基于自适应卡尔曼滤波的GNSS矢量锁定环路

为了减小卫星信号信噪比变化对全球导航卫星系统(GNSS)接收机当中矢量锁定环路(VLL)的不良影响,使用一种基于新息的自适应卡尔曼滤波方法对其改进,以实现对VLL滤波器观测噪声协方差矩阵的实时调整.使用后处理软件全球定位系统(GPS)接收机处理信号发生器产生的中频数据以对提出的方法进行验证.实验结果表明,相对于传统标量环路(SLL),基于自适应卡尔曼滤波的VLL可以在信噪比降低甚至可见卫星数目不足的环境下工作,其载波频率跟踪精度及导航定位解精度均优于固定参数矢量环路和传统标量环路.

多项式预测GNSS信号矢量跟踪算法

提出了一种多项式预测全球卫星导航系统(GNSS)矢量跟踪算法,不需要接收机运动参数的先验信息,不同于传统卡尔曼滤波器需要根据目标的运动状态选择合适的动态模型并且调节相应的状态噪声。对观测噪声进行自适应估计,实现对目标状态更为鲁棒的跟踪。仿真结果表明,建立的矢量跟踪模型能够准确跟踪目标状态,适应各种加速度的目标运动情况,在加速度发生突变时,也能保持鲁棒的跟踪,有效避免了传统卡尔曼模型由于参数选择带来的问题。