唐学术[1]2008年在《高动态GPS接收机的捕获与跟踪算法研究》文中进行了进一步梳理本课题以GPS接收机工作在高动态的环境下为背景,分析了GPS信号的特点。由于C/A码的捕获和跟踪以及载波跟踪技术是研究高动态GPS接收机的关键技术,本课题主要研究了高动态环境下,GPS接收机的捕获和跟踪的算法,并对相应的捕获和跟踪算法进行了仿真。在研究高动态环境应用可行性的基础上,分析了载体机动对伪码延时和载波频率所施加的不同影响。针对高动态信号的特点,提出高动态环境下的GPS信号的捕获方法,详细分析了滑动相关的捕获算法和基于FFT的快速捕获算法。对适应于高动态环境下的多种捕获方法进行了比较,并建立仿真模型进行验证。由于相关器具有12个通道,所以在基于GPS接收机的平台仿真时采用频率分段捕获的方法设计,这样大大的降低了信号捕获的时间。在码跟踪方面,针对高动态的环境,选用超前滞后码跟踪环(DDLL)做为GPS信号码跟踪环路,分析DDLL的工作原理,而且运用Matlab软件建立了系统模型,在载波跟踪方面,详细的分析了锁相环(PLL),并且对叉积自动频率控制环、卡尔曼滤波、数字锁相环等算法进行论述。最终采用了PLL和FLL相结合的载波跟踪算法,并将其算法运用MATLAB软件仿真。将确定的捕获和跟踪算法进行C语言编程,移植到GNSS接收机研发平台进行验证。
彭雄明[2]2015年在《GPS软件模拟器及定位算法研究》文中指出现阶段国外GPS模拟器研究已进入复杂场景的模拟，如高动态、城市环境、树木密集、飞行器姿态复杂变化的场景。国内虽有众多厂家和高校研究GPS模拟器，但其在特殊场景的研究成果较少，加上国外对国内模拟器进行了严格的技术封锁，这直接限制了导航定位的研究和应用。另一方面，现有基于位置服务(Location Based Service，LBS)、移动应用增强现实(Augmented Reality，AR)、军事指挥演习和实战及目标跟踪和打击等应用，精确的位置信息是实现这些应用的关键。而传统的定位算法在高动态、城市楼群密集等场景定位误差较大甚至不能定位。基于此，本文开展两方面的工作，GPS卫星中频信号源研制和GPS定位解算算法研究，主要工作如下：GPS中频信号源的研制。介绍了GPS信号的原理、结构，从信号发射、传播、接收及接收机处理等过程分析信号模型，并分析了构成导航电文第一、二、叁数据块的各详细参数。基于MATLB平台，仿真实现C/A码、可见星预测、载波和导航电文，并完成导航电文和C/A码模二运算及与载波的BPSK调制，产生仿真的1.405MHz中频信号。GPS中频信号源的验证。对产生的中频信号进行捕获、跟踪、位同步、帧同步验证。选取捕获到的10号、20号卫星，同预设定码片和多普勒相比较，结果表明码片和多普勒正确。对比跟踪输出的同相I p和正交Q p支路，结果表明数据中存在导航电文。通过位同步和帧同步，对比原星历文件和解调的星历数据间的各参数，结果表明外推星历数据正确。至此完成了中频信号源中码、载波、导航电文的验证。定位解算中非线性滤波算法的研究。在分析并仿真对比最小二乘和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)基础上，针对载体动态突变频繁或建立的EKF滤波模型不准确而出现较大定位误差甚至发散的问题，提出了基于自适应系统噪声的渐消EKF(Adaptive Fading EKF,AFEKF)算法，并将强跟踪扩展卡尔曼滤波(Strong TrackEKF,STEKF)算法、无味卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)算法应用于定位解算中。在满足EKF算法平滑性及较小的观测噪声协方差R条件下，基于Visual C++平台，通过实验仿真，表明AFEKF比FEKF和EKF能更好的抑制突变；STEKF相比EKF抑制载体运动突变明显，其虽瞬间存在较大定位误差，但很快收敛。对设置的R较大情况下，通过载体运动频繁突变实验，结果表明相比FEKF算法，AFEKF算法也能更好的抑制突变；在EKF出现发散时，STEKF能强跟踪载体运动。最后，通过设置复杂的圆周运动实验对比UKF和EKF算法，结果表明在载体突变时间段，UKF定位的精度和稳定性比EKF好。
