基于极大似然估计器的GNSS矢量跟踪算法

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1、航空学报ActaAeronauticaetAstronauticaSinicaSep.252014V01.35No.92559—2567ISSN1000.6893CN11.1929/Vhttp://hkxb.buaa.educnhkxb@buaa.edu.cndoi:10.7527/S1000—6893.2014.0027基于极大似然估计器的GNSS矢量跟踪算法程俊仁,刘光斌*,张倩,范志良第二炮兵工程大学控制工程系,陕西西安710025摘要:矢量跟踪是一种将全球导航卫星系统(GNSS)接收机的信号跟踪与导航解算融为一体的跟踪算法。传统的基于矢量延迟/频率锁定环(VDFLL)的跟踪算法普遍采

2、用延迟锁定环(DLL)和锁频环(FLL)鉴别器计算伪距和伪距率偏差观测量,由于锁频环鉴别器存在近似误差和一步延迟效应,在高动态环境下容易造成环路失锁。从直接估计卫星信号特征参数的角度出发,基于中频信号模型构建码相位和载波多普勒的极大似然代价函数,采用非迭代估计算法得到各通道码相位和多普勒频移的估计偏差,转换为卡尔曼滤波器的观测矢量,提出一种基于极大似然估计器(MLE)的矢量跟踪算法。理论分析和仿真结果表明:新算法结合了极大似然估计和矢量跟踪的优点,克服了FLL的延迟效应,与基于VDFLL的矢量环路相比,高动态环境下的跟踪稳定性更好,可以对被遮挡的卫星保持持续的跟踪。关键词:GNSS接收机;信

3、号跟踪;延迟锁定环;锁频环;矢量跟踪;极大似然估计器中图分类号:V448.2;TN850.4文献标识码:A文章编号:1000—6893(2014)09—2559—09随着卫星导航技术的不断发展和应用环境的El趋复杂,导航接收机的性能面临着严峻挑战,传统的信号跟踪方法难以满足实际应用需求,而矢量跟踪算法因其鲁棒性好、弱信号适应力强等特点引起了众多学者的关注[1_]。与传统接收机中各通道独立估计码相位和载波频率的思想不同,矢量跟踪通过联合所有卫星的通道,直接对用户的位置和钟差状态进行最优估计,估计的状态信息再转换为各通道码数字控制振荡器(NumericalControlOscillator,NC

4、O)和载波NCO控制量对跟踪环路进行反馈控制。由于充分挖掘了各卫星通道间共享的固有信息,矢量跟踪环可以在不增加任何外部辅助信息的情况下,提供更好的低信噪比和动态跟踪能力[5’6]。矢量跟踪最初被应用在码跟踪过程中[1],矢量延迟/频率锁定环(VectorDelay/FrequencyLockLoop,VDFLL)是最经典的矢量跟踪环路口。1⋯,其主要特点是将伪码和载波的矢量跟踪融合到一起。在之前的研究中,VDFLL往往采用延迟锁定环(DelayLockLoop,DLL)和锁频环(FrequencyLockLoop,FLL)鉴别器生成码相位和载波多普勒偏差观测量,进而送入导航滤波器进行滤波。然

5、而,传统的DLL和FLL本质上是一种次最优估计器,其线性范围有限,且利用FLL进行频率估计时需要计算前后两次载波相位估计,求取的是一段时间内的频率平均值,存在一步延迟效应和近似误差,在高动态环境下容易失锁,鲁棒性不够[1“。在时不变系统中,极大似然估计可以给出一致的有效估计,在平稳噪声和恒定参数的条件下可以获得最佳的估计性能E12133。为此,本文在以上工作的基础上,引入了Won等[143提出的基于收稿日期:2013-11—11;退修日期:2014-03-04;录用日期:2014.03.21:网络出版时间:2014-03.2819:44网络出版地址:www.cnki.net/kcms/det

6、ail/107527/$1000-6893.2014.0027.htmI基金项目:国家自然科学基金(61201120);国家“863”计划(2010AA7010213)*通讯作者.Tel.:029—84744111E-mail:Igb@epgc.net鳓用蔷武lChengJR,LiuGB,ZhangQ,etal.GNSSvectortrackingalgorittrnbasedonmaximumlikelihoodestimatofrJ]iActaAeronauti-caetAstronauticaSinica,2014,35(9):2559-2567.程俊仁。触光斌,张倚,等.基f极大似然

7、估计器的GNSS矢量跟踪算法LJ2.航空学报.2014.35(9):2559.2567。航空学报SeD.252014V01.35No.9极大似然估计器(MaximumLikelihoodEstima—tor,MLE)的跟踪方法,并将其应用到矢量跟踪环路中,提出了一种基于极大似然估计器的矢量跟踪算法(MaximumLikelihoodEstimator—Vec—torTrackingLoop,MLE—VTL)。

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