本文關(guān)鍵詞：基于卡爾曼濾波的高動(dòng)態(tài)GPS載波跟蹤算法研究

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【摘要】：在高動(dòng)態(tài)應(yīng)用環(huán)境中，GPS信號(hào)具有較大多普勒頻率及其各階導(dǎo)數(shù)，這使載波跟蹤算法產(chǎn)生較大的動(dòng)態(tài)應(yīng)力誤差，因失鎖導(dǎo)致接收機(jī)無法正常工作。針對(duì)此種場景，基于FLL（Frequence Lock Loop,FLL）或PLL（Phase Lock Loop,PLL）的載波跟蹤算法通常需要不斷調(diào)整帶寬，并因帶寬切換門限不易確定和環(huán)路切換頻繁導(dǎo)致的濾波狀態(tài)的不穩(wěn)定�；诳柭鼮V波（Kalman Filtering,KF）理論的載波跟蹤算法具有帶寬自適應(yīng)變化的特點(diǎn)，從而可較好地解決高動(dòng)態(tài)性能和高跟蹤精度不能同時(shí)保證的問題。KF在先驗(yàn)信息不充分或動(dòng)態(tài)劇烈變化的情況下容易濾波發(fā)散，因此本文將卡爾曼濾波理論引入GPS載波跟蹤算法設(shè)計(jì)，提出了兩種高動(dòng)態(tài)載波跟蹤算法。本文主要對(duì)如下幾點(diǎn)工作進(jìn)行研究： 首先，針對(duì)基于FLL或PLL的經(jīng)典載波跟蹤算法在高跟蹤精度和高動(dòng)態(tài)性能指標(biāo)的矛盾，，實(shí)現(xiàn)了基于擴(kuò)展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filtering, EKF）和無味卡爾曼濾波（Unscented Kalman Filtering，UKF）的載波跟蹤算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：與經(jīng)典載波跟蹤算法相比，基于KF理論的載波跟蹤算法具有良好地跟蹤精度、收斂速度和動(dòng)態(tài)適應(yīng)性。在50g勻加速度場景下，基于UKF和EKF的載波跟蹤算法的跟蹤精度比傳統(tǒng)復(fù)合環(huán)(FLL/PLL)分別提高了82.87%、12.71%。 其次，針對(duì)在大頻偏或動(dòng)態(tài)劇烈變化時(shí)載波跟蹤算法易失鎖的問題，提出一種無數(shù)據(jù)輔助情況下的基于自適應(yīng)擴(kuò)展卡爾曼濾波（Adaptive Extended Kalman Filtering,AEKF）的高動(dòng)態(tài)載波跟蹤算法。該算法在AEKF代替鑒相器和濾波器的跟蹤結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，引入兩倍相位轉(zhuǎn)換來消除數(shù)據(jù)位跳變的影響，并利用載噪比估計(jì)和基于加加速度的信號(hào)動(dòng)態(tài)監(jiān)測方法來修正觀測噪聲協(xié)方差（R）和系統(tǒng)狀態(tài)噪聲方差（Q）以優(yōu)化濾波精度。另外，在此算法的基礎(chǔ)上進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了基于載波輔助碼環(huán)技術(shù)的高動(dòng)態(tài)跟蹤環(huán)路策略，避免了由高動(dòng)態(tài)引起的導(dǎo)航電文幅度衰減和碼環(huán)無法提供精確碼相位問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：基于AEKF的高動(dòng)態(tài)載波跟蹤算法的GPS軟件接收機(jī)能夠在加速度200g，瞬間加加速度10000g/s的動(dòng)態(tài)指標(biāo)下正常工作。 最后，為解決基于UKF的載波跟蹤算法對(duì)初始值和比例縮放因子取值敏感的問題，提出一種基于自適應(yīng)漸消無味卡爾曼濾波（Fading Unscented Kalman Filtering,FUKF）的高動(dòng)態(tài)載波跟蹤算法。該算法通過引入基于新息的漸消因子來修正非線性變換之后點(diǎn)集的協(xié)方差分量以調(diào)整理論誤差與實(shí)際誤差之間的關(guān)系，從而抑制了由初始值和比例縮放因子設(shè)置不當(dāng)引起的濾波發(fā)散問題。并針對(duì)狀態(tài)方程是線性的特點(diǎn)，對(duì)FUKF濾波過程簡化，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了基于簡化FUKF的高動(dòng)態(tài)載波跟蹤算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：利用該算法的GPS軟件接收機(jī)能夠在加速度200g的場景下正常工作，克服了基于UKF的載波跟蹤算法因GPS接收機(jī)無法提供頻率加速度信息而導(dǎo)致初始狀態(tài)協(xié)方差和比例縮放因子設(shè)置不當(dāng)所引起的濾波發(fā)散問題�；诤喕疐UKF的載波跟蹤算法與基于FUKF的載波跟蹤算法的跟蹤精度相同，且前者單次運(yùn)行時(shí)間比后者減少了15.15%。