吴爱兵[3]2002年在《高动态GPS定位滤波算法的仿真研究》文中研究表明GPS全球定位系统以其全球性、全天候、实时定位等优点显示出强大的生命力和竞争力，在航空、航天、航海及许多民用领域有着广泛的应用，而且在航空、航天领域内，所研究的飞行器都是高动态的。在高动态GPS定位数据中存在着影响定位精度的随机误差，利用从GPS卫星信号获得的、具有噪声误差的离散观测量序列，建立动态模型来描述接收机随载体的运动状态，将卡尔曼滤波方法应用于GPS定位解算模型中就可以显着减小定位误差，提高定位精度。但在实际系统中很难获得系统状态的精确描述，以致在动态滤波中会遇到很多实际问题如滤波发散和计算发散等。本论文在分析了GPS定位误差源的基础上，建立了高动态GPS定位滤波的一般模型、方差自适应模型和具有多普勒频移观测的自适应模型叁种模型，并针对用户卫星应用进行了数字仿真，有效解决了高动态GPS定位中出现的实际问题。仿真结果表明，所提出的定位滤波算法均适用于高动态用户GPS定位系统，应用一般模型进行GPS动态滤波时，滤波器的动态性能较差，滤波精度不高，方差自适应模型使滤波器的动态性能和滤波精度较一般模型有所提高，具有多普勒频移观测的自适应模型在方差自适应模型的基础上进一步地改善了滤波器的动态性能，并显着地提高了GPS定位精度。
左启耀[4]2008年在《高动态GPS信号跟踪算法研究》文中指出GPS是目前应用最广泛的一种卫星导航系统,在定位、导航领域发挥着重要的作用。在高动态环境下,载体高速、高加速度运动引起的多普勒效应给GPS信号的捕获、跟踪和定位带来了挑战,这一直是GPS接收机算法研究中关注的问题。本文主要针对高动态应用环境,研究跟踪环路的优化方法和低轨卫星这种特定的动态环境下载波跟踪的方法。本文首先介绍了GPS系统的原理及其应用,详细综述了GPS信号的捕获方法和GPS信号的跟踪环路——PLL、FLL和DLL的原理、性能,并且分析了高动态环境给GPS信号跟踪带来的各方面问题和困难。在此基础上,对以下几个方面进行了深入研究:(1)以降低GPS接收机测量中的热噪声误差和动态应力误差为目的,研究了跟踪环路优化的问题。分析了码跟踪环路在动态环境下的跟踪性能,提出一种同时调节环路阶数和带宽的环路优化策略。优化策略中涉及了视距动态实时检测算法,根据检测到的视距动态来调节环路阶数,以减少来自动态应力误差的影响;优化策略中还涉及了在动态环境下根据测量误差最小原则实时调整环路噪声带宽算法的具体实现。(2)研究了应用自适应Kalman滤波原理来实现高动态信号跟踪的问题。设计了一种4状态线性系统模型,提出了利用单个Kalman滤波器实现高动态GPS信号跟踪环路的策略。在应用Kalman滤波原理的同时,为保证跟踪的稳定、获得良好的跟踪精度,采用改进的Sage算法来实时估计系统中的噪声统计特性,采用强跟踪的自适应策略来实时调整系统功率矩阵参数。(3)针对低轨卫星这种特定对象及其特定的运动动态环境,研究了多普勒频移辅助载波环路跟踪的问题。基于卫星轨道可模化、可预测的特性,提出了利用轨道预报得到的多普勒频移来辅助环路跟踪的新方法。该方法有效降低了跟踪中的动态,从而在跟踪过程中可以采取减小跟踪带宽、降低环路阶数、增加预检测积分时间这几种措施来提高环路跟踪弱信号的能力。为分析算法的性能,利用高性能GPS信号仿真器对算法进行了测试,同时根据GPS信号的生成原理,也在MATLAB环境下对高动态GPS信号进行了仿真,并用于对算法的测试。两种仿真测试结果都表明,本文提出的几种算法性能稳定、良好。本文的研究结果对星载、弹载高动态接收机的性能优化提供了算法基础,对某些特定的应用场合下卫星导航接收机的研制具有现实应用价值。
