CN101666868B - 一种基于sins/gps深组合数据融合的卫星信号矢量跟踪方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于SINS/GPS深组合数据融合的卫星信号矢量跟踪方法，该方法基于SINS/GPS深组合导航系统，通过通道滤波器信息融合；SINS/GPS深组合导航数据融合；以及SINS系统对惯性元件误差进行补偿，对当前计算周期的位置、速度参数进行校正，得到精确的导航参数，生成本地参考信号，保持对所有可视GPS卫星信号的跟踪；利用通道滤波器和主滤波器构成的回路同时完成对GPS卫星信号的矢量跟踪和组合导航信息处理。本发明具有优良的噪声抑制能力和动态跟踪性能，不仅在GPS信号发生短暂中断期间，能够保证组合系统的导航精度和可靠性，在低载噪比环境中能够维持较好的伪码相位和载波频率跟踪性能。

Description

一种基于SINS/GPS深组合数据融合的卫星信号矢量跟踪方法

技术领域

本发明属于导航技术领域，涉及一种基于SINS/GPS深组合数据融合的卫星信号矢量跟踪方法，可用于提高飞机、导弹、舰船或车辆用SINS/GPS组合导航系统的导航精度。

背景技术

捷联惯性导航系统(SINS)是一种完全自主的导航系统，可以连续、实时地提供位置、速度和姿态信息，其短时精度很高，且具有隐蔽性好，不受气候条件限制等优点，因而广泛应用于航空、航天、航海等领域。但是，SINS误差随时间增长，因此常与GPS全球卫星定位系统组合构成SINS/GPS组合导航系统。GPS和SINS在性能上具有很强的互补性，将两者组合不仅可以充分发挥各自的优势，而且随着组合程度的加深，SINS/GPS组合系统的总体性能要远远优于各独立系统。

按照组合程度的不同，SINS和GPS的组合模式可分为松散组合、紧密组合和深组合。目前松散组合和紧密组合这两种组合模式应用较为广泛。然而，随着高机动性飞行器的发展和GPS应用领域的扩展，为满足高动态载体(歼击机、导弹等)及强噪声干扰条件下的应用需求，并进一步提高组合系统的可靠性，深组合逐渐成为SINS/GPS组合系统的新一代设计模式。

在松散、紧密组合系统中，接收机内部仍采用传统的跟踪结构。在这种传统跟踪结构中，每个通道由鉴相器、环路滤波器、数控振荡器(NCO)组成，各通道之间相互独立，因此这种跟踪方式也称为“标量跟踪”。在标量跟踪过程中，每个通道的伪码NCO和载波NCO是由环路滤波器输出的信号来驱动，而所有通道的量测信息则用于导航解算。传统的标量跟踪方式存在以下缺陷：一方面，由于环路滤波器的增益和带宽是固定的，对所有的相位误差都按照相同的权重处理，从而无法适应信号载噪比变化；另一方面，因不同跟踪通道之间相互独立，使已有的导航信息没有得到充分利用。因此，在信号衰减、无意或人为射频干扰等导致的低载噪比环境中，这种标量跟踪方法性能较差甚至无法正常工作。

发明内容

本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供一种基于SINS/GPS深组合数据融合的卫星信号矢量跟踪方法，该方法提高了GPS接收机在信号发生中断和低载噪比情况下的跟踪性能。

本发明的一种基于SINS/GPS深组合数据融合的卫星信号矢量跟踪方法，该方法利用组合卡尔曼滤波器反馈回路取代了传统GPS接收机中独立、并行的跟踪环路，能够同时完成所有可视卫星信号跟踪和SINS/GPS组合导航信息处理的任务；利用相关器残差来更新导航参数状态，同时根据已有的导航参数和星历信息推测GPS伪码相位和多普勒频移参数，用以控制接收机的本地伪码数控振荡器和载波数控振荡器，使本地伪码相位和载波频率与输入信号保持一致，具体包括下列步骤：

(1)建立通道滤波器的系统模型，根据鉴相函数对相关器输出信号的鉴别结果，对伪码相位和载波频率、载波相位跟踪误差进行估计得到状态估计值；通道滤波器的状态估计值经过参数转换后，作为量测信息输入到主滤波器中；

(2)SINS/GPS深组合导航数据融合；

建立SINS/GPS深组合导航系统主滤波器的数学模型，根据GPS系统与SINS系统输出的量测信息，对载体状态变量进行更新，得到导航误差参数和时钟误差估计。

(3)SINS系统对导航误差参数进行校正。

(4)根据校正后的导航误差参数、时钟误差估计以及卫星的位置、速度参数确定伪码相位和载波频率参数，用来驱动接收机内部各跟踪通道的数控振荡器，生成本地参考信号，以保持对所有可视GPS卫星信号的跟踪；

所述步骤(1)中相关器输出为：

其中，I_PS为同相支路的即时累加输出，I_ES为同相支路的超前累加输出，I_LS为同相支路的滞后累加输出，Q_PS为正交支路的即时累加输出，Q_ES为正交支路的超前累加输出，Q_LS为正交支路的滞后累加输出，A为信号幅值，D_i为导航数据，T为预检测积分时间，ε_i为该积分间隔内的Coarse/acquisition(C/A)码相位误差，δ为本地C/A码(伪码)超前滞后的间隔，δf和

分别为积分间隔起始时刻本地参考信号与输入信号之间的载波频率差和相位差，R(·)为C/A码的自相关函数。

伪码跟踪选择归一化超前滞后包络鉴相函数，以消除幅度敏感性，当输入误差在±1.5码元的范围内时，鉴相函数可以表示为：

$e=\frac{\sqrt{(I_{\mathrm{ES}}^2+Q_{\mathrm{ES}}^3)}-\sqrt{(I_{\mathrm{LS}}^2+Q_{\mathrm{LS}}^2)}}{\sqrt{(I_{\mathrm{ES}}^2+Q_{\mathrm{ES}}^2)}+\sqrt{(I_{\mathrm{LS}}^2+Q_{\mathrm{LS}}^2)}}$

根据超前滞后两路相关器的输出，可得：

$e=\frac{R(\mathrm{\ϵ}-\mathrm{\δ})-R(\mathrm{\ϵ}+\mathrm{\δ})}{R(\mathrm{\ϵ}-\mathrm{\δ})+R(\mathrm{\ϵ}+\mathrm{\δ})}$

反正切函数对相关器输出信号的载波相位鉴别结果为：

所述步骤(1)中建立的通道滤波器系统模型包括状态方程和量测方程：

${\stackrel{\·}{X}}_c=F_c{X}_c+W_c$

$\left\{\begin{array}{c}{Z}_1=\frac{R(\mathrm{\ϵ}-\mathrm{\δ})-R(\mathrm{\ϵ}+\mathrm{\δ})}{R(\mathrm{\ϵ}-\mathrm{\δ})+R(\mathrm{\ϵ}+\mathrm{\δ})}\\ Z_2={\tan }^{-1}(Q_{\mathrm{PS}}/I_{\mathrm{PS}})\end{array}\right.$

