CN106443726A - 一种基于预滤波的gnss矢量跟踪环路及其实现方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于预滤波的GNSS矢量跟踪环路及其实现方法，基于预滤波的GNSS矢量跟踪环路包括依次数据连接的载波/码频相关器、积分清除器、C/A码相位鉴别器、载波频率鉴别器、扩展Kalman滤波器、导航解算模块、观测矢量更新模块和码/载波频率预测器，所述码/载波频率预测器分别经C/A生成器和载波数控振荡器数据连接至所述载波/码频相关器，通过该环路的实现方法解决了现有标量跟踪方式在高动态的情况下出现的信号跟踪环路失锁的问题。

Description

一种基于预滤波的GNSS矢量跟踪环路及其实现方法

【技术领域】

本发明属于卫星导航信号处理技术领域，具体涉及一种基于预滤波的GNSS矢量跟踪环路。

【背景技术】

现有的GNSS接收机一般采用的跟踪方式是标量跟踪，即每个信号通道各有两个闭合的跟踪环路(伪码跟踪环路和载波跟踪环路)，他们以闭环反馈的形式周期性的连续运行，从而达到对所跟踪卫星信号的实时伪码相位和载波多普勒频移的持续锁定，并进一步输出该卫星的测量值，提取所跟踪卫星的导航电文。在信号处理方面，这种方式一方面将N个通道相互独立起来，分别进行跟踪以及测量值和导航电文的提取，另一方面它将“信号跟踪”和“导航解算模块”相互分离，信号跟踪和导航解算模块间只存在单向的数据传递，信号跟踪模块只向导航解算模块传送数据，而不接收导航解算模块的反馈信息。

事实上，各通道、信号跟踪以及导航解算模块间存在着固有的相关性，然而传统的标量跟踪方式并没有将这种相关性加以利用，这导致标量跟踪方式存在一些固有的缺陷：

首先，以GPS信号为例，对标量跟踪方式的缺陷加以说明，卫星轨道的高度为20000km，民用用户接收信号的功率约为10^-16w，这使得GPS信号对干扰十分的敏感，3pw的宽带射频干扰就可以使一个民用GPS接收机无法工作，一个有效辐射功率为5w的宽带干扰机就可以使10英里范围内的民用接收机完全失效；军用接收机对干扰的免疫力稍强，但仍易受到干扰的影响，一个100w的干扰机可以使25km半径内的接收机无法工作。

其次，标量跟踪方式要求卫星对用户接收机的持续可见性，而信号阻塞对于用户来说是很常见的问题，当信号阻塞使导航接收机失效需经历一段时间导航接收机才能接收到信号时，导航接收机为了对跟踪环路进行新的初始化，必须重新捕获有效卫星信号，而捕获是比较花费时间的，若跟踪环路对用户状态十分敏感，在高动态的情况下就会导致失锁。

【发明内容】

本发明的目的是提供一种基于预滤波的GNSS矢量跟踪环路及其实现方法，以解决现有标量跟踪方式在高动态的情况下出现的信号跟踪环路失锁的问题。

本发明采用以下技术方案：

一种基于预滤波的GNSS矢量跟踪环路，包括依次数据连接的载波/码频相关器、积分清除器、C/A码相位鉴别器、载波频率鉴别器、扩展Kalman滤波器、导航解算模块、观测矢量更新模块和码/载波频率预测器，码/载波频率预测器分别经C/A生成器和载波数控振荡器数据连接至载波/码频相关器；

载波/码频相关器，用于对卫星信号进行相关运算，并将运算结果输送至积分清除器，积分清除器将运算结果积累得到六路相关输出；

C/A码相位鉴别器和载波频率鉴别器，用于接收六路相关输出，并分别对其进行鉴频和鉴相以得到残差；

扩展Kalman滤波器，用于接收所述残差，并对残差进行滤波；

导航解算模块，用于接收扩展Kalman滤波器的输出，并将Kalman滤波器的输出，解算成反馈信息；

观测矢量更新模块，用于接收导航解算模块的输出结果及卫星星历对观测矢量进行更新；

码/载波频率预测器，用于接收更新后的观测矢量，并估计出下一时刻各通道的通道伪距和伪距率并将估计的伪距和伪距率；

C/A生成器，用于接收码/载波频率预测器的输出，并将码/载波频率预测器的输出转化为下一时刻的码相位；

载波数控振荡器，用于接收码/载波频率预测器的输出，并将码/载波频率预测器的输出转化为下一时刻的载波频率。

进一步的，按照以下步骤实施：

步骤一，混频与相关：对卫星信号进行混频处理后，再与本地复制信号进行相关，并积累得到的六路相关输出I_P,Q_P,I_E,Q_E,I_L,Q_L；

步骤二，跟踪残差鉴别：利用伪码、载波鉴相函数对步骤一的六路相关积分值进行鉴频和鉴相，并将输出的残差，作为量测信息输入到扩展卡尔曼滤波器中；

步骤三，组合滤波：将步骤二的环路跟踪检测量输入导航滤波器进行滤波，具体方法为：

步骤3.1)将状态变量输入扩展卡尔曼滤波器，并对状态变量进行建模；

步骤3.2)建立矢量跟踪系统状态转移方程；

步骤3.3)推导组合滤波器的量测方程；

步骤3.4)计算出接收机在k+1时刻的位置残差δ_p、速度残差δ_v及时钟残差B_k+1，以估算出接收机在k+1时刻的位置和速度

步骤四，跟踪参数预测及环路控制：

根据步骤3.4)中得到各个残差值，预测出k+1时刻各通道的码相位和载波频率，以控制本地数控振荡器调整C/A码及载波的复制频率生成k+1时刻的本地信号，并与此刻接收机收到的信号做相关，从而闭合整个矢量跟踪环路。