钟丽娜[5]2016年在《惯性/卫星组合导航自适应容错与精度性能增强关键技术研究》文中认为近年来,惯性/卫星组合导航系统在卫星导航系统多星座测量信息丰富化,惯性器件动态性能和精度提升、在惯性/卫星组合体制改进等方面都取得了有益的进步,从而在军用和民用领域日益发挥更为重要的作用。随着新型高动态飞行器的发展和复杂环境下精密定位需求的升级,对惯性/卫星组合导航系统的可靠性和精度提出了更高的要求。尽管惯性/卫星组合导航系统的组合体制由松组合、紧组合向深组合逐步发展,但卫星导航对于惯导的辅助和修正仍然主要依靠伪距、伪距率和载波相位为基础的测量信息与惯性信息进行融合来完成,无法完全避免星钟漂移、信号传输畸变等影响,以及复杂环境下偶然因素的作用。因此,惯性/卫星组合导航自适应容错与精度性能增强技术是保障惯性/卫星组合导航系统在复杂条件下精确性和可靠性不可或缺的重要环节。本文以复杂环境下惯性/卫星组合导航系统的精度与可靠性增强为目标,针对惯性/卫星组合导航自适应容错与精度性能增强关键技术方案、理论和算法开展研究,从而为惯性/卫星组合导航系统在高动态复杂环境下导航信息稳定可靠获取提供必要手段,提高测量信息异常时系统故障快速识别检测与自我恢复、观测信息自适应优化与评价的能力,以确保容错反应处理速度和可靠精确导航。研究内容主要包括:基于支持向量回归的惯性/卫星组合快速故障检测方法、多故障条件下惯性/卫星组合导航自主检测与系统重构方法、基于在线噪声特性建模的鲁棒自适应平滑伪距组合导航方法、基于动态周跳补偿的惯性/卫星精密定位容错组合导航方法。针对惯性/卫星组合导航系统缓变故障检测延时较大的问题,研究了基于数据驱动的智能快速故障检测方法。提出了一种基于最小二乘支持向量回归的惯性/卫星组合导航系统快速故障检测算法,分析了滤波器误差跟踪特性对传统自主完好性监测外推方法性能影响,通过最小二乘支持向量回归建立了滤波器新息预测模型,利用预测新息构成与组合导航系统滤波器并行的检验统计量,结合自主完好性外推法进行缓变故障检测,从而降低了组合导航系统滤波器误差跟踪产生的故障检测延时,提高了缓变故障检测实时性。针对惯性/卫星组合导航系统中多个观测卫星同时发生故障时的多故障检测、识别,以及非故障观测信息质量评价进行了研究。设计了惯性/卫星组合导航系统多故障检测系统方案,提出了基于子集p值检验的组合导航系统多故障自主检测与识别方法,同时对非故障信息源进行质量评价,以此为依据实现系统重构。从而降低了发生故障后无故障观测量受污染对系统产生的不良影响,提高了多故障情况下导航系统容错性及精度。针对惯性/卫星组合导航系统传统观测信息伪距噪声较高、载波相位观测量应用条件复杂的问题,提出了一种基于自适应等价权因子的鲁棒自适应平滑伪距组合导航算法。通过载波相位时间差分对伪距进行平滑,设计了基于伪距和载波相位历元差分的惯性/卫星组合导航综合方案,并建立了系统模型;针对平滑后噪声不再符合高斯特性的问题,对平滑伪距观测噪声特性进行分析和建模,实现了在线估计滤波器噪声统计特性,最终结合抗差估计实现在周跳等外界干扰不确定的情况下实现鲁棒控制,提高惯性/卫星组合导航系统在复杂环境下的定位精度。