其中，

为通道滤波器的状态变量，ε为C/A码相位误差，δf和

分别为载波频率差和相位差，δa为载波频率变化率误差，A为信号幅值，F_c为通道滤波器系统矩阵，W_c为通道滤波器的系统噪声矢量，

$F_c=\left[\begin{array}{ccccc}0& 0& f_s/f_{L1}& 0& 0\\ 0& 0& 2\mathrm{\π}& 0& 0\\ 0& 0& 0& 1& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0\end{array}\right]$

其中，f_L1为L1载波的频率，f_s为采样频率。

所述步骤(1)中通道滤波器的状态估计值经过参数转换后，一个GPS跟踪通道输入到主滤波器的伪距ρ_G、伪距率

量测信息为：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\ρ}}_G=(C_0+\mathrm{\ϵ})\·\frac{c}{f_s}\\ {\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}}_G=-(f_0+\mathrm{\δf})\·\frac{c}{f_{L1}}\end{array}\right.$

其中，C₀、f₀分别为本地信号发生器中的C/A码相位和载波频率的基准值，ε和δf分别为通道滤波器对C/A码相位误差和载波频率误差的估计值。

所述步骤(4)中，GPS卫星信号的矢量跟踪方法为一种利用已知载体信息推测跟踪参数、并驱动本地所有跟踪通道中伪码数控振荡器和载波数控振荡器的信号跟踪方法，该方法的具体实现步骤为：

(1)接收机内部n个跟踪通道工作，每个通道对应一颗可视卫星，射频前端输出的中频信号输送到各个通道的相关器，与本地参考载波的正弦、余弦信号混频后，与伪码数控振荡器生成的超前、即时和滞后码进行相关处理，并在预检测积分间隔内累加平均，每个通道共输出六路信号；

(2)分别利用伪码、载波鉴相函数对相关器输出信号进行鉴相计算，并将伪码、载波相位鉴别结果作为量测信息输入到通道滤波器；

(3)每个通道内的滤波器根据伪码和载波的相位鉴别结果，更新通道内伪码相位、载波频率以及载波相位跟踪误差的估计信息；

(4)将通道1至通道n的n个通道滤波器的伪码相位、载波频率估计信息转换为对应的伪距、伪距率信息，由此得到2n维的观测矢量，并将其传送到主滤波器中；

(5)主滤波器接收来自GPS系统和SINS系统的伪距、伪距率信息，并将n个通道的量测信息分别与SINS系统的量测信息作差，由此得到2n维的量测矢量

然后对载体的位置、速度、姿态以及元件误差和本地时钟误差进行估计；

(6)主滤波器将误差状态估计反馈回SINS系统中，对载体参数进行校正和补偿；同时，根据校正后的载体位置、速度参数以及接收机提供的卫星星历信息，得到载体与n颗卫星的伪距、伪距率估计信息，并将其作为跟踪矢量反馈回GPS系统n个通道的伪码和载波数控振荡发生器；

(7)GPS各通道根据伪距估计信息调整C/A码数控振荡器的码相位，根据伪距率信息来调整C/A码数控振荡器和载波数控振荡发生器的频率变化，以使本地C/A码相位和载波频率与输入信号保持一致，从而完成n个通道信号跟踪回路的闭合。

本发明的原理是：载体通过GPS基带信号处理所获得的伪距、伪距率观测信息是由载体的位置、速度和卫星的几何位置决定的。卫星的几何位置可以根据卫星预报星历推测得到，而载体的位置和速度可以由已接收的信号确定。因此，接收的卫星信号跟踪参数也可以根据载体的位置、速度以及卫星星历数据推测出来。由已知的载体导航状态参数推测得到GPS信号参数，并根据相关器输出来更新载体的导航状态是深组合的核心思想。深组合系统取消了传统的跟踪环路，而用特定的算法同时完成GPS信号跟踪与组合导航信息处理两个任务。

在矢量跟踪环节中，只对卫星信号的伪码相位和载波频率进行跟踪。信号矢量跟踪回路的闭合是通过通道滤波器和主滤波器完成的。主滤波器的主体为一个卡尔曼滤波器。这个卡尔曼滤波器根据组合导航参数以及卫星星历数据对GPS接收信号的伪距和伪距率进行估计，并将估计信息送入载波、伪码数控振荡器；估计信息的伪距信息用来调整伪码数控振荡器的伪码相位，而伪距率信息则用于调整载波、伪码数控振荡器的频率；由于矢量跟踪过程中并未估计载波相位，所以载波数控振荡器中的载波相位不加调整，仍按独立Costas载波相位跟踪环的方式运行。而每个积分清零周期的相关器输出用于生成伪码相位、载波频率跟踪误差的量测信息，对通道滤波器进行更新。而通道滤波器得到伪码相位、载波频率跟踪误差的估计信息后，将其转化为伪距、伪距率信息输入到主滤波器中，用于对导航误差状态进行更新。

本发明与现有技术相比的优点在于：

本发明利用通道滤波器和组合导航滤波器(也叫主滤波器)组成的回路估计载体的导航参数，并根据导航参数确定所有可视卫星的跟踪参数，用来驱动相应跟踪通道的伪码和载波数控振荡器，从而实现对所有可视卫星信号的矢量跟踪。

本发明提供的数据融合方法，一方面使滤波器增益和带宽随接收信号载噪比的变化而改变，从而提高了GPS接收机在低载噪比条件下的跟踪性能；另一方面，利用更新的载体位置、速度参数和星历信息推测所有卫星的跟踪参数，充分利用了已有的导航信息，保证了在信号发生短暂中断情况下GPS接收机和组合导航系统的可靠性。

附图说明

图1为本发明的SINS/GPS深组合导航系统结构框图；

图2为本发明的基于SINS/GPS深组合数据融合的卫星信号矢量跟踪方法实现流程图；

图3为通道滤波器信息融合步骤流程图；

图4本发明的卫星信号矢量跟踪方法原理框图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明提供的基于SINS/GPS深组合数据融合的卫星信号矢量跟踪方法进行详细说明。

本发明提供一种SINS/GPS深组合导航系统结构如图1所示，该组合系统主要包括以下部分：天线1、射频前端2、混频器3、相关器4、鉴相函数单元5、通道滤波器6、参数转换单元7、主滤波器(也记作组合导航滤波器)8、惯性测量单元(IMU)9、SINS导航解算单元10、卫星参数计算模块11、跟踪参计算模块12、载波数控振荡器13和伪码数控振荡器14。其中，惯性测量单元9和SINS导航解算单元10构成了SINS系统，而混频器3、相关器4、鉴相函数单元5、通道滤波器6、参数转换单元7、主滤波器8、跟踪参数计算模块12、载波数控振荡器13和伪码数控振荡器14构成了GPS卫星信号矢量跟踪回路。

