CN112748450A - 一种导航卫星接收机的信号载波环跟踪方法 - Google Patents

一种导航卫星接收机的信号载波环跟踪方法 Download PDF

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CN112748450A CN202011608093.8A CN202011608093A CN112748450A CN 112748450 A CN112748450 A CN 112748450A CN 202011608093 A CN202011608093 A CN 202011608093A CN 112748450 A CN112748450 A CN 112748450A
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牟明会
胡媛
王胜正
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Abstract

本发明公开了一种导航卫星接收机的信号载波环跟踪方法，包括：获取卫星信号的中频信号；获取同相信号和正交信号；通过载波频率鉴别器鉴别k‑1和k两相邻时刻的频率差Δfk；获得当前时刻的载波频率fk，旨在提高载波环的稳定性，即利用无迹卡尔曼滤波实现载波环路跟踪。

Description

一种导航卫星接收机的信号载波环跟踪方法
技术领域
本发明涉及卫星通信领域，尤其涉及一种导航卫星接收机的信号载波环跟踪方法。
背景技术
导航卫星接收机接收到卫星信号后，需经捕获、跟踪和解算环节获得导航电文并实现定位解算。其中，跟踪环节是全球导航卫星系统(Global Navigation SatelliteSystem,GNSS)中最脆弱的环节，其易在高动态、弱信号等环境下出现环路失锁现象。
当前卫星信号载波环的跟踪方法以比例积分滤波器(proportional-integralfilter,PIF)为基础，是一种经典的卫星接收机的信号解调方法。该跟踪方法通过设定的噪声带宽和阻尼系数，实现载波的跟踪。但该方法易在高动态环境下因噪声带宽过窄出现环路失锁现象，或在弱信号环境下因噪声带宽过宽导致载噪比过低，使得导航电文解调失败，且在跟踪过程中各通道相互独立。
基于无迹卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter，UKF)的载波环路能根据接收机与各可见卫星间的动态应力、载噪比等，动态调整滤波参数，实现载波环在高动态、弱信号环境下的持续跟踪。并结合矢量跟踪，利用各可见卫星与接收机间的多普勒频移变化更新导航结果，提高导航结果的鲁棒性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种导航卫星接收机的信号载波环跟踪方法，旨在提高卫星信号的环路稳定性，即利用无迹卡尔曼滤波器辅助载波环路跟踪。
为了实现上述目的，一种导航卫星接收机的信号载波环跟踪方法，所述方法包括：
步骤一：获取卫星信号的中频信号，并与本地载波信号混频，获取同相信号即I信号，和正交信号即Q信号；
步骤二：根据所述的I信号和Q信号，经载波频率鉴别器获得k-1和k两相邻时刻的频率差
Figure BDA0002872364440000021
其中，下标k表示k时刻，Ik表示k时刻的同相信号，Qk表示k时刻的正交信号，T表示k-1和k两相邻时刻的时间间隔；
步骤三：根据角频率差，确定载波环的更新方程
Figure BDA0002872364440000022
其中，Ak为状态转移矩阵，
Figure BDA0002872364440000023
为k时刻载波状态量，fk为接收到的卫星信号的载波频率,
Figure BDA0002872364440000024
为接收到的卫星信号的载波频率率，nk为系统噪声，Hk为量测转移矩阵，vk为量测噪声；
步骤四：根据载波环的更新方程，确定无迹卡尔曼滤波的采样点和权值
Figure BDA0002872364440000025
其中，
Figure BDA0002872364440000026
为采样点，n为状态量的维度，λ＝α2(n+κ)-n为比例因子，α确定采样点的分布，Pk为状态量xk的方差，
Figure BDA0002872364440000027
为矩阵平方根
Figure BDA0002872364440000028
的第i列；
步骤五：根据无迹卡尔曼滤波中的比例修正方法，确定sigma点的权重
Figure BDA0002872364440000029
其中，
Figure BDA00028723644400000210
和
Figure BDA00028723644400000211
分别为sigma点均值和方差的权值，β为非线性高阶信息的参数。
步骤六：根据载波环的更新方程，无迹卡尔曼滤波更新过程为
一步预测状态值的均值为
Figure BDA00028723644400000212
一步预测状态值的方差为
Figure BDA00028723644400000213
Xk|k-1为状态量的一步预测值，PXX,k|k-1为一步预测状态量的协方差阵，Qk系统状态噪声方差；
一步预测量测值的均值为
Figure BDA0002872364440000031
