М.М. Кануж1, А.В. Клоков2

1,2 Национальный исследовательский Томский государственный университет (г. Томск, Россия)

Постановка проблемы. Глобальная система позиционирования (GPS) в настоящее время широко используется в задачах навигации. Ключевой в GPS-приемнике является система слежения (СС) за несущей, которая привязана к радионавигационным (РНП) параметрам принимаемого сигнала. Для построения контура слежения за РНП сигнала применяют архитектуру на основе фильтра Калмана (ФК) [6-10], однако при таком способе построения модель измерения вектора состояния использует выходы нелинейных корреляторов или дискриминаторов, что создает некоторую нелинейность. Для решения этой проблемы необходимо использовать другие модификации ФК, например, ансцентный фильтр Калмана (АФК) для оценки РНП сигнала в системе слежения GPS-приемника.

Цель. Выполнить сравнительный анализ статистических характеристик оценок РНП сигнала в контуре слежения за GPS-сиг-налами для трех способов его построения: традиционного (FLL-assisted-PLL), на основе линейного ФК (ЛФК) и на основе АФК.

Результаты. Проанализированы статистические характеристики оценок РНП в контуре слежения за GPS-сигналами, построенном тремя способами: традиционным (FLL-assisted-PLL), на основе ЛФК и на основе АФК. Путем численного моделирования методом Монте-Карло проведено сравнение статистических характеристик оценок РНП при рассмотренных способах построения СС с применением таких критериев качества СС, как вероятность захвата на сопровождение, чувствительность слежения, точность слежения и частота битовых ошибок. Установлено, что в контуре слежения за GPS-сигналами на основе АФК получены наилучшие оценки РНП сигнала по всем вышеуказанным критериям по сравнению с другими способами построения.

Практическая значимость. Представленный способ построения контура слежения за GPS-сигналами на основе АФК обеспечивает наилучшую производительность для всех используемых критериев качества СС.

Кануж М.М., Клоков А.В. Сравнительный анализ статистических характеристик оценок радионавигационных параметров в контуре слежения за GPS-сигналами при различных способах его построения // Радиотехника. 2022. Т. 86. № 3. С. 46−57. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202203-05

1. Kaplan E.D., Hegarty C.G. Understanding GPS: Principles and Applications 2nd ed. Artech House: London. 2006. 703 p.
2. Перов А.И. Методы и алгоритмы оптимального приема сигналов в аппаратуре потребителей спутниковых радионавига-ционных систем. М.: Радиотехника. 2012. 240 с.
3. Перов А.И. ГЛОНАСС. Принципы построения и функционирования. М.: Радиотехника. 2010. 800 с.
4. Curran J.T., Lachapelle G., Murphy C.C. Improving the Design of Frequency Lock Loops for GNSS Receivers // IEEE Trans. Aerospace and Electronic. Systems. 2012. V. 48. № 1. Р. 850–868.
5. Шатилов А.Ю. Использование критерия срыва слежения при оценке помехоустойчивости следящих систем // Радиотехника. 2012. № 11. С. 29–33.
6. Кружков Д.М, Валивирович К.Р. Модификация алгоритмов функционирования бортовой интегрированной навигационной системы автономного космического аппарата // Труды МАИ. 2013. № 68. С. 1–20.
7. Won J.H., Pany T., Eissfeller B. Characteristics of Kalman Filters for GNSS Signal Tracking Loop // IEEE Transactions on aerospace and Electronic Systems. 2012. V. 48. № 4. Р. 3671–3681.
8. Zhang H., Xu L., Yan B., Luo L.A. A Carrier Estimation Method Based on MLE and KF for Weak GNSS Signals // Sensors. 2017. № 17. Р. 1468.
9. Yang R., Ling K., Poh E., Morton Y.Т. Generalized GNSS Signal Carrier Tracking: Part II-Optimization and Implementation // IEEE Transactions on aerospace and electronic systems. 2017. V. 53. № 4. Р. 1781–1797.
10. Yang R., Xu D., Morton Y.T. Generalized Multifrequency GPS Carrier Tracking Architecture: Design and Performance Analysis // IEEE Transactions on aerospace and electronic systems. 2019. V. 56. № 4. Р. 2548–2563.
11. Zeng C., Li W., Bi B., Chen Q. Application of Extended Kalman Filter Based Semi-Codeless for Tracking High Dynamic GPS L2 Signal // IEEE 2nd International Conference on Frontiers of Sensors Technologies. 2017. Р. 284–289.
12. Psiaki L.M., Jung H. Extended Kalman Filter Methods for Tracking Weak GPS Signals // Proc. ION GPS. 2002. Р. 2539–2553.
13. Ziedan N.I. GNSS receivers for weak signals, Artech house: Boston, London. 2006. 234 p.
14. Introduction to random signals and applied Kalman filtering. 4th ed. Eds. R.G. Brown and P.Y.C. Hwang. John Wiley & Sons, Hoboken, NJ, USA. 2012. 383 p.
15. Niu X., Li B., Ziedan N., et al. Analytical and simulation-based comparison between traditional and Kalman filter-based phase-locked loops // GPS Solutions. 2017. V. 21. № 1. Р. 123-135.
16. Wang X., Ji X., Feng S., Calmettes V. A high-sensitivity GPS receiver carrier-tracking loop design for high-dynamic applications // GPS Solutions. 2015. V. 19. № 2. Р. 225–236.
17. Пономарев Г.А., Пономарева В.Н., Якубов В.Л. Статистические методы в радиофизике. Томск: Изд-во Томского ун-та. 1989. 235 с.
18. Шаврин В.В., Филимонов В.А., Лебедев В.Ю., Тисленко В.И., Кравец А.П., Конаков А.С. Квазиоптимальная оценка параметров сигналов ГНСС в режиме когерентного приёма с использованием алгоритма сигма-точечного фильтра Калмана // Гироскопия и навигация. 2016. № 3(94). C. 26–37.
19. Parkinson B.W., Spilker J.J., Axelrad P., Enge P. Global Positioning System Theory and Applications // AIAA. V. I. Washington. 1996. 465 p.
20. Кануж М.М., Клоков А.В., Парватов Г.Н., Потекаев А.Е. Новый подход в создании GPS-систем позиционирования в динамических условиях приема с высоким уровнем шумов // Физика. 2021. Т. 64. № 7. С. 134–144.