所述的天线1用于接收GPS卫星信号，射频前端2对天线1接收的GPS卫星信号进行滤波、下变频处理后，输出GPS数字中频信号；

所述的载波数控振荡器13产生正弦和余弦两种信号，GPS数字中频信号与正弦信号进入到混频器3进行混频处理得到正交信号，与余弦信号进行混频处理得到同相信号。

所述的伪码数控振荡器14生成C/A码并输出给相关器4。

相关器4对正交信号、同相信号和C/A码进行相关运算，并在预检测积分时间进行累加、平均，然后输出给鉴相函数单元5；

鉴相函数单元5根据相关器4输出信号，得到伪码和载波的鉴相结果，并将其作为量测信息输入到通道滤波器6中；

通道滤波器6根据伪码和载波鉴相结果，对状态变量C/A码相位误差和载波频率差、相位差进行更新，得到C/A码相位误差估计值、载波频率差估计值和载波相位差估计值，并将载波相位差的估计值反馈给载波数控振荡器13；

参数转换单元7将C/A码相位误差估计值和载波频率差估计值转换为伪距ρG和伪距率

输出到主滤波器8中。

惯性测量单元9获取载体的比力和角速度信息后，经SINS导航解算单元10解算得到载体的位置、速度和姿态信息，并转换为伪距ρ_I、伪距率

输出到主滤波器8中。

主滤波器8接收所有GPS系统输出的伪距ρ_G、伪距率

与SINS系统输出的伪距ρ_I和伪距率

量测信息，对状态变量进行更新并将接收机的时钟误差估计信息传递给跟踪参数计算模块12；同时将导航误差参数反馈回SINS系统中的SINS导航解算单元10中加以校正，校正后导航参数发送到跟踪参数计算模块12；

卫星参数计算模块11根据卫星星历数据，计算GPS卫星的位置和速度参数，并发送给跟踪参数计算模块12。

跟踪参数计算模块12根据校正后的SINS导航参数、时钟误差估计信息与GPS卫星的位置和速度参数，确定GPS伪码相位和载波频率等跟踪参数，用来驱动接收机内部的载波数控振荡器13和伪码数控振荡器14，生成本地伪码和正弦、余弦载波信号，以保持对输入GPS信号的跟踪。

基于上述的SINS/GPS深组合导航系统，本发明提供一种基于SINS/GPS深组合数据融合的卫星信号矢量跟踪的实现方法，方法流程如图2所示，具体步骤如下：

(1)通道滤波器信息融合；

所述的信息融合是指建立通道滤波器6的系统模型，根据鉴相函数对相关器4输出信号的鉴别结果，对伪码相位和载波频率、载波相位跟踪误差进行估计，具体融合步骤流程如图3所示，具体如下：

a.建立相关器输出信号模型；

接收机天线1接收的GPS卫星信号经射频前端2处理后，得到的中频信号离散形式为：

其中，A为信号幅值，D(·)为导航数据，C(·)为C/A码，t_s为采样时间间隔，k为计数点，ω_IF为信号中频，

为载波相位。

所述的中频信号与本地载波数控振荡器13产生的正弦、余弦信号分别在两个混频器3中进行混频相乘，滤除高频成分后，得到同相、正交两支路的输出为：

其中，

为本地载波与输入中频信号之间的相位差，

ω_L、

为本地载波的角频率和相位，ω_IF、

为输入信号的中频和载波相位。

在相关器4内，同相、正交两个支路的输出信号与本地伪码数控振荡器14生成的即时码P、超前码E和滞后码L进行相关运算，并在预检测积分时间内累加求和。假设积分间隔内，载波频率差和相位差都近似不变，则取均值后的相关器4输出为：

其中，I_PS为同相支路的即时累加输出，I_ES为同相支路的超前累加输出，I_LS为同相支路的滞后累加输出，Q_PS为正交支路的即时累加输出，Q_ES为正交支路的超前累加输出，Q_LS为正交支路的滞后累加输出；A为信号幅值，D_i为导航数据，T为预检测积分时间，ε_i为该积分间隔内的C/A码相位误差，δ为本地C/A码超前滞后的间隔，δf和

分别为积分间隔起始时刻本地参考信号(即本地载波和伪码信号)与输入信号之间的载波频率差和相位差，R(·)为C/A码的自相关函数，可表示为

$R\left(\mathrm{\τ}\right)=\left\{\begin{array}{c}1-\frac{(L+1)}{{\mathrm{Lt}}_c}\left|\mathrm{\τ}\right|\·\·\·\mathrm{\τ}\≤t_c\\ -1/L\end{array}\right.---\left(5\right)$

其中，L为C/A码序列长度，t_c为码元宽度，τ为相关间隔。

b.伪码和载波鉴相计算；

伪码跟踪环节中，归一化超前减滞后包络函数的鉴相函数可以表示为：

$e=\frac{\sqrt{(I_{\mathrm{ES}}^2+Q_{\mathrm{ES}}^3)}-\sqrt{(I_{\mathrm{LS}}^2+Q_{\mathrm{LS}}^2)}}{\sqrt{(I_{\mathrm{ES}}^2+Q_{\mathrm{ES}}^2)}+\sqrt{(I_{\mathrm{LS}}^2+Q_{\mathrm{LS}}^2)}}---\left(6\right)$

将同相、正交支路输出信号经相关器4得到的超前、滞后累加输出I_ES、I_LS、Q_ES和Q_LS代入式(6)，可得：

$e=\frac{R(\mathrm{\ϵ}-\mathrm{\δ})-R(\mathrm{\ϵ}+\mathrm{\δ})}{R(\mathrm{\ϵ}-\mathrm{\δ})+R(\mathrm{\ϵ}+\mathrm{\δ})}---\left(7\right)$

载波跟踪环节中，根据同相、正交支路输出信号经相关器4得到的即时累加输出I_PS和Q_PS，反正切函数的鉴相结果为：

载波相位误差的鉴别结果

与载波频率差δf、相位差之间的关系为：

即在积分间隔内载波相位跟踪误差为起始时刻载波相位差与频率差在积分间隔内所导致的相位误差之和。

c.通道滤波器6建模及状态变量更新；

建立通道滤波器6的系统模型，并根据步骤b中得到的伪码和载波的鉴相结果，对通道滤波器6内的跟踪误差状态变量进行更新。

通道滤波器6的状态方程为：

${\stackrel{\·}{X}}_c=F_c{X}_c+W_c---\left(10\right)$

其中，为通道滤波器6的状态变量，ε为C/A码相位误差，δf和分别为积分间隔起始时刻本地参考信号与输入信号之间的载波频率差和相位差，δa为载波频率变化率误差，A为信号幅值，F_c为通道滤波器6的系统矩阵，W_c为通道滤波器6的系统噪声矢量，

$F_c=\left[\begin{array}{ccccc}0& 0& f_s/f_{L1}& 0& 0\\ 0& 0& 2\mathrm{\π}& 0& 0\\ 0& 0& 0& 1& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0\end{array}\right]$

