CN110881011A - 一种自适应载波参数闭环迭代估计方法 - Google Patents

一种自适应载波参数闭环迭代估计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110881011A
CN110881011A CN201911099764.XA CN201911099764A CN110881011A CN 110881011 A CN110881011 A CN 110881011A CN 201911099764 A CN201911099764 A CN 201911099764A CN 110881011 A CN110881011 A CN 110881011A
Authority
CN
China
Prior art keywords
carrier
new
adaptive
closed
estimation method
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.)
Granted
Application number
CN201911099764.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN110881011B (zh
Inventor
陈熙源
闫晣
汤新华
柳笛
祝雪芬
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.)
Southeast University
Original Assignee
Southeast 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 Southeast University filed Critical Southeast University
Priority to CN201911099764.XA priority Critical patent/CN110881011B/zh
Publication of CN110881011A publication Critical patent/CN110881011A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110881011B publication Critical patent/CN110881011B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L27/00—Modulated-carrier systems
    • H04L27/0014—Carrier regulation
    • 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
    • G01S19/24—Acquisition or tracking or demodulation of signals transmitted by the system
    • G01S19/25—Acquisition or tracking or demodulation of signals transmitted by the system involving aiding data received from a cooperating element, e.g. assisted GPS
    • G01S19/254—Acquisition or tracking or demodulation of signals transmitted by the system involving aiding data received from a cooperating element, e.g. assisted GPS relating to Doppler shift of satellite signals
    • 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
    • G01S19/24—Acquisition or tracking or demodulation of signals transmitted by the system
    • G01S19/25—Acquisition or tracking or demodulation of signals transmitted by the system involving aiding data received from a cooperating element, e.g. assisted GPS
    • G01S19/256—Acquisition or tracking or demodulation of signals transmitted by the system involving aiding data received from a cooperating element, e.g. assisted GPS relating to timing, e.g. time of week, code phase, timing offset
    • 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
    • G01S19/24—Acquisition or tracking or demodulation of signals transmitted by the system
    • G01S19/29—Acquisition or tracking or demodulation of signals transmitted by the system carrier including Doppler, related
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L27/00—Modulated-carrier systems
    • H04L27/0014—Carrier regulation
    • H04L2027/0024—Carrier regulation at the receiver end
    • H04L2027/0026—Correction of carrier offset
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L27/00—Modulated-carrier systems
    • H04L27/0014—Carrier regulation
    • H04L2027/0044—Control loops for carrier regulation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Radio Relay Systems (AREA)
  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)

Abstract

本发明公开了一种自适应载波参数闭环迭代估计方法，应用于全球卫星导航系统中载波多普勒频率和载波相位的估计。首先设置本地载波参数初值，包括多普勒频移初值和载波相位初值；然后生成本地载波信号，并对本地载波信号与接收到的卫星信号进行相干积分和非相干积分，结果作为代价函数；调整本地载波多普勒频移的取值，直到代价函数达到最大；计算载波相位并利用此时的载波参数计算下一数据处理周期的载波参数初值；重复上述过程直到所有采样数据处理完毕。其中调整本地载波多普勒频移的取值采用阻尼系数和信任域进行计算并实现自适应切换。本方法收敛速度快，可实施性强，还可以根据不同实验环境自适应调节，以提高载波参数估计精度和速度。

