一种基于无迹卡尔曼滤波的高动态卫星定位导航技术的制作方法

1.本发明属于北斗卫星定位技术领域，具体涉及一种基于无迹卡尔曼滤波的高动态卫星定位导航技术。


背景技术：

2.当前，我国北斗导航系统正在高速发展，对北斗系统以及各国的卫星定位系统的使用场景也在得到不断的拓展。目前利用gps对静态和低动态用户的定位技术比较成熟，但目前的关键问题之一就是对高动态环境下gps技术应用的研究不够成熟。
3.当前的在高动态环境下，传统的锁相环方法通常会牺牲pll的跟踪性能以满足其动态性能，通过采取这种折衷的办法以实现pll对高动态信号的跟踪能力，但其缺点在于：
①
传统锁相环鉴相范围有限；
②
传统锁相环受环路带宽限制严重；
③
传统锁相环无法适应较大范围的多普勒频移。


技术实现要素：

4.针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种基于无迹卡尔曼滤波的高动态卫星定位导航技术，解决了
①
传统锁相环鉴相范围有限；
②
传统锁相环受环路带宽限制严重；
③
传统锁相环无法适应较大范围的多普勒频移等问题。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于无迹卡尔曼滤波的高动态卫星定位导航技术，包括以下步骤：s1：采用频率、频率一阶变化率和二阶变化率作为状态向量的跟踪模式，状态初值由信号捕获得到初始频率偏移，将频率变化率设为零，初始协方差可以选择为零矩阵。
6.s2：设置过程噪声向量，用以取得过程噪声协方差矩阵，设置测量噪声，调整时间间隔，以设定初始事件。
7.s3：初始事件设定好后，根据载波相位、频率之间的物理规律可以进行滤波器设计。
8.s4：滤波器设计完毕后，根据状态变量与测量值之间的对应关系得到测量方程。
9.s5：提高动态性能，码跟踪环采用受载波跟踪环辅助的锁频环。
10.优选的，所述码跟踪环采用受载波跟踪环辅助的锁频环为二阶锁频环，且为了能够承受较大的加速度和加速度应力，保持较高的跟踪精度，载波跟踪环一般采用三阶锁相环。
11.优选的，所述卡尔曼滤波器可对实时采样的惯性传感器和卫星接收机的数据进行滤波估计，并把速度、钟差等估计值反馈到接收机的码环及载波跟踪环路，构成深组合导航系统，实现深组合导航。
12.优选的，所述深组合导航系统的主要任务是保持码相位和载波频率锁定。
13.优选的，所述通道滤波器和主滤波器都用于信号跟踪，而主滤波器还负担着导航信息处理的任务。
14.优选的，所述相关器输出的同相、正交信号经过鉴相计算后，作为通道滤波器的量测信息，用来估计伪码相位和载波频率等跟踪误差；而通道滤波器的状态估计值，作为量测信息输入到主滤波器中用于估计组合系统的导航误差状态。
15.优选的，所述深组合导航系统的导航信息处理是由主滤波器完成的，主滤波器接收接收机跟踪通道与sins输出的量测信息，对状态变量进行更新，并将导航误差参数反馈回sins系统中加以校正。
16.优选的，所述深组合导航系统根据校正后的sins导航参数与卫星星历数据确定多普勒频移，计算接收机伪码相位和载波频率等跟踪参数，用来驱动接收机内部的数控振荡器，生成本地副本信号，以保持对输入接收机信号的跟踪。
17.与现有技术相比，本发明的有益效果是：1、通过利用无迹卡尔曼滤波代替载波相位鉴别器和环路滤波器来实现高动态载波信号的高精度跟踪，这里利用无迹卡尔曼滤波的强非线性跟踪能力，直接对载波相位而不是频率进行跟踪，因此状态向量需要在闭环时滤波器的基础上增加一维，从结构上讲，此方法相当于将闭环结构的反馈单元内置于滤波器当中，通过内部算法来代替结构上的闭环，从而摆脱闭环反馈结构受到的环路带宽等因素的限制，使得跟踪精度和动态跟踪能力都有所提高，深组合系统的主要任务是保持码相位和载波频率锁定。
18.2、通过采用的惯性/卫星定位深组合方法，把卫星接收机信号跟踪和惯性组合导航参数估计结合在一起，代替了常规接收机采用的相互独立、并行鉴相器和环路滤波器的跟踪模式，能保证载体高动态环境下的导航性能。利用通道滤波器和组合滤波器构成的回路来完成组合系统的信息处理，能够更好地适应信号的载噪比变化；根据组合导航系统的导航状态推测跟踪参数，对所有已锁定卫星保持跟踪，提高了接收机的动态跟踪性能，在卫星信号短暂中断期间可保证系统的可靠性。
