基于载噪比模型加权的GNSS双频载波和差联合跟踪算法优化与分析

前期发展的全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)双频载波和差联合跟踪算法存在双频信号载噪比不一致情况下双频信号跟踪稳定度和跟踪精度较差问题,对此提出了优化改进的算法。针对实际应用中共星双频信号存在的信号载噪比不同情况,优化原有双频载波和差联合跟踪环路结构,基于载噪比模型计算GNSS双频信号在双频载波和差联合跟踪环路中的加权值,利用该加权值实现共星双频信号的载波和差联合跟踪。算法理论分析和仿真结果表明,优化后的基于载噪比模型加权的GNSS双频载波联合跟踪算法更加适用于实际应用条件,能够提高原有算法在双频信号载噪比不一致情况下共星双频信号跟踪稳定性和跟踪精度。

一种基于网格搜索的联合跟踪算法

针对EKF类算法和UKF类算法存在的受观测精度和初始误差影响较大的问题,提出一种利用空频域信息的联合跟踪算法。该算法利用多级网格搜索算法进行初始值捕获,并将得到的初始值代入基于超球体采样的简化UKF算法中,对目标辐射源进行跟踪。最后通过仿真实验验证了该算法的性能。

一种改进的MIMO生物雷达人体目标检测跟踪联合自适应算法

与传统生物雷达相比,MIMO雷达能获取人体目标的方位向信息,具有明显优势。为了降低人体目标运动以及近场环境杂波带来的干扰,提出了一种改进的MIMO生物雷达人体目标检测跟踪联合自适应算法。首先引入图像形态学的方法对雷达成像结果进行杂波预处理,其次采用改进的自适应门限方法进行目标检测,最后采用航迹关联方法得到目标运动的准确轨迹,并依据目标位置反馈调整检测门限,从而实现人体目标的动态检测跟踪。实测数据表明,该方法能有效滤除杂波干扰,且具备良好的跟踪连续性。

粒子滤波联合目标跟踪分类算法

针对现有联合目标跟踪分类(JTC)算法计算量大实时性差的缺陷,本文在JTC求解中引入粒子滤波,替代数值积分,大大缩短了计算时间;利用低分辨率常规雷达(LRR)提供的目标运动学信息和电子支援措施(ESM)提供的目标电磁设备信息,同时提高了目标的识别概率和跟踪性能。仿真验证了粒子滤波联合目标跟踪分类算法的实时性和有效性。

一种GNSS双频信号跟踪的新方法

在双频接收机双频L1辅助L2跟踪方法基础上提出一种GNSS双频信号载波和差联合跟踪新方法。该算法能够克服传统的L1辅助L2跟踪方法 L2信号能得到L1信号辅助信息、而L1信号得不到L2信号任何辅助信息的固有缺点。仿真结果表明:该和差联合跟踪方法相比传统的双频信号跟踪算法能够耦合双频信号实现其相互辅助跟踪,具有提高GNSS双频信号的跟踪稳健性和灵敏度等优点。