CN106526635B - 一种gnss信号载波跟踪和导航解算紧组合的滤波方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于导航接收机设备领域，涉及一种GNSS信号载波跟踪和导航解算紧组合的滤波方法，具体为：步骤1，接收机将接收到GNSS信号变为数字中频信号r(t)；步骤2，各通道NCO分别生成两路正交信号；步骤3，相关器进行相干积累；步骤4，将相关器的输出结果输至跟踪通道中的鉴别器进行处理；步骤5，本地载波跟踪滤波器进行滤波处理；步骤6，提取观测量；步骤7，导航解算滤波器进行滤波；步骤8，根据接收机中导航滤波器的解算结果，预测下一时刻各个通道中的NCO控制字；步骤9，将本地载波跟踪滤波器的滤波结果与导航解算滤波器的预测值进行紧组合，获得最终通道NCO的控制参数,将紧组合的结果用于控制通道NCO，并同步反馈到本地载波跟踪滤波器中。

Description

一种GNSS信号载波跟踪和导航解算紧组合的滤波方法

技术领域

本发明属于导航接收机设备领域，具体涉及一种GNSS信号载波跟踪和导航解算紧组合的滤波方法，其可运用在卫星导航系统中接收终端类设备的研制中。

背景技术

随着卫星导航系统应用范围的不断扩大，导航接收机可能面临特殊应用环境，如丛林，复杂城区等，这就对导航信号的接收提出了更高的要求，目前对导航信号的接收跟踪方法主要有基于标量结构的信号跟踪方法和基于矢量结构的信号跟踪方法，标量信号跟踪方法对利用本地信号跟踪滤波器对每颗卫星进行单独跟踪，其跟踪性能灵敏度及连续性不如矢量跟踪方法，矢量跟踪方法将所有可以收到的卫星信号在一个跟踪环路中进行联合跟踪，可以看作是一种特殊的本地信号跟踪滤波器和导航接收机中的导航滤波器间的一种深组合方法，这种深组合方式仅仅保留了本地信号跟踪滤波器中的误差估计环节，并将其作为导航解算滤波器的输入，对导航信号进行联合跟踪处理，该方法可以有效提高跟踪门限，并且可以对较弱信号进行连续跟踪，该方法的稳健性较差，且系统复杂度较高，不利于接收机的实现。

发明内容

针对上述介绍的两种方法不能较好的解决导航接收机对弱信号跟踪性能与系统复杂性及稳健性间的矛盾，本发明提供了一种GNSS信号载波跟踪和导航解算紧组合的滤波方法，可以在提高导航接收机对弱信号跟踪性能的同时，保留接收机中的本地载波跟踪滤波器，有效降低系统的复杂性，提高接收机的稳健性。具体技术方案如下：

一种GNSS信号载波跟踪和导航解算紧组合的滤波方法，包括以下步骤：

步骤1，接收机通过天线接收到GNSS信号后，GNSS信号经过接收机中的射频前端、AD转换器后变为数字中频信号r(t)，t表示接收时刻；

步骤2，接收机中为每颗卫星分配一个跟踪通道，N颗卫星对应N个跟踪通道，每个跟踪通道中均含有一个本地载波生成装置NCO(NCO:Numerically ControlledOscillator)，用于生成频率控制字为f_NCO的两路正交信号，分别为同相信号s_I(t)和正交信号s_Q(t)，以其中任意一个通道为例，上述两路信号具体为：

s_I(t)＝cos(2πf_NCO·t)

s_Q(t)＝-sin(2πf_NCO·t)

将进入该通道的数字中频信号分为相同的两路信号，一路信号与同相信号相乘混合为s_I(t)·r(t)，另一路信号与正交信号相乘混合为s_Q(t)·r(t)；

步骤3，接收机跟踪通道中的相关器，用于将本地复制生成的信号和接收信号进行相干积累，相干积分时间为T_c，k表示跟踪环路中第k个跟踪历元，每个历元对应的时长为T_c，故输出信号的积分区间为(k-1)·T_c到k·T_c，得到相关值I_k和Q_k，具体为：

