CN108572378A - 一种卫星导航系统中信号预处理的自适应滤波算法 - Google Patents

一种卫星导航系统中信号预处理的自适应滤波算法 Download PDF

Info

Publication number
CN108572378A
CN108572378A CN201810315071.9A CN201810315071A CN108572378A CN 108572378 A CN108572378 A CN 108572378A CN 201810315071 A CN201810315071 A CN 201810315071A CN 108572378 A CN108572378 A CN 108572378A
Authority
CN
China
Prior art keywords
navigation system
satellite navigation
beta
adaptive
signal pretreatment
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201810315071.9A
Other languages
English (en)
Inventor
孟鑫
朱柏承
孙俊忍
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Peking University
Original Assignee
Peking University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Peking University filed Critical Peking University
Priority to CN201810315071.9A priority Critical patent/CN108572378A/zh
Publication of CN108572378A publication Critical patent/CN108572378A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/13—Receivers
    • G01S19/35—Constructional details or hardware or software details of the signal processing chain
    • G01S19/37—Hardware or software details of the signal processing chain
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/13—Receivers
    • G01S19/21—Interference related issues ; Issues related to cross-correlation, spoofing or other methods of denial of service
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/13—Receivers
    • G01S19/33—Multimode operation in different systems which transmit time stamped messages, e.g. GPS/GLONASS

Abstract

本发明公开了一种卫星导航系统中信号预处理的自适应α‑β‑γ滤波算法。该方法针对传统卫星导航系统中观测伪距与多普勒精度较低，特别是在目标物体动态较高时，接收信号噪声较大、容易发散等问题，提出了一种自适应的α‑β‑γ滤波算法。为了解决现有技术存在的问题，算法在固定参数α‑β‑γ滤波的基础上，根据接收机的动态自适应调整滤波系数，适用于静态、匀速、高动态场景下的伪距及多普勒预滤波处理。本发明提出的卫星导航系统中信号预处理的自适应α‑β‑γ滤波算法适用于单卫星导航系统、多星座导航系统以及组合导航系统，提高了接收机定位、定速精度，能在复杂运动场景下满足收敛性和滤波稳定性，具有较强的卫星导航接收机设计理论价值和工程应用价值。

