[发明专利]基于改进自适应滤波算法的高超目标导航信号跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于改进自适应滤波算法的高超目标导航信号跟踪方法。高超声速目标接收到的GPS信号存在较大的多普勒频移，传统的基于锁相环跟踪环路无法进行跟踪，针对这一问题，采用改进的自适应卡尔曼滤波算法，通过实时递推的方法估计出每个时刻目标接收到GPS信号的多普勒频移和码相位偏移，然后将其用于GPS信号的解调、解扩，最终可以得到导航数据。再由导航数据计算出目标到卫星的伪距及卫星位置，便可以对目标位置进行解算。

主权项

一种基于改进自适应滤波算法的高超目标导航信号跟踪方法，其特征在于步骤如下：第一步，设高超声速目标接收到的编号为i卫星的GPS信号为：s_i(t)＝C((1+η)(t‑τ_i))D((1+η)(t‑τ_i))cos2π(f_IF+f_di)t+n_i(t)，式中τ_i表示时间延迟，f_IF为信号中频频率，f_di多普勒频移，η＝f_di/f_L1，f_L1＝1575.42MHz为GPS信号载频，n_i(t)为噪声项，C(t)为C/A码，D(t)为导航数据码；第二步，建立GPS信号跟踪的卡尔曼滤波模型，其中状态方程为：式中X_k＝[x_p,k x_ω,k x_a,k x_t,k]^T为状态变量；为状态转换矩阵，为输入控制矩阵，为输入控制变量，Γ_k,k‑1＝[I]_4×4为过程噪声控制矩阵，W_k‑1为过程噪声矩阵，x_p为真实载波和本地复现载波相位差，x_ω是载波的多普勒漂移；x_a是载波的多普勒漂移变化率，x_t为码相位偏差，ΔT为相邻两次处理时间间隔，ω_NCO,k‑1是本地复现载波的角频率偏移在ω_IF基础上的差，f_ca,k‑1是本地复现码传输速率在1.023MHz基础上的差；观测方程为：式中为观测变量，来自鉴相器的输出，为观测矩阵，为观测误差向量，V_k为观测误差矩阵；第三步，采用基于改进自适应卡尔曼滤波算法的高超声速目标GPS信号跟踪方法对第一步中的GPS信号进行处理，估计出其中的多普勒频移f_di和码相位偏差，由码相位偏差得到时延τ_i，然后对GPS信号进行解调解扩得到导航数据。