步骤4，接收机跟踪通道中的鉴频器装置，用于获得本地复制信号和接收信号间的误差估计参数，其鉴频器输出结果ε_k为：

其中atan2表示四象限反正切函数；

步骤5，接收机中的本地载波跟踪滤波器进行滤波，其步骤如下：

本地载波跟踪滤波器的系统方程为

Y_k+1＝Φ_Y·Y_k+w_k

其中Y_k＝[f_k,α_k]^T为本地载波跟踪滤波器的系统状态向量，f_k,α_k分别表示信号的多普勒和多普勒变化率，单位分别为Hz，Hz/s；T表示向量或矩阵的转置符号，w_k＝[ω_rf·w_d；(ω_rf/c)·w_a]^T为系统噪声，w_d为由接收机中晶体振荡器引起的频率噪声，其噪声谱密度为q_d；w_a是系统频率变化率噪声，其功率谱密度为q_a，ω_rf是载波频率，c为光速；Φ_Y是本地载波跟踪滤波器的系统状态转移矩阵，具体为：

Q_Y是w_k对应的过程噪声协方差矩阵，具体为：

鉴频器的输出结果ε_k为本地载波跟踪滤波器的新息，其协方差矩阵为R_Y，具体为：

其中C/N₀为信号载噪比，表示信号强度的大小；π为圆周率。

本地载波跟踪滤波器的量测矩阵为H_Y，具体为：

H_Y＝[1 -T_c/2]

本地载波跟踪滤波器的具体实施步骤描述为：

Step 51：计算系统状态向量预测值Y_k ^-及其预测协方差矩阵

其中，P_Y,k-1表示Y_k-1对应的协方差矩阵；

Step 52：计算本地载波跟踪滤波器增益矩阵K_Y：

Step 53：根据新息更新系统状态向量及其协方差矩阵：

其中I表示单位矩阵；

最终第k个历元NCO的控制参数为：

f_NCO,k＝Y_k(1)

其中Y_k(1)表示系统状态向量的第一个元素；

步骤6，提取观测量，即从N个通道中获取导航解算所需要的多普勒测量结果，生成观测矢量其中为卫星i在第k个历元的多普勒频率测量结果，N为卫星总数，i取值范围为1,2,…,N；的协方差矩阵为R_z，具体为：

其中为第i颗卫星信号本地载波跟踪滤波器中的系统状态协方差矩阵，通过步骤5中的step 53获取，其第一行第一列对应的元素为多普勒测量结果的精度，diag表示对角矩阵符号；

步骤7，导航解算滤波器，导航解算滤波器通常采用一个Extend Kalman Filter(EKF)实现，其系统方程为

X_k+1＝Φ·X_k+ω_k

其中X_k＝[v_x,a_x,v_y,a_y,v_z,a_z,δf]为第k个历元时刻接收机的运动状态矢量，v_x,v_y,v_z为ECEF坐标系下的三维速度结果，a_x,a_y,a_z为ECEF(Earth-Centered,Earth-Fixed)坐标系下的三维加速度结果，δf为接收机上时钟的频率误差，状态转移矩阵为Φ，具体表示为：

其中，

T_b是导航解算滤波器的解算间隔；

ω_k是系统过程噪声，其协方差矩阵为Q，具体为：

其中

Q_f＝S_f·T_b

S_a为加速度噪声功率谱密度，S_f为时钟频率变化噪声功率谱密度。根据观测量步骤6中的观测量得到系统的测量方程为：

其中H为测量矩阵，它由接收机到卫星的空间几何构型决定，为第k个历元时刻卫星的运动状态，上标s表示所有卫星的集合，其中为所有卫星在x方向上的速度值的集合，其元素个数为N个，同理可获得δf^S为卫星上时钟的频率误差；

导航解算滤波器测速解算的具体过程描述如下：

Step 71,计算接收机的运动状态矢量预测结果及其协方差矩阵

其中P_k-1表示X_k-1的协方差矩阵。

Step 72，计算导航解算滤波器的增益矩阵G_k：

Step 73，更新接收机的运动状态矢量及其协方差矩阵：

步骤8，通道NCO预测器，根据接收机中导航滤波器的解算结果，预测下一时刻各个通道中的NCO控制字，具体为：

其中，X_k-1为第k-1个历元时刻的接收机的运动状态矢量。

计算预测精度为：

这样对于第i颗卫星而言，下一时刻NCO参数的预测结果及精度为：

其中表示向量的第i个元素，表示矩阵的第i行第i列元素值；

步骤9，本地载波跟踪滤波器的滤波结果和导航解算滤波器的预测值进行紧组合，即将步骤5所得结果Y_k(1)和步骤8所得结果进行线性加权，从而获得最终通道NCO的控制参数f_NCO,k，具体为