进一步的，步骤一中混频的具体方法为：

通过天线接收机接收的卫星信号，经射频前端的变频处理转换成中频信号，在k时刻，混频器将中频信号与本地载波数控振荡器所产生的本地正弦复现载波信号和余弦复现载波信号进行混频运算，使得中频信号中包含多普勒频移在内的中频载波被彻底剥离，接收机第i通道的I支路和Q支路中频信号载波剥离后的输出分别为：

I_i(k)＝A·D(k)·C(k)cos(φ(k))

Q_i(k)＝A·D(k)·C(k)sin(φ(k)) (1)，

其中，A是信号幅度，D(k)是k时刻的数据信息，C(k)是k时刻的伪码，φ(k)是输入混频模块的中频信号与经过混频模块处理后的输出信号之间的相位差。

进一步的，步骤一中相关的具体方法为：

将经混频器处理后的所述中频信号与C/A码生成器产生的超前码(E)、即时码(P)和滞后码(L)一起送入载波/码频相关器进行相关运算后，再经过积分-消除器处理后得到六路相关积分值输出，具体如下：

其中，δ为本地码的超前码与滞后码之间的间隔，T_coh是预检积分长度，δ_f和是载波频率残差和相位残差，R(ε_i)是C/A码的相关函数，I_E、I_P和I_L分别是I支路的超前支路、即时支路和滞后支路的相关积分值输出，Q_E、Q_P和Q_L分别是Q支路的超前支路、即时支路和滞后支路的相关积分值输出。

进一步的，步骤二中跟踪残差鉴别的具体方法为：

由于锁频环选择叉积鉴频法，锁相环选择二象限反正切函数鉴相器，则载波频率残差和载波相位残差分别为：

其中，T_coh是预检积分长度，叉积P_cross和点积P_dot

P_cross＝I_p(k-1)·I_p(k)+Q_p(k-1)·Q_p(k) (4)，

P_dot＝I_p(k-1)·Q_p(k)+Q_p(k-1)·I_p(k) (5)，

而迟延锁定环路采用非相干超前减滞后功率法，则码相位的残差可以表示为：

载波频率残差、载波相位残差和码相位的残差组成的观测矢量成为环路跟踪检测量，即导航滤波器的观测矢量。

进一步的，步骤3.1)的具体方法为：

首先，选取k时刻的当前历元载体的位置和速度并分别记为和T是从时刻k到时刻k+1的时间长度，当T的取值趋近于0时，速度差可以被视为常数，于是，位置残差和速度的残差模型分别为：

其中，η_k+1是来自接收机位置噪声，ν_k+1是来自接收机的速度噪声，他们都是高斯白噪声，均值零；

时钟残差模型可以表示为：

B_k+1＝B_k+TΔt_k (9)，

时钟频率残差模型可以表示为：

D_k+1＝D_k+TΔt_k (10)，

式中，B_K表示k时刻的时钟残差，D_K表示k时刻的时钟频率残差，Δt_k是k+1时刻的时钟频率残差与k时刻时钟频率残差的差值，Δt_k在短时间内可以视作常量。

进一步的，步骤3.2)的具体方法为：

根据上述各个残差的模型，则扩展卡尔曼滤波器的状态变量即可取为：

于是矢量跟踪系统状态ΔX_k+1＝FΔX_k的数学模型为：

矢量跟踪系统的状态转移方程为：

ω_K为系统噪声，ω_K＝[η_x,k,η_y,k,η_z,k,v_x,k,v_y,k,v_z,k,Δt_k]^T，它为零均值白噪声序列，系统噪声的方差大小由接收机的动态决定。

进一步的，步骤3.3)的具体方法为：

扩展卡尔曼滤波器的量测量为所有信号通道的跟踪参数残差，包括码相位残差δ_c/a和载波频率残差δ_f，为了推导组合滤波器的量测方程，首先引入中间量伪距残差δ_ρ、伪距率残差其与量测量之间的关系可表示为：

δ_ρ＝c·δ_cp/f_c/a (14)，

其中，c为真空中的光速，f_c/a为C/A码的标称频率，f_carry为载波的标称频率；

则组合滤波器的系统量测方程可表示为：

H称为量测矩阵，δ_ρ为伪距残差，为伪距率残差，δ_ρ、的表达式分别为：

式中，观测矢量的计算方法为：令跟踪通道索引号为i，则表示在k时刻第i颗卫星到接收机视距矢量的m向分量，m的取值可为x、y和z，x、y和z分别表示观测矢量在地心地固坐标系中的x轴、y轴和z轴，其中，R_i,k表示k+1历元第i颗卫星到接收机的几何距离；利用卫星星历中的轨道升交点赤经、轨道倾角，近地点角距，长半径，偏心率和卫星e真近点角等参数计算可见卫星的位置，再结合更新后的接收机位置就可以计算出k+1时刻的观测矢量