在满足导航灵活性的前提下提高惯性/卫星组合导航系统的定位精度,研究了惯性/卫星单频精密单点定位系统组合导航方法,并针对周跳的影响提出了自修复自适应容错方法。建立了惯性/卫星精密定位双频组合和单频组合的状态模型和观测模型,构建与组合导航主滤波器平行的周跳识别和估计滤波器,对有周跳的观测信息进行反馈修正,并对周跳状态量的参数进行调节。该系统利用了高精度观测信息优势,同时补偿了周跳误差,提高了系统精度、实时性和鲁棒性。本文设计并实现了惯性/卫星组合导航系统仿真验证系统,有效验证了本文提出的惯性/卫星组合系统精度增强和可靠性增强方案和算法。通过数字仿真和跑车测试对系统的有效性和可靠性进行了验证。本文的研究工作有助于提高组合导航系统的精度和可靠性,所取得的研究成果对惯性/卫星组合导航系统在飞行器导航中的应用具有重要的理论和工程参考价值。
刘付臣[6]2016年在《基于Kalman滤波的紧耦合组合导航系统信息融合方法研究》文中研究指明全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)各有优缺点,二者导航性能互补,组合后的系统性能远优于各子系统独立工作,所以将它们以某种信息融合算法进行组合是今后导航系统的主要研究方向。卡尔曼滤波是一种高斯线性最优估计方法,在控制理论与工程中有着重要的应用,但是标准卡尔曼滤波方法仅限于对线性系统有很好的滤波作用。组合导航系统呈现出非线性,其用于表征各子系统的状态方程和测量方程也都是非线性的,并且随着组合程度的加深,系统非线性更强,因此标准Kalman滤波方法不在满足组合系统的要求。本论文的研究目的就是要改进滤波方法来处理紧耦合系统的非线性问题,并完成了紧耦合系统仿真用来验证改进UKF算法的有效性。导航系统的组合方案有松耦合和紧耦合两种,松耦合方式中GPS和INS独立工作,卡尔曼滤波器的输出只是反馈给了INS,用来校正INS定位结果,耦合程度低,定位性能差,是一种低水平的耦合方法,本文以GPS/INS紧耦合组合结构为背景展开研究。本文首先对组合导航系统关键技术分别进行论述,其中包括卡尔曼滤波技术、全球定位系统和惯导系统,着重分析了各子系统的误差模型,并完成紧耦合导航系统的建模;给出了EKF和UKF滤波算法,在它们的基础上对UKF滤波进行改进,并将其应用在紧耦合组合导航系统中;最后,为验证本文提出算法的有效性,完成了紧耦合组合导航系统仿真,主要包括轨迹发生器仿真、惯导仿真、GPS仿真等;通过对比叁种滤波算法对紧耦合条件下生成轨迹的跟踪效果,证明了改进UKF算法导航定位性能良好,可以很好的处理系统的非线性问题,对紧耦合导航系统的研究有一定的借鉴作用。
李沁雪[7]2008年在《GPS动态导航系统滤波算法应用研究》文中研究表明卫星全球定位系统(GPS)目前已在航空、航海及陆地车辆导航中获得广泛的应用。但就其定位精度而言,从GPS卫星到信号的接收存在着诸多误差源。减小GPS定位误差的重要方法之一就是建立GPS动态滤波方法。它与差分GPS方法相比,具有不需建立DGPS基准站及数据通讯装置、节省硬件成本的优点。即使经GPS差分处理后,再应用动态滤波方法,仍可进一步提高定位精度。本文首先分析了GPS定位的误差来源。重点介绍了影响GPS定位精度两个关键的客观因素:定位信号与接收机,并对GPS信号进行了仿真。其次,主要就GPS动态导航系统进行状态估计的非线性问题,针对EKF(Extended Kalman Filtering)处理非线性滤波问题的不足,建立了一种改进的无导数卡尔曼滤波方法,用UKF中方差平方根阵(本文利用Cholesky分解得到)代替方差阵参加迭代运算,并在平方根UKF(Square Root- Unscented KalmanFilter,SR-UKF)的基础上对导航状态方差阵及随机噪声方差阵Cholesky分解更新进行分类。