其中λ为组合权重，它由两者的精度决定，具体为：

P_Y,k(1,1)为对应的通道中本地载波跟踪滤波器的系统状态向量第1行第1列元素值，若是第i个通道，则为

需要说明的是紧组合的结果f_NCO,k再控制通道NCO的同时，还需要同步反馈到本地载波跟踪滤波器中，以保持本地载波跟踪滤波器的状态和通道NCO参数的一致性。

上述步骤中描述了本地载波跟踪滤波器和导航解算滤波器更新频度一致的情况，实际上，两者的更新频度可能出现不一致，但通常情况为导航解算滤波器的更新间隔为本地载波跟踪滤波器更新间隔的M倍，M为整数，在这种情况下，本方法中本地载波跟踪滤波器和导航解算滤波器的紧组合将发生导航解算滤波器进行更新的时刻，即二者紧组合的间隔和导航解算滤波器的间隔保持一致。

本发明的有益技术效果是：1、提高信号的跟踪精度，相比传统仅利用本地载波跟踪滤波器的情况，通过本地载波跟踪滤波器和导航解算滤波器间的紧组合，可以有效提高对导航信号的载波频率跟踪精度。2、提高弱信号下的跟踪能力，相比传统仅利用本地载波跟踪滤波器的情况，通过本地载波跟踪滤波器和导航解算滤波器间的紧组合，可以利用导航解算滤波器对本地载波跟踪滤波器进行辅助，提高对弱信号的连续跟踪能力。

附图说明

图1为本发明方法在接收机结构中的流程示意图；

图2为本发明实施例中仿真所用的GPS星空图；

图3为不同紧组合间隔和无紧组合条件下的跟踪精度仿真结果；

图4为不同紧组合间隔和无紧组合条件下对弱信号的跟踪仿真结果。

具体实施方式

为了使本发明的技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

考虑到存在本地载波跟踪滤波器的更新频度和导航解算滤波器的更新频度不一致的情况，因此他们之间的紧组合只会发生在两个滤波器同时进行更新的时刻，因此使前、后两次紧组合的间隔和两种滤波器中更新间隔慢的一种滤波器保持一致，通常导航解算滤波器的更新频度较慢，因此实施例中，将紧组合间隔设置为与导航解算滤波器的更新间隔一致。

如图1所示，为本发明方法在接收机结构中的流程示意图；本地载波生成装置NCO用于产生两路正交信号；相关器，用于将本地复制生成的信号和接收信号进行相干积累；鉴频器装置，用于获得本地复制信号和接收信号间的误差估计参数；本地载波跟踪滤波器和导航解算滤波器用于滤波处理；观测量提取装置用于从各个通道中获取导航解算所需要的多普勒测量结果，生成观测矢量；NCO预测器的作用是根据接收机中导航滤波器的解算结果，预测下一时刻各个通道中的NCO控制字；紧组合装置用于将本地载波跟踪滤波器的滤波结果和导航解算滤波器的预测值进行紧组合。

本发明公开了一种GNSS信号载波跟踪和导航解算紧组合的滤波方法，包括以下步骤：

步骤1，接收机通过天线接收到GNSS信号后，GNSS信号经过接收机中的射频前端、AD转换器后变为数字中频信号r(t)，t表示接收时刻；

步骤2，接收机中为每颗卫星分配一个跟踪通道，N颗卫星对应N个跟踪通道，每个跟踪通道中均含有一个本地载波生成装置NCO，生成频率控制字为f_NCO的两路正交信号，分别为同相信号s_I(t)和正交信号s_Q(t)；

步骤3，接收机跟踪通道中的相关器进行相干积累；每个跟踪通道中均有对应的相关器；

步骤4，将相关器的输出结果输至跟踪通道中的鉴频器进行处理；每个跟踪通道中均有对应的鉴频器。

步骤5，本地载波跟踪滤波器进行滤波处理；每个跟踪通道中均有对应的本地载波跟踪滤波器，实施例中c取值为3×10⁸m/s；q_d通常取q_d＝2×10^-15；q_a为加速度动态值，取值为1m/s²。

