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        Singer模型在周跳探測(cè)中的應(yīng)用

        2012-01-15 06:03:08盧艷娥劉少鵬
        電子設(shè)計(jì)工程 2012年16期
        關(guān)鍵詞:歷元差值載波

        盧 超,盧艷娥,劉少鵬

        (空軍工程大學(xué) 電訊工程學(xué)院,陜西 西安 710077)

        在高精度GPS數(shù)據(jù)處理中,由接收機(jī)所獲得的載波相位是用于估計(jì)參數(shù)的主要觀測(cè)量。在接收機(jī)進(jìn)行連續(xù)的測(cè)量過(guò)程中,由于某種原因而導(dǎo)致整周計(jì)數(shù)發(fā)生錯(cuò)誤,就會(huì)使相位測(cè)量值較之正常值出現(xiàn)一個(gè)整數(shù)周的跳躍,但不足一周的部分仍然正常,該跳躍被稱為周跳。

        對(duì)周跳進(jìn)行處理,首先需要確定載波相位觀測(cè)值的時(shí)間序列中所發(fā)生周跳的位置,即周跳檢測(cè)。筆者介紹一種在Singer模型和kalman濾波基礎(chǔ)上利用多項(xiàng)式探測(cè)周跳的方法。

        1 kalman濾波的過(guò)程

        1.1 載波相位模型

        針對(duì)單頻載波相位和碼偽距測(cè)數(shù)值的情況,載波相位可表示為[1]:

        其中 t為觀測(cè)歷元時(shí)刻;a0、a1、a2…an為待定系數(shù),t0為時(shí)間基準(zhǔn)。

        為了簡(jiǎn)化模型,設(shè)φ(t)服從二次分布,同時(shí)考慮噪聲誤差 w(t),w(t)為零均值高斯白噪聲,則有:

        1.2 kalman濾波算法原理

        在用卡爾曼濾波算法時(shí),關(guān)鍵是確定狀態(tài)向量、建立系統(tǒng)方程、量測(cè)方程和確定噪聲統(tǒng)計(jì)特性等。

        系統(tǒng)的狀態(tài)向量:代估計(jì)量假設(shè)為singer模型,通過(guò)白噪聲化,驅(qū)動(dòng)噪聲可以表示成Markov過(guò)程,即:

        其中 w(t)是白噪聲,并滿足:

        系統(tǒng)狀態(tài)向量選取為:

        則系統(tǒng)噪聲向量為:

        1.3 系統(tǒng)方程的推導(dǎo)

        根據(jù)系統(tǒng)的誤差狀態(tài)向量、系統(tǒng)噪聲向量和數(shù)學(xué)模型,得到的系統(tǒng)方程如下:

        由離散時(shí)間系統(tǒng)與連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)之間的關(guān)系,我們得到離散時(shí)間系統(tǒng)的狀態(tài)方程為[2]:

        其中

        可以得到相應(yīng)的W(k)的協(xié)方差矩陣:

        其中

        1.4 量測(cè)方程的推導(dǎo)

        量測(cè)方程矩陣可以把觀測(cè)量和狀態(tài)向量聯(lián)系起來(lái)。利用單頻載波相位,由觀測(cè)方程[3](為多普勒頻率),和載波相位觀測(cè)方程求導(dǎo)(λ為載波波長(zhǎng),N為模糊度,δρI為電離層折射群延遲)、基本測(cè)距[4]公式可得:

        其中

        得到系統(tǒng)量測(cè)方程為:

        系統(tǒng)噪聲和量測(cè)噪聲是互不相關(guān)的零均值高斯白噪聲序列。量測(cè)噪聲方差陣V的對(duì)角線元素σ2v為,其它元素均為零。

        濾波初值的選?。嚎柭鼮V波是遞推算法,需給定狀態(tài)向量初始值 Φ(0)與初始估計(jì)均方誤差矩陣[5]P(0)。 通常令 Φ(0)=0,同時(shí)令初始估計(jì)均方誤差矩陣 P(0)=αI(其中 α 是比較大的正數(shù),I為單位矩陣),這樣可以保證濾波的結(jié)果是無(wú)偏的。

        2 仿真實(shí)驗(yàn)

