CN109946723B - 一种自适应扩展卡尔曼跟踪方法、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明属于卫星导航技术领域，公开了一种自适应扩展卡尔曼跟踪方法、装置及存储介质。该方法包括：实时精确估计载噪比，根据当前时刻的载噪比，利用预先建立的非线性映射关系，确定当前时刻的状态噪声协方差矩阵及观测噪声协方差矩阵，进而利用当前时刻的状态噪声协方差矩阵及观测噪声协方差矩阵，得到当前时刻的系统状态矢量及状态协方差矩阵，根据当前时刻的系统状态矢量产生载波NCO和码NCO的调整量，从而使载波NCO和码NCO根据调整量调整本地载波和本地伪随机码，实现对卫星信号的实时跟踪。本发明能够通过利用载噪比自适应调整环路参数，以匹配各种场景和信号环境，能够大大提升卫星信号跟踪的精度和灵敏度。

Description

一种自适应扩展卡尔曼跟踪方法、装置及存储介质

技术领域

本发明涉及卫星导航技术领域，尤其涉及一种自适应扩展卡尔曼 跟踪方法、装置及存储介质。

背景技术

近年来，全球卫星导航系统发展极为迅速，到目前为止全球卫星 导航系统主要有美国的GPS系统、俄罗斯的GLONASS系统、欧盟的 GALILEO系统和我国的北斗卫星导航系统，另外还有不少区域增强系 统。这些卫星导航系统在应用中相互竞争，在技术上互相融合，促进 了卫星导航系统不断更新发展，不光在军事中得到广泛应用，而且渗 透至人们生活的方方面面。导航系统应用的不断拓展也对导航接收机 提出了更高的要求。

由于导航卫星距离地球比较远，发射的功率也不大，加上现在城 市高楼林立，多径影响不容忽视，各种无意射频干扰时有发生，极端 情况下，卫星信号功率可能低于-160dBm，这对导航信号的跟踪带来了 严峻的挑战。目前，在导航信号的跟踪中，卡尔曼滤波类算法相对传 统的锁相环、锁频环和码环有明显的优势，不仅能够提高跟踪精度， 而且动态性能也能得到很大提升。在不同场景和频率偏差的条件下， 其参数切换也相对容易和顺畅。而卡尔曼滤波器的关键参数是系统状 态和观测的噪声协方差矩阵(即Q/R矩阵)，因此如果能够准确实时 地估计Q/R矩阵，便可以提高卡尔曼滤波类算法的跟踪精度，提高跟 踪环路性能。

发明内容

本发明提供一种自适应扩展卡尔曼跟踪方法、装置及计算机存储 介质，能够可靠跟踪载噪比低至10dB·Hz的信号，甚至载噪比低至 5dB·Hz时仍然能保持对信号的跟踪，相对传统的跟踪环路性能提升显 著。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

第一方面，提供一种自适应扩展卡尔曼跟踪方法，包括：

步骤1，实时估计各跟踪通道卫星信号的载噪比；

步骤2，根据所述载噪比，分别利用预先建立第一非线性映射关系 和第二非线性映射关系，确定当前时刻的状态噪声协方差矩阵及观测 噪声协方差矩阵；其中，所述第一非线性映射关系为载噪比和状态噪 声协方差矩阵之间的非线性映射关系，所述第二非线性映射关系为载 噪比和观测噪声协方差矩阵之间的非线性映射关系；

步骤3，基于扩展卡尔曼滤波算法，利用所述状态噪声协方差矩阵 及所述观测噪声协方差矩阵以及上一时刻的状态协方差矩阵，得到当 前时刻的系统状态矢量及状态协方差矩阵；

步骤4，根所述系统状态矢量，产生载波NCO的相位调整量、所 述载波NCO的载波频率调整量以及码NCO的码相位调整量，以使所 述载波NCO根据所述相位调整量和所述载波频率调整量调整本地载波 的相位和载波频率以及使所述码NCO根据所述码相位调整量和卫星信 号载波的多普勒频率调整量调整本地伪随机码的码速率。