Description

一种自适应载波参数闭环迭代估计方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，特别涉及一种自适应载波参数闭环迭代估计方法。
背景技术
在卫星导航接收机的设计当中，载波跟踪环路与伪随机码跟踪环路往往采用标量跟踪的形式，最为常见的包括锁频环(Frequency Locked Loop,FLL)、锁相环(PhaseLocked Loop,PLL)和延迟锁定环路(Delayed Lock Loop,DLL)。这种基于控制理论的闭环控制环路注重单维参数的测量与控制，在高动态、强干扰、微弱信号、多径效应等应用环境下极为脆弱，容易使得载波参数和伪随机码参数的估计精度下降，甚至出现对卫星信号失去锁定从而无法有效定位。为解决上述问题，研究者们提出了基于最优估计理论和基于外界信息辅助的环路设计方法。前者包括基于卡尔曼滤波、最大似然估计的环路设计与矢量跟踪等，而后者的典型代表包括利用惯性导航系统提供的辅助信息进行载波参数与伪随机码参数的估计。
基于外界信息辅助的方法增加了系统结构与算法的复杂度，提高了系统成本，因而限制了其应用范围。基于最优估计理论的环路设计方法往往无法解析求得精确数值解，需要通过迭代来获取所需参数的近似解，这其中存在着迭代次数过多、收敛时间过长的问题。由于迭代速度和精度严重依赖于初始值的设置，因此在应用环境剧烈变化时，开环设计方法由于缺少对初始值的修正，会有减缓收敛速度以及陷入局部最优解的风险。
发明内容
发明目的：针对上述缺陷，本发明提供一种自适应载波参数闭环迭代估计方法，能够根据当前状态自适应地调整迭代策略以提高收敛速度。同时该方法采用闭环反馈的形式，利用当前时间的载波参数估计结果，来调整下一数据处理时间内迭代所需的初始值。该方法对环境的适应能力强，迭代收敛速度快，降低获得局部最优解的可能。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种自适应载波参数闭环迭代估计方法，包括如下步骤：
(1)一个数据处理周期开始，设置本地载波参数初值，包括多普勒频移初值和载波相位初值；
(2)生成本地载波信号，在一个数据处理周期内，本地载波信号与接收到的卫星信号进行相干积分和非相干积分，结果作为代价函数；
(3)调整本地载波多普勒频移的取值，重复步骤(2)，直到代价函数达到最大；
(4)计算载波相位；
(5)利用此时的载波参数，包括多普勒频移和载波相位，计算下一数据处理周期的载波参数初值，重复步骤(1)到步骤(5)，直到所有采样数据处理完毕。
步骤(2)中，生成本地载波信号包括同相载波信号和正交载波信号：
I＝cos(2πkT(fIF+fd)+θ)
Q＝sin(2πkT(fIF+fd)+θ)
其中I为同相载波信号，Q为正交载波信号，T为采样时间间隔，k代表第k个采样点，fIF为载波中频频率，fd为多普勒频移，θ为载波相位。
步骤(2)中，所述代价函数为
Figure BDA0002269473510000021
其中，N代表一个采样周期内的采样点个数，r代表实际接收到的卫星信号。
步骤(3)中，所述调整本地载波多普勒频移的取值，包括如下步骤：
(3.1)判断L(fd)是否为最大值，如果是则跳过步骤(3)；
(3.2)调整多普勒频移，利用阻尼系数μ得到新的多普勒频移fd_new，如果连续三次满足L(fd)＜L(fd_new)，则改用信任域Δ计算新的多普勒频移fd_new；
(3.3)如果L(fd)＜L(fd_new)，将多普勒频移fd替换为fd_new，调整阻尼系数μ或信任域Δ，转步骤(3.1)；否则调整阻尼系数μ或信任域Δ，转步骤(3.2)。
步骤(3.2)中，所述利用阻尼系数μ得到新的多普勒频移fd_new，具体为
Figure BDA0002269473510000022
其中J(fd)和F(fd)满足下式
Figure BDA0002269473510000031
Figure BDA0002269473510000032
步骤(3.2)中所述使用信任域Δ计算新的多普勒频移fd_new，包含如下判别条件：如果
Figure BDA0002269473510000033
则
Figure BDA0002269473510000034
否则
Figure BDA0002269473510000037
其中B(fd)为近似Hessian矩阵，|| ||代表2范数。
步骤(3.2)中所述使用信任域Δ计算新的多普勒频移fd_new，当满足||J(fd_new)TF(fd_new)||∞≥||J(fd)TF(fd)||∞时，改用阻尼系数μ计算新的多普勒频移fd_new。其中|| ||∞代表无穷范数。
步骤(5)中，所述计算下一数据处理周期的载波参数初值，满足
Figure BDA0002269473510000035
和
Figure BDA0002269473510000036
其中i+1、i和i-1分别代表第i+1、i和i-1个数据处理周期。