进一步的，步骤3.4)的具体方法为：

假设有n颗可视卫星，利用δ_ρ、以及接收机与卫星之间的单位观测矢量就可计算出接收机在k+1时刻的位置残差δ_p、速度残差δ_v及时钟残差B_k+1，如下式所示：

其中，为量测通道的伪距噪声和伪距率噪声，它也是一个2n×1矩阵；

由计算出的k+1时刻的位置残差、速度残差、k时刻的位置和k时刻的速度，即可估算出接收机在k+1时刻的位置和速度

进一步的，步骤四的具体方法为：利用公式(18)可预测出k+1时刻各通道的通道伪距和伪距率，结合公式(14)和公式(15)式可预测出k+1时刻各通道的码相位δ_cp和载波频率δ_f，分别为；

根据上述k+1时刻各通道的码相位和载波频率的预测值控制本地数控振荡器调整C/A码及载波的复制频率生成k+1时刻的本地信号，并与此刻接收机收到的信号做相关，从而闭合整个矢量跟踪环路。

本发明的有益效果是：相较于传统的标量跟踪算法，能输出更小的跟踪环路误差，提高了接收机的跟踪精度，不仅在高动态情况下能有效地提高组合系统的可靠性和导航精度，而且在载噪比较低的环境中能够维持较好的伪码相位和载波频率跟踪性能，有广阔的应用前景。

【附图说明】

图1为本发明一种基于预滤波的GNSS矢量跟踪环路的系统结构图。

其中，1.相关器，2.积分.清除器，3.C/A码鉴别器，4.载波频率鉴别器，5.扩展kalman滤波器，6.导航解算模块，7.观测矢量更新模块，8.码相位/载波频率预测器，9.C/A码生成器，10.载波数控整荡器。

【具体实施方式】

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

本发明提供了一种基于预滤波的GNSS矢量跟踪环路的实现方法，用于对卫星信号的伪码相位和载波频率的跟踪，本发明所述的方法将各个卫星通道之间的相关性以及导航解算与信号跟踪之间的相关性利用起来。每个信号处理通道不再各自组成相互独立的小DLL(延迟锁相环)环路，而是利用所有卫星共有的用户导航PVT解算(用户接收机的位置P、速度V和时间T解算)生成反馈信息，反馈给每颗卫星信号处理通道的本地码生成器，从而闭合整个环路。

具体实现步骤如下：

步骤一，混频与相关：

(1.1)混频：

通过天线接收机接收的卫星信号，经射频前端的变频处理转换成中频信号，在k时刻，混频器将中频信号与本地载波数控振荡器所产生的本地正弦复现载波信号和余弦复现载波信号进行混频运算，使得中频信号中包含多普勒频移在内的中频载波被彻底剥离，接收机第i通道的I支路和Q支路中频信号载波剥离后的输出分别为：

I_i(k)＝A·D(k)·C(k)cos(φ(k))

Q_i(k)＝A·D(k)·C(k)sin(φ(k)) (1)，

其中，A是信号幅度，D(k)是k时刻的数据信息，C(k)是k时刻的伪码，φ(k)是混频模块的输入中频信号和经载波剥离之后由该模块输出信号的相位差。

(1.2)相关：

将上述经混频器处理后的中频信号与C/A码生成器产生的超前码(E)、即时码(P)和滞后码(L)一起送入载波/码频相关器进行相关运算后，再经过积分-消除器处理后得到六路相关积分值输出，具体如下：

其中，δ为本地码的超前码与滞后码之间的间隔，T_coh是预检积分长度，δ_f和是载波频率残差和相位残差，R(ε_i)是C/A码的相关函数，I_E、I_P和I_L分别是I支路的超前支路、即时支路和滞后支路的相关积分值输出，Q_E、Q_P和Q_L分别是Q支路的超前支路、即时支路和滞后支路的相关积分值输出。

步骤二，跟踪残差鉴别：

利用伪码、载波鉴相函数对步骤一所述的六路相关积分值进行鉴频和鉴相，并将输出的残差，作为量测信息输入到扩展卡尔曼滤波器中。所述残差包括位置残差、速度残差、时钟残差、时钟频率残差、相位残差和载波频率残差等。

由于锁频环选择叉积鉴频法，锁相环选择二象限反正切函数鉴相器，则载波频率残差和载波相位残差分别为：

其中，叉积P_cross和点积P_dot

P_cross＝I_p(k-1)·I_p(k)+Q_p(k-1)·Q_p(k) (4)，

P_dot＝I_p(k-1)·Q_p(k)+Q_p(k-1)·I_p(k) (5)，

叉积鉴频法和二象限反正切函数鉴相器分别属于是最为准确的鉴频方法和鉴相器，并且他们的鉴别结果都与信号幅值无关。

而迟延锁定环路(VDLL：vector Delay locked loop)采用非相干超前减滞后功率法，则码相位的残差可以表示为：

步骤三，组合滤波：

步骤3.1)对输入扩展卡尔曼滤波器的状态变量进行建模：

选取位置残差、速度残差、时钟残差和时钟频率残差作为当前历元载体的状态变量，将所述的状态变量作为输入信息送入扩展卡尔曼滤波器中进行处理，扩展卡尔曼滤波器的量测量则为信号跟踪残差；滤波状态变量输出将作为当前状态变量的更新信息。

