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申请/专利权人：南京邮电大学

摘要：本发明公开了一种基于两阶段EKF的遥测和测距信号融合的载波同步方法，解决了再生伪码测距与高阶调制遥测信号同时传输系统中的载波同步速度慢、环路滤波器系数设计困难等技术问题。本发明的系统中通过扩展卡尔曼滤波器载波同步算法实现较大频率偏移的载波同步，并且通过同步锁定检测器从而实现从粗到细的EKF载波同步。通过粗同步阶段实现快速频率牵引和细同步阶段进行精确频率跟踪，保持较低的残余相位噪声，从而提高了同步速度和稳定性。本发明具有良好的遥测信号解调性能，适用于具有较大频率频移的空间通信领域。

主权项：1.一种基于两阶段EKF的遥测和测距信号融合的载波同步方法，其特征在于，所述适合遥测和测距信号融合的载波同步方法，是在基于扩展卡尔曼滤波的载波同步算法的基础上，增加同步锁定检测模块，用于选择EKF滤波器的过程噪声协方差矩阵参数Qk中的过程噪声因子qk，从而实现由粗到细的载波同步；具体的，所述载波同步方法包括如下步骤：步骤S1、将存在多普勒频率偏移下的遥测与伪码接收信号rt输入匹配滤波后得yk，然后送入载波同步环路中，信道为加性高斯白噪声信道；步骤S2、确定基于EKF的载波同步算法中的状态向量和观测向量，确定状态向量为其中为第k个时刻相位；ωk为第k个时刻相位偏差；将接收信号通过匹配滤波后的输入信号作为观测变量；步骤S3、给EKF算法设置状态变量和初始噪声方差的初值和P0|0，EKF的初始模式为粗同步模式，选择其粗同步模式下的过程噪声因子qk；基于判决的EKF载波同步算法进行迭代估计，其中迭代过程包括步骤S4，步骤S5，步骤S6；步骤S4、EKF算法的第一个过程为预测过程，根据过程噪声协方差矩阵Qk，前一时刻的状态估计值和更新误差协方差Pk-1|k-1，利用状态方程来估计预测状态向量以及预测误差协方差Pk|k-1；步骤S5、基于判决的EKF算法校正计算阶段，根据硬判决检测器模块得到判决符号作为发送符号，并计算雅可比矩阵Hk和预测的观测值步骤S6、EKF算法的第二个过程为测量更新过程，根据预测误差协方差Pk|k-1、雅可比矩阵Hk、测量噪声协方差Rk计算得出卡尔曼增益系数矩阵Kk，最后根据预测当前时刻的状态值观测残留值以及卡尔曼增益Kk来计算更新状态向量和更新误差协方差Pk|k，到此完成一次迭代；步骤S7、将步骤S6中EKF迭代估计出的第k时刻状态向量中的进行载波再生得到从而对匹配滤波后的信号yk进行相位校正，并得到硬判决检测器的输入信号为y′k，经判决模块得到判决符号返回步骤S4；步骤S8、同步锁定检测器模块包括距离鉴别器和滑动平均滤波器，距离鉴别器通过检测相位校正符号y′k与硬判决检测器输出之间的距离是否小于阈值σth1判定输出误差ok为1还是0；滑动平均滤波器则采用长度为NLd的滑动窗口对距离鉴别器的输出ok进行平均滤波得出通过将与阈值σth2进行比较，从而得出当前所处同步阶段下的预设过程噪声因子qk。

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