其中，f_L1为L1载波的频率，f_s为采样频率。

以伪码和载波的鉴相结果e和

为量测信息，则通道滤波器6的量测方程可以表示为：

$\left\{\begin{array}{c}{Z}_1=\frac{R(\mathrm{\ϵ}-\mathrm{\δ})-R(\mathrm{\ϵ}+\mathrm{\δ})}{R(\mathrm{\ϵ}-\mathrm{\δ})+R(\mathrm{\ϵ}+\mathrm{\δ})}\\ Z_2={\tan }^{-1}(Q_{\mathrm{PS}}/I_{\mathrm{PS}})\end{array}\right.---\left(11\right)$

d.通道跟踪信息输出；

根据通道滤波器6的状态方程和量测方程对状态变量进行更新，得到状态估计值，状态估计值通过参数转换单元7进行参数转换后得到伪距ρ_G和伪距率

量测信息输出到主滤波器8，所述的伪距ρ_G、伪距率

量测信息如下：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\ρ}}_G=(C_0+\mathrm{\ϵ})\·\frac{c}{f_s}\\ {\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}}_G=-(f_0+\mathrm{\δf})\·\frac{c}{f_{L1}}\end{array}\right.---\left(12\right)$

其中，C₀、f₀分别为C/A码相位和载波频率的基准值，ε和δf分别为通道滤波器6对C/A码相位误差和载波频率误差的估计值。

(2)SINS/GPS深组合导航数据融合；

SINS/GPS深组合导航系统中主滤波器8的数学模型由状态方程和量测方程构成，其中状态方程包括SINS和GPS误差状态方程两部分。

a.SINS系统的误差状态方程：

${\stackrel{\·}{X}}_I=F_I{X}_I+G_I{W}_I---\left(13\right)$

其中，X_I为SINS系统状态矢量，W_I为SINS系统噪声矢量，F_I为SINS系统状态矩阵，G_I为SINS系统噪声矩阵，SINS的误差状态包括位置误差(δx，δy，δz)、速度误差(δv_x，δv_y，δv_z)、姿态误差角(φ_x，φ_y，φ_z)、加速度计零偏

加速度计系数误差(k_a1x，k_a1y，k_a1z，k_a2x，k_a2y，k_a2z)、陀螺仪系数误差(k_w1x，k_w1y，k_w1z)和陀螺仪常值漂移(ε_x，ε_y，ε_z)，

$X_I={[\mathrm{\δx},\mathrm{\δy},\mathrm{\δz},\mathrm{\δ}{v}_x,\mathrm{\δ}{v}_y,\mathrm{\δ}{v}_z,{\mathrm{\φ}}_x,{\mathrm{\φ}}_y,{\mathrm{\φ}}_z,k_{a1x},k_{a1y},k_{a1z},k_{a2x},k_{a2y},k_{a2z},{\▿}_x,{\▿}_y,{\▿}_z,k_{w1x},k_{w1y},k_{w1z},{\mathrm{\ϵ}}_x,{\mathrm{\ϵ}}_y,{\mathrm{\ϵ}}_z]}^T$

W_I＝[w_ax，w_ay，w_az，w_gx，w_gy，w_gz]^T

$G_I={\left[\begin{array}{cc}{0}_{3\×3}& 0_{3\×3}\\ I_{3\×3}& 0_{3\×3}\\ 0_{3\×3}& -C_b^i\\ 0_{15\×3}& 0_{15\×3}\end{array}\right]}_{24\×6}$

在发射点惯性坐标系下，SINS系统状态矩阵F_I的形式如下：

$F_I={\left[\begin{array}{c}\begin{array}{cccccccc}{0}_{3\×3}& I_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}\\ F_g& 0_{3\×3}& B& C_1& C_2& C_b^i& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}\\ 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& C_3& -C_b^i\end{array}\\ 0_{15\×24}\end{array}\right]}_{24\×24},$ $B=-C_b^i\left[\begin{array}{ccc}0& f_z^b& -f_y^b\\ -f_z^b& 0& f_x^b\\ f_y^b& -f_x^b& 0\end{array}\right]$

$C_1=C_b^i\left[\begin{array}{ccc}{f}_x^b& & \\ & f_y^b& \\ & & f_z^b\end{array}\right],$ $C_2=C_b^i\left[\begin{array}{ccc}{\left(f_x^b\right)}^2& & \\ & {\left(f_y^b\right)}^2& \\ & & {\left(f_z^b\right)}^2\end{array}\right],$ $C_3=-C_b^i\left[\begin{array}{ccc}{\mathrm{\ω}}_x^b& & \\ & {\mathrm{\ω}}_y^b& \\ & & {\mathrm{\ω}}_z^b\end{array}\right]$

其中，F_g为引力加速度对位置坐标的雅克比矩阵，C_b ⁱ为本体坐标系到发射点惯性系的坐标转换阵，[f_x ^bf_y ^bf_z ^b]^T和[ω_x ^bω_y ^bω_z ^b]^T分别为加速度计和陀螺仪输出的比力和角速度信息。

b.GPS误差状态方程；

${\stackrel{\·}{X}}_G=F_G{X}_G+G_G{W}_G---\left(14\right)$

其中，X_G为误差状态变量，W_G为GPS系统噪声矢量，F_G为GPS系统状态矩阵，G_G为GPS系统噪声矩阵，GPS的误差状态包括两个与时间有关的误差：与时钟误差等效的距离误差δl_u，与时钟频率误差等效的距离率误差δl_ru，T_ru为相关时间，

X_G＝[δl_u，δl_ru]^T，W_G＝[w_u，w_ru]^T， $F_G=\left[\begin{array}{cc}0& 0\\ 0& -\frac{1}{T_{\mathrm{ru}}}\end{array}\right],$ $G_G=\left[\begin{array}{cc}1& 0\\ 0& 1\end{array}\right]$

c.SINS/GPS深组合系统状态方程；

将SINS、GPS误差状态方程合并，得到深组合导航系统的误差状态方程：

$\stackrel{\·}{X}=\mathrm{FX}+\mathrm{GW}---\left(15\right)$

其中，X为SINS/GPS系统状态矢量，F为SINS/GPS系统状态矩阵，W为SINS/GPS系统噪声矢量，G为SINS/GPS系统噪声矩阵，

X＝[X_IX_G]^T，W＝[W_IW_G]^T， $F=\left[\begin{array}{cc}{F}_I& 0\\ 0& F_G\end{array}\right],$ $G=\left[\begin{array}{cc}{G}_I& 0\\ 0& G_G\end{array}\right]$