附图说明
19.图1为本发明的二阶锁频环辅助三阶锁相环滤波器示意图；图2为本发明的锁频环辅助锁相环原理示意图；图3为本发明的深组合导航原理示意图；图4为本发明的基于fft的信号捕获原理。
具体实施方式
20.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。
21.实施例一：请参阅图1-4，本发明提供一种技术方案：一种基于无迹卡尔曼滤波的高动态卫星定位导航技术，包括以下步骤：s1：采用频率、频率一阶变化率和二阶变化率作为状态向量的跟踪模式，状态初值由信号捕获得到初始频率偏移，将频率变化率设为零，初始协方差可以选择为零矩阵。
22.s2：设置过程噪声向量，用以取得过程噪声协方差矩阵，设置测量噪声，调整时间间隔，以设定初始事件。
23.s3：初始事件设定好后，根据载波相位、频率之间的物理规律可以进行滤波器设计。
24.s4：滤波器设计完毕后，根据状态变量与测量值之间的对应关系得到测量方程。
25.s5：提高动态性能，码跟踪环采用受载波跟踪环辅助的锁频环，所述码跟踪环采用受载波跟踪环辅助的锁频环为二阶锁频环，且为了能够承受较大的加速度和加速度应力，保持较高的跟踪精度，载波跟踪环一般采用三阶锁相环。
26.本实施方案中，无迹卡尔曼滤波采用ut变换的方法，利用sigma采样点集来表现函数的非线性；由于不存在高阶舍弃项，使得在非线性较强的环境当中有较高的估计精度；其在加性高斯白噪声中相当于有到三阶的计算精度，这里采用频率、频率一阶变化率和二阶变化率作为状态向量的跟踪模式，状态初值可由信号捕获得到初始频率偏移，由于一般跟踪开始阶段都是选择中低动态环境，所以可以将频率变化率设为零，初始协方差po可以选择为零矩阵；过程噪声向量,用以取得过程噪声协方差矩阵q；测量噪声；调整时间间隔t为1ms.初始事件设定好后，根据载波相位、频率之间的物理规律可以进行如下所示的滤波器设计；状态方程为：，式中，为噪声向量，由离散的高斯噪声序列生成；下一步任务是计算的协方差，相应的离散协方差噪声处理可由下面式子计算：，，根据状态变量与测量值之间的对应关系可得到测量方程；由于直接跟踪的是频率信息，对相位误差需要进行拟合；按照物理规律可得相位误差估计值：，测量方程为：，确定采样的参数，一般取，仿真条件为：采用gpsl1信号，解扩后信噪比为11db，c/a码频率1.023mhz，信号中频频率1.25mhz，采样频率为4倍频采样；设此时码跟踪环已经锁定，捕获得到的频率误差为10hz以
内，但是在多次重复性仿真的基础上，得出以上方法的缺陷在于：环路初始抖动剧烈，失锁概率较高，最重要的是相位拟合精度较低难以满足数据正确解调的需要，对之前的跟踪结构作进一步改进，可得到一种准开环的跟踪结构，利用无迹卡尔曼滤波代替载波相位鉴别器和环路滤波器来实现高动态载波信号的高精度跟踪，这里利用无迹卡尔曼滤波的强非线性跟踪能力，直接对载波相位而不是频率进行跟踪，因此状态向量需要在闭环时滤波器的基础上增加一维，从结构上讲，此方法相当于将闭环结构的反馈单元内置于滤波器当中，通过内部算法来代替结构上的闭环，从而摆脱闭环反馈结构受到的环路带宽等因素的限制，使得跟踪精度和动态跟踪能力都有所提高，深组合系统的主要任务是保持码相位和载波频率锁定。
27.实施例二：如图1-4所示，在实施例一的基础上，本发明提供一种技术方案：所述卡尔曼滤波器可对实时采样的惯性传感器和卫星接收机的数据进行滤波估计，并把速度、钟差等估计值反馈到接收机的码环及载波跟踪环路，构成深组合导航系统，实现深组合导航，所述深组合导航系统的主要任务是保持码相位和载波频率锁定，所述通道滤波器和主滤波器都用于信号跟踪，而主滤波器还负担着导航信息处理的任务，所述相关器输出的同相、正交信号经过鉴相计算后，作为通道滤波器的量测信息，用来估计伪码相位和载波频率等跟踪误差；而通道滤波器的状态估计值，作为量测信息输入到主滤波器中用于估计组合系统的导航误差状态，所述深组合导航系统的导航信息处理是由主滤波器完成的，主滤波器接收接收机跟踪通道与sins输出的量测信息，对状态变量进行更新，并将导航误差参数反馈回sins系统中加以校正，所述深组合导航系统根据校正后的sins导航参数与卫星星历数据确定多普勒频移，计算接收机伪码相位和载波频率等跟踪参数，用来驱动接收机内部的数控振荡器，生成本地副本信号，以保持对输入接收机信号的跟踪。
