一种自适应GNSS弱信号载噪比估计方法  

An adaptive carrier-to-noise ratio estimation method for GNSS weak signal

作　　者：孙文杰 王兆瑞[1] 金声震[1] 艾国祥[1] SUN Wenjie;WANG Zhaorui;JIN Shengzhen;AI Guoxiang(National Astronomical Observatories,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101,China;School of Astronomy and Space Science,University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China)

机构地区：[1]中国科学院国家天文台,北京100101 [2]中国科学院大学天文与空间科学学院,北京100049

出　　处：《北京航空航天大学学报》2021年第10期2068-2074,共7页Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics

基　　金：国家自然科学基金(U1931125,11603041);国家重点研发计划(2016YFB0501900)。

摘　　要：全球导航卫星系统(GNSS)信号的载噪比(CNR)是衡量接收机工作性能的一个重要参数。为了准确得到载噪比估计值,推导并分析了2种常用的GNSS信号载噪比估计方法(方差求和法(VSM)、窄带宽带功率比值法(PRM)),并同时提出一种基于渐消因子容积卡尔曼滤波的自适应载噪比估计方法,比较了3种方法在通常的信号环境下和弱信号环境下的载噪比估计能力。结果显示:在信号较弱环境或信号受到遮挡产生突变等情况时,VSM方法与PRM方法均会产生较大的误差,而自适应载噪比估计方法能准确估计出信号的载噪比。The Carrier-to-Noise Ratio(CNR)of Global Navigation Satellite System(GNSS)signals is an important parameter to describe GNSS receiver’s performance.In this paper,we derive and analyze two commonly used GNSS signal CNR estimation methods:Variance Summing Method(VSM)and Power Ratio Method(PRM).Meanwhile,we propose an adaptive CNR estimation method which is based on fading factor cubature Kalman filter.We compare the three methods to assess the CNR estimation ability in normal and weak signal environment.The results show that,when signal suddenly changes or signal is weak,the VSM and PRM will produce large estimation errors,while the adaptive CNR estimation methods can still accurately estimate the CNR of signal.

关 键 词：全球导航卫星系统(GNSS)信号 GNSS接收机 载噪比(CNR)估计 容积卡尔曼滤波 渐消因子 

分 类 号：V221.3[航空宇航科学与技术—飞行器设计] TB553[理学—物理]