下面逐一对输入扩展卡尔曼滤波器的状态变量进行建模并进一步完成对组合滤波器的架构设计：

首先，选取k时刻的当前历元载体的位置和速度并分别记为和T是从时刻k到时刻k+1的时间长度，当T的取值趋近于0时，速度差可以被视为常数，于是，位置残差和速度的残差模型分别为：

其中，η_k+1是来自接收机位置噪声，ν_k+1是来自接收机的速度噪声，他们都是高斯白噪声，均值零。

时钟残差模型可以表示为：

B_k+1＝B_k+TΔt_k (9)，

时钟频率残差模型可以表示为：

D_k+1＝D_k+TΔt_k (10)，

式中，B_K表示k时刻的时钟残差，D_K表示k时刻的时钟频率残差，Δt_k是k+1时刻的时钟频率残差与k时刻时钟频率残差的差值，Δt_k在短时间内可以视作常量，也是一个均值为零的白噪声序列。

步骤3.2)建立矢量跟踪系统状态转移方程：

根据上述各个残差的模型，则扩展卡尔曼滤波器的状态变量即可取为：

于是矢量跟踪系统状态ΔX_k+1＝FΔX_k的数学模型为：

矢量跟踪系统的状态转移方程为：

ω_K为系统噪声，ω_K＝[η_x,k,η_y,k,η_z,k,v_x,k,v_y,k,v_z,k,Δt_k]^T，它为零均值白噪声序列，系统噪声的方差大小由接收机的动态决定。

步骤3.3)推导组合滤波器的量测方程：

扩展卡尔曼滤波器的量测量为所有信号通道的跟踪参数残差，包括码相位残差δ_c/a和载波频率残差δ_f，为了推导组合滤波器的量测方程，首先引入中间量伪距残差δ_ρ、伪距率残差其与量测量之间的关系可表示为：

δ_ρ＝c·δ_cp/f_c/a (14)，

其中，c为真空中的光速，f_c/a为C/A码的标称频率，其值为1.023MHZ，f_carry为载波的标称频率，其值为1575.42MHZ。

则组合滤波器的系统量测方程可表示为：

H称为量测矩阵，δ_ρ为伪距残差，为伪距率残差，δ_ρ、的表达式分别为：

式中，观测矢量的计算方法为：令跟踪通道索引号为i，则表示在k时刻第i颗卫星到接收机视距矢量的m向分量，m的取值可为x、y和z，x、y和z分别表示观测矢量在地心地固坐标系中的x轴、y轴和z轴，其中，R_i,k表示k+1历元第i颗卫星到接收机的几何距离；利用卫星星历中的轨道升交点赤经、轨道倾角，近地点角距，长半径，偏心率和卫星e真近点角等参数计算可见卫星的位置，再结合更新后的接收机位置就可以计算出k+1时刻的观测矢量

(3.4)计算出接收机在k+1时刻的位置残差δ_p、速度残差δ_v及时钟残差B_k+1：

假设有n颗可视卫星，利用δ_ρ、以及接收机与卫星之间的单位观测矢量就可计算出接收机在k+1时刻的位置残差δ_p、速度残差δ_v及时钟残差B_k+1，如下式所示：

其中，为量测通道的伪距噪声和伪距率噪声，它也是一个2n×1矩阵。

由计算出的k+1时刻的位置残差、速度残差、k时刻的位置和k时刻的速度，即可估算出接收机在k+1时刻的位置和速度

步骤四，跟踪参数预测及环路控制：

利用公式(18)可预测出k+1时刻各通道的通道伪距和伪距率，结合(14)、(15)式可预测出k+1时刻各通道的码相位和载波频率，分别为；

其中，δ_cp是码相位，δ_f是载波频率。

根据上述k+1时刻各通道的码相位和载波频率的预测值控制本地数控振荡器调整C/A码及载波的复制频率生成k+1时刻的本地信号，并与此刻接收机收到的信号做相关，从而闭合整个矢量跟踪环路。

二、本发明还提供了一种基于预滤波的GNSS矢量跟踪环路系统结构。

图1是一种基于预滤波的GNSS矢量跟踪环路的系统结构图，上述一种基于预滤波的GNSS矢量跟踪环路包括依次数据连接的载波/码频相关器、积分清除器、C/A码相位鉴别器、载波频率鉴别器、扩展Kalman滤波器、导航解算模块、观测矢量更新模块和码/载波频率预测器，码/载波频率预测器分别经C/A生成器和载波数控振荡器数据连接至载波/码频相关器；载波/码频相关器，用于对卫星信号进行相关运算，并将运算结果输送至积分清除器，积分清除器将运算结果积累得到六路相关输出；C/A码相位鉴别器和载波频率鉴别器，用于接收六路相关输出，并分别对其进行鉴频和鉴相以得到残差；扩展Kalman滤波器，用于接收残差，并对残差进行滤波；导航解算模块，用于接收扩展Kalman滤波器的输出，并将Kalman滤波器的输出，解算成反馈信息；观测矢量更新模块，用于接收导航解算模块的输出结果及卫星星历对观测矢量进行更新；码/载波频率预测器，用于接收更新后的观测矢量，并估计出下一时刻各通道的通道伪距和伪距率并将估计的伪距和伪距率；C/A生成器，用于接收码/载波频率预测器的输出，并将码/载波频率预测器的输出转化为下一时刻的码相位；载波数控振荡器，用于接收码/载波频率预测器的输出，并将码/载波频率预测器的输出转化为下一时刻的载波频率。