Description

一种卫星导航系统中信号预处理的自适应滤波算法
技术领域
本发明属于卫星定位导航领域，具体来说是一种卫星导航系统中信号预处理的自适应α-β-γ滤波算法。
背景技术
全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)具有十分广泛的应用：在海、陆、空各层次中进行导航定位，包括船只远洋航行和进港引导、汽车导航以及飞机航路引导、进场降落等。目前的系统主要有美国的GPS、中国的BDS、欧洲的GALILEO以及俄罗斯的GLONASS，多种系统组合定位成为一种趋势。
接收机对信号进行预滤波处理可以很大程度提高定位、定速精度，减少噪声带来的影响。卡尔曼滤波是比较成熟的滤波器，但是存在计算量过大的缺点，对于实时信号处理有较大难度；工程上常用α-β滤波，计算量简单但是滤波精度一般，尤其是在接收机动态较大的场景下效果较差；有些场景下应用α-β-γ滤波，但是固定参数的α-β-γ滤波器很难适应目标机动改变的状况，在实际中往往不能同时满足收敛速度和滤波精度的要求，必须做出适当的折衷。
传统卫星导航系统中观测伪距与多普勒精度较低，特别是在目标物体动态较高时，很难同时满足收敛性和滤波精度的要求。针对上述难题，本发明提出了一种自适应的α-β-γ滤波算法。
发明内容
(一)要解决的技术问题
为了解决现有技术存在的问题，本发明提出了一种卫星导航系统中信号预处理的自适应α-β-γ滤波算法。适用于静态、匀速、高动态场景下的伪距及多普勒预滤波处理，提高了接收机定位、定速结果，能在复杂运动场景下满足收敛性和滤波稳定性，具有较强的卫星导航接收机设计理论价值和工程应用价值。
(二)技术方案
本发明提出了一种卫星导航系统中信号预处理的自适应滤波α-β-γ滤波算法，该方法包括如下步骤：
步骤1：组合导航接收机将GNSS信号进行下变频、捕获跟踪、数据同步处理，提取观测量伪距及多普勒；
步骤2：测量误差方差σm初始化、预测误差方差σp系数λ初始化；
步骤3：假定接收机的加速度在一小段时间内不变，计算其预测方程：
其中是滤波器对接收机真实位置xk-1的估计值，是滤波器对接收机真实速度的估计值，是滤波器对接收机真实加速度的估计值，Ts代表相邻两个测量时刻之间的时间间隔。
步骤4：根据运动状态动态更新α-β-γ系数：
步骤5：在得到第k历元的位置测量值后，自适应α-β-γ滤波器更新接收机位置、速度、加速度的估计值：
优选的，步骤1中所述GNSS采用BDS。
可选的，步骤1中所述GNSS可以是GPS或者BDS或者GALILEO或者三者之间的任意组合。
可选的，步骤1中所述GNSS如果采用GLONASS和GPS/BDS/GALILEO进行组合，由于GPS采用WGS-84坐标系，GALILEO采用GTRF坐标系，BDS采用CGCS2000坐标系，以上三者坐标系原点及坐标轴基本一致，坐标系之间误差非常小且在非精密定位下可以忽略；而GLONASS采用PZ-90坐标系，需要与GPS/BDS/GALILEO进行坐标转换。
优选的，步骤2中λ初始化值为0.05～0.20之间，σm根据系统情况进行初始化，σp初始化为0。
优选的，步骤3中Ts设定值为1ms～3ms之间。
优选的，步骤4中设定为其中n为2～3，而λ随着加速度的变化而动态改变，即
优选的，步骤4中即β、γ随着α动态调整。
可选的，步骤4中满足α>0，4-2α>β>0。
优选的，步骤5根据更新后的参数对位置、速度、加速度进行估计。
(三)有益效果
本发明提出的卫星导航系统中信号预处理的自适应滤波α-β-γ滤波算法能够产生积极有益的效果。该发明针对接收信号噪声较大、存在抖动的情况下，通过自适应α-β-γ滤波算法，提高了接收机定位、定速结果，在不同复杂运动场景下的满足收敛性和滤波稳定性，具有较强的卫星导航接收机设计理论价值和工程应用价值。
附图说明
图1显示了本发明优选实施例卫星导航系统中信号预处理的自适应α-β-γ滤波算法流程图；
图2显示了本发明优选实施例中自适应α-β-γ滤波算法对静态场景运动轨迹估计效果图；