第二方面，提供一种自适应扩展卡尔曼跟踪装置，包括：扩展卡 尔曼锁相环、扩展卡尔曼锁频环和扩展卡尔曼码环；

其中，所述扩展卡尔曼锁相环，用于产生载波NCO的相位调整量；

所述扩展卡尔曼锁频环，用于产生载波NCO的载波频率调整量；

所述扩展卡尔曼码环，用于产生码NCO的码相位调整量。

第三方面，提供一种自适应扩展卡尔曼跟踪装置，所述装置包括： 存储器和处理器；

所述存储器，用于存储计算机程序；

所述处理器，用于运行所述计算机程序时，执行第一方面所述方 法的步骤。

第四方面，提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序， 所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述方法的步骤。

基于本发明上述方案，通过实时精确估计载噪比，根据当前时刻 的载噪比，利用预先建立的载噪比和状态噪声协方差矩阵及观测噪声 协方差矩阵之间的非线性映射关系，确定当前时刻的状态噪声协方差 矩阵及观测噪声协方差矩阵，进而基于扩展卡尔曼滤波算法，利用当 前时刻的状态噪声协方差矩阵及观测噪声协方差矩阵，得到当前时刻 的系统状态矢量及状态协方差矩阵，这样一来，各跟踪通道即可根据 当前时刻的系统状态矢量产生载波NCO和码NCO对应的调整量，从 而使载波NCO和码NCO根据对应的调整量调整本地载波和本地伪随 机码，实现对卫星信号的实时跟踪。综上，本发明通过利用载噪比自 适应调整环路参数，以匹配各种场景和信号环境，能够大大提升卫星 信号跟踪的精度和灵敏度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实 施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面 描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲， 在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种自适应扩展卡尔曼跟踪方法的流程 示意图；

图2为本发明实施例提供一种接收机载波跟踪环路的结构图；

图3为本发明实施例提供一种扩展卡尔曼码环的结构图；

图4为本发明实施例提供的一种自适应扩展卡尔曼跟踪装置组成示 意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行 清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而 不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做 出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1所示为本发明实施例提供的一种自适应扩展卡尔曼跟踪方法的流 程示意图。

如图1所示，本发明实施例提供的自适应扩展卡尔曼跟踪方法， 包括以下步骤：

步骤1，实时估计各跟踪通道卫星信号的载噪比。

步骤2，根据估计得到的载噪比，分别利用预先建立的第一非线性 映射关系和第二非线性映射关系，确定当前时刻的状态噪声协方差矩 阵及观测噪声协方差矩阵。

其中，所述第一非线性映射关系为载噪比和状态噪声协方差矩阵 之间的非线性映射关系，所述第二非线性映射关系为载噪比和观测噪 声协方差矩阵之间的非线性映射关系。

需要说明的是，对于卡尔曼滤波器来说，最关键的参数是状态噪 声协方差矩阵和观测噪声协方差矩阵，即Q、R矩阵。如果载噪比的估 计是实时地、精确的，则由信号加噪声的功率和(I²+Q²)就可以推出 噪声功率。因此，可以依此建立载噪比和滤波参数的非线性关系，然 后进行必要的仿真和测试以优化其参数。当然，Q、R矩阵有其基本规 律：状态噪声协方差矩阵主要影响系统的稳定性，在强卫星信号时可 以小一点，在弱卫星信号时应当大一点；观测噪声协方差矩阵主要影 响系统响应的灵敏度，在强卫星信号时应当大一点，在弱卫星信号时 应当小一点。

步骤3，基于扩展卡尔曼滤波算法，利用当前时刻的状态噪声协方 差矩阵及观测噪声协方差矩阵以及上一时刻的状态协方差矩阵，得到 当前时刻的系统状态矢量及状态协方差矩阵。