该算法有效的避免了导数的计算及方差阵平方根的非正定性,加快了滤波速度,有效抑制了发散,将改进后的算法应用于GPD/DR组合导航系统的状态估计上,车辆模拟实验表明该算法在处理动态估计问题的优越性。最后,在车辆模拟实验的基础上,阐述了GPS动态试验的新方案,使用两个精度相差一个数量级的GPS接收平台,通过匀速运动车辆的DGPS及GPS的滤波对比试验,验证了新的卡尔曼滤波算法在处理动态估计问题上的实用性。模拟实验和实际车辆动态导航试验均表明:比起传统卡尔曼滤波算法,改进的无导数卡尔曼滤波法精度及稳定性更好,实用性更强。
沙海[8]2015年在《GNSS完好性仿真与监测技术研究》文中提出完好性作为卫星导航系统不可或缺的关键性能指标,其仿真及监测技术是保证卫星导航系统顺利建成并安全可靠运行的一项重要技术。特别是对于我国北斗卫星导航系统在起步晚、指标要求高的条件下,采用完好性仿真系统先期确定系统技术状态,可以大幅度降低系统研制风险。同时,进一步提高完好性监测系统对故障检测及处理方面的性能可以有效推广北斗导航系统在更多领域下的应用。因此,研究完好性仿真及监测技术具有重要的工程价值和实际意义。在此背景下,论文开展了以下几个方面的研究工作:(1)针对GNSS完好性仿真系统中,使用分段高阶多项式模型计算含有完好性故障的仿真伪距时,伪距计算精度与实时性的矛盾,以及常用伪距高阶导数计算方法在高动态场景下计算精度较差的不足,提出了基于加窗拉格朗日插值的卫星轨道计算方法(WLI)和基于叁阶Hermite插值的伪距导数计算方法,并将两者结合得到了新的高精度实时仿真伪距计算方法。仿真结果表明,在求导步长为0.001s,时间间隔为1s条件下,本文方法与叁阶样条插值计算方法比较,伪距误差标准差由0.369mm减小为0.172mm,计算精度提高了约1倍。而计算量仅为后者的10%。(2)针对采用真实设备搭建的卫星导航完好性仿真系统中,模拟生成导航信号所使用的传统动态时延生成方法存在的时域和相关域延时测量一致性、延时控制复杂度和实现资源消耗难以兼顾的问题,提出了群时延极大极小化准则条件下的可变分数延迟(VFD)滤波器设计方法和基于VFD滤波器的动态时延生成方法。设计实例表明,相同设计条件下提出的VFD滤波器设计方法与迭代加权最小二乘设计法比较,最大群时延绝对误差由3.596×10-3减少为9.287×10-4,时延生成精度提高了约74.17%。同时在伪距、速度、加速度和加加速度的精度要求分别为1cm,1mm/s,1cm/s2和1cm/s3条件下,提出的动态时延生成方法最大时延误差为0.8mm,最大伪码多普勒误差为0.02mHz。(3)针对卫星导航系统用户段可能出现多个卫星故障的情况及当前多故障RAIM算法计算量较大的问题,提出了一种基于信噪比异常检测的多故障RAIM算法。该算法通过计算信噪比异常检测统计量来实时检测故障卫星,并结合最优选星、定位解估计和接收机钟差检验等处理过程,在检测和排除多个故障卫星后提高定位精度的同时,有效减少了计算复杂度。实测数据结果表明,在模拟3颗卫星故障的条件下,可以有效检测出存在信噪比异常的故障卫星,与传统RAIM方法比较,定位误差由14.6m减少为3.5m,定位精度提高了约76%。进一步通过分析信噪比线性模型及异常检测统计量的概率特性,得出统计结果与理论推导相一致。(4)针对现有RAIM算法无法有效检测微小缓变伪距偏差的不足,建立了以非相干积累增大归一化等效伪距偏差的故障检测模型,分别提出了基于非相干积累的奇偶矢量RAIM法和基于预测残差滑动积累的抗差EKF法。仿真结果表明:对于改进的奇偶矢量法,对伪距偏差符号不敏感,在要求检测性能一致且积累历元数目为10的条件下,提出方法的可检测最小伪距偏差由传统方法的2.4m减小为0.78m。而对于改进的抗差EKF法,在伪距偏差变化速率为0.01m/s、滑动窗口长度为10的条件下,提出方法较抗差EKF法定位误差由1.056m减少为0.801m,定位精度提高了24.1%。
