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1.
基于卡尔曼滤波的环路跟踪算法多是通过一定仿真证明算法性能,没有系统性性能评估,难以较好指导工程应用。在原有算法基础上进行了优化,并系统性地对比分析、评估了基于卡尔曼环路滤波算法性能,以期为算法工程化提供指导。首先提出对跟踪环路反馈调整量进行预测,使之更符合系统实际,减小环路跟踪误差。而后基于卫星信号模拟器输出信号和自生产信号源,充分评估基于卡尔曼滤波环路跟踪算法的收敛时间和灵敏度。仿真结果表明,相比目前工程常用的二阶FFL辅助三阶PLL算法,基于卡尔曼滤波环路跟踪算法能够缩短环路所需稳定时间约90%,并能提升跟踪灵敏度约5 d B,有效改善弱信号场景中接收机输出信息的完好性和连续性。  相似文献   
2.
针对GPS精密单点定位对高精度的需求,提出了一种采用小波神经网络的GPS精密单点定位解算方法。该方法利用小波变换和神经网络学习功能,无需准确系统先验信息,误差函数能够快速收敛,逼近真实误差模型,从而提高GPS精密单点定位精度。仿真结果表明,静态条件下与传统最小二乘法和卡尔曼滤波算法相比,该算法定位收敛时间缩短50%,定位精度分别提升90%和50%。动态情况下,较最小二乘法和卡尔曼滤波算法定位精度提高20%~80%。  相似文献   
3.
针对导航接收机相关累加结果受导航电文数据比特跳变影响的问题,提出了一种自适应非相干矢量跟踪环路。通过在传统矢量跟踪环路中引入非相干频率/码鉴别器,使非相干与相干结合的相关器累加结果不再受比特跳变的影响。对非相干积分的灵敏度和动态性能进行了理论分析和仿真验证,同时给出了在一定动态范围内环路积分时间的优化选择方案,实现了环路积分时间在1~10 ms及非相干次数在1~10次的自适应调整设置。实验结果证明,自适应矢量非相干环路提升跟踪灵敏度约6 d B,非相干方法提高了矢量跟踪环路性能。  相似文献   
4.
针对接收机在强干扰高动态环境难以定位导航的问题,提出基于惯导速度辅助卫星跟踪环路算法,通过惯导速度估算环路多普勒频移,压缩了环路需承载的动态范围,从而减少了环路等效噪声带宽,进而降低了跟踪环路带内干扰,提高了卫星接收机抗干扰能力。对提出算法的普适性、动态性、抗干扰性以及惯导估算误差影响等方面进行了仿真评估,仿真结果验证了算法的正确性,同时证明提出算法相比传统算法,载体运动加速度由91g提升至193g,同时抗干扰能力提升5~8 d B,可以容忍较大惯导辅助信息误差,为算法工程化奠定了基础。  相似文献   
5.
传统的卫星导航接收机无法同时适应高动态和高精度要求。对于10g以上的加速度,高精度接收机很难达到高精度的指标,甚至基带环路失锁无法正常导航定位。针对GNSS动态条件下高精度定位需求,引入惯性/卫星深组合导航技术,在应用惯性信息辅助接收机减小基带跟踪环路带宽基础上,采用码片窄相关方法降低伪距抖动误差,提高动态条件下GNSS伪距定位精度。仿真结果表明:通过惯性信息辅助跟踪环路可实现较小跟踪环路带宽下的稳定跟踪;在此基础上,通过码片窄相关方法并提高射频前端带宽可实现定位精度的提高。对比传统的伪距定位方法,定位精度(1?)从6 m提高到3 m左右。  相似文献   
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