本发明实施例的一种具体实现方式中，步骤3具体可以包括以下 步骤：

步骤3.1，根据系统状态转移矩阵Φ_k,k-1、上一时刻的状态协方差矩 阵

以及当前时刻的状态噪声协方差矩阵Q_k，利用状态协方差预测方 程：

得到状态协方差预测矩阵

其中，k表示当前时刻，k-1表示上一时刻。

步骤3.2，根据状态协方差预测矩阵

当前时刻的观测噪声协 方差矩阵R_k以及当前时刻的系统观测矩阵H_k，得到当前时刻的系统卡 尔曼滤波增益

步骤3.3，根据系统状态转移矩阵Φ_k,k-1以及上一时刻的系统状态 矢量

利用状态预测方程：

得到系统状态预测矢量

步骤3.4，根据当前时刻的观测量Z_k、系统观测矩阵H_k、卡尔曼滤 波增益K_k以及系统状态预测矢量

利用状态更新方程：

得到当前时刻的系统状态矢量

步骤3.5，根据状态协方差预测矩阵

卡尔曼滤波增益K_k以及 系统观测矩阵H_k，利用状态协方差更新方程为：

得 到当前时刻的状态协方差矩阵。

其中，I表示单位矩阵。

需要说明的是，状态预测方程得到的

是指在理想的条件(无 过程噪声)下得到的状态预测值。

是对于状态的协方差的预测，其中 Q_k是过程噪声的协方差矩阵。K_k则是综合考虑过程噪声协方差矩阵和 观测噪声协方差矩阵R_k后的增益，用于分配状态预测值和观测量的权 值，以使得状态更新值是最优的。

此外，第k个线性离散时间系统的状态方程和观测方程分别为：

X_k＝Φ_k,k-1X_k-1+Γ_k,k-1W_k-1，

Z_k＝H_kX_k+V_k，

其中，X_k表示k时刻系统状态向量，X_k-1表示k-1时刻系统状态向 量，Φ_k,k-1表示系统状态转移矩阵，Γ_k,k-1表示干扰输入矩阵，W_k-1表示k-1 时刻系统过程噪声向量，Z_k表示k时刻观测向量，H_k表示k时刻系统观 测矩阵，V_k表示k时刻观测噪声向量。

步骤4，根据系统状态矢量，产生载波数字控制振荡器(Numerically ControlledOscillator，NCO)的相位调整量、载波NCO的载波频率调 整量以及码NCO的码相位调整量，以使载波NCO根据相位调整量和 载波频率调整量调整本地载波的相位和载波频率，以及使码NCO根据 码相位调整量和卫星信号载波的多普勒频率调整本地伪随机码的码速 率。

其中，需要说明的是，对于载波NCO而言，当锁相环为三阶扩展 卡尔曼锁相环时，其对应的系统状态矢量为X_k＝[θ_e f₀ f₁]_k，θ_e表示本 地载波和卫星信号载波的相位差，f₀表示卫星信号载波的多普勒频率， f₁表示卫星信号载波多普勒频率变化率；当锁频环为二阶扩展卡尔曼锁 频环时，其对应的系统状态矢量为X_k＝[f₀ f₁]_k，f₀和f₁的含义同前。对 于码环NCO而言，当码环为扩展卡尔曼码环时，其对应的系统状态矢 量为X_k＝[d_error]_k，d_error表示码相位差。

基于本发明实施例上述方法，通过实时精确估计载噪比，根据当 前时刻的载噪比，利用预先建立的载噪比和状态噪声协方差矩阵及观 测噪声协方差矩阵之间的非线性映射关系，确定当前时刻的状态噪声 协方差矩阵及观测噪声协方差矩阵，进而基于扩展卡尔曼滤波算法， 利用当前时刻的状态噪声协方差矩阵及观测噪声协方差矩阵，得到当 前时刻的系统状态矢量及状态协方差矩阵，这样一来，各跟踪通道即 可根据当前时刻的系统状态矢量产生载波NCO和码NCO对应的调整 量，从而使载波NCO和码NCO根据对应的调整量调整本地载波和本 地伪随机码，实现对卫星信号的实时跟踪。综上，本发明通过利用载 噪比自适应调整环路参数，以匹配各种场景和信号环境，能够大大提 升卫星信号跟踪的精度和灵敏度。

优选的，本发明实施例提供的自适应扩展卡尔曼跟踪方法，在步骤 3之前，还可以包括：

确定当前时刻的多普勒变化率；

若当前时刻的多普勒变化率的绝对值大于第一预设阈值或小于第 二预设阈值，则利用预先建立的多普勒变化率和状态噪声协方差矩阵 之间的非线性映射关系，调整当前时刻的状态噪声协方差矩阵。