$F_I={\left[\begin{array}{c}\begin{array}{cccccccc}{0}_{3\×3}& I_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}\\ F_g& 0_{3\×3}& B& C_1& C_2& C_b^i& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}\\ 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& C_3& -C_b^i\end{array}\\ 0_{15\×24}\end{array}\right]}_{24\×24},$ $F_G=\left[\begin{array}{cc}0& 1\\ 0& -\frac{1}{T_{\mathrm{ru}}}\end{array}\right]$

d.SINS/GPS深组合系统量测方程；

在深组合导航系统中，以伪距、伪距率为量测信息，一个跟踪通道内的伪距、伪距率量测方程在协议地球系中可表示为

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\δ\ρ}={\mathrm{\ρ}}_I-{\mathrm{\ρ}}_G=e_1\mathrm{\δx}+e_2\mathrm{\δy}+e_3\mathrm{\δz}-\mathrm{\δ}{l}_u-{\mathrm{\υ}}_p\\ \mathrm{\δ}\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}={\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}}_I-{\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}}_G=e_1\mathrm{\δ}\stackrel{\·}{x}+e_2\mathrm{\δ}\stackrel{\·}{y}+e_3\mathrm{\δ}\stackrel{\·}{z}-\mathrm{\δ}{l}_{\mathrm{ru}}-{\mathrm{\υ}}_{\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}}\end{array}\right.---\left(16\right)$

其中，δρ和

分别为SINS和GPS的伪距差、伪距率差，[δxδyδz]^T和 ${\left[\begin{array}{ccc}\mathrm{\δ}\stackrel{\·}{x}& \mathrm{\δ}\stackrel{\·}{y}& \mathrm{\δ}\stackrel{\·}{z}\end{array}\right]}^T$ 为协议地球系中的载体位置、速度误差， ${\left[\begin{array}{cc}{\mathrm{\υ}}_{\mathrm{\ρ}}& {\mathrm{\υ}}_{\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}}\end{array}\right]}^T$ 为量测噪声，[e₁e₂e₃]^T为载体和卫星之间视线方向上的单位矢量。

由于SINS导航解算在发射点惯性坐标系下进行，而GPS则以协议地球系为基准坐标系，因此在建立量测模型时，需将所有的观测量转换到协议地球坐标系中。

将发射点惯性系下的位置、速度转换到协议地球系中：

$\left\{\begin{array}{c}{X}_e=C_c^e\·(C_i^e\·X_i+X_0)\\ V_e=C_i^e{V}_i-C_c^e\·W_e\·(C_i^c\·X_i+X_0)\end{array}\right.---\left(17\right)$

其中，X_i、V_i分别为发射点惯性系下的载体位置和速度，X₀为发射点在地心惯性系中的位置坐标，C_i ^e、C_c ^e、C_i ^c分别为发射点惯性系到协议地球系、地心惯性系到协议地球系、发射点惯性系到协议地球系的转换矩阵，W_e为地球自转角速度在协议地球系中的叉乘矩阵。

因此，协议地球系中的位置、速度误差δX_e和δV_e为：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\δX}}_e=C_i^e\·\mathrm{\δ}{X}_i\\ {\mathrm{\δV}}_e=C_i^e\·\mathrm{\δ}{V}_i-C_c^e\·W_e\·C_i^c\·\mathrm{\δ}{X}_i\end{array}\right.---\left(18\right)$

其中，δX_i、δV_i分别为载体在发射点惯性系下的位置和速度误差。

将所有可视卫星跟踪通道内的伪距、伪距率方程合并，得到组合系统的量测方程：

Z＝HX+V    (19)

其中，Z为观测矢量，H为观测矩阵，V为量测噪声序列，

$Z={\left[\begin{array}{cccccccccc}{\mathrm{\δ\ρ}}_1& {\mathrm{\δ\ρ}}_2& {\mathrm{\δ\ρ}}_3& \·\·\·& {\mathrm{\δ\ρ}}_n& {\mathrm{\δ}\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}}_1& {\mathrm{\δ}\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}}_2& {\mathrm{\δ}\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}}_3& \·\·\·& {\mathrm{\δ}\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}}_n\end{array}\right]}^T$

$H={\left[\begin{array}{ccccc}E\·C_i^e& 0_{4\×3}& 0_{4\×18}& -I_{4\×1}& 0_{4\×1}\\ -E\·C_c^e\·W_e\·C_i^c& E\·C_i^e& 0_{4\×18}& 0_{4\×1}& {-I}_{4\×1}\end{array}\right]}_{2n\×26}$

$V={[{\mathrm{\υ}}_{\mathrm{\ρ}1},{\mathrm{\υ}}_{\mathrm{\ρ}2},\·\·\·,{\mathrm{\υ}}_{\mathrm{\ρn}},{\mathrm{\υ}}_{\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}1},{\mathrm{\υ}}_{\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}2},\·\·\·,{\mathrm{\υ}}_{\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}4}]}^T$

$E={\left[\begin{array}{ccc}{e}_{11}& e_{12}& e_{13}\\ e_{21}& e_{22}& e_{23}\\ .& .& .\\ .& .& .\\ .& .& .\\ e_{n1}& e_{n2}& e_{n3}\end{array}\right]}_{n\×3}$

其中，

分别为第i颗可视卫星对应的伪距差、伪距率差。

主滤波器8接收n个GPS跟踪通道与SINS导航计算单元10输出的伪距、伪距率信息

和

并将n个跟踪通道的量测信息分别与SINS导航计算单元10的量测信息作差，得到2n维量测矢量然后根据主滤波器8的数学模型和卡尔曼滤波器方程，对通道内状态变量进行更新，同时将相应的导航误差参数反馈回SINS导航计算单元10中进行校正；并将接收机的本地时钟误差估计信息传递给跟踪参数计算模块12。

所述的状态变量包括载体的位置、速度、姿态以及惯性元件误差和本地时钟误差进行估计。

(3)SINS系统对导航参数进行校正。

SINS导航解算单元10根据主滤波器8反馈的导航误差参数信息，对惯性元件误差进行补偿，对当前计算周期的位置、速度参数进行校正，从而得到更为精确的导航参数，并发送给跟踪参数计算模块12。

(4)根据伪码相位和载波频率参数，驱动载波和伪码数控振荡器，生成本地参考信号，以保持对所有可视GPS卫星信号的跟踪。

跟踪参数计算模块12根据校正后的SINS导航参数与GPS卫星的位置、速度参数确定伪码相位和载波频率参数，用来驱动接收机内部各跟踪通道的载波数控振荡器13和伪码数控振荡器14，生成本地参考信号，以保持对所有可视GPS卫星信号的跟踪；所述的本地参考信号为伪码数控振荡器14生成的本地伪码和载波数控振荡器13生成的正弦、余弦载波信号。