一步预测量测值的方差为
Figure BDA0002872364440000032
Yk|k-1为一步预测量测值，PYY,k|k-1为一步预测量测值的协方差；
一步预测状态值和一步预测量测值的协方差为
Figure BDA0002872364440000033
增益为
Figure BDA0002872364440000034
目标状态的后验均值为Xk＝Xk|k-1+Kk(Yk-Yk|k-1)；
目标状态的后验方差为
Figure BDA0002872364440000035
Kk为增益矩阵，Xk为当前状态值，Pk为当前协方差；
步骤七：根据新的载波状态量，新的伪距率变化量
Figure BDA0002872364440000036
的计算公式为
Figure BDA0002872364440000037
其中，c是光速，Δfk为相邻时刻载波频率的变化量，
Figure BDA0002872364440000038
为相邻时刻载波频率率的变化量；
步骤八：根据新的载波频率fk，返回步骤一生成新的本地载波。
应用本发明实施例提供的卫星信号的载波环跟踪方法，具备的有益效果如下：
旨在提高卫星信号环路跟踪的稳定性，即利用无迹卡尔曼滤波辅助载波环路跟踪。该环路结构能在高动态条件下保持卫星定位中的环路锁定，实现定位结果的高频率输出。
附图说明
图1是本发明实施例导航卫星接收机的信号载波环跟踪方法的一种流程示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
请参阅图1。需要说明的是，本实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
如图1本发明提供一种卫星信号的载波环跟踪方法，所述方法包括：
步骤一：获取卫星信号的中频信号，并与本地载波信号混频，获取同相信号即I信号，和正交信号即Q信号；
步骤二：根据所述的I信号和Q信号，经载波频率鉴别器获得k-1和k两相邻时刻的频率差
Figure BDA0002872364440000041
其中，下标k表示k时刻，Ik表示k时刻的同相信号，Qk表示k时刻的正交信号，T表示k-1和k两相邻时刻的时间间隔；
步骤三：根据角频率差，确定载波环的更新方程
Figure BDA0002872364440000042
其中，Ak为状态转移矩阵，
Figure BDA0002872364440000043
为k时刻载波状态量，fk为接收到的卫星信号的载波频率,
Figure BDA0002872364440000044
为接收到的卫星信号的载波频率率，nk为系统噪声，Hk为量测转移矩阵，vk为量测噪声；
步骤四：根据载波环的更新方程，确定无迹卡尔曼滤波的采样点和权值
Figure BDA0002872364440000045
其中，
Figure BDA0002872364440000046
为采样点，n为状态量的维度，λ＝α2(n+κ)-n为比例因子，α确定采样点的分布，Pk为状态量xk的方差，
Figure BDA0002872364440000051
为矩阵平方根
Figure BDA0002872364440000052
的第i列；
步骤五：根据无迹卡尔曼滤波中的比例修正方法，确定sigma点的权重
Figure BDA0002872364440000053
其中，
Figure BDA0002872364440000054
和
Figure BDA0002872364440000055
分别为sigma点均值和方差的权值，β为非线性高阶信息的参数。
步骤六：根据载波环的更新方程，无迹卡尔曼滤波更新过程为
一步预测状态值的均值为
Figure BDA0002872364440000056
一步预测状态值的方差为
Figure BDA0002872364440000057
Xk|k-1为状态量的一步预测值，PXX,k|k-1为一步预测状态量的协方差阵，Qk系统状态噪声方差；
一步预测量测值的均值为
Figure BDA0002872364440000058
一步预测量测值的方差为
Figure BDA0002872364440000059
Yk|k-1为一步预测量测值，PYY,k|k-1为一步预测量测值的协方差；
一步预测状态值和一步预测量测值的协方差为
Figure BDA00028723644400000510
增益为
Figure BDA00028723644400000511
目标状态的后验均值为Xk＝Xk|k-1+Kk(Yk-Yk|k-1)；
目标状态的后验方差为
Figure BDA00028723644400000512
Kk为增益矩阵，Xk为当前状态值，Pk为当前协方差；
步骤七：根据新的载波状态量，新的伪距率变化量
Figure BDA0002872364440000061
的计算公式为
Figure BDA0002872364440000062
其中，c是光速，Δfk为相邻时刻载波频率的变化量，
Figure BDA0002872364440000063
为相邻时刻载波频率率的变化量；
步骤八：根据新的载波频率fk，返回步骤一生成新的本地载波。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (1)