【關(guān)鍵詞】：全球定位系統(tǒng) 高動(dòng)態(tài) 載波跟蹤算法 卡爾曼濾波 自適應(yīng) 漸消因子
【學(xué)位授予單位】：華東交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：P228.4
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 主要符號(hào)說明9-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 課題研究背景11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 本文研究內(nèi)容14-16
• 第二章 經(jīng)典載波跟蹤算法實(shí)現(xiàn)16-34
• 2.1 GPS 接收機(jī)的基本結(jié)構(gòu)16-17
• 2.2 高動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)對(duì) GPS 信號(hào)的影響17-18
• 2.3 載波跟蹤算法結(jié)構(gòu)及實(shí)現(xiàn)18-27
• 2.3.1 載波跟蹤算法18-23
• 2.3.2 PLL 結(jié)構(gòu)及實(shí)現(xiàn)23-25
• 2.3.3 FLL 結(jié)構(gòu)及實(shí)現(xiàn)25-26
• 2.3.4 復(fù)合環(huán)結(jié)構(gòu)及實(shí)現(xiàn)26-27
• 2.4 算法仿真與性能分析27-33
• 2.4.1 算法性能分析27-30
• 2.4.2 三種算法跟蹤結(jié)果比較30-33
• 2.5 本章小結(jié)33-34
• 第三章 基于 KF 理論的載波跟蹤算法研究34-54
• 3.1 基于 EKF 的載波跟蹤算法34-43
• 3.1.1 EKF 原理34-37
• 3.1.2 EKF 代替鑒相器的載波跟蹤算法結(jié)構(gòu)及實(shí)現(xiàn)37-42
• 3.1.3 EKF 代替鑒相器和濾波器的載波跟蹤算法結(jié)構(gòu)及實(shí)現(xiàn)42-43
• 3.2 基于 UKF 的載波跟蹤算法43-49
• 3.2.1 UKF 原理43-46
• 3.2.2 UKF 代替鑒相器的載波跟蹤算法結(jié)構(gòu)及實(shí)現(xiàn)46-47
• 3.2.3 UKF 代替鑒相器和濾波器的載波算法結(jié)構(gòu)及實(shí)現(xiàn)47-49
• 3.3 算法仿真與分析49-53
• 3.4 本章小結(jié)53-54
• 第四章 基于自適應(yīng) R/Q 的 EKF 高動(dòng)態(tài)載波跟蹤算法研究54-68
• 4.1 3 階 PLL 跟蹤誤差分析54
• 4.2 載噪比估計(jì)54-56
• 4.3 基于自適應(yīng) R/Q 的 EKF 高動(dòng)態(tài)載波跟蹤算法56-61
• 4.4 高動(dòng)態(tài)跟蹤環(huán)路策略61-62
• 4.5 算法仿真與分析62-67
• 4.6 本章小結(jié)67-68
• 第五章 基于 FUKF 的高動(dòng)態(tài)載波跟蹤算法研究68-75
• 5.1 基于 FUKF 的高動(dòng)態(tài)載波跟蹤算法68-71
• 5.2 基于 FUKF 的高動(dòng)態(tài)載波跟蹤算法的簡化71-72
• 5.3 算法仿真與分析72-74
• 5.4 本章小結(jié)74-75
• 第六章 總結(jié)和展望75-77
• 6.1 論文工作總結(jié)75
• 6.2 工作展望75-77
• 參考文獻(xiàn)77-79
• 個(gè)人簡歷及讀研期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文79-80
• 致謝80

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本文編號(hào)：561378