与现有技术相比，本发明的优点在于通过闭环反馈的方式，利用上一数据处理周期所得到的载波多普勒频移和载波相位对下一周期的迭代初值进行估计，从而减少迭代所需的时间，并避免落入其他局部最优点，提高对环境变化的适应能力。同时在迭代的过程中，根据当前收敛情况能够实时自适应地调整载波多普勒频移参数设置，在线性收敛和超线性收敛间进行切换，以在收敛速度和收敛精度之间达到较好的平衡。
附图说明
图1为本发明实施例的方法流程图。
图2为调整本地多普勒频移的方法流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
本发明的主要思路如下：构造由本地信号与实际接收到的卫星信号所组成的代价函数，该函数达到最大时表示本地信号与实际接收信号最为接近，因此本地信号的各项参数即为实际信号各项参数的估计。当使用寻优算法寻找代价函数的最大值时，初始值的设置会影响寻优速度与精度，当卫星接收机使用环境因高动态、强干扰、微弱信号和动态多径等因素剧烈变化时，初始值的设置对不同采样时间内的参数估计尤为重要。本方法利用之前数据处理时间内的参数估计来预测当前数据处理时间内参数寻优所需的初始值，以提高对环境的适应能力。同时利用阻尼系数和信任域对寻优算法收敛速度即精度的影响，根据当前寻优迭代情况，通过两者之间实现自适应切换并调整阻尼系数与信任域的大小，以达到平衡速度与精度的目的。
如图1所示，本发明实施例公开的一种自适应载波参数闭环迭代估计方法，主要包括以下步骤：
S1：一个数据处理周期开始，设置本地载波参数初值，包括多普勒频移初值和载波相位初值。数据处理周期应当与相干积分时间一致，为伪随机码周期的整数倍。载波相位初始值设置为0，多普勒频移初始值设置为信号捕获所估计的多普勒频移值；
S2：生成本地同相和正交载波信号，对应公式为
I＝cos(2πkT(fIF+fd)+θ)
Q＝sin(2πkT(fIF+fd)+θ)
其中I为同相载波信号，Q为正交载波信号，T为采样时间间隔，k代表第k个采样点，fIF为载波中频频率，fd为多普勒频移，θ为载波相位。
在一个数据处理周期内，本地载波信号与接收到的卫星信号进行相干积分和非相干积分，结果作为代价函数，可以表示为
Figure BDA0002269473510000041
其中，N代表一个采样周期内的采样点个数，r代表实际接收到的卫星信号。
S3：调整本地载波多普勒频移的取值，重复步骤(2)，直到代价函数达到最大；如图2所示，具体包括：
S3-1：判断L(fd)是否为最大值，如果是则跳过步骤(3)；
S3-2：调整多普勒频移，利用阻尼系数μ得到新的多普勒频移fd_new，如果连续三次满足L(fd)＜L(fd_new)，则改用信任域Δ计算新的多普勒频移fd_new。
利用阻尼系数μ得到新的多普勒频移fd_new，具体方法为
Figure BDA0002269473510000051
其中J(fd)和F(fd)满足下式
Figure BDA0002269473510000052
Figure BDA0002269473510000053
使用信任域Δ计算新的多普勒频移fd_new，包含如下判别条件：如果
Figure BDA0002269473510000054
则
Figure BDA0002269473510000055
否则
Figure BDA0002269473510000056
其中B(fd)为近似Hessian矩阵，|| ||代表2范数。当满足||J(fd_new)TF(fd_new)||∞≥||J(fd)TF(fd)||∞时，改用阻尼系数μ计算新的多普勒频移fd_new。其中|| ||∞代表无穷范数。
B(fd)的初始值可以设为单位矩阵，在随后的迭代中按照如下规则进行更新：Bnew＝Β+(y/h·y)yT-(v/h·v)vT，其中Bnew代表更新后的近似Hessian矩阵，满足h＝fd-fd_new，v＝h·Β，y＝h·J(fd_new)TJ(fd_new)+(J(fd_new)-J(fd))TF(fd_new)。
S3-3：如果L(fd)＜L(fd_new)，将多普勒频移fd替换为fd_new，调整阻尼系数μ或信任域Δ，转步骤S3-1；否则调整阻尼系数μ或信任域Δ，转步骤S3-2。
调整阻尼系数μ的方法为：如果L(fd)＜L(fd_new)，则令μ＝μ·max{1/3,1-(2σ-1)3}，υ＝2；否则令μ＝μ·υ，υ＝2·υ，其中
Figure BDA0002269473510000061
，σ和υ均为调整阻尼系数和信任域所需的参数，max{}表示求元素中的最大值。
调整信任域Δ的方法为：如果σ＜0.25，则Δ＝Δ/2；如果σ＞0.75，则Δ＝max{Δ,3·(fd-fd_new)}；其余情况Δ不变。
S4：计算载波相位，满足
Figure BDA0002269473510000063
S5：利用此时的载波参数，包括多普勒频移和载波相位，计算下一数据处理周期的载波参数初值，其中
Figure BDA0002269473510000064
和
Figure BDA0002269473510000065
其中i+1、i和i-1分别代表第i+1、i和i-1个数据处理周期。重复步骤S1到步骤S5，直到所有采样数据处理完毕。