1.一种导航卫星接收机的信号载波环跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤一：获取卫星信号的中频信号，并与本地载波信号混频，获取同相信号即I信号，和正交信号即Q信号；
步骤二：根据所述的I信号和Q信号，经载波频率鉴别器获得k-1和k两相邻时刻的频率差
Figure FDA0002872364430000011
其中，下标k表示k时刻，Ik表示k时刻的同相信号，Qk表示k时刻的正交信号，T表示k-1和k两相邻时刻的时间间隔；
步骤三：根据角频率差，确定载波环的更新方程
Figure FDA0002872364430000012
其中，Ak为状态转移矩阵，
Figure FDA0002872364430000013
为k时刻载波状态量，fk为接收到的卫星信号的载波频率,
Figure FDA0002872364430000014
为接收到的卫星信号的载波频率率，nk为系统噪声，Hk为量测转移矩阵，vk为量测噪声；
步骤四：根据载波环的更新方程，确定无迹卡尔曼滤波的采样点和权值
Figure FDA0002872364430000015
其中，
Figure FDA0002872364430000016
为采样点，n为状态量的维度，λ＝α2(n+κ)-n为比例因子，α确定采样点的分布，Pk为状态量xk的方差，
Figure FDA0002872364430000017
为矩阵平方根
Figure FDA0002872364430000018
的第i列；
步骤五：根据无迹卡尔曼滤波中的比例修正方法，确定sigma点的权重
Figure FDA0002872364430000019
其中，
Figure FDA00028723644300000110
和
Figure FDA00028723644300000111
分别为sigma点均值和方差的权值，β为非线性高阶信息的参数。
步骤六：根据载波环的更新方程，无迹卡尔曼滤波更新过程为
一步预测状态值的均值为
Figure FDA0002872364430000021
一步预测状态值的方差为
Figure FDA0002872364430000022
Xk|k-1为状态量的一步预测值，PXX,k|k-1为一步预测状态量的协方差阵，Qk系统状态噪声方差；
一步预测量测值的均值为
Figure FDA0002872364430000023
一步预测量测值的方差为
Figure FDA0002872364430000024
Yk|k-1为一步预测量测值，PYY,k|k-1为一步预测量测值的协方差；
一步预测状态值和一步预测量测值的协方差为
Figure FDA0002872364430000025
增益为
Figure FDA0002872364430000026
目标状态的后验均值为Xk＝Xk|k-1+Kk(Yk-Yk|k-1)；
目标状态的后验方差为
Figure FDA0002872364430000027
Kk为增益矩阵，Xk为当前状态值，Pk为当前协方差；
步骤七：根据新的载波状态量，新的伪距率变化量
Figure FDA0002872364430000028
的计算公式为
Figure FDA0002872364430000029
其中，c是光速，Δfk为相邻时刻载波频率的变化量，
Figure FDA00028723644300000210
为相邻时刻载波频率率的变化量；
步骤八：根据新的载波频率fk，返回步骤一生成新的本地载波。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114459472A (zh) * 2022-02-15 2022-05-10 上海海事大学 一种容积卡尔曼滤波器和离散灰色模型的组合导航方法
CN114485650A (zh) * 2022-02-15 2022-05-13 上海海事大学 一种mems-ins辅助gnss矢量环路跟踪方法、装置、存储介质及设备

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