GPS卫星的位置、速度参数由卫星参数计算模块11根据卫星星历数据计算得到。

上述方法中利用通道滤波器6和主滤波器8构成的回路同时完成对GPS卫星信号的矢量跟踪和SINS/GPS组合导航信息处理。图5为卫星信号矢量跟踪方法的原理框图，GPS卫星信号矢量跟踪方法的具体实现步骤如下：

a.假设GPS接收机的可视卫星数目为n，射频前端2输出的中频信号通过第一通道、第二通道、……、第n通道，与载波数控振荡器13生成的正弦、余弦信号相乘，由低通滤波器滤除高频成分后，输送到第一相关器、第二相关器、……、第n相关器，在相关器内与伪码数控振荡器14生成的超前、即时和滞后码进行相关处理，并在预检测积分间隔内累加平均，每个通道共输出六路信号。

b.分别利用鉴相函数单元5中的伪码、载波鉴相函数对超前、滞后和即时相关器4的输出进行计算，并将伪码、载波鉴相结果作为量测信息输入到通道滤波器6；

c.每个通道滤波器6根据伪码和载波的鉴相结果，更新通道内伪码相位、载波频率以及载波相位跟踪误差的估计信息，反馈给本地信号发生器中的载波数控振荡器13；

d.将通道1到通道n的n个通道滤波器6的伪码相位、载波频率估计信息经参数转换单元7转换为对应的伪距、伪距率信息，跟踪通道i(i＝1，2，…n)输出的量测信息为：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{Gi}}=(C_{0i}+{\mathrm{\ϵ}}_i)\·\frac{c}{f_s}\\ {\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}}_{\mathrm{Gi}}=-(f_{0i}+\mathrm{\δ}{f}_i)\·\frac{c}{f_{L1}}\end{array}\right.---\left(20\right)$

其中，C_0i、f_0i分别为跟踪通道i中本地信号发生器中的C/A码相位和载波频率的基准值，ε_i和δf_i分别为第i通道滤波器6对C/A码相位误差和载波频率误差的估计值。

由此得到2n维的量测信息并将其传送到主滤波器8中；

e.主滤波器8接收来自GPS跟踪通道和SINS系统的伪距、伪距率信息：

和

并将n个通道的量测信息分别与SINS系统的量测信息作差，由此得到2n维的量测矢量然后对载体的位置、速度、姿态以及惯性测量元件误差和本地时钟误差进行估计；

f.主滤波器8将SINS误差状态估计信息反馈回SINS系统中，进行相应的校正和补偿；同时，根据校正后的载体位置、速度参数以及接收机提供的卫星星历信息，得到载体与n颗卫星的伪距、伪距率估计信息，并将跟踪矢量

反馈回GPS接收机n个通道的本地信号发生器；

g.各通道根据伪距估计信息调整伪码的码相位，根据伪距率信息来调整C/A码和载波的频率变化，以使本地C/A码相位和载波频率与输入信号保持一致，从而完成n个通道信号跟踪回路的闭合。所述的本地信号发生器为载波数控振荡器13和伪码数控振荡器14。

Claims (6)

1.一种基于SINS/GPS深组合数据融合的卫星信号矢量跟踪方法，其特征在于步骤如下：

(1)通道滤波器信息融合；

建立通道滤波器的系统模型，根据鉴相函数对相关器输出信号的鉴别结果，对伪码相位和载波频率、载波相位跟踪误差进行估计；通道滤波器的状态估计值经过参数转换后，作为量测信息输入到主滤波器中；

(2)SINS/GPS深组合导航数据融合；

建立SINS/GPS深组合导航系统中主滤波器的数学模型，根据GPS系统与SINS系统输出的量测信息，对载体状态变量进行更新，得到导航误差参数和时钟误差估计；

(3)SINS系统对导航误差参数进行校正；

(4)根据校正后的SINS导航参数、时钟误差估计以及GPS卫星的位置、速度参数确定伪码相位和载波频率参数，用来驱动接收机内部各跟踪通道的载波数控振荡器和伪码数控振荡器，生成本地参考信号，以保持对所有可视GPS卫星信号的跟踪。

2.根据权利要求1所述的基于SINS/GPS深组合数据融合的卫星信号矢量跟踪方法，其特征在于：步骤(1)建立通道滤波器的系统模型并对跟踪误差进行估计，具体步骤为：

(a)建立相关器输出信号模型；

接收机天线接收的卫星信号经射频前端处理后，得到的中频信号离散形式为：

其中，A为信号幅值，D(·)为导航数据，C(·)为C/A码，t_s为采样时间间隔，k为计数点，ω_IF为信号中频，

为载波相位；

中频信号与本地载波混频后同相、正交两支路的输出为：

其中，

为本地载波与输入中频信号之间的相位差，

ω_L、为本地载波的角频率和相位，ω_IF、

为输入信号的中频和载波相位；

同相、正交两个支路的输出信号分别与本地伪码数控振荡器生成的即时码P、超前码E和滞后码L在相关器内进行相关运算，运算后输出为：

(4)

其中，I_PS为同相支路的即时累加输出，I_ES为同相支路的超前累加输出，I_LS为同相支路的滞后累加输出，Q_PS为正交支路的即时累加输出，Q_ES为正交支路的超前累加输出，Q_LS为正交支路的滞后累加输出，A为信号幅值，D_i为导航数据，T为预检测积分时间，ε_i为该积分间隔内的C/A码相位误差，δ为本地C/A码超前滞后的间隔，δf和分别为积分间隔起始时刻本地参考信号与输入信号之间的载波频率差和相位差，R(·)为C/A码的自相关函数；

(b)伪码和载波鉴相计算；

伪码跟踪环节中，鉴相函数表示为：

$e=\frac{\sqrt{(I_{\mathrm{ES}}^2+Q_{\mathrm{ES}}^2)}-\sqrt{(I_{\mathrm{LS}}^2+Q_{\mathrm{LS}}^2)}}{\sqrt{(I_{\mathrm{ES}}^2+Q_{\mathrm{ES}}^2)}+\sqrt{(I_{\mathrm{LS}}^2+Q_{\mathrm{LS}}^2)}}---\left(5\right)$

根据超前滞后两路相关器的输出，得：

$e=\frac{R(\mathrm{\ϵ}-\mathrm{\δ})-R(\mathrm{\ϵ}+\mathrm{\δ})}{R(\mathrm{\ϵ}-\mathrm{\δ})+R(\mathrm{\ϵ}+\mathrm{\δ})}---\left(6\right)$

载波跟踪环节中，反正切函数对相关器输出信号的载波相位鉴别结果为：

(c)通道滤波器建模及状态变量更新；

通道滤波器的状态方程为：

${\stackrel{\·}{X}}_c=F_c{X}_c+W_c---\left(8\right)$

其中，

为通道滤波器的状态变量，ε为C/A码相位误差，δf和

分别为积分间隔起始时刻本地信号与输入信号之间的载波频率差和相位差，δa为载波频率变化率误差，A为信号幅值，F_c为通道滤波器的系统矩阵，W_c为通道滤波器的系统噪声矢量，

$F_c=\left[\begin{array}{ccccc}0& 0& f_s/f_{L1}& 0& 0\\ 0& 0& 2\mathrm{\π}& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0\end{array}\right]$

其中，f_L1为L1载波的频率，f_s为采样频率；

以伪码和载波的相位鉴别结果e和

为量测信息，则通道滤波器的量测方程表示为：

$\left\{\begin{array}{c}{Z}_1=\frac{R(\mathrm{\ϵ}-\mathrm{\δ})-R(\mathrm{\ϵ}+\mathrm{\δ})}{R(\mathrm{\ϵ}-\mathrm{\δ})+R(\mathrm{\ϵ}+\mathrm{\δ})}\\ Z_2={\tan }^{-1}(Q_{\mathrm{PS}}/I_{\mathrm{PS}})\end{array}\right.---\left(9\right)$

(d)通道跟踪信息输出；

通道滤波器对状态变量进行更新，得到状态估计值，状态估计值通过参数转换单元进行参数转换后得到伪距ρ_G和伪距率

量测信息输出到主滤波器，所述的伪距ρ_G、伪距率

量测信息如下：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\ρ}}_G=(C_0+\mathrm{\ϵ})\·\frac{c}{f_s}\\ {\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}}_G=-(f_0+\mathrm{\δf})\·\frac{c}{f_{L1}}\end{array}\right.---\left(10\right)$

其中，C₀、f₀分别为C/A码相位和载波频率的基准值，ε和δf分别为通道滤波器对C/A码相位误差和载波频率误差的估计值。

3.根据权利要求1所述的基于SINS/GPS深组合数据融合的卫星信号矢量跟踪方法，其特征在于：步骤(2)所述的SINS/GPS深组合导航数据融合过程具体为：

(a)建立SINS系统的误差状态方程：

${\stackrel{\·}{X}}_I=F_I{X}_I+G_I{W}_I---\left(11\right)$

其中，X_I为SINS系统状态矢量，W_I为SINS系统噪声矢量，F_I为SINS系统状态矩阵，G_I为SINS系统噪声矩阵，SINS的误差状态包括位置误差(δx，δy，δz)、速度误差(δv_x，δv_y，δv_z)、姿态误差角(φ_x，φ_y，φ_z)、加速度计零偏

加速度计系数误差(k_a1x，k_a1y，k_a1z，k_a2x，k_a2y，k_a2z)、陀螺仪系数误差(k_w1x，k_w1y，k_w1z)和陀螺仪常值漂移(ε_x，ε_y，ε_z)，

$X_I={[\mathrm{\δx},\mathrm{\δy},\mathrm{\δz},\mathrm{\δ}{v}_x,\mathrm{\δ}{v}_y,\mathrm{\δ}{v}_z,{\mathrm{\φ}}_x,{\mathrm{\φ}}_y,{\mathrm{\φ}}_z,k_{a1x},k_{a1y},k_{a1z},k_{a2x},k_{a2y},k_{a2z},{\▿}_x,{\▿}_y,{\▿}_z,k_{w1x},k_{w1y},k_{w1z},{\mathrm{\ϵ}}_x,{\mathrm{\ϵ}}_y,{\mathrm{\ϵ}}_z]}^T$

W_I＝[w_ax，w_ay，w_az，w_gx，w_gy，w_gz]^T

$G_I={\left[\begin{array}{cc}{0}_{3\×3}& 0_{3\×3}\\ I_{3\×3}& 0_{3\×3}\\ 0_{3\×3}& -C_b^i\\ 0_{15\×3}& 0_{15\×3}\end{array}\right]}_{24\×6}$

在发射点惯性坐标系下，SINS系统状态矩阵F_I的形式如下：

$F_I={\left[\begin{array}{c}\begin{array}{cccccccc}{0}_{3\×3}& I_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}\\ F_g& 0_{3\×3}& B& C_1& C_2& C_b^i& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}\\ 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& C_3& -C_b^i\end{array}\\ 0_{15\×24}\end{array}\right]}_{24\×24},$ $B=-C_b^i\left[\begin{array}{ccc}0& f_z^b& -f_y^b\\ -f_z^b& 0& f_x^b\\ f_y^b& -f_x^b& 0\end{array}\right]$

$C_1=C_b^i\left[\begin{array}{ccc}{f}_x^b& & \\ & f_y^b& \\ & & f_z^b\end{array}\right],$ $C_2=C_b^i\left[\begin{array}{ccc}{\left(f_x^b\right)}^2& & \\ & {\left(f_y^b\right)}^2& \\ & & {\left(f_z^b\right)}^2\end{array}\right],$ $C_3=-C_b^i\left[\begin{array}{ccc}{\mathrm{\ω}}_x^b& & \\ & {\mathrm{\ω}}_y^b& \\ & & {\mathrm{\ω}}_z^b\end{array}\right]$

其中，F_g为引力加速度对位置坐标的雅克比矩阵，

为本体坐标系到发射点惯性系的坐标转换阵，

和分别为加速度计和陀螺仪输出的比力和角速度信息；

(b)建立GPS误差状态方程；

${\stackrel{\·}{X}}_G=F_G{X}_G+G_G{W}_G---\left(12\right)$

其中，X_G为误差状态变量，W_G为GPS系统噪声矢量，F_G为GPS系统状态矩阵，G_G为GPS系统噪声矩阵，GPS的误差状态包括两个与时间有关的误差：与时钟误差等效的距离误差δl_u，与时钟频率误差等效的距离率误差δl_ru，T_ru为相关时间，

X_G＝[δl_u，δl_ru]^T，W_G＝[w_u，w_ru]^T， $F_G=\left[\begin{array}{cc}0& 1\\ 0& -\frac{1}{T_{\mathrm{ru}}}\end{array}\right],$ $G_G=\left[\begin{array}{cc}1& 0\\ 0& 1\end{array}\right]$

(c)建立SINS/GPS深组合系统状态方程；

将SINS、GPS误差状态方程合并，得到深组合导航系统的误差状态方程：

$\stackrel{\·}{X}=\mathrm{FX}+\mathrm{GW}---\left(13\right)$

其中，X为SINS/GPS组合系统状态矢量，F为SINS/GPS组合系统状态矩阵，W为SINS/GPS组合系统噪声矢量，G为SINS/GPS组合系统噪声矩阵，

X＝[X_I X_G]^T，W＝[W_I W_G]^T， $F=\left[\begin{array}{cc}{F}_I& 0\\ 0& F_G\end{array}\right],$ $G=\left[\begin{array}{cc}{G}_I& 0\\ 0& G_G\end{array}\right]$

$F_I={\left[\begin{array}{c}\begin{array}{cccccccc}{0}_{3\×3}& I_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}\\ F_g& 0_{3\×3}& B& C_1& C_2& C_b^i& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}\\ 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& C_3& -C_b^i\end{array}\\ 0_{15\×24}\end{array}\right]}_{24\×24},$ $F_G=\left[\begin{array}{cc}0& 1\\ 0& -\frac{1}{T_{\mathrm{ru}}}\end{array}\right]$

(d)SINS/GPS深组合系统量测方程；

Z＝HX+V                  (14)

其中，Z为观测矢量，H为观测矩阵，V为量测噪声序列，

$Z={\left[\begin{array}{cccccccccc}\mathrm{\δ}{\mathrm{\ρ}}_1& {\mathrm{\δ\ρ}}_2& \mathrm{\δ}{\mathrm{\ρ}}_3& ...& {\mathrm{\δ\ρ}}_n& \mathrm{\δ}{\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}}_1& \mathrm{\δ}{\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}}_2& \mathrm{\δ}{\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}}_3& ...& \mathrm{\δ}{\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}}_n\end{array}\right]}^T$

$H={\left[\begin{array}{ccccc}E\·G_i^e& 0_{4\×3}& 0_{4\×18}& -I_{4\×1}& 0_{4\×1}\\ -E\·C_c^e\·W_e\·C_i^c& E\·C_i^e& 0_{4\×18}& 0_{4\×1}& -I_{4\×1}\end{array}\right]}_{2n\×26}$

$V={[{\mathrm{\υ}}_{\mathrm{\ρ}1},{\mathrm{\υ}}_{\mathrm{\ρ}2},...,{\mathrm{\υ}}_{\mathrm{\ρn}},{\mathrm{\υ}}_{\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}1},{\mathrm{\υ}}_{\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}2},...,{\mathrm{\υ}}_{\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}4}]}^T$

$E={\left[\begin{array}{ccc}{e}_{11}& e_{12}& e_{13}\\ e_{21}& e_{22}& e_{23}\\ .& .& .\\ .& .& .\\ .& .& .\\ e_{n1}& e_{n2}& e_{n3}\end{array}\right]}_{n\×3}$

其中，

分别为发射点惯性系到协议地球系、地心惯性系到协议地球系、发射点惯性系到协议地球系的转换矩阵，W_e为地球自转角速度在协议地球系中的叉乘矩阵，δρ_i，

(i＝1，2，…，n)分别为第i颗可视卫星对应的伪距差、伪距率差，矩阵E为载体和n颗卫星之间视线方向上的单位矢量构成的n^＊3维矩阵；

4.根据权利要求1所述的基于SINS/GPS深组合数据融合的卫星信号矢量跟踪方法，其特征在于：步骤(4)所述的GPS卫星信号的矢量跟踪方法为一种利用已知载体信息推测跟踪参数、并同时驱动本地所有跟踪通道中数控振荡器的信号跟踪方法，该方法的具体实现步骤为：

(a)接收机内部n个跟踪通道工作，每个通道对应一颗可视卫星，射频前端输出的中频信号输送到各个通道的相关器，与载波数控振荡器生成的正弦、余弦信号相乘，由低通滤波器滤除高频成分后，与伪码数控振荡器生成的超前、即时和滞后码进行相关处理，并在预检测积分间隔内累加平均，每个通道共输出六路信号；

(b)分别利用伪码、载波鉴相函数对相关器输出信号进行鉴相计算，并将伪码、载波相位鉴别结果作为量测信息输入到通道滤波器；

(c)每个通道滤波器根据伪码和载波的相位鉴别结果，更新通道内伪码相位、载波频率以及载波相位跟踪误差的估计信息，并将载波相位误差估计信息反馈给本地信号发生器中的载波数控振荡器；

(d)将通道1至通道n的n个通道滤波器的伪码相位、载波频率估计信息转换为对应的伪距、伪距率信息，由此得到2n维的观测矢量，并将其传送到主滤波器中；

(e)主滤波器接收来自GPS跟踪通道和SINS系统的伪距、伪距率信息，并将n个通道的量测信息分别与SINS系统的量测信息作差，由此得到2n维的量测矢量

然后对载体的位置、速度、姿态以及惯性测量元件误差和本地时钟误差进行估计；

(f)主滤波器将误差状态估计反馈回SINS系统中，对SINS参数进行校正和补偿；同时，根据校正后的载体位置、速度参数以及卫星星历信息，得到载体与n颗卫星的伪距、伪距率估计信息，并将其作为跟踪矢量反馈回GPS接收机n个通道的本地信号发生器；

(g)各通道根据伪距估计信息调整C/A码的码相位，根据伪距率信息来调整C/A码和载波的频率变化，以使本地C/A码相位和载波频率与输入信号保持一致，从而完成n个通道信号跟踪回路的闭合。

5.根据权利要求1所述的基于SINS/GPS深组合数据融合的卫星信号矢量跟踪方法，其特征在于：步骤(4)所述的本地参考信号为伪码数控振荡器生成的本地伪码和载波数控振荡器生成的正弦、余弦载波信号。

6.一种实现权利要求1所述的基于SINS/GPS深组合数据融合的卫星信号矢量跟踪方法的SINS/GPS深组合导航系统，其特征在于：该组合系统主要包括以下部分：天线、射频前端、混频器、相关器、鉴相函数单元、通道滤波器、参数转换单元、主滤波器、惯性测量单元、SINS导航解算单元、卫星参数计算模块、跟踪参数计算模块、载波数控振荡器和伪码数控振荡器，其中，惯性测量单元和SINS导航解算单元构成了SINS系统，而混频器、相关器、鉴相函数单元、通道滤波器、参数转换单元、主滤波器、跟踪参数计算模块、载波数控振荡器和伪码数控振荡器构成了卫星信号矢量跟踪回路；

GPS卫星信号由天线接收后，经过射频前端的滤波、下变频处理后，得到GPS数字中频信号；

GPS数字中频信号与载波数控振荡器产生的本地正弦信号进入到混频器进行混频处理，得到正交信号；与载波数控振荡器产生的余弦信号进行混频处理得到同相信号；同相、正交两路信号与伪码数控振荡器生成的C/A码一起输入到相关器；相关器对其进行相关运算，并在预检测积分时间进行累加、平均，然后输出给鉴相函数单元；

鉴相函数单元根据相关器输出信号，得到伪码和载波的鉴相结果，并将其作为量测信息输入到通道滤波器中；

通道滤波器根据伪码和载波鉴相结果，对状态变量C/A码相位误差和载波频率差、相位差进行更新，得到C/A码相位误差、载波频率差和相位差的估计值，并将载波相位差的估计值反馈给载波数控振荡器；

参数转换单元将C/A码相位误差和载波频率差的估计值转换为伪距ρ_G和伪距率

输出到主滤波器中；

惯性测量单元获取载体的比力和角速度信息后，传递到SINS导航解算单元，解算得到载体的位置、速度和姿态信息，并转换为伪距ρ_I、伪距率输出到主滤波器中；

主滤波器接收伪距ρ_G、伪距率

与伪距ρ_I和伪距率量测信息，对状态变量进行更新，将接收机的时钟误差估计信息传递给跟踪参数计算模块；同时将导航误差参数反馈回SINS导航解算单元中加以校正，校正后发送到跟踪参数计算模块；

卫星参数计算模块根据卫星星历数据，计算GPS卫星的位置和速度参数，并发送给跟踪参数计算模块；

跟踪参数计算模块根据校正后的SINS导航参数、时钟误差估计信息与GPS卫星的位置和速度参数，确定GPS伪码相位和载波频率等跟踪参数，用来驱动接收机内部的伪码数控振荡器和载波数控振荡器，生成本地伪码和正弦、余弦载波信号，以保持对输入GPS信号的跟踪。

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