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题名基于卡尔曼滤波的多径估计延迟锁定环算法
被引量：4
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作者
胡辉
张雪丽
方玲
杨德进
欧敏辉
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机构
华东交通大学信息工程学院
中移(杭州)信息技术有限公司
中国科学院国家授时中心
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出处
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2015年第1期58-63,共6页
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基金
江西省自然科学基金项目资助(20142BAB207001)
江西省教育厅科学技术研究项目资助(JJ14369)
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文摘
针对多径估计延迟锁定环(MEDLL-Multipath Estimating Delay Lock Loop)算法所需相关器数量大,并在低信噪比时难以保证多径抑制效果的问题,提出了基于卡尔曼滤波(KF)的多径估计延迟锁定环算法。该算法首先用KF对相关器输出进行噪声抑制,然后用MEDLL来估计多径信号的幅度、相位和码延迟等参数,通过消除多径信号来得到直达信号。仿真结果表明:当采用41路相关器时,K-MEDLL算法比MEDLL算法的伪码误差减小了0.16chip,这比采用了201路相关器的MEDLL算法的伪码误差还少0.08chip;当信噪比为-30dB时,MEDLL算法的多径误差包络变化剧烈,最大误差为0.48chip,K-MEDLL的多径包络误差比较平缓,最大误差为0.08chip。
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关键词
GPS
多径抑制
卡尔曼滤波
多径估计延迟锁定环
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Keywords
GPS
multipath mitigation
Kalman filter
multipath estimating delay Lock loop
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分类号
TP92
[自动化与计算机技术]
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题名基于自适应EKF的高动态载波跟踪算法
被引量：3
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作者
胡辉
张雪丽
严辉煌
欧敏辉
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机构
华东交通大学信息工程学院
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2016年第6期51-55,61,共6页
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基金
江西省自然科学基金(20142BAB207001)
江西省教育厅科学技术研究基金资助项目(GJJ14369)
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文摘
针对载波跟踪算法在大频偏或动态剧烈变化时易失锁的问题,提出一种无数据辅助情况下基于自适应R/Q扩展卡尔曼滤波(AEKF)的高动态载波跟踪算法。该算法在AEKF代替鉴相器和滤波器的环路结构基础上,引入两倍相位转换来消除数据位跳变的影响,并利用载噪比估计方法和基于加加速度的信号动态监测方法来修正观测噪声协方差(R)和系统状态噪声方差(Q),进而兼顾环路的跟踪精度和动态稳定性。实验结果表明:利用该算法的GPS软件接收机能够在加速度200 g,瞬间加加速度10 000 g/s的动态指标下正常工作。
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关键词
GPS
载波跟踪算法
卡尔曼滤波
自适应
高动态
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Keywords
GPS
GPS
carrier tracking
kalman filter
adaptive
high dynamic
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分类号
TN967.1
[电子电信—信号与信息处理]
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题名阴影匹配/粒子滤波自适应加权组合定位算法
被引量：2
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作者
胡辉
欧敏辉
颜瑜军
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机构
华东交通大学信息工程学院
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出处
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2016年第4期82-87,共6页
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基金
江西省自然科学基金项目资助(20142BAB207001)
江西省教育厅科学技术研究项目资助(GJJ14369)
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文摘
针对城市峡谷场景中,传统阴影匹配定位算法只能提高过街定位精度,不能提高沿街定位精度问题,基于粒子滤波定位算法定位精度的分布特点,提出了阴影匹配/粒子滤波自适应加权组合定位算法。该算法根据阴影匹配运动状态下定位驻留时间特性和模板分值统计特性,计算自适应加权因子,对阴影匹配和粒子滤波定位算法进行自适应加权,得到最终定位结果。试验结果表明:该算法与阴影匹配、粒子滤波、阴影匹配/卡尔曼滤波组合、阴影匹配/粒子滤波组合定位算法相比,分别在沿街方向平均误差从5.04m缩小到2.80m,在过街方向平均误差从4.87m缩小到1.30m,均方根误差从6.82m缩小到3.47m。
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关键词
阴影匹配
粒子滤波
自适应加权
定位精度
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Keywords
shadow matching
particle filter
adaptive weighted
positioning accuracy
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分类号
TN961
[电子电信—信号与信息处理]
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题名一种AEBS毫米波雷达的测试方法及其应用
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作者
陈尊煌
冯作居
欧敏辉
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机构
厦门金龙联合汽车工业有限公司
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出处
《客车技术与研究》
2020年第3期57-59,共3页
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文摘
提出一种AEBS毫米波雷达性能的测试方法,并进行测试应用。该方法测试设备简单,能够降低测试成本,同时能够测试不同厂家、不同型号的毫米波雷达,对新产品的研发具有重要意义。
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关键词
AEBS
毫米波雷达
目标物体
测试方法
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Keywords
AEBS
millimeter wave radar
target object
test method
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分类号
U467.3
[机械工程—车辆工程]
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