【摘 要】
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在微弱卫星信号跟踪优化的问题中,多径干扰和热噪声的抑制是码跟踪环的难点技术之一。针对解扩前最大似然多径估计算法在低信噪比时难以保证多径抑制和噪声消除效果的问题,提出了一种基于最大似然估计的ML-KF算法。通过采用最大似然估计对中频数据进行多径估计,恢复出接近真实值的估计直达信号,并用于后续的解扩处理;然后采用卡尔曼滤波算法,通过对各相关器的相关输出进行最优组合,通过建模,不断收敛码相位估计误差,给
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在微弱卫星信号跟踪优化的问题中,多径干扰和热噪声的抑制是码跟踪环的难点技术之一。针对解扩前最大似然多径估计算法在低信噪比时难以保证多径抑制和噪声消除效果的问题,提出了一种基于最大似然估计的ML-KF算法。通过采用最大似然估计对中频数据进行多径估计,恢复出接近真实值的估计直达信号,并用于后续的解扩处理;然后采用卡尔曼滤波算法,通过对各相关器的相关输出进行最优组合,通过建模,不断收敛码相位估计误差,给出了码相位时延的最佳估计值。仿真结果表明,在相同信噪比的条件下,提出的ML-KF估计算法跟踪精度较高。
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