图3显示了本发明优选实施例中自适应α-β-γ滤波算法对匀速场景运动轨迹估计效果图；
图4显示了本发明优选实施例中自适应α-β-γ滤波算法对匀加速度场景运动轨迹估计效果图；
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
图1显示了本发明优选实施例卫星导航系统中信号预处理的自适应α-β-γ滤波算法流程图；
如图1所示，本发明优选实施例方法流程图主要包括如下步骤：
步骤1：组合导航接收机将GNSS信号进行下变频、捕获跟踪、数据同步处理，提取观测量伪距及多普勒；
步骤2：测量误差方差σm初始化、预测误差方差σp系数λ初始化；
步骤3：假定接收机的加速度在一小段时间内不变，计算其预测方程；
步骤4：根据运动状态动态更新α-β-γ系数；
步骤5：在得到第k历元的位置测量值后，自适应α-β-γ滤波器更新接收机位置、速度、加速度的估计值；
本发明具体实施例中，步骤1中所述GNSS采用BDS。此外，步骤1中所述GNSS还可以采用GPS。可选的，步骤1中所述GNSS可以是GPS或者BDS或者GALILEO或者上述三者之间的任意组合。可选的，步骤1中所述GNSS如果采用GLONASS和GPS/BDS/GALILEO进行组合，由于GPS采用WGS-84坐标系，GALILEO采用GTRF坐标系，BDS采用CGCS2000坐标系，以上三者坐标系原点及坐标轴基本一致，坐标系之间误差非常小且在非精密定位下可以忽略；而GLONASS采用PZ-90坐标系，需要与GPS/BDS/GALILEO进行坐标转换。
步骤2中λ初始化值为0.05～0.20之间，σm根据系统情况进行初始化，σp初始化为0。
步骤3中Ts设定值为1ms～3ms之间。
步骤4中设定为其中n为2～3，而λ随着加速度的变化而动态改变，即
步骤4中即β、γ随着α动态调整。可选的步骤4中满足α>0，4-2α>β>0。
步骤5中根据更新后的参数对位置、速度、加速度进行估计。
图2显示了本发明优选实施例中自适应α-β-γ滤波算法对静态场景运动轨迹估计效果图；
本发明具体实施例中，在静态观测信号上添加方差为10的噪声，利用自适应滤波后得到的估计曲线与真实曲线基本一致，统计100s内观测值与真实值的方差为0.0897，滤波结果较好，即该算法适应于静态场景。
图3显示了本发明优选实施例中自适应α-β-γ滤波算法对匀速场景运动轨迹估计效果图；
本发明具体实施例中，在50m/s的匀速运动观测信号上添加方差为10的噪声，利用自适应滤波后得到的估计曲线与真实曲线基本吻合，统计100s内观测值与真实值的方差为0.2168，滤波结果较好，即该算法适应于匀速运动场景。
图4显示了本发明优选实施例中自适应α-β-γ滤波算法对匀加速度场景运动轨迹估计效果图；
本发明具体实施例中，在20m/s2的匀加速运动观测信号上添加方差为10的噪声，利用自适应滤波后得到的估计曲线与真实曲线基本吻合，统计100s内观测值与真实值的方差为0.3085，滤波结果较好，即该算法适应于匀加速运动场景。
综上所述，本发明提出了一种卫星导航系统中信号预处理的自适应α-β-γ滤波算法。该方法针对传统卫星导航系统中观测伪距与多普勒精度较低，特别是在目标物体动态较高时，接收信号噪声较大、容易发散等问题，提出了一种自适应的α-β-γ滤波算法。算法在固定参数α-β-γ滤波的基础上，根据接收机的动态自适应调整滤波系数，适用于静态、匀速、高动态场景下的伪距及多普勒预滤波处理，提高了定位、定速精度。本发明提出的卫星导航系统中信号预处理的自适应α-β-γ滤波算法适用于单卫星导航系统、多星座导航系统以及组合导航系统，提高了接收机定位、定速精度，能在复杂运动场景下满足收敛性和滤波稳定性，具有较强的卫星导航接收机设计理论价值和工程应用价值。
应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改等，均应包含在本发明的保护范围之内。本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。