步骤6，提取观测量，从各个通道中获取导航解算所需要的多普勒测量结果，生成观测矢量。

步骤7，导航解算滤波器进行滤波，实施例中导航解算滤波器通常采用一个ExtendKalman Filter(简称为：EKF)实现。

步骤8，根据接收机中导航滤波器的解算结果，预测下一时刻各个通道中的NCO控制字。

步骤9，将本地载波跟踪滤波器的滤波结果与导航解算滤波器的预测值进行紧组合，具体为将步骤5所得系统状态向量的第一个元素Y_k(1)和步骤8所得结果进行线性加权，从而获得最终通道NCO的控制参数，将紧组合的结果用于控制通道NCO，并同步反馈到本地载波跟踪滤波器中，保持本地载波跟踪滤波器的状态和通道NCO参数的一致性。

图2为仿真所用的GPS星空图，(图中网格在经度0°～360°上间隔30°划分、在纬度0°～90°上间隔15°划分)，图中共有12颗可见卫星，图中卫星上的数字表示卫星号即PRN(pseudo-random noise，缩写：PRN)号，图中卫星号显示为22、32、14、19、29、24、27、21、4、30、18、9。

图3为不同紧组合间隔下的跟踪精度对信号强度的仿真结果，其中4号卫星的信号强度从24dBHz到35dBHz变化，其他卫星的信号强度均比4号卫星高10dBHz，本地载波跟踪滤波器的更新间隔为20ms，仿真紧组合间隔为20ms，40ms和100ms及不组合情况下的跟踪精度，图中FLL(Frequency Locked Loop)表示不组合的情况，即仅采用本地频率锁定环路对信号进行跟踪。(a)图给出了4号卫星的频率跟踪精度，(b)图给出了9号卫星的频率跟踪精度，其中横坐标为信号载噪比C/N₀，单位为dBHz。从结果可以看出，组合间隔越小，跟踪精度越好，并且紧组合的跟踪精度高于不组合情况下的跟踪精度。

图4为不同紧组合间隔下对弱信号跟踪能力的仿真结果，其中4号卫星信号强度在30s～70s之间为10dBHz，其余时间为35dBHz，且其他卫星信号强度在整个仿真过程中保持在35dBHz。本地载波跟踪滤波器的更新间隔为20ms，仿真紧组合间隔为20ms，40ms和100ms及不组合情况下对4号卫星的频率跟踪结果。从结果可以看出，当不进行紧组合时，在30s之后信号很快就失锁，已经无法进行信号跟踪，但是当采用本发明紧组合方式后，可以实现对4号卫星的连续跟踪，并且组合间隔越长，对弱信号的跟踪误差越大，组合间隔越短，多弱信号的跟踪误差越小。

综上所述，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明，任何本领域普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种更动与润饰，因此本发明的保护范围当视权利要求书界定的范围为准。

Claims (1)

1.一种GNSS信号载波跟踪和导航解算紧组合的滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，接收机通过天线接收到GNSS信号后，GNSS信号经过接收机中的射频前端、AD转换器后变为数字中频信号r(t)，t表示接收时刻；

步骤2，接收机中为每颗卫星分配一个跟踪通道，N颗卫星对应N个跟踪通道，每个跟踪通道中均含有一个本地载波生成装置NCO，用于生成频率控制字为f_NCO的两路正交信号，分别为同相信号s_I(t)和正交信号s_Q(t)，每个通道中的两路信号具体为：

s_I(t)＝cos(2πf_NCO·t)

s_Q(t)＝-sin(2πf_NCO·t)

将数字中频信号分为相同的两路信号，一路信号与同相信号相乘混合为s_I(t)·r(t)，另一路信号与正交信号相乘混合为s_Q(t)·r(t)；

步骤3，接收机跟踪通道中的相关器进行相干积累，设相干积分时间为T_c，k表示跟踪环路中第k个跟踪历元，每个历元对应的时长为T_c，故输出信号的积分区间为(k-1)·T_c到k·T_c，得到相关值I_k和Q_k，具体为：

