能耗的基础上，采用卡尔曼滤波与传统跟踪环路的禪合，将码环鉴 相器与载波环鉴相器输出作为一个整体进行自适应处理，实现环路噪声带宽的动态调节， 使其能够随着环境的变化而实时的、自适应的得到调整，充分发挥卡尔曼滤波在动态数据 处理中的优势。
[0063] 该方案中，整个环路跟踪模块的线性化部分在码环鉴相器与载波环鉴相器中进 行，后续卡尔曼滤波过程为线性化过程，因此可直接采用标准的卡尔曼滤波算法，处理过程 简单，计算量少；该环路跟踪方法与传统跟踪环路相比，具有更高的鲁棒性和稳定性，能够 在高动态环境下实现稳定有效的卫星信号环路跟踪，从而实现跟踪精度更高的定位和导 航。
[0064] 实施例二： 阳0化]在实施一提供的方法的基础上，本实施例结合具体的应用场景和工程实施案例， 提供了一种较佳的技术【具体实施方式】及仿真验证结果：
[0066] 所述卡尔曼滤波器状态向量的选取：
[0067]
[0068] 所述4阶线性状态方程：
[0071] 上述状态方程式中，τ k是真实码相位同本地复现码相位的差，单位是C/A码码基 个数；Θ k是真实载波和本地复现载波的相位差，单位是rad ;f k是载波的多普勒漂移，单位 是化/s ;fk'是载波的多普勒漂移的变化率;Wk为过程噪声，主要包含动态和晶振的影响，由 电离层波动引起的码和载波之间不同步带来的噪声；At是两次计算的时间间隔，也即预 检积分的时间；λ为LI载波与C/A码频率之比；ω。。,。为本地码复现时在码速率1. 023MHz 基础上的偏移；f。。^是本地载波复现时在中频基础上的偏移。 阳07引状态向量的选取： 阳07引 Zk= [Δ τ Δ Φ] T W74] 观测方程：
[0077] 上述观测方程式中，Δ τ k是第k次预检积分时间Δ t内，真实码和本地复现码的 平均相位差，单位为码基个数；A Φ k是第k次预检积分时间Δ t内，真实载波与本地复现载 波的平均相位差；Vk为观测噪声向量。
[0078] 真实观测量来自于码环鉴相器和载波环鉴相器的输出：
[0080] 假设系统过程噪声和观测噪声的统计特性满足：
[0081]
阳0間其中，Qk是系统过程噪声Wk的对称非负定方差矩阵；Rk是观测噪声Vk的对称正定 方差矩阵。
[0083] 建立起状态方程和观测方程之后，即可W按照线性卡尔曼滤波的流程进行处理。
[0084] 卡尔曼滤波过程的状态估计包括两步，一个是两个采样周期之间的状态转移阶 段，运个阶段叫做TU(Time化date)阶段，另一个过程是过程状态更新阶段，运个阶段叫 MU (Measurement Update)阶段。
[00化]本实施例为实施例一对应的技术【具体实施方式】实施例，其类同之处相互参见即 可，在此不再寶述。
[0086] 本实施例提供技术【具体实施方式】，采用卡尔曼滤波与传统跟踪环路的禪合，能够 实现环路噪声带宽的动态调节，使其能够随着环境的变化而实时的、自适应的得到调整，充 分发挥卡尔曼滤波在动态数据处理中的优势。
[0087] 实施例S
[0088] 相应于实施例一和二提供的方法，本实施例还提供了一种环路跟踪系统，如图3 所示的系统组成架构图，该系统包括：
[0089] 信号转换模块301，用于将接收到的卫星信号转换为数字中频信号；
[0090] 相干积分值计算模块302,用于根据所述数字中频信号，计算即时支路、超前支路 和滞后支路的相干积分值；
[0091] 载波环鉴相器303,用于处理即时支路上输入的相干积分值；
[0092] 码环鉴相器304,用于处理超前支路和滞后支路上输入的相干积分；
[0093] 卡尔曼滤波器305,用于建立线性状态方程，并W载波环鉴相器和码环鉴相器输出 的结果为观测向量进行卡尔曼滤波。
[0094] 为防止计算机有限字长导致卡尔曼滤波发散W及病态数值对卡尔曼滤波的不利 影响，所述的环路跟踪系统，还可W包括：
[00巧]更新迭代模块，用于对状态协方差阵进行单位上Ξ角阵和对角阵分解，利用单位 上Ξ角阵和对角阵进行更新迭代。
[0096] 为保证本地复制载波和本地伪码信号与接收信号相一致，所述的环路跟踪系统， 还可W包括：
[0097] 本地载波和C/A码发生器，用于利用卡尔曼滤波得到的设定时段内观测量的最优 估计，更新该设定时段内本地载波和本地伪码频率控制，并产生新的本地复制信号。
[0098] 本实施例为实施例一和二对应的装置实施例，其类同之处相互参见即可，在此不 再寶述。
[0099] 本实施例提供的环路跟踪系统，相比于传统跟踪环路，通过对接收机的软件改进， 在不增加接收机硬件和能耗的基础上，采用卡尔曼滤波与传统跟踪环路的禪合，将码环鉴 相器与载波环鉴相器输出作为一个整体进行自适应处理，实现环路噪声带宽的动态调节， 使其能够随着环境的变化而实时的、自适应的得到调整，充分发挥卡尔曼滤波在动态数据 处理中的优势。该环路跟踪方法与传统跟踪环路相比，具有更高的鲁棒性和稳定性，能够在 高动态环境下实现稳定有效的卫星信号环路跟踪，从而实现跟踪精度更高的定位和导航。