则，步骤3具体可以包括：

基于扩展卡尔曼滤波算法，利用调整后的状态噪声协方差矩阵及 观测噪声协方差矩阵以及上一时刻的状态协方差矩阵，得到当前时刻 的系统状态矢量及状态协方差矩阵。

具体来说，当多普勒变化率的绝对值较大时，应提高系统的稳定 性，即增大状态噪声协方差矩阵；当多普勒变化率绝对值较小时，可 以适当减小状态噪声协方差矩阵，以提高跟踪精度。

一种优选的实现方式中，可在解扩之前通过对接收数据进行抗干 扰处理，来进一步提供跟踪性能。

即，在步骤1之前，本发明实施例提供的自适应扩展卡尔曼跟踪 方法还可以包括：

在进行解扩之前，对接收数据进行FFT处理，将接收数据变换至 频域，然后在频域对接收数据进行自适应限幅处理，再将自适应限幅 后的数据进行IFFT处理，变换至时域。

基于上述方法，本发明实施例还提供了一种自适应扩展卡尔曼跟 踪装置，包括：扩展卡尔曼锁相环、扩展卡尔曼锁频环和扩展卡尔曼 码环。

其中，扩展卡尔曼锁相环，用于产生载波NCO的相位调整量。

扩展卡尔曼锁频环，用于产生载波NCO的载波频率调整量。

扩展卡尔曼码环，用于产生码NCO的码相位调整量。

需要说明的是，本发明实施例提供的自适应扩展卡尔曼跟踪装置 中，由基带算法模块实时更新系统状态矢量，进而将系统状态矢量发 送至所述扩展卡尔曼锁相环、扩展卡尔曼锁频环以及扩展卡尔曼码环， 从而由扩展卡尔曼锁相环产生载波NCO的相位调整量，扩展卡尔曼锁 频环产生载波NCO的载波频率调整量，扩展卡尔曼码环产生码NCO 的码相位调整量，进而通过载波NCO和码NCO分别实现对本地载波 和本地伪随机码的调整，以实时跟踪卫星信号。

优选的，本发明实施例提供的自适应扩展卡尔曼跟踪装置中，扩 展卡尔曼锁相环为三阶扩展卡尔曼锁相环，扩展卡尔曼锁频环为二阶 扩展卡尔曼锁频环。

示例性的，本发明实施例提供一种具体的接收机载波跟踪环路， 其结构如图2所示。其中，I_in和Q_in是射频信号经过下变频、滤波、放 大，然后再经过中频载波剥离和伪码剥离后，混有热噪声、带有残留 频偏的基带信号。两路正交的本地载波信号由NCO产生环路的输入信 号和本地信号经过相位旋转及积分-清零处理后，输出为带有相位、频 率估计偏差的积分信号：

其中，d_k＝±1中为第k个T时间段内的数据比特，R(△τ)为伪码同 步偏差导致的幅度损失，

为信号功率与噪声功率谱密 度的比值，C/N₀的单位是dB·Hz。

和

分别是经过本地信号调整后， 第k个T时间段内的平均残留相位和残留频率。n_I和n_Q是零均值、单 位方差的高斯白噪声，且两者不相关。

由于鉴相器的引入会影响卡尔曼滤波在低信噪比下的估计性能， 并且在正常跟踪时，同相支路I路幅度较大且代表着调制信息部分，而 正交支路Q路幅度较小且基本为噪声部分。因此选择对I路的积分-清 零输出进行符号判决得到

(d_k＝±1的估计值)，作为对调制信息的 估计。如此便得到扩展卡尔曼锁相环的观测量

其中：

其中，

和

分别表示k时刻积分输出I_k、Q_k的观测值。

图2中的锁相环为三阶扩展卡尔曼锁相环，其状态量为 X_k＝[θ_e f₀ f₁]_k；图2中锁频环为二阶扩展卡尔曼锁频环，其状态量为 X_k＝[f₀ f₁]_k，其鉴频为点积叉积鉴频：

P_dot＝I_P(n-1)I_P(n)+Q_P(n-1)Q_P(n)

P_cross＝I_P(n-1)Q_P(n)+Q_P(n-1)I_P(n)