步骤4，将相关器的输出结果输至跟踪通道中的鉴别器进行处理，得到信号间的误差估计参数ε_k：

其中atan2表示四象限反正切函数；

步骤5，本地载波跟踪滤波器进行滤波处理，具体过程为：

本地载波跟踪滤波器的系统方程为，

Y_k+1＝Φ_Y·Y_k+w_k

其中Y_k＝[f_k,α_k]^T为本地载波跟踪滤波器的系统状态向量，f_k,α_k分别表示信号的多普勒和多普勒变化率，单位分别为Hz，Hz/s；w_k＝[ω_rf·w_d；(ω_rf/c)·w_a]^T为系统噪声，w_d为由接收机中晶体振荡器引起的频率噪声，其噪声谱密度为q_d；w_a是系统频率变化率噪声，其功率谱密度为q_a，ω_rf是载波频率，c为光速；Φ_Y是本地载波跟踪滤波器的系统状态转移矩阵，具体为：

w_k是系统过程噪声，Q_Y是w_k对应的过程噪声协方差矩阵，具体为：

鉴频器的输出结果ε_k为本地载波跟踪滤波器的新息，其协方差矩阵为R_Y：

其中C/N₀为信号载噪比；

本地载波跟踪滤波器的量测矩阵为H_Y，具体为：

H_Y＝[1 -T_c/2]

本地载波跟踪滤波器的滤波步骤如下：

Step51：计算系统状态向量预测值及其预测协方差矩阵

其中，P_Y,k-1表示Y_k-1对应的协方差矩阵；

Step52：计算本地载波跟踪滤波器增益矩阵K_Y：

Step53：根据新息更新系统状态向量及其协方差矩阵：

其中I表示单位矩阵；

第k个历元NCO的控制参数f_NCO,k为：

f_NCO,k＝Y_k(1)

其中Y_k(1)表示系统状态向量的第一个元素；

步骤6，提取观测量，从N个通道中获取导航解算所需要的多普勒测量结果，生成观测矢量其中为卫星i在第k个历元的多普勒频率测量结果，N为卫星总数，其协方差矩阵为R_z：

其中为第i颗卫星信号本地载波跟踪滤波器中的系统状态协方差矩阵，通过步骤5中的step53获取，其第一行第一列对应的元素为多普勒测量结果的精度；

步骤7，导航解算滤波器进行滤波，具体过程如下：

导航解算滤波器系统方程为，

X_k+1＝Φ·X_k+ω_k

其中X_k＝[v_x,a_x,v_y,a_y,v_z,a_z,δf]为第k个历元时刻接收机的运动状态矢量，v_x,v_y,v_z为ECEF坐标系下的三维速度结果，a_x,a_y,a_z为ECEF坐标系下的三维加速度结果，δf为接收机上时钟的频率误差，状态转移矩阵为Φ，具体为：

其中

T_b是导航解算滤波器的解算间隔；

ω_k是系统过程噪声，其协方差矩阵为Q，具体为：

其中

Q_f＝S_f·T_b

S_a为加速度噪声功率谱密度，S_f为时钟频率变化噪声功率谱密度，根据步骤6中的观测量得到系统的测量方程为：

其中H为测量矩阵，为为第k个历元时刻卫星的运动状态，上标s表示所有卫星的集合，其中为所有卫星在x方向上的速度值的集合，其元素个数为N个；

导航解算滤波器测速解算的具体过程如下：

Step71,计算接收机的运动状态矢量预测结果及其协方差矩阵

Step72,计算导航解算滤波器的增益矩阵G_k：

Step73,更新接收机的运动状态矢量及其协方差矩阵：

其中I表示单位矩阵；

步骤8，根据接收机中导航滤波器的解算结果，预测下一时刻各个通道中的NCO控制字，具体为：

计算预测精度为：

对于第i颗卫星，计算下一时刻NCO控制字的预测结果及精度为：

其中表示向量的第i个元素,表示矩阵的第i行第i列元素值；

步骤9，将本地载波跟踪滤波器的滤波结果与导航解算滤波器的预测值进行紧组合，具体为将步骤5所得结果Y_k(1)和步骤8所得结果进行线性加权，得到最终通道NCO的控制参数f_NCO,k，

其中λ为组合权重，

将紧组合的结果用于控制通道NCO，并同步反馈到本地载波跟踪滤波器中。