基于平淡卡尔曼滤波的微弱GPS信号跟踪算法

在接收信号很微弱的情况下,全球定位系统(GPS)的传统方法不能很好地跟踪信号.采用非线性卡尔曼滤波算法取代传统的延迟锁定环和相位锁定环,用于高灵敏度GPS接收机的微弱信号处理环节.针对所提出的微弱信号系统模型中相关运算的特点,运用平淡卡尔曼滤波器进行信号跟踪.仿真结果表明,新方法能够较好地跟踪到载噪比低至27 dB-Hz的微弱信号,确保了跟踪精度;同时具有较高的灵敏度.     

基于双卡尔曼滤波及贝叶斯估计的微弱GPS信号跟踪方法

提出了一种基于卡尔曼滤波的平方根算法以及贝叶斯估计理论的微弱GPS信号跟踪方法.采用2个耦合的扩展卡尔曼滤波器,即双卡尔曼滤波器来完成码跟踪和载波跟踪,同时,减少信号累加积分时间,以降低运算复杂度而提高收敛速度;采用基于贝叶斯估计理论的未知导航信息位处理方法,以降低在信号微弱的情况下未知导航位所带来的不利影响.仿真结果表明,利用该方法可以精确跟踪载噪比低至19 dB-Hz的微弱GPS信号.     

基于批处理的微弱GPS信号捕获

针对传统方法难以实现微弱GPS信号的精确捕获,继而影响后续的信号跟踪及导航电文解码,提出了一种新的捕获方法解决这一基础性问题,采用基于批处理的手段来捕获低信噪比的GPS信号并提高运算速度,为高灵敏度GPS接收机的实现提供保证.仿真结果表明,在捕获过程处理的数据长度不超过4个导航电文数据位(80 ms)的情况下,此方法能够较好地捕获到载噪比低至21 dB的GPS信号,同时确保较短的捕获时间和较高的灵敏度.     

基于平淡卡尔曼滤波的微弱GPS信号跟踪算法

在接收信号很微弱的情况下，全球定位系统（GPS）的传统方法不能很好地跟踪信号．文中采用非线性卡尔曼滤波算法取代传统的延迟锁定环和相位锁定环，用于高灵敏度GPS接收机的微弱信号处理环节，针对所提出的微弱信号系统模型中相关运算的特点，运用平淡卡尔曼滤波器进行信号跟踪．仿真结果表明，新方法能够较好地跟踪到载噪比低至27dB-Hz的微弱信号，确保了跟踪精度；同时具有较高的灵敏度．     

GPS弱信号的高灵敏度捕获算法

为提高弱信号环境下全球定位系统(global positioning system,GPS)捕获的灵敏度,需进行累积提高增益.在分析传统相干累积和非相干累积算法的基础上,研究了一种基于快速傅里叶变换(fast fourier transformation,FFT)的差分相干累积方法.并采用蒙特卡罗仿真,分析了载噪比(carrier to noise ratio,C/N0)、累加次数、相干累积时间的选择对非相干算法和差分相干算法性能的影响.仿真结果表明,较传统非相干法,研究的差分相干法用于检测弱信号时具有明显的性能优势,信号检测增益最多可增加约1.8 dB,充分说明了差分相干在高灵敏度捕获中的优     

一种基于FFT块处理的微弱GPS信号检测新方法

针对微弱GPS信号的高灵敏度检测算法是当前遮蔽环境下GPS软件接收机捕获信号亟待解决的问题.作者提出了基于FFT块处理的1/4字节步进相干积分检测方法,较传统的1/2字节更替检测方法,增长了相干积分区间,更有效地利用了GPS信号,提高了微弱GPS信号的检测灵敏度,缩短了捕获时间.仿真结果表明,在信号长度不超过300 ms的情况下,该算法能成功捕获信号强度低至24dBHz 的微弱GPS信号.     

基于四阶累积量相关信号的DOA估计

目的 针对相干信号,在高斯色噪声的背景下,有效地进行信号的DOA估计.方法 应用四阶累积量和修正MUSIC算法.结果 二阶矩算法性能严重失效,累计量算法DOA估计性能好.结论 利用四阶累积量和修正MUSIC算法相结合,在高斯色噪声的背景下具有良好的统计性能,是实现相干信号高分辨方位估计的有效方法.     

基于matlab的相干平均弱信号检测法

提出了采用相干平均法提高信号的信噪比并检测微弱信号的方法,介绍了相关检测的原理.该方法无需知道信号的先验知识,适合于信噪比很低的信号,有一定的应用前景.通过在matlab中实现检测的实例和步骤,运行结果表明该方法的有效性.     

基于信号相位匹配原理的广义相关时延估计

提出了一种利用信号相位匹配原理估计的线谱相位数据时延估计和广义相关时延估计相结合的时延估计方法,导出了该方法的时延估计公式.仿真和海上实航数据处理结果证明了该方法的正确性,并表明方法具有算法简单,稳健性好,可估计非整数倍时延,提高了低信噪比条件下的时延估计精度,具有重要的工程应用前景.     

一种相邻相干信号的DOA估计新方法

提出一种估计相邻相干信号方位的新方法.该方法首先对传统空间平滑算法得到的数据协方差矩阵进行修正,然后对修正后的协方差矩阵进行奇异值分解,由左奇异矩阵得到噪声子空间;再构造新数据协方差矩阵,进行奇异值分解得到噪声子空间;最后取两次噪声子空间的平均值得到噪声子空间,利用MUSIC算法找到极大值对应的信号方向.计算机仿真表明,该方法能有效地估计出小信噪比下角度相隔较小的相干信号.     