其中，I_P(n-1)和I_P(n)符号须一致。

进一步的，扩展卡尔曼锁频环的观测量为：

其中，T表示鉴频周期。

经过扩展卡尔曼锁频环滤波可得到载波频率调整量△f_NCO，经过扩 展卡尔曼锁相环滤波克得到载波相位调整量△θ_NCO，进而由载波NCO根 据载波频率调整量△f_NCO和载波相位调整量△θ_NCO完成对本地载波的调整。

优选的，本发明实施例提供的自适应扩展卡尔曼跟踪装置还包括：

本地码发生器，用于产生五路信号，所述五路信号分别为：第一 超前信号E1、第二超前信号E2、即时信号P、第一滞后信号L1、第二 滞后信号L2；第一超前信号E1与即时信号P之间相差0.5个码元，第 二超前信号E2与即时信号P之间相差0.25个码元，即时信号P与第一滞后信号L1之间相差0.5个码元，即时信号P与第二滞后信号L2 之间相差0.25个码元。

则，扩展卡尔曼锁相环具体用于：根据即时信号，产生载波NCO 的相位调整量。

扩展卡尔曼锁频环具体用于：根据即时信号，产生载波NCO的载 波频率调整量。

扩展卡尔曼码环具体用于：根据第一超前信号、第二超前信号、 第一滞后信号、第二滞后信号，产生码NCO的码相位调整量。

具体的，所述扩展卡尔曼码环的结构如图3所示。图3中，I_in和Q_in定义如前所述。从图3可以看出，和一般码环不同的是，本发明实施 例提供的扩展卡尔曼码环中，码环的误差检测利用了四路输入信号(即 第一超前信号、第二超前信号、第一滞后信号、第二滞后信号)，有 利于检测和处理多径信号，这对市区高楼林立的环境很有必要；另外 就是码环滤波采用的是扩展卡尔曼滤波，在载噪比实时准确估计的前 提下精度和鲁棒性均有显著提升。

其中，需要说明的是，基于本发明实施例提供的扩展卡尔曼码环 中，观测量为：

为了实现本发明实施例提供的上述自适应扩展卡尔曼跟踪方法， 本发明实施例还提供了一种自适应扩展卡尔曼跟踪装置40，如图4所 示，所述装置40包括：存储器401和处理器402。

其中，所述存储器401，用于存储计算机程序。

所述处理器402，用于运行所述计算机程序时，执行本发明前述自 适应扩展卡尔曼跟踪方法的步骤。

当然，实际应用时，如图4所示，该装置还可以包括通信接口403。 该装置40中的各个组件通过总线系统404耦合在一起。可理解，总线 系统404用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统404除包括数 据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了 清楚说明起见，在图4中将各种总线都标为总线系统404。

在示例性实施例中，本发明实施例还提供了一种计算机存储介质， 是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，上述计算机程序可 由自适应扩展卡尔曼跟踪装置40的处理器401执行，以完成前述方法 所述步骤。计算机可读存储介质可以是磁性随机存取存储器(FRAM， ferromagnetic random access memory)、只读存储器(ROM，Read OnlyMemory)、可编程只读存储器(PROM，Programmable Read-Only Memory)、 可擦除可编程只读存储器(EPROM，Erasable Programmable Read-Only Memory)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM，Electrically Erasa ble Prog ramma ble Read-Only Memory)、快闪存储器(Flash Memory)、磁 表面存储器、光盘、或只读光盘(CD-ROM，Compact Disc Read-OnlyMemory)等存储器。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和 智能设备，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅 是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实 际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或 可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所 显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接 可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电 性的、机械的或其它形式的。

上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开 的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元，即可以位 于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选 择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限 于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可 轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发 明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种自适应扩展卡尔曼跟踪方法，其特征在于，包括：

步骤1，实时估计各跟踪通道卫星信号的载噪比；

步骤2，根据所述载噪比，分别利用预先建立第一非线性映射关系和第二非线性映射关系，确定当前时刻的状态噪声协方差矩阵及观测噪声协方差矩阵；其中，所述第一非线性映射关系为载噪比和状态噪声协方差矩阵之间的非线性映射关系，所述第二非线性映射关系为载噪比和观测噪声协方差矩阵之间的非线性映射关系；