        仿真過(guò)程中利用實(shí)測(cè)的衛(wèi)星信號(hào)獲取衛(wèi)星的偽距,載波波長(zhǎng),多普勒頻率等,代入已知量測(cè)方程和系統(tǒng)方程進(jìn)行Kalman濾波,計(jì)算出下一時(shí)刻的載波相位計(jì)算值,與載波相位觀測(cè)值比較,超過(guò)一定的誤差范圍則認(rèn)為發(fā)生周跳。發(fā)生周跳時(shí),可以用計(jì)算載波相位值的整數(shù)部分替代當(dāng)前觀測(cè)載波相位值的整數(shù)部分,當(dāng)前觀測(cè)載波相位值的小數(shù)部分保持不變[6]。

        以NOVATEL雙頻接收機(jī)作為實(shí)驗(yàn)平臺(tái),采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)(載波頻率為1 575.42 MHz),通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理得到的載波相位的觀測(cè)值如圖1所示。

        圖1 觀測(cè)載波相位值Fig.1 Observe the phase value of carrier wave

        可選取1 000個(gè)歷元進(jìn)行計(jì)算,計(jì)算載波相位與觀測(cè)載波相位的差值,如圖2所示,說(shuō)明計(jì)算值迅速收斂。進(jìn)行局部放大,如圖3所示。

        圖2 觀測(cè)與計(jì)算載波相位的差值Fig.2 Observe and calculate the phase difference of carrier wave

        圖3 局部放大后的差值Fig.3 Difference when it is partially enlarged

        差值圍繞零值上下波動(dòng),但在采樣的時(shí)間里差值均小于門限值,說(shuō)明沒(méi)有發(fā)生周跳。在歷元 400 s、600 s和700 s處分別加入-1周,2周和-2周的周跳,則從圖4可以看出加入離散周跳的時(shí)刻的差值出現(xiàn)明顯的跳變,成功地檢測(cè)出周跳。在歷元 399 s、400 s和401 s處分別加入2周,-1周和1周的周跳,則從圖5可以看出加入連續(xù)周跳的時(shí)刻的差值出現(xiàn)明顯的跳變,同樣成功地檢測(cè)出周跳。

        圖4 加入離散周跳后的差值Fig.4 Difference when disperse cycle slip is added

        圖5 加入連續(xù)周跳后的差值Fig.5 Difference when consecutive cycle slip is added

        3 結(jié) 論

        文中采用GPS的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)作為仿真的原始數(shù)據(jù),從以上仿真可以看出,采用這種新的周跳檢測(cè)方法可以很好地檢測(cè)出周跳,對(duì)于連續(xù)的周跳,此方法的實(shí)用性也很高,同時(shí)針對(duì)了衛(wèi)星的連續(xù)載波相位的跟蹤探測(cè)。

        [1]胡加星,劉立龍,宋元明,等.GPS周跳探測(cè)方法綜述[J].全球定位系統(tǒng),2010,35(4):67-70.HU Jia-xing,LIU Li-long,SONG Yuan-ming,et al.Summary of GPS cycle slip detection method[J].Gnss World of China,2010,35(4):67-70.

        [2]李曉明,劉慶富,袁火平,等.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修正的自適應(yīng)Singer模型[J].微計(jì)算機(jī)信息,2008,24(6-1):286-288.LI Xiao-ming,LIU Qing-fu,YUAN Huo-ping,et al.Adaptive singer model based on BP neural network modification[J].Microcomputer Information,2008,24(6-1):286-288.

        [3]程鵬飛,蔡艷輝,文漢江,等.全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)[M].北京:測(cè)繪出版社,2009.

        [4]郁濤.基于多普勒頻率的機(jī)載測(cè)距原理[J].信息與電子工程,2011,9(1):22-25.YU Tao.Airborne ranging principle based on doppler frequency[J].Information and Electronic Engineering,2011,9(1):22-25.

        [5]李猛,文援蘭,梁加紅,等.基于卡爾曼濾波的周跳探測(cè)方法[J].測(cè)繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào),2010,27(6):407-411.LI Meng,WEN Yuan-lan,LIANG Jia-hong,et al.An algorithm of detecting cycle slips based on kalman filter[J].Journal of Geomatics Science and Technology,2010,27(6):407-411.

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        [7]張艷桃,袁兆強(qiáng).基于雙端不同步采樣的同桿雙回線故障測(cè)距算法[J].陜西電力,2009(9):38-41.ZHANG Yan-tao,YUAN Zhao-qiang.Two-terminal asynchronous data based fault location algorithm for double-circuit transmission lines on one pole[J].Shaanxi Electric Power,2009(9):38-41.

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