[发明专利]一种基于BP人工神经网络的GPS载波跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于BP人工神经网络的GPS载波跟踪方法，步骤如下：首先训练BP人工神经网络；锁相环的鉴相器输出经计算后作为载波跟踪环路运行情况的判决因子，该判决因子能够准确反映载波跟踪环路跟踪情况；将计算得到的判决因子输入训练好的神经网络，神经网络输出控制参数；环路滤波器接收锁频环鉴别器输出和锁相环鉴别器输出，分别乘以相应控制参数后用以控制接收机的本地载波数控振荡器，以保持对输入信号的稳定跟踪。本发明方法采用BP人工神经网络算法建立环路判决因子和控制参数之间的非线性关系，根据环路跟踪情况动态调节环路控制参数，显著提高了接收机载波跟踪环路在高动态环境下的跟踪性能。

主权项

1.一种基于BP人工神经网络的GPS载波跟踪方法，其特征在于，载波跟踪环路包括PLL鉴别器、FLL鉴别器、载波环滤波器、相关器、混频器、载波NCO、C/A码发生器和BP人工神经网络，具体步骤如下：步骤1，载波NCO产生正弦信号和余弦信号，解扩后的GPS数字中频信号与正弦信号进入第一混频器进行混频处理得到信号i(n)，解扩后的GPS数字中频信号与余弦信号进入第二混频器进行混频处理得到信号q(n)；步骤2，信号i(n)与本地C/A码发生器生成的即时码通过第一相关器进行相关处理得到信号ip(n)，信号q(n)与本地C/A码发生器生成的即时码通过第二相关器进行相关处理得到信号qp(n)；步骤3，假设积分间隔内，载波频率差和相位差都不变，信号ip(n)、qp(n)分别在预检测积分时间内累加求和得信号IP、QP；步骤4，PLL鉴别器对信号IP、QP进行处理得到本地载波相位误差Δφe的鉴别结果，FLL鉴别器对信号IP、QP进行处理得到本地载波频率误差Δfe的鉴别结果；步骤5，PLL鉴别器输出的本地载波相位误差Δφe经转换后作为环路运行情况的判决因子，判决因子通过训练好的BP人工神经网络处理得到环路控制参数α；步骤6，FLL鉴别器输出的本地载波频率误差Δfe乘以α得到调整后的本地载波频率误差Δf，PLL鉴别器输出Δφe乘以2‑α后输入得到调整后的本地载波相位误差Δφ，Δf、Δφ输入载波环滤波器以控制载波NCO。