Claims (8)

1.一种卫星导航系统中信号预处理的自适应α-β-γ滤波算法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
步骤1：组合导航接收机将GNSS信号进行下变频、捕获跟踪、数据同步处理，提取观测量伪距及多普勒；
步骤2：测量误差方差σm初始化、预测误差方差σp系数λ初始化；
步骤3：假定接收机的加速度在一小段时间内不变，计算其预测方程；
步骤4：根据运动状态动态更新α-β-γ系数；
步骤5：在得到第k历元的位置测量值后，自适应α-β-γ滤波器更新接收机位置、速度、加速度的估计值。
2.根据权利要求1所述的一种卫星导航系统中信号预处理的自适应α-β-γ滤波算法，其特征在于：步骤1中所述GNSS可以是GPS或者BDS或者GALILEO或者三者之间的任意组合。
3.根据权利要求1或2所述的一种卫星导航系统中信号预处理的自适应α-β-γ滤波算法，其特征在于：所述GNSS如果采用GLONASS和GPS/BDS/GALILEO进行组合，由于GPS采用WGS-84坐标系，GALILEO采用GTRF坐标系，BDS采用CGCS2000坐标系，以上三者坐标系原点及坐标轴基本一致，坐标系之间误差非常小且在非精密定位下可以忽略；而GLONASS采用PZ-90坐标系，需要与GPS/BDS/GALILEO进行坐标转换。
4.根据权利要求1所述的一种卫星导航系统中信号预处理的自适应α-β-γ滤波算法，其特征在于：步骤2中λ初始化值为0.05～0.20之间，σm根据系统情况进行初始化，σp初始化为0。
5.根据权利要求1所述的一种卫星导航系统中信号预处理的自适应α-β-γ滤波算法，其特征在于：步骤3中Ts设定值为1ms～3ms之间。
6.根据权利要求1所述的一种卫星导航系统中信号预处理的自适应α-β-γ滤波算法，其特征在于：步骤4中设定为其中n为2～3，而λ随着加速度的变化而动态改变，即
7.根据权利要求1所述的一种卫星导航系统中信号预处理的自适应α-β-γ滤波算法，其特征在于：步骤4中β、γ随着α动态调整，即：可选的步骤4中 满足α>0，4-2α>β>0。
8.根据权利要求1所述的一种卫星导航系统中信号预处理的自适应α-β-γ滤波算法，其特征在于：步骤5中根据更新后的参数对位置、速度、加速度进行估计。
CN201810315071.9A 2018-04-10 2018-04-10 一种卫星导航系统中信号预处理的自适应滤波算法 Pending CN108572378A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810315071.9A CN108572378A (zh) 2018-04-10 2018-04-10 一种卫星导航系统中信号预处理的自适应滤波算法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810315071.9A CN108572378A (zh) 2018-04-10 2018-04-10 一种卫星导航系统中信号预处理的自适应滤波算法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108572378A true CN108572378A (zh) 2018-09-25

Family

ID=63574693

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810315071.9A Pending CN108572378A (zh) 2018-04-10 2018-04-10 一种卫星导航系统中信号预处理的自适应滤波算法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108572378A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112698323A (zh) * 2020-12-10 2021-04-23 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 一种基于α-β-γ滤波器的全自动着陆雷达引导噪声抑制方法

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5740048A (en) * 1992-08-07 1998-04-14 Abel; Jonathan S. Method and apparatus for GPS positioning, filtering and integration
EP2422217A1 (en) * 2009-04-20 2012-02-29 The Boeing Company Positioning determinations of receivers
CN103179596A (zh) * 2013-03-12 2013-06-26 浙江大学 一种优化lqg控制与通信功率总消耗的方法
CN103235886A (zh) * 2013-04-25 2013-08-07 杭州电子科技大学 一种基于变分贝叶斯容积强跟踪信息滤波的目标跟踪方法
CN103399336A (zh) * 2013-07-29 2013-11-20 东南大学 一种非高斯噪声环境下gps/sins组合导航方法
CN104020482A (zh) * 2014-06-17 2014-09-03 北方工业大学 一种高动态卫星导航接收机精确测速方法
CN105550497A (zh) * 2015-12-04 2016-05-04 河海大学 一种高精度的弹道修正方法
US9453921B1 (en) * 2014-05-08 2016-09-27 Rockwell Collins, Inc. Delayed-based geographic position data generation system, device, and method
CN106130939A (zh) * 2016-07-16 2016-11-16 南京邮电大学 一种迭代的mimo‑ofdm系统中快时变信道估计方法
CN107153209A (zh) * 2017-07-06 2017-09-12 武汉大学 一种短弧段低轨导航卫星实时精密定轨方法
CN107607966A (zh) * 2017-08-08 2018-01-19 北京大学 一种基于gnss三频载波相位的周跳检测与修复方法