弱信号P码直捕方法研究

提出了一种新的基于快速傅里叶变换(FFT)的P码直捕方法,并采用TS201对其进行了具体实现.该方法采用时间分格将大的P码时间不确定度分割成若干小的时间分格,并配合外部存储器的使用,有效减少了直捕过程中FFT的次数,并且可实现各种灵活的捕获策略.分析了低信噪比下非相参积累后的捕获概率及虚警概率,提出了基于两次检测的"A+B"检测方法,既保证了检测性能,又降低了捕获时间.性能分析结果显示,该方法能够在60 s内完成捕获信噪比为-32 dB,时间不确定度为±1 s的P码直捕.     

利用零空间约束的GPS双差整周模糊度动态求解

针对非专用全球定位系统(GPS)导航型接收机,利用零空间约束动态求解GPS初始整周模糊度.对单个历元的双差载波相位观测方程进行零空间变换,避免了实时变化的三维位置参数求解;用精度衰减因子(XDOP)准则选取3个独立的双差整周模糊度,并根据GPS干涉仪测姿原理以基线长度来确定整周模糊度的搜索区间,通过基线长度约束进一步使搜索范围大大降低,模糊度最终采用多种检验方法联合确认.用Garmin25导航型单频接收机构成单基线,求解整周模糊度后在2-D平面上求解航向角,与航向参考对照后表明,采用该方法可在多个历元动态解算出整周模糊度,此时计算航姿精度可达到1°.     

一种用于高动态环境的GPS信号跟踪方法

针对全球定位系统（GPS）在高动态环境下信号跟踪精度不高以及容易失锁的问题,提出一种新的跟踪方法.采用锁频环（FLL）和锁相环（PLL）相融合的跟踪方式,利用判决因子对当前的跟踪状态进行判定,根据判决值对FLL和PLL输出赋予相应的权值,调整其相对作用的大小,从而将FLL和PLL在同一跟踪过程中更好地融合.仿真结果表明,该方法在环路噪声带宽较小的情况下能够成功地跟踪加速度为150 g的超高动态GPS信号.     

基于GPS弹道测量的卡尔曼滤波参数估计算法

为提高基于GPS定位的弹道辨识方法的实时性和可靠性,提出了一种以弹道微分方程四阶龙格库塔数值积分预测作为状态量递推的卡尔曼滤波弹道参数估计算法,并针对卫星接收机有粗大误差或失效情况对方法进行了改进. 利用卫星信号模拟器和C/A码GPS接收机构建半实物仿真系统对算法进行验证,该方法的弹道参数估计误差是GPS接收机正常工作时测量误差的30%～40%;且能在GPS接收机出现异常时继续给出接近实际的估计值.     

一种用于GPS定位估计滤波算法的非线性模型

提出了一种将现代非线性滤波技术用于GPS定位估计的方法，该方法可用于低价位的单机GPS接收器的定位，提高它们的定位精度和鲁棒性．应用该方法，根据单机GPS的原始数据、伪距和多普勒频移进行定位估计。开发了一种新的基于非线性滤波的位置和速度估计模型，该非线性模型具有随观察到的卫星数量而改变状态和测量元个数的动态特性．运用一种新型的非线性滤波-平淡卡尔曼滤波求解该模型．GPS定位实验结果表明．与通用的最小二乘迭代法或直接从接受机获得的结果相比，所提出的非线性模型得出的滤波估计结果具有较高的精度和鲁棒性．     

基于通用相关器的高动态GPS信号并行快速捕获

高动态全球定位系统(GPS)信号的快速捕获是GPS接收机的关键技术之一,然而现有算法难以兼顾捕获速度和硬件成本。该文研究在低成本通用GPS器件上实现快速捕获算法。对高动态GPS信号的并行捕获方法基于商用GPS系列芯片GP4000进行了改进,通过扩大算法频率搜索步长提高搜索效率。对该算法进行仿真验算并利用接收的GPS卫星信号进行实测。结果表明:改进算法可以有效地扩大GPS接收机频率搜索步长,提高接收到的卫星信号的质量,同时缩短卫星信号的搜索时间。     

组合导航系统新息自适应卡尔曼滤波算法

全球定位系统(GPS)量测噪声的不稳定变化将造成惯性导航系统(INS)/GPS舰用组合系统卡尔曼滤波器性能下降,在对自适应卡尔曼滤波器分析的基础上,提出了一种新的基于新息估计的自适应卡尔曼滤波算法.该算法通过计算新息方差强度的极大似然估计最优估计,将新息方差计算直接引入卡尔曼滤波器的增益计算.仿真结果表明,本文方法较标准卡尔曼滤波器可以提高系统精度和抗干扰能力.     

一种用于高动态全球定位系统信号跟踪的新模型

针对传统全球定位系统(GPS)信号跟踪方法在高动态环境下跟踪精度不够理想且容易失锁等缺陷,提出了一种新的跟踪模型.采用包含多普勒频移与码相位误差的二维观测相关器组,并通过基于列文伯格-马夸尔特方法优化的迭代扩展卡尔曼滤波算法,使跟踪环路在码相位与载波频率初始捕获误差较大的情况下,依然能够快速而准确地收敛,成功解调出导航信息.仿真结果显示,利用新的GPS信号跟踪模型能够高质量地完成加速度为150g的高动态GPS信号跟踪.