丁传炳[9]2011年在《制导弹箭弹道测量及弹道重构技术研究》文中研究说明为了提高制导弹箭外弹道测量精度,从而对其实施准确的弹道控制,本文围绕外弹道测量以及弹道重构技术中遇到的一些基础理论和技术问题展开分析和研究。首先建立了制导弹箭的刚体运动方程。通过对该方程的数值计算,解算出一条弹道,该弹道没有考虑各种测量误差,称为标准弹道。标准弹道一方面为后面的弹载探测装置的模拟测量值提供依据,另一方面它也作为与考虑测量误差的估计弹道的对比基准,以评定导航系统精度。分析讨论了GPS系统的导航算法,根据给定的某型号火箭弹的技术参数,采用所有可见星的定位模式,对GPS在制导火箭弹上的导航效果进行了仿真,分析其仿真结果。探讨了GPS定位中出现的各种误差源,开展了对GPS测量弹道的电离层延迟误差、对流层延迟误差的仿真计算,并对仿真结果进行分析采用UKF两种非线性滤波算法对弹道重构问题进行研究,提出一种改进的扩展卡尔曼滤波算法,并将该算法应用于弹道重构问题中。理论分析与仿真计算表明,改进算法的滤波计算量不大于EKF算法且小于UKF算法；从精度上看,改进算法的精度和UKF算法相当且明显高于EKF算法。弹道重构问题可得出令人满意的结果。针对弹体飞行过程中的各种干扰源进行分析,以制导火箭弹被动段的弹体纵向平面运动为研究对象,推导了包含干扰源在内的纵向扰动方程,拟合出了弹体纵向运动的气动参数公式,建立了以气动系数误差干扰源和GPS误差源为状态量的系统状态方程,利用GPS伪距观测量作为系统量测方程,对制导火箭弹被动段纵向平面的气动系数误差干扰源进行最优估计,然后对气动参数进行辨识,从而更精确地重构弹道。研究了GPS单天线、双天线及叁天线测定飞行弹体姿态的原理,并对叁种方法在测定飞行弹体姿态上的应用进行了仿真计算,分析各测姿方法的优缺点,经综合比较,并结合本文研究对象的特点,提出利用双天线辅助修正惯导系统误差的组合测量方案,以获得较高精度的弹体飞行状态参数。建立了以GPS位置、速度及姿态信息为观测量的GPS/INS全组合导航系统。应用卡尔曼滤波方法,对采用GPS姿态测量信息对惯性导航系统的误差修正能力进行分析和仿真。实验和仿真数据对比表明：全组合模式下姿态信息的引入对于改善低成本惯性导航系统的导航性能具有较大的现实意义,它不仅使惯导位置、速度精度得到了提高,而且姿态的精度也得到了很大地提高。
王文静[10]2013年在《高动态环境下卫星导航信号跟踪技术研究》文中指出锁相环(Phase-Locked Loop, PLL)在全球定位系统(Global Positioning System, GPS)接收机中用来实现对输入信号的跟踪并给出精确的载波相位测量值。PLL的环路性能包括噪声性能（对噪声的滤除能力）、动态性能（对动态的跟踪能力）以及跟踪性能(跟踪精度)。这几种性能之间相互联系又充满了矛盾。跟踪性能和噪声性能有关，表现为静态误差。噪声性能越好，静态误差越小，跟踪精度越高。跟踪性能在一定的时候和动态性能也有关，当环路不能无误差地跟踪信号动态时，跟踪精度将会受到影响，表现为动态误差。静态误差和动态误差对环路带宽的要求相互矛盾。减小环路带宽，一方面可以减小静态误差，另一方面也增大了动态误差。在高动态环境下，传统的锁相环方法通常会牺牲PLL的跟踪性能以满足其动态性能，通过采取这种折衷的办法以实现PLL对高动态信号的跟踪能力。