Claims (8)

1.一种自适应载波参数闭环迭代估计方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)一个数据处理周期开始，设置本地载波参数初值，包括多普勒频移初值和载波相位初值；
(2)生成本地载波信号，在一个数据处理周期内，本地载波信号与接收到的卫星信号进行相干积分和非相干积分，结果作为代价函数；
(3)调整本地载波多普勒频移的取值，重复步骤(2)，直到代价函数达到最大；
(4)计算载波相位；
(5)利用此时的载波参数，包括多普勒频移和载波相位，计算下一数据处理周期的载波参数初值，重复步骤(1)到步骤(5)，直到所有采样数据处理完毕。
2.根据权利要求1所述的一种自适应载波参数闭环迭代估计方法，其特征在于，步骤(2)中，生成本地载波信号包括同相载波信号和正交载波信号：
I＝cos(2πkT(fIF+fd)+θ)
Q＝sin(2πkT(fIF+fd)+θ)
其中I为同相载波信号，Q为正交载波信号，T为采样时间间隔，k代表第k个采样点，fIF为载波中频频率，fd为多普勒频移，θ为载波相位。
3.根据权利要求1所述的一种自适应载波参数闭环迭代估计方法，其特征在于，步骤(2)中，所述代价函数为
Figure FDA0002269473500000011
其中，N代表一个采样周期内的采样点个数，r代表实际接收到的卫星信号。
4.根据权利要求1所述的一种自适应载波参数闭环迭代估计方法，其特征在于，步骤(3)中，所述调整本地载波多普勒频移的取值，包括如下步骤：
(3.1)判断L(fd)是否为最大值，如果是则跳过步骤(3)；
(3.2)调整多普勒频移，利用阻尼系数μ得到新的多普勒频移fd_new，如果连续三次满足L(fd)＜L(fd_new)，则改用信任域Δ计算新的多普勒频移fd_new；
(3.3)如果L(fd)＜L(fd_new)，将多普勒频移fd替换为fd_new，调整阻尼系数μ或信任域Δ，转步骤(3.1)；否则调整阻尼系数μ或信任域Δ，转步骤(3.2)。
5.根据权利要求4所述的一种自适应载波参数闭环迭代估计方法，其特征在于，步骤(3.2)中，所述利用阻尼系数μ得到新的多普勒频移fd_new，具体为
Figure FDA0002269473500000021
其中J(fd)和F(fd)满足下式
Figure FDA0002269473500000022
Figure FDA0002269473500000023
6.根据权利要求4所述的一种自适应载波参数闭环迭代估计方法，其特征在于，步骤(3.2)中所述使用信任域Δ计算新的多普勒频移fd_new，包含如下判别条件：如果
Figure FDA0002269473500000024
则
Figure FDA0002269473500000025
否则
Figure FDA0002269473500000026
其中B(fd)为近似Hessian矩阵，|| ||代表2范数。
7.根据权利要求4所述的一种自适应载波参数闭环迭代估计方法，其特征在于，步骤(3.2)中所述使用信任域Δ计算新的多普勒频移fd_new，当满足||J(fd_new)TF(fd_new)||∞≥||J(fd)TF(fd)||∞时，改用阻尼系数μ计算新的多普勒频移fd_new，其中|| ||∞代表无穷范数。
8.根据权利要求1所述的一种自适应载波参数闭环迭代估计方法，其特征在于，步骤(5)中，所述计算下一数据处理周期的载波参数初值，满足
Figure FDA0002269473500000027
和
Figure FDA0002269473500000028
其中i+1、i和i-1分别代表第i+1、i和i-1个数据处理周期。
CN201911099764.XA 2019-11-12 2019-11-12 一种自适应载波参数闭环迭代估计方法 Active CN110881011B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911099764.XA CN110881011B (zh) 2019-11-12 2019-11-12 一种自适应载波参数闭环迭代估计方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911099764.XA CN110881011B (zh) 2019-11-12 2019-11-12 一种自适应载波参数闭环迭代估计方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110881011A true CN110881011A (zh) 2020-03-13
CN110881011B CN110881011B (zh) 2022-03-04