本发明一种基于预滤波的GNSS矢量跟踪环路的工作过程为：通过天线接收机接收的卫星信号，经射频前端的变频处理转换成中频信号，在k时刻，混频器将中频信号与载波数控振荡器10所产生的正弦复现载波信号和余弦复现载波信号进行混频运算，使得中频信号中包含多普勒频移在内的中频载波被彻底剥离，将经混频器处理后的中频信号与C/A码生成器9产生的超前码(E)、即时码(P)和滞后码(L)一起送入载波/码频相关器1进行相关运算后，再经过积分清-除器2处理后得到六路相关积分值输出，将上述得到的六路相关积分值分别送入C/A码相位鉴别器3和载波频率鉴别器4，利用伪码、载波鉴相函数对上述的六路相关积分值进行鉴频和鉴相，并将C/A码相位鉴别器3和载波频率鉴别器4输出的残差，作为量测信息输入到扩展卡尔曼滤波器5中，将经过扩展卡尔曼滤波器5处理的结果作为输入值，输入导航解算模块6，观测矢量更新模块7根据导航解算模块6的输出结果及卫星星历对观测矢量进行更新，将更新后的观测矢量送入码/载波频率预测器8中，估计出k+1时刻各通道的通道伪距和伪距率，将码/载波频率预测器8的输出分别送入C/A生成器9和载波数控振荡器10中，经过码/载波频率预测器8的处理估计出的k+1时刻各通道的通道伪距经过C/A生成器9的处理转化为k+1时刻的码相位，经过码/载波频率预测器8的处理估计出的k+1时刻各通道的通道伪距率经过载波数控振荡器10的处理转化为k+1时刻的载波频率。

本发明的一种基于预滤波的GNSS矢量跟踪环路是通过天线接收卫星信号，并将接收到的卫星信号经射频前端的变频处理变频到中频信号，采用VDLL(矢量延迟锁定环)和VFLL(矢量频率锁定环)组合的方式，对卫星信号的伪码相位和载波频率进行跟踪，实现对卫星信号的持续锁定。由于卫星接收机通过GNSS基带信号处理所获得的伪距和伪距频率，观测信息是由接收机的位置、速度及卫星的几何位置决定，卫星的几何位置可以跟根据卫星预报星历推测而得；接收机的位置和速度可以由已接收到的信号确定，通过获得的伪距和伪距频率可推断下一时刻的码相位残差以及载波频率的残差，将该信息反馈给矢量跟踪系统的数控振荡器从而指导下一时刻本地信号的生成和相关。

本发明的一种基于预滤波的GNSS矢量跟踪环路的实现方法具有如下优点：(1)采用矢量跟踪的方法，将信号跟踪和导航参数估算两项任务结合在一起，取消了独立、并行的信号跟踪模式；(2)更能鲁棒地容忍高动态应力及多路径、射频等干扰，提高了高动态环境下多普勒频率跟踪精度；(3)能跟踪信噪比更低的信号，减小了环路失锁的现象；(4)将各跟踪通道的观测数据送至卡尔曼滤波器(Kalman)进行集中处理，得到严格的最优状态估计。

本发明的一种基于预滤波的GNSS矢量跟踪环路的实现方法相较于传统的标量跟踪算法，能输出更小的跟踪环路误差，提高了接收机的跟踪精度，不仅在高动态情况下能有效地提高组合系统的可靠性和导航精度，而且在载噪比较低的环境中能够维持较好的伪码相位和载波频率跟踪性能，有广阔的应用前景。在不增加用户接收机软硬件复杂度和成本的前提下，提高接收机每个通道跟踪卫星信号的能力，使接收机适应更微弱卫星信号的跟踪任务并在一定程度内忍受用户的高动态环境，从而提高恶劣环境下用户接收机的导航性能。

Claims (10)

1.一种基于预滤波的GNSS矢量跟踪环路，其特征在于，包括依次数据连接的载波/码频相关器、积分清除器、C/A码相位鉴别器、载波频率鉴别器、扩展Kalman滤波器、导航解算模块、观测矢量更新模块和码/载波频率预测器，所述码/载波频率预测器分别经C/A生成器和载波数控振荡器数据连接至所述载波/码频相关器；

