矢量跟踪是研究深组合的关键技术之一。传统的接收机跟踪环路采用标量跟踪模式, 该模式在高动态环境下易产生信号失锁, 且在弱信号环境下易受电磁干扰; 而集中式深组合虽使用了矢量跟踪算法, 但由于模型中观测量与状态量呈高度非线性关系, 所以难以付诸于工程实践。针对上述情况, 设计了一种适用于级联式深组合的矢量跟踪算法, 该算法通过分析各跟踪误差与鉴别器输出之间的关系, 搭建了预滤波器动态模型。仿真结果表明：高动态环境下, 相较于标量跟踪算法, 基于预滤波器的矢量跟踪算法具有更好的码相位和载波频率跟踪性能。
矢量跟踪 信号跟踪 级联式深组合 预滤波器 vector tracking signal tracking cascaded deep integration prefilter GNSS GNSS SINS SINS
1 军械工程学院 纳米技术与微系统实验室, 河北 石家庄 050003
2 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院, 北京 100191
为解决光纤陀螺(FOG)信号滤波过程中噪声抑制与信号跟踪的矛盾，提出了一种自适应滑动平均离散小波变换——双模式卡尔曼滤波(AMA-DWT-DMKF)算法，利用AMA算法将FOG输出信号划分为信号过渡区域和稳定区域，并融合DWT算法和基于不同过程噪声方差Q/测量噪声方差R比条件下Kalman滤波算法的优势特性，对AMA算法判定结果进行针对性滤波。采用AMA-DWT-DMKF算法对FOG静态信号、扰动信号以及变化的速率信号进行滤波，实验结果表明，所提算法在保证较高噪声抑制能力的同时，具有较好的信号跟踪能力。
光通信 光纤陀螺 信号滤波 自适应滑动平均 信号跟踪