因此，本文围绕PLL的静态误差和动态误差对环路带宽的要求相互矛盾的问题，旨在研究如何在不损失PLL跟踪性能的前提下满足其对高动态信号的跟踪能力，以实现提高PLL在高动态环境下环路性能的目的。为了改善高动态环境下PLL的环路性能，本文分别针对环路滤波器、环路噪声和环路带宽叁个影响PLL环路性能的主要因素，提出了叁种解决方法：基于UKF的PLL跟踪算法、基于小波降噪技术的PLL跟踪算法以及基于自适应带宽方法的PLL跟踪算法。其中，针对环路滤波器对PLL环路性能的影响，基于UKF的PLL跟踪算法利用卡尔曼滤波器代替传统锁相环中的环路滤波器，从根本上解决了PLL的静态误差和动态误差对环路带宽的要求相互矛盾的问题。而针对环路噪声对PLL环路性能的影响，小波降噪技术则通过对环路噪声进行降噪处理，使得在允许扩展PLL环路带宽的前提下，能够有效地降低环路滤波器带宽内的噪声功率，以达到跟踪高动态信号的目的。针对环路带宽对PLL环路性能的影响，基于自适应带宽方法的PLL跟踪算法根据对输入信号动态特性的估计，利用接收信号的载噪比信息通过迭代的方法计算得到最优带宽值，使得环路带宽能够随着输入信号动态的变化而进行实时调整，从而改善了高动态环境下PLL的环路性能。为了分析本文所提出的叁种算法对PLL环路性能的改善效果，在Matlab平台下利用GPS信号在不同动态模型和不同仿真参数(不同载噪比和不同环路带宽)的条件下对本文所提出的算法进行了仿真实验。仿真结果表明，在高动态环境下，本文所提出叁种算法的噪声性能、动态性能以及跟踪性能均优于传统PLL的环路性能。基于UKF的PLL跟踪算法在具有优异跟踪精度同时也具有良好的噪声滤除能力和动态跟踪能力，但是由于该算法利用卡尔曼滤波器代替了传统锁相环中的环路滤波器，所以算法复杂度的提升较为明显，在硬件接收机中实现该算法存在一定的困难，在软件接收机中实现该算法所需的计算量明显高于本文所提出的另外两种算法。因此，对于实时性要求较高以及系统复杂度要求较低的高动态卫星导航信号跟踪的情况而言，基于小波降噪技术的PLL跟踪算法和基于自适应带宽方法的PLL跟踪算法显然更为适用。其中，基于小波降噪技术的PLL跟踪算法适用于信号动态以及输入载噪比未知的情况，而基于自适应带宽方法的PLL跟踪算法则适用于信号动态以及输入载噪比已知的情况，并且这两种算法的环路动态性能均能够满足高动态环境的要求。
参考文献：
[1]. 高动态GPS接收机的捕获与跟踪算法研究[D]. 唐学术. 北京理工大学. 2008
[2]. GPS软件模拟器及定位算法研究[D]. 彭雄明. 华东交通大学. 2015
[3]. 高动态GPS定位滤波算法的仿真研究[D]. 吴爱兵. 中国科学院研究生院（空间科学与应用研究中心）. 2002
[4]. 高动态GPS信号跟踪算法研究[D]. 左启耀. 中国科学院研究生院（空间科学与应用研究中心）. 2008
[5]. 惯性/卫星组合导航自适应容错与精度性能增强关键技术研究[D]. 钟丽娜. 南京航空航天大学. 2016
[6]. 基于Kalman滤波的紧耦合组合导航系统信息融合方法研究[D]. 刘付臣. 太原科技大学. 2016
[7]. GPS动态导航系统滤波算法应用研究[D]. 李沁雪. 江苏大学. 2008
[8]. GNSS完好性仿真与监测技术研究[D]. 沙海. 国防科学技术大学. 2015
[9]. 制导弹箭弹道测量及弹道重构技术研究[D]. 丁传炳. 南京理工大学. 2011
[10]. 高动态环境下卫星导航信号跟踪技术研究[D]. 王文静. 哈尔滨工业大学. 2013
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