所述载波/码频相关器，用于对卫星信号进行相关运算，并将运算结果输送至所述积分清除器，所述积分清除器将运算结果积累得到六路相关输出；

所述C/A码相位鉴别器和载波频率鉴别器，用于接收所述六路相关输出，并分别对其进行鉴频和鉴相以得到残差；

所述扩展Kalman滤波器，用于接收所述残差，并对所述残差进行滤波；

所述导航解算模块，用于接收扩展Kalman滤波器的输出，并将Kalman滤波器的输出，解算成反馈信息；

所述观测矢量更新模块，用于接收导航解算模块的输出结果及卫星星历对观测矢量进行更新；

所述码/载波频率预测器，用于接收更新后的观测矢量，并估计出下一时刻各通道的通道伪距和伪距率并将估计的伪距和伪距率；

所述C/A生成器，用于接收码/载波频率预测器的输出，并将码/载波频率预测器的输出转化为下一时刻的码相位；

所述载波数控振荡器，用于接收码/载波频率预测器的输出，并将码/载波频率预测器的输出转化为下一时刻的载波频率。

2.如权利要求1所述的一种基于预滤波的GNSS矢量跟踪环路的实现方法，其特征在于，按照以下步骤实施：

步骤一，混频与相关：对卫星信号进行混频处理后，再与本地复制信号进行相关，并积累得到的六路相关输出I_P,Q_P,I_E,Q_E,I_L,Q_L；

步骤二，跟踪残差鉴别：利用伪码、载波鉴相函数对步骤一所述的六路相关积分值进行鉴频和鉴相，并将输出的残差，作为量测信息输入到扩展卡尔曼滤波器中；

步骤三，组合滤波：将步骤二的环路跟踪检测量输入导航滤波器进行滤波，具体方法为：

步骤3.1)将状态变量输入扩展卡尔曼滤波器，并对状态变量进行建模；

步骤3.2)建立矢量跟踪系统状态转移方程；

步骤3.3)推导组合滤波器的量测方程；

步骤3.4)计算出接收机在k+1时刻的位置残差δ_p、速度残差δ_v及时钟残差B_k+1，以估算出接收机在k+1时刻的位置和速度

步骤四，跟踪参数预测及环路控制：

根据步骤3.4)中得到各个残差值，预测出k+1时刻各通道的码相位和载波频率，以控制本地数控振荡器调整C/A码及载波的复制频率生成k+1时刻的本地信号，并与此刻接收机收到的信号做相关，从而闭合整个矢量跟踪环路。

3.如权利要求2所述的一种基于预滤波的GNSS矢量跟踪环路的实现方法，其特征在于，所述步骤一中混频的具体方法为：

通过天线接收机接收的卫星信号，经射频前端的变频处理转换成中频信号，在k时刻，混频器将中频信号与本地载波数控振荡器所产生的本地正弦复现载波信号和余弦复现载波信号进行混频运算，使得中频信号中包含多普勒频移在内的中频载波被彻底剥离，接收机第i通道的I支路和Q支路中频信号载波剥离后的输出分别为：

I_i(k)＝A·D(k)·C(k)cos(φ(k))

Q_i(k)＝A·D(k)·C(k)sin(φ(k)) (1)，

其中，A是信号幅度，D(k)是k时刻的数据信息，C(k)是k时刻的伪码，φ(k)是输入混频模块的中频信号与经过混频模块处理后的输出信号之间的相位差。

4.如权利要求3所述的一种基于预滤波的GNSS矢量跟踪环路的实现方法，其特征在于，所述步骤一中相关的具体方法为：

将经混频器处理后的所述中频信号与C/A码生成器产生的超前码(E)、即时码(P)和滞后码(L)一起送入载波/码频相关器进行相关运算后，再经过积分-消除器处理后得到六路相关积分值输出，具体如下：

$I_p=A\·D\left(k\right)\·R\left({\mathrm{\ϵ}}_i\right)\·\frac{\sin \left({\mathrm{\πT}}_{coh}{\mathrm{\δ}}_f\right)}{{\mathrm{\πT}}_{coh}{\mathrm{\δ}}_f}\·cos({\mathrm{\πT}}_{coh}{\mathrm{\δ}}_f+{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{\φ}})$

$I_E=A\·D\left(k\right)\·R({\mathrm{\ϵ}}_i-\mathrm{\δ})\·\frac{sin\left({\mathrm{\πT}}_{coh}{\mathrm{\δ}}_f\right)}{{\mathrm{\πT}}_{coh}{\mathrm{\δ}}_f}\·cos({\mathrm{\πT}}_{coh}{\mathrm{\δ}}_f+{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{\φ}})$

$I_L=A\·D\left(k\right)\·R({\mathrm{\ϵ}}_i+\mathrm{\δ})\·\frac{sin\left({\mathrm{\πT}}_{coh}{\mathrm{\δ}}_f\right)}{{\mathrm{\πT}}_{coh}{\mathrm{\δ}}_f}\·cos({\mathrm{\πT}}_{coh}{\mathrm{\δ}}_f+{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{\φ}})$

$Q_p=A\·D\left(k\right)\·R\left({\mathrm{\ϵ}}_i\right)\·\frac{sin\left({\mathrm{\πT}}_{coh}{\mathrm{\δ}}_f\right)}{{\mathrm{\πT}}_{coh}{\mathrm{\δ}}_f}\·\sin ({\mathrm{\πT}}_{coh}{\mathrm{\δ}}_f+{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{\φ}})$

$Q_E=A\·D\left(k\right)\·R({\mathrm{\ϵ}}_i-\mathrm{\δ})\·\frac{sin\left({\mathrm{\πT}}_{coh}{\mathrm{\δ}}_f\right)}{{\mathrm{\πT}}_{coh}{\mathrm{\δ}}_f}\·\sin ({\mathrm{\πT}}_{coh}{\mathrm{\δ}}_f+{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{\φ}})$

