一種基于多信息融合輔助的載波跟蹤方法與系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于多信息融合輔助的接收機載波跟蹤實現(xiàn)方法：利用接收機定位后所得衛(wèi)星軌道與用戶位置速度等信息計算衛(wèi)星相對用戶的徑向速率，進而預測接收載波的多普勒頻移；由接收機內部跟蹤環(huán)路輸出載波多普勒頻移實際測量值；采用卡爾曼濾波法對多普勒頻移測量殘余進行校正處理，再將校正后的最優(yōu)多普勒頻移估計值反饋回跟蹤環(huán)路。上述環(huán)路設計方法消除了由衛(wèi)星相對用戶運動帶來的動態(tài)影響，使環(huán)路濾波器可以設計工作在窄噪聲帶寬下，增加環(huán)路濾波效果，使系統(tǒng)兼顧高魯棒性和高靈敏度。本發(fā)明采用的卡爾曼濾波法能動態(tài)調節(jié)增益，實現(xiàn)對反饋多普勒頻移的最優(yōu)估計，因而具有較高商用價值。
【專利說明】一種基于多信息融合輔助的載波跟蹤方法與系統(tǒng)

【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及一種接收機載波跟蹤實現(xiàn)方法，具體是基于定位解算所得衛(wèi)星軌道和用戶位置、速度等信息的跟蹤環(huán)路設計方法和系統(tǒng)。

【背景技術】
[0002]隨著GPS導航定位系統(tǒng)在各行業(yè)的廣泛應用，人們對于提高GPS接收機跟蹤衛(wèi)星信號的魯棒性和靈敏度以及改善GPS測量值的質量提出了越來越高的要求。在接收機的設計中，噪聲帶寬的設計與上述性能指標息息相關。噪聲帶寬越窄，由于越少頻率成分的噪聲被允許進入環(huán)路，環(huán)路濾波效果就越好，環(huán)路對信號的跟蹤也就越精確。然而噪聲帶寬并不能任意地小。由于高動態(tài)應力會引起接收信號載波頻率和相位的大幅度變動，進而引起頻率和相位跟蹤誤差的激烈振蕩，所以噪聲帶寬必須大到能夠容忍容忍由于高動態(tài)應力引起的載波頻率和相位的正常波動，以保證環(huán)路對信號的持續(xù)精確跟蹤；否則，若噪聲帶寬太小，則由高動態(tài)應力所致的載波頻率和相位變化中有用的高頻信號成分會同噪聲一起被濾除，這破壞了接收信號的真實性，導致環(huán)路失鎖，魯棒性變差。傳統(tǒng)的載波跟蹤環(huán)路設計方法采取平衡考慮低噪聲和高動態(tài)要求后折中選取一個通常較大的噪聲帶寬值實現(xiàn)二階或三階載波環(huán)路，其根本問題是較大的噪聲帶寬提高了環(huán)路的噪聲量，使環(huán)路的噪聲性能變差，信號跟蹤的精確度減低，不能實現(xiàn)信號跟蹤的高靈敏度和魯棒性。
[0003]眾所周知，動態(tài)應力產生的影響主要是指衛(wèi)星與接收機相對運動帶來的多普勒頻移以及接收機時鐘的鐘漂。其中接收機時鐘的鐘漂通常是未知而且無法預測的，而衛(wèi)星與接收機相對運動的多普勒效應反映的是信號發(fā)射源與信號接收機之間距離的變化快慢，是衛(wèi)星相對接收機運行速度在信號入射方向上的投影，這是可以求解出的量。本發(fā)明采用的方法正是利用定位后所得的衛(wèi)星軌道與用戶位置、速度等信息來預測衛(wèi)星與接收機相對運動產生的多普勒頻移，并通過卡爾曼濾波算法消除該多普勒頻移的影響，從而能夠設計載波環(huán)路工作在更窄的噪聲帶寬下，降低了載波環(huán)路的噪聲，提升了載波環(huán)路信號跟蹤的精確度，達到高靈敏度跟蹤的效果。


【發(fā)明內容】

[0004]本發(fā)明的技術目的在于提供一種基于多信息融合輔助的載波跟蹤方法與系統(tǒng)，利用接收機定位后所得到的衛(wèi)星軌道與用戶位置速度等信息計算衛(wèi)星相對用戶的徑向速度，進而預測接收載波的多普勒頻移，同時由接收機載波環(huán)路得到多普勒頻移的實際測量值，再采用卡爾曼濾波的方法對多普勒頻移測量殘余進行校正處理，將校正后的最優(yōu)多普勒頻移反饋給跟蹤環(huán)路，從而在滿足高動態(tài)的前提下減小信號跟蹤環(huán)路的濾波帶寬，進而降低環(huán)路中的測量噪聲，提高信噪比，本發(fā)明的系統(tǒng)整體框圖可參考附圖1。
[0005]為達到上述目的，本發(fā)明的技術方案包括三部分內容，具體為:
[0006]第一部分是得到衛(wèi)星相對接收機運動的徑向速度，從而能預測由衛(wèi)星運動產生的多普勒頻率。運行速度為v(s)的衛(wèi)星發(fā)射頻率為f，相應波長為λ的載波(如LI信號)，而接收機的速度為V，那么該接收機接收到的衛(wèi)星信號的多普勒頻移為:
[0007]

【權利要求】
1.一種基于多信息融合輔助的載波跟蹤方法與系統(tǒng)，具體是基于衛(wèi)星軌道和用戶位置、速度等信息的載波跟蹤環(huán)路設計方法，其特征在于，包含三部分:根據衛(wèi)星相對于用戶的徑向速度來預測下一時刻的多普勒頻移，由接收機載波環(huán)模塊中環(huán)路濾波器的輸出得到多普勒頻移實際觀測值，以及利用卡爾曼濾波器校正多普勒頻移測量殘差從而得到最優(yōu)的多普勒頻移估計值反饋回環(huán)路數控振蕩器，其中，衛(wèi)星相對用戶徑向速度的計算包括以下兩個過程: 1)由衛(wèi)星星歷解算出衛(wèi)星的位置坐標和運行速度向量。由用戶接收機的定位、測速結果得到用戶位置坐標與速度向量。 2)根據I)中求解的衛(wèi)星與用戶位置坐標來計算衛(wèi)星相對于用戶的單位觀測矢量，該單位觀測矢量與衛(wèi)星相對用戶運動速度向量的點積即為衛(wèi)星相對于用戶的徑向速度。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，得到衛(wèi)星相對于用戶的徑向速度后，利用多普勒頻移計算公式來預測接收到的載波多普勒頻移。
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，采用一種典型的載波環(huán)設計，由接收機載波環(huán)模塊中的環(huán)路濾波器輸出多普勒頻移觀測值。
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，建立多普勒頻移的卡爾曼濾波模型:將衛(wèi)星相對于用戶的徑向速率變化量作為系統(tǒng)控制變量，得到下一時刻的多普勒頻移預測值；將接收機載波環(huán)模塊中環(huán)路濾波器輸出的多普勒頻移作為實際測量值；利用卡爾曼濾波算法將多普勒頻移預測值與測量值之間的差異，即測量殘余，進行處理校正，得到校正后的最優(yōu)多普勒頻移估計值。
5.如權利要求1所述的方法，其特征在于:將校正后的最優(yōu)多普勒頻移估計值實時反饋給跟蹤環(huán)路數控振蕩器進行調節(jié)，使接收機掌握衛(wèi)星的最新運動狀態(tài)。
6.一種基于多信息融合輔助的載波跟蹤裝置，其特征在于，所述裝置包括:GPS基帶處理通道和處理軟件；其中， 所述GPS基帶處理通道，用于獲取各衛(wèi)星的相位測量值和導航電文，其中的載波環(huán)輸出多普勒頻移實測值； 所述處理軟件，其輸入為各衛(wèi)星相位測量值、導航電文和多普勒頻移實測值，用于得到最優(yōu)多普勒頻移估計值反饋至載波環(huán)數控振蕩器調節(jié)本地載波的復制。
7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述處理軟件分為星歷處理與PVT解算，多普勒預測以及卡爾曼濾波三個部分，其處理過程包括: 根據各衛(wèi)星載波相位和碼相位測量值以及導航電文計算出衛(wèi)星和用戶的位置速度信息；由所得多信息求解出衛(wèi)星相對用戶徑向速率；由所得徑向速率求解出多普勒頻移預測值；利用卡爾曼濾波算法校正多普勒頻移測量殘差，最終得到多普勒頻移最優(yōu)估計值。
【文檔編號】G01S19/29GK104076373SQ201310108167
【公開日】2014年10月1日 申請日期:2013年3月27日 優(yōu)先權日:2013年3月27日
【發(fā)明者】陳彥均, 于敦山, 路衛(wèi)軍, 崔小欣, 黃永燦 申請人:北京大學