28.本实施例中，本方案中采用的深组合算法对每颗卫星的伪码相位和载波频率进行跟踪，能较大程度地提高组合系统在高动态环境中的工作性能，图3中通道滤波器和主滤波器都用于信号跟踪，而主滤波器还负担着导航信息处理的任务，相关器输出的同相、正交信号经过鉴相计算后，作为通道滤波器的量测信息，用来估计伪码相位和载波频率等跟踪误差；而通道滤波器的状态估计值，作为量测信息输入到主滤波器中用于估计组合系统的导航误差状态，组合导航系统的导航信息处理是由主滤波器完成的，主滤波器接收接收机跟踪通道与sins输出的量测信息，对状态变量进行更新，并将导航误差参数反馈回sins系统中加以校正；同时，组合导航系统根据校正后的sins导航参数与卫星星历数据确定多普勒频移，计算接收机伪码相位和载波频率等跟踪参数，用来驱动接收机内部的数控振荡器，生成本地副本信号，以保持对输入接收机信号的跟踪。
29.本发明的工作原理及使用流程：无迹卡尔曼滤波采用ut变换的方法，利用sigma采样点集来表现函数的非线性；由于不存在高阶舍弃项，使得在非线性较强的环境当中有较高的估计精度；其在加性高斯白噪声中相当于有到三阶的计算精度，这里采用频率、频率一阶变化率和二阶变化率作为状态向量的跟踪模式，状态初值可由信号捕获得到初始频率偏移，由于一般跟踪开始阶段都是选择中低动态环境，所以可以将频率变化率设为零，初始协方差po可以选择为零矩阵；过程噪声向量,用以取得过程噪
声协方差矩阵q；测量噪声；调整时间间隔t为1ms.初始事件设定好后，根据载波相位、频率之间的物理规律可以进行如下所示的滤波器设计；状态方程为：，式中，为噪声向量，由离散的高斯噪声序列生成；下一步任务是计算的协方差，相应的离散协方差噪声处理可由下面式子计算：，，根据状态变量与测量值之间的对应关系可得到测量方程；由于直接跟踪的是频率信息，对相位误差需要进行拟合；按照物理规律可得相位误差估计值：，测量方程为：，确定采样的参数，一般取，仿真条件为：采用gpsl1信号，解扩后信噪比为11db，c/a码频率1.023mhz，信号中频频率1.25mhz，采样频率为4倍频采样；设此时码跟踪环已经锁定，捕获得到的频率误差为10hz以内，但是在多次重复性仿真的基础上，得出以上方法的缺陷在于：环路初始抖动剧烈，失锁概率较高，最重要的是相位拟合精度较低难以满足数据正确解调的需要，另外对之前的跟踪结构作进一步改进，可得到一种准开环的跟踪结构，利用无迹卡尔曼滤波代替载波相位鉴别器和环路滤波器来实现高动态载波信号的高精度跟踪，这里利用无迹卡尔曼滤波的强非线性跟踪能力，直接对载波相位而不是频率进行跟踪，因此状态向量需要在闭环时滤波器的基础上增加一维，从结构上讲，此方法相当于将闭环结构的反馈单元内置于滤波器当中，通过内部算法来代替结构上的闭环，从而摆脱闭环反馈结构受到的环路带宽等因素的限制，使得跟踪精度和动态跟踪能力都有所提高，深组合系统的主要任务是保持码相位和载波频率锁定，本方案中采用的深组合算法对每颗卫星的伪码相位和载波频率进行跟踪，能较大程度地提高组合系统在高动态环境中的工作性能，图3中通道滤波器和主滤波器都用于信号跟踪，而主滤波器还负担着导航信息处理的任务，相关器输出的同相、正交信号经过鉴相计算后，作为通道滤波器的量测信息，用来估计伪码相位和载波频率等跟踪误差；而通道滤波器的状态估计值，作为量测信息输入到主滤波器中用于估计组合系统的导航误差状态，组合导航系统的导航信息处理是由主滤波器完成的，主滤波器接收接收机跟踪通道与sins输出的量测信息，对状态变量进行更新，并将导航误差参数反馈回sins系统中加以
校正；同时，组合导航系统根据校正后的sins导航参数与卫星星历数据确定多普勒频移，计算接收机伪码相位和载波频率等跟踪参数，用来驱动接收机内部的数控振荡器，生成本地副本信号，以保持对输入接收机信号的跟踪。
30.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。