$Q_L=A\·D\left(k\right)\·R({\mathrm{\ϵ}}_i+\mathrm{\δ})\·\frac{sin\left({\mathrm{\πT}}_{coh}{\mathrm{\δ}}_f\right)}{{\mathrm{\πT}}_{coh}{\mathrm{\δ}}_f}\·\sin ({\mathrm{\πT}}_{coh}{\mathrm{\δ}}_f+{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{\φ}})---\left(2\right),$

其中，δ为本地码的超前码与滞后码之间的间隔，T_coh是预检积分长度，δ_f和是载波频率残差和相位残差，R(ε_i)是C/A码的相关函数，I_E、I_P和I_L分别是I支路的超前支路、即时支路和滞后支路的相关积分值输出，Q_E、Q_P和Q_L分别是Q支路的超前支路、即时支路和滞后支路的相关积分值输出。

5.如权利要求2所述的一种基于预滤波的GNSS矢量跟踪环路的实现方法，其特征在于，所述步骤二中跟踪残差鉴别的具体方法为：

由于锁频环选择叉积鉴频法，锁相环选择二象限反正切函数鉴相器，则载波频率残差和载波相位残差分别为：

${\mathrm{\δ}}_f=\frac{arctan2(P_{cross},P_{dot})}{2{\mathrm{\πT}}_{coh}}$

其中，T_coh是预检积分长度，叉积P_cross和点积P_dot

P_cross＝I_p(k-1)·I_p(k)+Q_p(k-1)·Q_p(k)(4)，

P_dot＝I_p(k-1)·Q_p(k)+Q_p(k-1)·I_p(k)(5)，

而迟延锁定环路采用非相干超前减滞后功率法，则码相位的残差可以表示为：

${\mathrm{\δ}}_{cp}=\frac{\sqrt{({I_E}^2+{Q_E}^2)}-\sqrt{({I_L}^2+{Q_L}^2)}}{\sqrt{({I_E}^2+{Q_E}^2)}+\sqrt{({I_L}^2+{Q_L}^2)}}---\left(6\right),$

所述载波频率残差、载波相位残差和码相位的残差组成的观测矢量成为环路跟踪检测量，即导航滤波器的观测矢量。

6.如权利要求2所述的一种基于预滤波的GNSS矢量跟踪环路的实现方法，其特征在于，所述步骤3.1)的具体方法为：

首先，选取k时刻的当前历元载体的位置和速度并分别记为和T是从时刻k到时刻k+1的时间长度，当T的取值趋近于0时，速度差可以被视为常数，于是，位置残差和速度的残差模型分别为：

${\mathrm{\δ}}_{x_{k+1}}={\mathrm{\δ}}_{x_k}+{\mathrm{T\δ}}_{v_k}+{\mathrm{\η}}_{k+1}---\left(7\right),$

${\mathrm{\δ}}_{v_{k+1}}={\mathrm{\δ}}_{v_k}+v_{k+1}---\left(8\right),$

其中，η_k+1是来自接收机位置噪声，v_k+1是来自接收机的速度噪声，他们都是高斯白噪声，均值零；

时钟残差模型可以表示为：

B_k+1＝B_k+TΔt_k(9)，

时钟频率残差模型可以表示为：

D_k+1＝D_k+TΔt_k(10)，

式中，B_K表示k时刻的时钟残差，D_K表示k时刻的时钟频率残差，Δt_k是k+1时刻的时钟频率残差与k时刻时钟频率残差的差值，Δt_k在短时间内可以视作常量。

7.如权利要求6所述的一种基于预滤波的GNSS矢量跟踪环路的实现方法，其特征在于，所述步骤3.2)的具体方法为：

根据上述各个残差的模型，则扩展卡尔曼滤波器的状态变量即可取为：

$\mathrm{\Δ}X={\left[\begin{array}{cccccccc}{\mathrm{\δ}}_{x_{k+1}},& {\mathrm{\δ}}_{y_{k+1}},& {\mathrm{\δ}}_{z_{k+1}},& {\mathrm{\δ}}_{v_{x_{k+1}}},& {\mathrm{\δ}}_{v_{y_{k+1}}},& {\mathrm{\δ}}_{v_{z_{k+1}}},& B_{k+1},& D_{k+1}\end{array}\right]}^T---\left(11\right),$

于是矢量跟踪系统状态ΔX_k+1＝FΔX_k的数学模型为：

$\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\δ}}_{x_{k+1}}\\ {\mathrm{\δ}}_{y_{k+1}}\\ {\mathrm{\δ}}_{z_{k+1}}\\ {\mathrm{\δ}}_{v_{x_{k+1}}}\\ {\mathrm{\δ}}_{v_{y_{k+1}}}\\ {\mathrm{\δ}}_{v_{z_{k+1}}}\\ B_{k+1}\\ D_{k+1}\end{array}\right]=F_{k,k+1}\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\δ}}_{x_k}\\ {\mathrm{\δ}}_{y_k}\\ {\mathrm{\δ}}_{z_k}\\ {\mathrm{\δ}}_{v_{x_k}}\\ {\mathrm{\δ}}_{v_{y_k}}\\ {\mathrm{\δ}}_{v_{z_k}}\\ B_k\\ D_k\end{array}\right]+{\mathrm{\ω}}_k---\left(12\right),$