[0100] 本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他 实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。 阳101] 对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。 对运些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的 一般原理可W在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明 将不会被限制于本文所示的运些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一 致的最宽的范围。
【主权项】
1. 一种环路跟踪方法，其特征在于，包括： 将接收到的卫星信号转换为数字中频信号； 根据所述数字中频信号，计算即时支路、超前支路和滞后支路的相干积分值； 将即时支路上的相干积分值输入载波环鉴相器，并将超前支路和滞后支路上的相干积 分值输入码环鉴相器； 建立线性状态方程，将载波环鉴相器和码环鉴相器输出的结果作为观测向量进行卡尔 曼滤波。2. 根据权利要求1所述的环路跟踪方法，其特征在于，所述将接收到的卫星信号转换 为数字中频信号，包括： 通过前置滤波器和前置放大器对所述卫星信号进行滤波和放大； 将振荡器产生的正弦波本振信号与滤波放大后的卫星信号进行混频，得到中频信号； 将所述中频信号在模数转换器转换为离散时间的数字中频信号。3. 根据权利要求1所述的环路跟踪方法，其特征在于，所述将接收到的卫星信号转换 为数字中频信号，包括： 分别计算并得到I支路和Q支路上的相干积分值。4. 根据权利要求1所述的环路跟踪方法，其特征在于： 所述载波环鉴相器为二象限反正切函数鉴相器； 所述码环鉴相器采用非相干超前减滞后幅值法。5. 根据权利要求1所述的环路跟踪方法，其特征在于： 所述线性状态方程为4阶线性状态方程，真实码相位同本地复现码相位的差、真实载 波与本地复现载波的相位差、载波的多普勒漂移、以及载波的多普勒漂移变化率为卡尔曼 滤波的状态向量。6. 根据权利要求1所述的环路跟踪方法，其特征在于，所述进行卡尔曼滤波还包括： 对状态协方差阵进行单位上三角阵和对角阵分解，利用单位上三角阵和对角阵进行更 新迭代。7. 根据权利要求1所述的环路跟踪方法，其特征在于，所述进行卡尔曼滤波之后，还包 括： 利用卡尔曼滤波得到的设定时段内观测量的最优估计，更新该设定时段内本地载波和 本地伪码频率控制字，将该频率控制字反馈至本地载波和本地C/A码发生器； 本地载波和C/A码发生器分别根据各自的频率控制字，产生新的本地复制信号。8. -种环路跟踪系统，其特征在于，包括： 信号转换模块，用于将接收到的卫星信号转换为数字中频信号； 相干积分值计算模块，用于根据所述数字中频信号，计算即时支路、超前支路和滞后支 路的相干积分值； 载波环鉴相器，用于处理即时支路上输入的相干积分值； 码环鉴相器，用于处理超前支路和滞后支路上输入的相干积分； 卡尔曼滤波器，用于建立线性状态方程，并以载波环鉴相器和码环鉴相器输出的结果 为观测向量进行卡尔曼滤波。9. 如权利要求8所述的环路跟踪系统，其特征在于，还包括： 更新迭代模块，用于对状态协方差阵进行单位上三角阵和对角阵分解，利用单位上三 角阵和对角阵进行更新迭代。10.如权利要求8所述的环路跟踪系统，其特征在于，还包括： 本地载波和C/A码发生器，用于利用卡尔曼滤波得到的设定时段内观测量的最优估 计，更新该设定时段内本地载波和本地伪码频率控制，并产生新的本地复制信号。
【专利摘要】本发明提供了一种环路跟踪方法和系统，该方法包括：将接收到的卫星信号转换为数字中频信号；根据所述数字中频信号，计算即时支路、超前支路和滞后支路的相干积分值；将即时支路上的相干积分值输入载波环鉴相器，并将超前支路和滞后支路上的相干积分值输入码环鉴相器；建立线性状态方程，将载波环鉴相器和码环鉴相器输出的结果作为观测向量进行卡尔曼滤波。本发明采用卡尔曼滤波与传统跟踪环路的耦合，将码环鉴相器与载波环鉴相器输出作为一个整体进行自适应处理，实现环路噪声带宽的动态调节，使其能够随着环境的变化而实时的、自适应的得到调整，充分发挥卡尔曼滤波在动态数据处理中的优势，能够在高动态环境下实现跟踪精度更高的定位和导航。
【IPC分类】G01S19/24
【公开号】CN105629268
【申请号】CN201510083235
【发明人】薛志芹, 汪平平
【申请人】航天恒星科技有限公司
【公开日】2016年6月1日
【申请日】2015年2月15日