[发明专利]一种定位信号滤波方法、装置及设备有效
申请号: | 201810230596.2 | 申请日: | 2018-03-20 |
公开(公告)号: | CN108445517B | 公开(公告)日: | 2019-09-06 |
发明(设计)人: | 邓中亮;边新梅;刘雯;莫君;贾步云;姜海君;范时伟;杨寅;唐宗山 | 申请(专利权)人: | 北京邮电大学 |
主分类号: | G01S19/29 | 分类号: | G01S19/29;G01S19/30 |
代理公司: | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人: | 马敬;项京 |
地址: | 100876 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 定位信号 残余载波 装置及设备 积分结果 平滑处理 相干 滤波 预设 信号转换处理 卡尔曼滤波 参数估计 迭代算法 滤波处理 室内环境 最大似然 正整数 算法 鉴别 应用 | ||
1.一种定位信号滤波方法,其特征在于,包括:
接收定位信号;
对所述定位信号进行信号转换处理得到连续N个相干积分结果,其中,N为正整数;
基于所得到的相干积分结果和预设的最大似然鉴别算法,并利用参数估计迭代算法,计算所述定位信号的残余载波频率和相位;
根据预设的卡尔曼滤波模型,对所述残余载波频率和相位进行平滑处理;
根据平滑处理后得到的残余载波频率和相位,对所述定位信号进行滤波处理;
所述对所述定位信号进行信号转换处理得到连续N个相干积分结果的步骤,包括:
对所述定位信号进行下变频处理,得到数字中频信号;
对所述数字中频信号进行捕获、跟踪处理,得到连续N个相干积分结果;
所述预设的最大似然鉴别算法,通过以下表达式表示:
其中,M(θ)表示最大似然代价函数,Vcorr,n为第n次相干积分结果,Tcoh为相干积分时间,Δf,分别为定位信号的残余载波频率和相位,real()和imag()分别为取实部函数和取虚部函数;
所述利用参数估计迭代方法计算所述定位信号的残余载波频率和相位的步骤,包括:
获得和λ的迭代初始值,为2×1的状态向量i为迭代次数i=0,1,2……,λ为2×2的对角阵;
根据所获得的迭代初始值,获得矩阵Hi,其中,
判断Hi+λ是否为正定矩阵,如果否,则增大λ的值,直至Hi+λ为正定矩阵;
根据λ的值和预设的迭代最优解公式,确定的值,并判断是否满足如果否,则增大λ的值,直至满足其中,所述预设的迭代最优解公式为:Gi为2×1的梯度向量;
按照以下表达式,确定梯度向量Gi+1的值,作为目标值,其中,
当所述目标值小于第一预设阈值时,以预设数值为增量增大λ的值,并根据λ的值计算判断所计算的与的差值是否小于第二预设阈值,如果是,根据确定所述定位信号的残余载波频率和相位,如果否,令i=i+1,并返回所述根据所获得的迭代初始值,获得矩阵Hi的步骤;
当所述目标值大于第三预设阈值时,按照所述预设数值减小λ的值,并根据λ的值计算判断所计算的与的差值是否小于所述第二预设阈值,如果是,根据确定所述定位信号的残余载波频率和相位,如果否,令i=i+1,返回所述根据所获得的迭代初始值,获得Hi的步骤,其中,所述第三预设阈值大于所述第一预设阈值;
当所述梯度向量Gi+1的值小于第四预设阈值时,根据确定所述定位信号的残余载波频率和相位,或者当迭代次数i超过预设最大次数时,返回获得和λ的迭代初始值的步骤;
所述预先设定的卡尔曼滤波模型为以状态方程和观测方程描述的模型;其中,
所述状态方程为:Xk=φXk-1+Wk-1,
其中,X表示状态向量,X为:K-1表示时刻K的前一时刻,为载波相位估计值,ωd=2πΔf为角频率估计值,ω'd为角频率变化率,Wk-1为输入的均值为零、方差为Q的高斯白噪声,φ为状态转移矩阵形式如下:
T=NTcoh,T表示环路更新周期,Tcoh为相干积分时间,
方差Q表示为:
所述观测方程为:Yk=HXk+Vk,其中H为观测矩阵,形式如下:
Vk为均值为零、方差阵为R的观测噪声,
方差阵R表示为:式中I为单位矩阵。
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