步骤3，基于扩展卡尔曼滤波算法，利用所述状态噪声协方差矩阵及所述观测噪声协方差矩阵以及上一时刻的状态协方差矩阵，得到当前时刻的系统状态矢量及状态协方差矩阵；

步骤4，根据所述系统状态矢量，产生载波数字控制振荡器NCO的相位调整量、所述载波NCO的载波频率调整量以及码NCO的码相位调整量，以使所述载波NCO根据所述相位调整量和所述载波频率调整量调整本地载波的相位和载波频率，以及使所述码NCO根据所述码相位调整量和卫星信号载波的多普勒频率调整本地伪随机码的码速率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤3之前，所述方法还包括：

确定当前时刻的多普勒变化率；

若所述多普勒变化率的绝对值大于第一预设阈值或小于第二预设阈值，则利用预先建立的多普勒变化率和状态噪声协方差矩阵之间的非线性映射关系，调整当前时刻的状态噪声协方差矩阵；

步骤3具体包括：

基于扩展卡尔曼滤波算法，利用调整后的所述状态噪声协方差矩阵及所述观测噪声协方差矩阵以及上一时刻的状态协方差矩阵，得到当前时刻的系统状态矢量及状态协方差矩阵。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3具体包括以下步骤：

步骤3.1，根据系统状态转移矩阵Φ_k,k-1、上一时刻的状态协方差矩阵

以及当前时刻的状态噪声协方差矩阵Q_k，利用状态协方差预测方程：

得到状态协方差预测矩阵

其中，k表示当前时刻，k-1表示上一时刻；

步骤3.2，根据所述状态协方差预测矩阵

当前时刻的观测噪声协方差矩阵R_k以及当前时刻的系统观测矩阵H_k，得到当前时刻的系统卡尔曼滤波增益

步骤3.3，根据系统状态转移矩阵Φ_k,k-1以及上一时刻的系统状态矢量

利用状态预测方程：

得到系统状态预测矢量

步骤3.4，根据当前时刻的观测量Z_k、所述系统观测矩阵H_k、所述卡尔曼滤波增益K_k以及所述系统状态预测矢量

利用状态更新方程：

得到当前时刻的系统状态矢量

步骤3.5，根据所述状态协方差预测矩阵

所述卡尔曼滤波增益K_k以及所述系统观测矩阵H_k，利用状态协方差更新方程为：

得到当前时刻的状态协方差矩阵；I表示单位矩阵。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤1之前，所述方法还包括：

在进行解扩之前，对接收数据进行快速傅里叶变换FFT处理，将接收数据变换至频域，然后在频域对接收数据进行自适应限幅处理，再将自适应限幅后的数据进行逆快速傅里叶变换IFFT处理，变换至时域。

5.一种自适应扩展卡尔曼跟踪装置，其特征在于，包括：扩展卡尔曼锁相环、扩展卡尔曼锁频环和扩展卡尔曼码环；

其中，所述扩展卡尔曼锁相环，用于产生载波NCO的相位调整量；

所述扩展卡尔曼锁频环，用于产生所述载波NCO的载波频率调整量；

所述扩展卡尔曼码环，用于产生码NCO的码相位调整量；

所述装置还包括：

本地码发生器，用于产生五路信号，所述五路信号分别为：第一超前信号、第二超前信号、即时信号、第一滞后信号、第二滞后信号；所述第一超前信号与所述即时信号之间相差0.5个码元，所述第二超前信号与所述即时信号之间相差0.25个码元，所述即时信号与所述第一滞后信号之间相差0.5个码元，所述即时信号与所述第二滞后信号之间相差0.25个码元；

所述扩展卡尔曼锁相环具体用于：

根据所述即时信号，产生所述载波NCO的相位调整量；

所述扩展卡尔曼锁频环具体用于：

根据所述即时信号，产生所述载波NCO的载波频率调整量；

所述扩展卡尔曼码环具体用于：

根据所述第一超前信号、所述第二超前信号、所述第一滞后信号、所述第二滞后信号，产生所述码NCO的码相位调整量。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：存储器和处理器；

所述存储器，用于存储计算机程序；

所述处理器，用于运行所述计算机程序时，执行权利要求1至4任一项所述方法的步骤。

7.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4任一项所述方法的步骤。

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