用于加速度为10g,加加速度为10g/s的高动态环境。

Abstract：

It is very efficient for studying the baseband signal processing algorithms of the high dynamic GPS receiver with MATLAB/Simulink.The key performance of the high dynamic GPS receiver is achieved by the technology of carrier automatic frequency control after taking carrier assistant code tracking loop.By making use of Simulink to set up the high dynamic model and applying signed cross-product and dot-product automatic control based on the key research about thee kinds of carrier automatic tracking technology of the high dynamic GPS receiver,the simulation on the relationship among the tracking error,the lock-loss probability,loop bandwidth and the carrier noise ratio was achieved.The results show that the signed cross-product and dot-product automatic frequency control has solved the problems that cross-product automatic frequency control is affected by the signed bit and the frequency discrimination range of cross-product and dot-product automatic frequency control could reduce to half,and it can also be applied to the high dynamic environment with the acceleration of 10g and the jerk of 10g/s.     

固定站无源目标跟踪简化UKF算法仿真研究

与EKF类算法相比,基于不敏变换(UT)的不敏卡尔曼滤波(UKF)算法因为不存在线性化误差从而具有更好的性能,不过存在运算量较大的问题。建立了具有线性状态方程的固定单站无源目标跟踪模型,以此为研究背景在满足L+λa=nx+λ=常数的情况下由扩维UKF算法推导出了简化UKF算法并进行了仿真分析。仿真结果表明在满足推导条件时简化UKF算法可以在降低运算量的同时保持和扩维UKF同样的定位性能,具有较强的实用性。     

基于平方根UKF的多传感器融合跟踪

为了提高融合算法的精度,将UKF(Unscented Kalman Filter)算法与多传感器顺序滤波融合跟踪算法相结合,提出了基于UKF的多传感器序贯融合算法.UKF算法利用非线性方程自身的传播,估计系统状态,避免了对非线性方程线性化的过程.顺序滤波融合算法用同一时刻的量测依次更新状态,计算复杂性低.仿真结果表明,UKF顺序滤波融合跟踪算法比传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法有更高的跟踪性能,是一种有效的非线性融合算法.