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5740048A (en) * 1992-08-07 1998-04-14 Abel; Jonathan S. Method and apparatus for GPS positioning, filtering and integration
EP2422217A1 (en) * 2009-04-20 2012-02-29 The Boeing Company Positioning determinations of receivers
CN103179596A (zh) * 2013-03-12 2013-06-26 浙江大学 一种优化lqg控制与通信功率总消耗的方法
CN103235886A (zh) * 2013-04-25 2013-08-07 杭州电子科技大学 一种基于变分贝叶斯容积强跟踪信息滤波的目标跟踪方法
CN103399336A (zh) * 2013-07-29 2013-11-20 东南大学 一种非高斯噪声环境下gps/sins组合导航方法
US9453921B1 (en) * 2014-05-08 2016-09-27 Rockwell Collins, Inc. Delayed-based geographic position data generation system, device, and method
CN104020482A (zh) * 2014-06-17 2014-09-03 北方工业大学 一种高动态卫星导航接收机精确测速方法
CN105550497A (zh) * 2015-12-04 2016-05-04 河海大学 一种高精度的弹道修正方法
CN106130939A (zh) * 2016-07-16 2016-11-16 南京邮电大学 一种迭代的mimo‑ofdm系统中快时变信道估计方法
CN107153209A (zh) * 2017-07-06 2017-09-12 武汉大学 一种短弧段低轨导航卫星实时精密定轨方法
CN107607966A (zh) * 2017-08-08 2018-01-19 北京大学 一种基于gnss三频载波相位的周跳检测与修复方法

Non-Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ROB J. HYNDMAN: "The admissible parameter space for exponential smoothing models", 《SPRINGER》 *
康阿龙: "基于高速运动平台的雷达目标跟踪算法研究", 《弹箭与制导学报》 *
张瑞: "一种自适应目标机动的αβγ滤波算法", 《大众科技》 *
杨万海: "《多传感器数据融合及其应用》", 30 April 2004, 西安电子科技大学出版社 *
王红亮: "一种机动目标跟踪的自适应α-β滤波算法", 《雷达科学与技术》 *
谭津: "北斗二代导航接收机技术研究与实现", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士) 信息科技辑》 *
陆晨曦: "单频精密单点定位中基于卡尔曼滤波的自适应导航算法", 《北京大学学报》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112698323A (zh) * 2020-12-10 2021-04-23 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 一种基于α-β-γ滤波器的全自动着陆雷达引导噪声抑制方法
CN112698323B (zh) * 2020-12-10 2024-03-19 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 一种基于α-β-γ滤波器的全自动着陆雷达引导噪声抑制方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Gao et al. Adaptive Kalman filtering with recursive noise estimator for integrated SINS/DVL systems
CN102096086B (zh) 一种基于gps/ins组合导航系统不同测量特性的自适应滤波方法
US10168157B2 (en) Smoothed navigation solution using filtered resets
CN108709552A (zh) 一种基于mems的imu和gps紧组合导航方法
CN108120994A (zh) 一种基于星载gnss的geo卫星实时定轨方法
Hide et al. GPS and low cost INS integration for positioning in the urban environment
Groves et al. Demonstration of non-coherent deep INS/GPS integration for optimised signal-to-noise performance
US9243914B2 (en) Correction of navigation position estimate based on the geometry of passively measured and estimated bearings to near earth objects (NEOS)
CN109375248A (zh) 一种卡尔曼多模融合定位算法模型及其串行更新的方法
CN108572378A (zh) 一种卫星导航系统中信号预处理的自适应滤波算法
Soloviev et al. Deeply integrated GPS for indoor navigation
Godhavn High quality heave measurements based on GPS RTK and accelerometer technology
Kaniewski et al. Algorithms of position and velocity estimation in GPS receivers
Azab et al. Precise point positioning using combined GPS/GLONASS measurements
CN108107416B (zh) 一种二次雷达低空探测杂波抑制方法
Bo et al. GPS/INS/speed log integrated navigation system based on MAKF and priori velocity information
RU2669773C1 (ru) Способ определения модуля скорости неманеврирующей аэродинамической цели по выборкам измерений дальности
Mueller et al. A multi-sensor navigation system for outdoor and indoor environments
EP4095485A1 (en) Determining accuracy of smoothed navigation solution using filtered resets
CN103281054A (zh) 一种带噪声统计估值器的自适应滤波方法
Chen et al. Study on GPS/INS loose and tight coupling
Smith On Doppler measurements for tracking
RU2731784C2 (ru) Способ и система для обработки спутникового сигнала
Davidson et al. A method for post-mission velocity and orientation estimation based on data fusion from MEMS-IMU and GNSS
CN106441361B (zh) 一种移动式vsat天线角速率陀螺零偏的动态补偿方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20180925

RJ01 Rejection of invention patent application after publication