矢量跟踪系统的状态转移方程为：

$F_{k,k+1}=\left[\begin{array}{cccccccc}1& 0& 0& T& 0& 0& 0& 0\\ 0& 1& 0& 0& T& 0& 0& 0\\ 0& 0& 1& 0& 0& T& 0& 0\\ 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& T\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1\end{array}\right]---\left(13\right),$

ω_K为系统噪声，ω_K＝[η_x,k,η_y,k,η_z,k,v_x,k,v_y,k,v_z,k,Δt_k]^T，它为零均值白噪声序列，系统噪声的方差大小由接收机的动态决定。

8.如权利要求7所述的一种基于预滤波的GNSS矢量跟踪环路的实现方法，其特征在于，所述步骤3.3)的具体方法为：

扩展卡尔曼滤波器的量测量为所有信号通道的跟踪参数残差，包括码相位残差δ_c/a和载波频率残差δ_f，为了推导组合滤波器的量测方程，首先引入中间量伪距残差δ_ρ、伪距率残差δ_ρ，其与量测量之间的关系可表示为：

δ_ρ＝c·δ_cp/f_c/a(14)，

δ_ρ＝c·δ_f/f_carry(15)，

其中，c为真空中的光速，f_c/a为C/A码的标称频率，f_carry为载波的标称频率；

则组合滤波器的系统量测方程可表示为：

$\begin{array}{c}{Z}_k={{\left[\begin{array}{cccccc}{\mathrm{\δ}}_{{\mathrm{\ρ}}_{1k}}& ...& {\mathrm{\δ}}_{{\mathrm{\ρ}}_{nk}}& {\mathrm{\δ}}_{{\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}}_{1k}}& ...& {\mathrm{\δ}}_{{\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}}_{nk}}\end{array}\right]}^T}_{1\×2n}\\ ={\mathrm{HX}}_k+V_k\end{array}---\left(16\right),$

H称为量测矩阵，δ_ρ为伪距残差，为伪距率残差，δ_ρ、的表达式分别为：

${\mathrm{\δ}}_{\mathrm{\ρ}}=\left[\begin{array}{cccc}{e}_x^i& e_y^i& e_z^i& -1\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\δ}}_{x_k}\\ {\mathrm{\δ}}_{y_k}\\ {\mathrm{\δ}}_{z_k}\\ B_k\end{array}\right]+{\mathrm{\η}}_{i,k}$

${\mathrm{\δ}}_{{\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}}_{i,k}}==\left[\begin{array}{cccc}{e}_{x,k}^i& e_{y,k}^i& e_{z,k}^i& -1\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\δ}}_{v_{xk}}\\ {\mathrm{\δ}}_{v_{yk}}\\ {\mathrm{\δ}}_{v_{zk}}\\ D_k\end{array}\right]+{\mathrm{\ω}}_{i,k}---\left(17\right),$

式中，观测矢量的计算方法为：令跟踪通道索引号为i，则表示在k时刻第i颗卫星到接收机视距矢量的m向分量，m的取值可为x、y和z，x、y和z分别表示观测矢量在地心地固坐标系中的x轴、y轴和z轴，其中，R_i,k表示k+1历元第i颗卫星到接收机的几何距离；利用卫星星历中的轨道升交点赤经、轨道倾角，近地点角距，长半径，偏心率和卫星e真近点角等参数计算可见卫星的位置，再结合更新后的接收机位置就可以计算出k+1时刻的观测矢量

9.如权利要求8所述的一种基于预滤波的GNSS矢量跟踪环路的实现方法，其特征在于，所述步骤3.4)的具体方法为：

假设有n颗可视卫星，利用δ_ρ、以及接收机与卫星之间的单位观测矢量就可计算出接收机在k+1时刻的位置残差δ_p、速度残差δ_v及时钟残差B_k+1，如下式所示：

其中，为量测通道的伪距噪声和伪距率噪声，它也是一个2n×1矩阵；

由计算出的k+1时刻的位置残差、速度残差、k时刻的位置和k时刻的速度，即可估算出接收机在k+1时刻的位置和速度

${\hat{v}}_{k+1}={\mathrm{\δ}}_{v_{k+1}}+v_k---\left(20\right).$

10.如权利要求9所述的一种基于预滤波的GNSS矢量跟踪环路的实现方法，其特征在于，所述步骤四的具体方法为：利用公式(18)可预测出k+1时刻各通道的通道伪距和伪距率，结合公式(14)和公式(15)式可预测出k+1时刻各通道的码相位δ_cp和载波频率δ_f，分别为；

${\mathrm{\δ}}_{cp}=\frac{{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{\ρ}}\·c}{f_{c/a}}---\left(21\right),$

${\mathrm{\δ}}_f=\frac{{\mathrm{\δ}}_{\stackrel{\·}{\mathrm{\ρ}}}\·c}{f_{carry}}---\left(22\right);$

根据上述k+1时刻各通道的码相位和载波频率的预测值控制本地数控振荡器调整C/A码及载波的复制频率生成k+1时刻的本地信号，并与此刻接收机收到的信号做相关，从而闭合整个矢量跟踪环路。