Family

ID=69730372

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911099764.XA Active CN110881011B (zh) 2019-11-12 2019-11-12 一种自适应载波参数闭环迭代估计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110881011B (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060103573A1 (en) * 2004-11-12 2006-05-18 Geier George J Frequency error tracking in satellite positioning system receivers
CN101520505A (zh) * 2009-03-27 2009-09-02 哈尔滨工业大学 全球卫星导航系统弱信号下的自适应相干累积联合捕获方法
CN102621561A (zh) * 2012-04-16 2012-08-01 南京航空航天大学 一种卫星导航接收机环路自调节方法
CN104199059A (zh) * 2014-07-14 2014-12-10 南京航空航天大学 基于自适应α-β滤波器的接收机跟踪环多普勒自补偿方法
CN105911569A (zh) * 2016-04-06 2016-08-31 东南大学 基于码元序列估计的北斗卫星导航系统b1频带弱d1信号捕获方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060103573A1 (en) * 2004-11-12 2006-05-18 Geier George J Frequency error tracking in satellite positioning system receivers
CN101520505A (zh) * 2009-03-27 2009-09-02 哈尔滨工业大学 全球卫星导航系统弱信号下的自适应相干累积联合捕获方法
CN102621561A (zh) * 2012-04-16 2012-08-01 南京航空航天大学 一种卫星导航接收机环路自调节方法
CN104199059A (zh) * 2014-07-14 2014-12-10 南京航空航天大学 基于自适应α-β滤波器的接收机跟踪环多普勒自补偿方法
CN105911569A (zh) * 2016-04-06 2016-08-31 东南大学 基于码元序列估计的北斗卫星导航系统b1频带弱d1信号捕获方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN110881011B (zh) 2022-03-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107561503B (zh) 一种基于多重渐消因子的自适应目标跟踪滤波方法
CN102323602A (zh) 一种基于自适应二阶卡尔曼滤波器的载波跟踪环路及其滤波方法
CN105137454B (zh) 一种基于协方差矩阵特征分解的抗干扰算法的fpga实现方法及实现装置
Yazdkhasti et al. Performance enhancement for GPS/INS fusion by using a fuzzy adaptive unscented Kalman filter
CN114362140B (zh) 一种适用于配电网量测装置的高精度守时方法及装置
CN110881011B (zh) 一种自适应载波参数闭环迭代估计方法
CN110677140A (zh) 一种含未知输入和非高斯量测噪声的随机系统滤波器
CN114567288A (zh) 基于变分贝叶斯的分布协同非线性系统状态估计方法
CN106855626A (zh) 矢量跟踪方法及滤波器
CN113900127A (zh) 基于强跟踪平方根容积卡尔曼滤波的卫星信号跟踪环路
CN110940999A (zh) 一种基于误差模型下的自适应无迹卡尔曼滤波方法
CN112099060B (zh) 一种基于环路的自适应载波频率跟踪方法及装置
CN110007298A (zh) 一种目标超前预测跟踪方法
CN109840069B (zh) 一种改进的自适应快速迭代收敛解方法及系统
Zhang et al. An improved cubature information filtering for target tracking in distributed wireless sensor networks with measurement outliers
Li et al. Iterative unbiased converted measurement Kalman filter for target tracking
Mookerjee et al. Reduced state estimators for consistent tracking of maneuvering targets
CN118473368B (zh) 一种针对动态偏差的自适应两级强跟踪滤波方法
CN115436702B (zh) 一种非理想多阻尼谐波信号多通道欠采样方法
Yang et al. Adaptively target tracking method based on double-Kalman filter in existence of outliers
CN113514823B (zh) 一种基于伪谱的多模型机动目标检测前跟踪方法
CN114185358B (zh) 一种卫星导航接收机自适应信号跟踪方法
Ran et al. Self-tuning centralized fusion Kalman filter for multisensor systems with companion form and its convergence
Tang et al. An improved AIMM-UKF maneuvering target tracking algorithm
Wan et al. State Estimation of Multi-sensor System with Observation Delay Based on SCI-AUFK

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant