CN106199655A - 一种基于联邦滤波的矢量跟踪方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于联邦滤波的矢量跟踪方法，步骤如下：利用接收机的位置、速度、钟差、钟漂和卫星星历计算载波NCO和码NCO参数；每个通道对应的载波鉴频器的输出和码环鉴别器输出作为相应通道的子滤波器的量测信息，用以估计接收机的对应通道的伪距误差和伪距率误差，然后子滤波器的状态量输入导航主滤波器作为主滤波器的量测信息；导航主滤波器接收机子滤波器的状态量作为量测信息，用来对接收机的位置、速度、钟差和钟漂误差进行估计，然后用估计出的误差信息更新接收机位置、速度、钟差和钟漂。本发明具有良好的导航精度、出色的跟踪性能和瞬时桥接被遮挡信号的能力，同时具有很强的容错能力，在没有增加计算量的基础上提高了***的鲁棒性。

Description

一种基于联邦滤波的矢量跟踪方法

技术领域

本发明涉及卫星导航和卫星接收机矢量跟踪环路技术领域，特别是一种基于联邦滤波的矢量跟踪方法。

背景技术

全球卫星导航***(GPS)是由美国国防部开发的天基无线电导航***，具有全天候、高精度、全天时的特点。全世界的用户只需要使用接收机接收至少4颗导航卫星的信号就可以实时的获得自身的精确的位置、速度和时间信息。目前GPS已经被广泛应用于武器制导、车辆导航、大地测量等等，甚至还被应用于地震预测、天气预报等等。

目前国内外主要使用的成熟技术都是基于锁相环技术的标量跟踪环路，但是对于高动态和弱信号环境效果不佳。标量跟踪环路在弱信号环境下不能稳定的跟踪信号；而采用基于卡尔曼滤波的矢量跟踪算法直接计算跟踪环路参数，具有更好的高动态性能和弱信号下的导航能力。但是矢量跟踪也有致命的缺点，就是通道之间相互影响，一个通道的误差异常会导致整个***误差变大甚至无法工作。

发明内容

本发明的目的在于提供一种提高GPS信号跟踪性能同时具有瞬时桥接信号能力的基于联邦滤波的矢量跟踪方法。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于联邦滤波的矢量跟踪方法，包括以下步骤：

步骤1，利用接收机的位置、速度、钟差、钟漂和卫星星历计算载波NCO和码NCO参数；

步骤2，每个通道对应的载波鉴频器的输出和码环鉴别器输出作为相应通道的子滤波器的量测信息，用以估计接收机的对应通道的伪距误差和伪距率误差，然后子滤波器的状态量输入导航主滤波器作为主滤波器的量测信息；

步骤3，导航主滤波器接收机子滤波器的状态量作为量测信息，用来对接收机的位置、速度、钟差和钟漂误差进行估计，然后用估计出的误差信息更新接收机位置、速度、钟差和钟漂。

本发明与现有技术相比，其显著优点是：(1)在导航主滤波器前设计了一层联邦子滤波器，取消了传统的独立、并行的标量跟踪模式，充分利用了各卫星通道间的共享信息；(2)可以同时跟踪所有可视卫星，同时具有很强的容错能力，通过子滤波器的运行状态判断通道运行情况同时利用子滤波器进行故障隔离，提高***的鲁棒性；(3)具有良好的导航精度、出色的跟踪性能和瞬时桥接被遮挡信号的能力。

附图说明

图1是本发明基于联邦滤波的矢量跟踪方法的***结构图。

具体实施方式

本发明基于联邦滤波的矢量跟踪方法，具体实现如下：

在不考虑噪声的情况下，GNSS接收机射频前端输出的中频信号模型为：

$S_{IF}\left(t\right)=\sqrt{2A}\·D(t-\mathrm{\τ})\·C(t-\mathrm{\τ})\·cos\[{\mathrm{\ω}}_{IF}t+\mathrm{\φ}\left(t\right)\]---\left(1\right)$

式中，A为信号强度，D(t)为导航电文，C(t)为C/A码，τ为传输过程中的时间延迟，ω_IF为信号中频，φ(t)为初始载波相位。

本地振荡器发生的两路信号分别为：

$I\left(t\right)=\sqrt{2}cos\[({\mathrm{\ω}}_{IF}+\mathrm{\Δ}\mathrm{\ω})t+{\mathrm{\φ}}_0\]---\left(2\right)$

$Q\left(t\right)=\sqrt{2}sin\[({\mathrm{\ω}}_{IF}+\mathrm{\Δ}\mathrm{\ω})t+{\mathrm{\φ}}_0\]---\left(3\right)$

式中，(ω_IF+Δω)为本地振荡器产生的载波频率，Δω为本地载波频率和输入的中频信号频率的差，φ₀为本地信号产生初始载波相位。

输入的中频信号与本地振荡器发生的同相、正交信号相乘，滤除高频成分后，两支路的输出为：

$S_I\left(t\right)=\sqrt{A}\·D(t-\mathrm{\τ})\·C(t-\mathrm{\τ})\·cos\[\mathrm{\φ}\left(t\right)-\mathrm{\Δ}\mathrm{\ω}t-{\mathrm{\φ}}_0\]---\left(4\right)$

$S_Q\left(t\right)=\sqrt{A}\·D(t-\mathrm{\τ})\·C(t-\mathrm{\τ})\·sin\[\mathrm{\φ}\left(t\right)-\mathrm{\Δ}\mathrm{\ω}t-{\mathrm{\φ}}_0\]---\left(5\right)$

两个支路的输出信号分别与本地伪码发生器生成的即时码(P)、超前码(E)和滞后码(L)相关，并在预检测积分时间内累加求和。假设积分间隔内，载波频率差和相位差都近似不变，则取均值后的相关器输出为：

$I_P=\frac{\sqrt{2A}}{2}\·D\·R\left(\mathrm{\δ}\mathrm{\τ}\right)\·\frac{\sin \left(\mathrm{\π}T\mathrm{\δ}f\right)}{\mathrm{\π}T\mathrm{\δ}f}\·cos(\mathrm{\π}T\mathrm{\δ}f+\mathrm{\δ}\mathrm{\φ})---\left(6\right)$

$Q_P=\frac{\sqrt{2A}}{2}\·D\·R\left(\mathrm{\δ}\mathrm{\τ}\right)\·\frac{sin\left(\mathrm{\π}T\mathrm{\δ}f\right)}{\mathrm{\π}T\mathrm{\δ}f}\·sin(\mathrm{\π}T\mathrm{\δ}f+\mathrm{\δ}\mathrm{\φ})---\left(7\right)$

$I_E=\frac{\sqrt{2A}}{2}\·D\·R(\mathrm{\δ}\mathrm{\τ}-\mathrm{\δ})\·\frac{sin\left(\mathrm{\π}T\mathrm{\δ}f\right)}{\mathrm{\π}T\mathrm{\δ}f}\·cos(\mathrm{\π}T\mathrm{\δ}f+\mathrm{\δ}\mathrm{\φ})---\left(8\right)$

$Q_E=\frac{\sqrt{2A}}{2}\·D\·R(\mathrm{\δ}\mathrm{\τ}-\mathrm{\δ})\·\frac{sin\left(\mathrm{\π}T\mathrm{\δ}f\right)}{\mathrm{\π}T\mathrm{\δ}f}\·sin(\mathrm{\π}T\mathrm{\δ}f+\mathrm{\δ}\mathrm{\φ})---\left(9\right)$

$I_L=\frac{\sqrt{2A}}{2}\·D\·R(\mathrm{\δ}\mathrm{\τ}+\mathrm{\δ})\·\frac{sin\left(\mathrm{\π}T\mathrm{\δ}f\right)}{\mathrm{\π}T\mathrm{\δ}f}\·cos(\mathrm{\π}T\mathrm{\δ}f+\mathrm{\δ}\mathrm{\φ})---\left(10\right)$

$Q_L=\frac{\sqrt{2A}}{2}\·D\·R(\mathrm{\δ}\mathrm{\τ}+\mathrm{\δ})\·\frac{sin\left(\mathrm{\π}T\mathrm{\δ}f\right)}{\mathrm{\π}T\mathrm{\δ}f}\·sin(\mathrm{\π}T\mathrm{\δ}f+\mathrm{\δ}\mathrm{\φ})---\left(11\right)$

式中，δ为本地C/A码超前滞后的间隔，T为预检测积分时间，δτ为伪码相位误差，δf和分别为积分间隔起始时刻本地参考信号与输入信号之间的载波频率差和载波相位差，R(τ)为C/A码的相关函数。

步骤1，利用接收机的位置、速度、钟差、钟漂和卫星星历计算载波NCO和码NCO参数；

所述的载波NCO和码NCO参数计算公式，具体如下：

$h_k^{\left(n\right)}={\left[\begin{array}{ccc}{h}_x^{\left(n\right)}& h_y^{\left(n\right)}& h_z^{\left(n\right)}\end{array}\right]}^T---\left(12\right)$

$h_x^{\left(n\right)}=\frac{x^{\left(n\right)}-\hat{x}}{{\hat{r}}^{\left(n\right)}},h_y^{\left(n\right)}=\frac{y^{\left(n\right)}-\hat{y}}{{\hat{r}}^{\left(n\right)}},h_z^{\left(n\right)}=\frac{z^{\left(n\right)}-\hat{z}}{{\hat{r}}^{\left(n\right)}}---\left(13\right)$

${\hat{r}}^{\left(n\right)}=\sqrt{{(x^{\left(n\right)}-\hat{x})}^2+{(y^{\left(n\right)}-\hat{y})}^2+{(z^{\left(n\right)}-\hat{z})}^2}---\left(14\right)$

${\widehat{\mathrm{\τ}}}_k^{\left(n\right)}={\mathrm{\τ}}_{k-1}^{\left(n\right)}+{({\mathrm{\ΔX}}_{k,k-1}^{\left(n\right)}-{\mathrm{TV}}_{k-1})}^T{h}_k^{\left(n\right)}+t_{b,k-1}c---\left(15\right)$

${\hat{f}}_{code,k}^{\left(n\right)}=\[1+t_{d,k-1}+{(V_{k-1}^{\left(n\right)}-V_{k-1})}^T{h}_k^{\left(n\right)}\]f_{code}/c---\left(16\right)$

${\hat{f}}_{carrier,k}^{\left(n\right)}=\[1+t_{d,k-1}+{(V_{k-1}^{\left(n\right)}-V_{k-1})}^T{h}_k^{\left(n\right)}\]f_{carrier}/c---\left(17\right)$

式中，V_k-1分别为k-1时刻解算得到的修正之后的接收机的速度，x⁽ⁿ⁾、y⁽ⁿ⁾、z⁽ⁿ⁾为卫星号为n的GPS卫星的位置，为修正后的接收机在地心地固坐标系下的位置，为卫星n与接收机之间的视线矢量，为k-1时刻通过星历解算出来的卫星n的速度；为k时刻的卫星位置；是指k时刻的卫星位置和k-1时刻卫星n的位置的差值；分别为k时刻的码相位、码频率和载波频率预测值；为k-1时刻的码相位解算值；c为真空中光速；t_b,k-1为k-1时刻的钟差，t_d,k-1为k-1时刻的钟漂；f_code为C/A码的基准频率，为1.023MHz；f_carrier为载波L1的频率，为1575.42MHz，T为滤波周期1ms。

步骤2，每个通道对应的载波鉴频器的输出和码环鉴别器输出作为相应通道的子滤波器的量测信息，用以估计接收机的对应通道的伪距误差和伪距率误差，然后子滤波器的状态量输入导航主滤波器作为主滤波器的量测信息，具体如下：

(2.1)载波鉴频器输出频率误差z_carrier，计算公式如下：

$z_{carrier}=\frac{cross\×sign\left(dot\right)}{2\mathrm{\π}(t_2-t_1)(I_{P_2}^2+Q_{P_2}^2)}---\left(18\right)$

式中， 和分别为I通道和Q通道即时支路t₁时刻的采样值，和分别为I通道和Q通道即时支路紧接着t₁时刻之后的t₂时刻的采样值，t₁为k-1时刻的时间，t₂为k时刻的时间，sign(x)为符号函数，取值如下：

$sign\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}+1& x\&GreaterEqual;0\\ -1& x<0\end{array}\right.$

(2.2)码环鉴别器：

码鉴别器选取归一化的非相干超前减滞后模型，得到码相位测量值z_code：

$z_{code}=\frac{1}{2}\&CenterDot;\frac{\sqrt{I_E^2+Q_E^2}-\sqrt{I_L^2+Q_L^2}}{\sqrt{I_E^2+Q_E^2}+\sqrt{I_L^2+Q_L^2}}---\left(19\right)$

式中，I_E和Q_E分别为I通道和Q通道超前支路采样值，I_L和Q_L分别为I通道和Q通道滞后支路采样值；

(2.3)子滤波器模型的状态方程如下：

$\left[\begin{array}{c}\mathrm{\&Delta;}{\mathrm{\&rho;}}_{k+1}\\ \mathrm{\&Delta;}{\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&rho;}}}_{k+1}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}0& T\\ 0& 1\end{array}\right]\&CenterDot;\left[\begin{array}{c}\mathrm{\&Delta;}{\mathrm{\&rho;}}_k\\ \mathrm{\&Delta;}{\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&rho;}}}_k\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{v}_{\mathrm{\&rho;}}\\ v_{\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&rho;}}}\end{array}\right]---\left(20\right)$

式中，Δρ_k+1、分别为k+1时刻伪距、伪距率误差，T是滤波周期为1ms，Δρ_k、为k时刻伪距、伪距率误差，v_ρ、分别为伪距、伪距率***噪声；

(2.4)子滤波器模型的量测方程如下：

$\left[\begin{array}{c}{z}_{code}^n\\ z_{carrier}^n\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}1& 0\\ 0& 1\end{array}\right]\&CenterDot;\left[\begin{array}{c}\mathrm{\&Delta;}{\mathrm{\&rho;}}_k\\ \mathrm{\&Delta;}{\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&rho;}}}_k\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\&omega;}}_{\mathrm{\&rho;}}\\ {\mathrm{\&omega;}}_{\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&rho;}}}\end{array}\right]---\left(21\right)$

式中，分别为通道n的伪距、伪距率量测值，Δρ_k、分别为k时刻伪距、伪距率误差，ω_ρ、分别为伪距、伪距率量测噪声。

步骤3，导航主滤波器接收机子滤波器的状态量作为量测信息，用来对接收机的位置、速度、钟差和钟漂误差进行估计，然后用估计出的误差信息更新接收机位置、速度、钟差和钟漂。

(3.1)导航滤波器模型的状态方程：

$\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\&delta;x}}_k\\ {\mathrm{\&delta;v}}_{x,k}\\ {\mathrm{\&delta;y}}_k\\ {\mathrm{\&delta;v}}_{y,k}\\ {\mathrm{\&delta;z}}_k\\ {\mathrm{\&delta;v}}_{z,k}\\ c\&CenterDot;t_{b,k}\\ c\&CenterDot;t_{d,k}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccccccc}1& T_o& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 1& T_o& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 1& T_o& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& T_o\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\end{array}\right]\&CenterDot;\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\&delta;x}}_{k-1}\\ {\mathrm{\&delta;v}}_{x,k-1}\\ {\mathrm{\&delta;y}}_{k-1}\\ {\mathrm{\&delta;v}}_{y,k-1}\\ {\mathrm{\&delta;z}}_{k-1}\\ {\mathrm{\&delta;v}}_{z,k-1}\\ c\&CenterDot;t_{b,k-1}\\ c\&CenterDot;t_{d,k-1}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\&omega;}}_x\\ {\mathrm{\&omega;}}_{vx}\\ {\mathrm{\&omega;}}_y\\ {\mathrm{\&omega;}}_{vy}\\ {\mathrm{\&omega;}}_z\\ {\mathrm{\&omega;}}_{vz}\\ {\mathrm{\&omega;}}_b\\ {\mathrm{\&omega;}}_d\end{array}\right]---\left(22\right)$

式中，t_b,k和t_b,k-1分别为k时刻和k-1时刻的接收机钟差，t_d,k和t_d,k-1分别为k时刻和k-1时刻的接收机钟漂；δx_k、δx_k-1分别为k时刻和k-1时刻x轴方向位置误差；δv_x,k、δv_x,k-1分别为k时刻和k-1时刻x轴方向速度误差；δy_k、δy_k-1分别为k时刻和k-1时刻y轴方向位置误差；δv_y,k、δv_y,k-1分别为k时刻和k-1时刻y轴方向速度误差；δz_k、δz_k-1分别为k时刻和k-1时刻z轴方向位置误差；δv_z,k、δv_z,k-1分别为k时刻和k-1时刻z轴方向速度误差；T_o为k时刻和k-1时刻之间间隔时间；ω_x、ω_y、ω_z分别为位置随机噪声在x、y、z轴的分量，ω_vx、ω_vy、ω_vz分别为速度随机噪声在x、y、z轴的分量，ω_b为接收机钟差的随机噪声、ω_d为接收机钟漂的随机噪声。

(3.2)导航滤波器模型的观测方程为：

观测量选取各通道的码相位测量值和载波频率测量值，观测量与状态量之间的关系如下：

Δρⁿ＝h_xδx+h_yδy+h_zδz+c·t_b+w_ρ (23)

$\mathrm{\&Delta;}{\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&rho;}}}^n=h_x{\mathrm{\&delta;v}}_x+h_y{\mathrm{\&delta;v}}_y+h_z{\mathrm{\&delta;v}}_z+c\&CenterDot;t_d+w_{\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&rho;}}}---\left(24\right)$

式中，Δρⁿ、分别为通道n的伪距误差、伪距率误差，h_x、h_y、h_z分别为视线矢量在x、y、z轴的分量；t_b为钟差；δx为x方向位置误差，δy为y方向位置误差，δz为z方向位置误差，δv_x为x方向速度误差，δv_y为y方向速度误差，δv_z为z方向的速度误差，t_d为钟漂，w_ρ和分别为伪距误差和伪距率误差量测噪声；

(3.3)用估计出的误差信息对接收机位置、速度、钟差和钟漂进行修正，公式如下：

$X_k={\hat{X}}_k+{\mathrm{\&delta;X}}_k---\left(25\right)$

$V_k={\hat{V}}_k+{\mathrm{\&delta;V}}_k---\left(26\right)$

式中，X_k为修正之后的GNSS接收机位置、为修正之前的带误差的GNSS位置、δX_k为导航主滤波器估计的GNSS接收机位置误差；V_k为修正之后的GNSS接收机速度、为修正之前的带误差的GNSS速度、δV_k为导航主滤波器估计的GNSS接收机速度误差。综上所述，本发明方法具有良好的导航精度、出色的跟踪性能和瞬时桥接被遮挡信号的能力。同时具有很强的容错能力，可以通过子滤波器的运行状态判断子滤波器是否存在问题，从而判断对应的通道是否存在问题，以此为依据来决定是否将这个子滤波器的状态量输入导航主滤波器作为主滤波器的量测信息。这一种架构可以进行有效的故障隔离，将故障限定在子滤波器，使个别的通道的故障和异常不会影响到导航主滤波器的工作，在没有明显增加计算量的基础上提高了***的鲁棒性。

Claims (4)

1.一种基于联邦滤波的矢量跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，利用接收机的位置、速度、钟差、钟漂和卫星星历计算载波NCO和码NCO参数；

步骤2，每个通道对应的载波鉴频器的输出和码环鉴别器输出作为相应通道的子滤波器的量测信息，用以估计接收机的对应通道的伪距误差和伪距率误差，然后子滤波器的状态量输入导航主滤波器作为主滤波器的量测信息；

步骤3，导航主滤波器接收机子滤波器的状态量作为量测信息，用来对接收机的位置、速度、钟差和钟漂误差进行估计，然后用估计出的误差信息更新接收机位置、速度、钟差和钟漂。

2.根据权利要求1所述的基于联邦滤波的矢量跟踪方法，其特征在于，步骤1所述的载波NCO和码NCO参数计算公式，具体如下：

$h_k^{\left(n\right)}={\left[\begin{array}{ccc}{h}_x^{\left(n\right)}& h_y^{\left(n\right)}& h_z^{\left(n\right)}\end{array}\right]}^T---\left(1\right)$

$\begin{array}{ccc}{h}_x^{\left(n\right)}=\frac{x^{\left(n\right)}-\hat{x}}{{\hat{r}}^{\left(n\right)}},& h_y^{\left(n\right)}=\frac{y^{\left(n\right)}-\hat{y}}{{\hat{r}}^{\left(n\right)}},& h_z^{\left(n\right)}=\frac{z^{\left(n\right)}-\hat{z}}{{\hat{r}}^{\left(n\right)}}\end{array}---\left(2\right)$

${\hat{r}}^{\left(n\right)}=\sqrt{{(x^{\left(n\right)}-\hat{x})}^2+{(y^{\left(n\right)}-\hat{y})}^2+{(z^{\left(n\right)}-\hat{z})}^2}---\left(3\right)$

${\widehat{\mathrm{\&tau;}}}_k^{\left(n\right)}={\mathrm{\&tau;}}_{k-1}^{\left(n\right)}+{({\mathrm{\&Delta;X}}_{k,k-1}^{\left(n\right)}-{\mathrm{TV}}_{k-1})}^T{h}_k^{\left(n\right)}+t_{b,k-1}c---\left(4\right)$

${\hat{f}}_{code,k}^{\left(n\right)}=\&lsqb;1+t_{d,k-1}+{(V_{k-1}^{\left(n\right)}-V_{k-1})}^T{h}_k^{\left(n\right)}\&rsqb;f_{code}/c---\left(5\right)$

${\hat{f}}_{carrier,k}^{\left(n\right)}=\&lsqb;1+t_{d,k-1}+{(V_{k-1}^{\left(n\right)}-V_{k-1})}^T{h}_k^{\left(n\right)}\&rsqb;f_{carrier}/c---\left(6\right)$

式中，V_k-1分别为k-1时刻解算得到的修正之后的接收机的速度，x⁽ⁿ⁾、y⁽ⁿ⁾、z⁽ⁿ⁾为卫星号为n的GPS卫星的位置，为修正后的接收机在地心地固坐标系下的位置，为卫星n与接收机之间的视线矢量，为k-1时刻通过星历解算出来的卫星n的速度；为k时刻的卫星位置；是指k时刻的卫星位置和k-1时刻卫星n的位置的差值；分别为k时刻的码相位、码频率和载波频率预测值；为k-1时刻的码相位解算值；c为真空中光速；t_b,k-1为k-1时刻的钟差，t_d,k-1为k-1时刻的钟漂；f_code为C/A码的基准频率，为1.023MHz；f_carrier为载波L1的频率，为1575.42MHz，T为滤波周期1ms。

3.根据权利要求1所述的基于联邦滤波的矢量跟踪方法，其特征在于，步骤2所述每个通道对应的载波鉴频器的输出和码环鉴别器输出作为相应通道的子滤波器的量测信息，用以估计接收机的对应通道的伪距误差和伪距率误差，然后子滤波器的状态量输入导航主滤波器作为主滤波器的量测信息，具体如下：

(2.1)载波鉴频器输出频率误差z_carrier，计算公式如下：

$z_{carrier}=\frac{cross\&times;sign\left(dot\right)}{2\mathrm{\&pi;}(t_2-t_1)(I_{P_2}^2+Q_{P_2}^2)}---\left(7\right)$

式中， 和分别为I通道和Q通道即时支路t₁时刻的采样值，和分别为I通道和Q通道即时支路紧接着t₁时刻之后的t₂时刻的采样值，t₁为k-1时刻的时间，t₂为k时刻的时间，sign(x)为符号函数，取值如下：

$sign\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}+1& x\&GreaterEqual;0\\ -1& x<0\end{array}\right.$

(2.2)码环鉴别器：

码鉴别器选取归一化的非相干超前减滞后模型，得到码相位测量值z_code：

$z_{code}=\frac{1}{2}\&CenterDot;\frac{\sqrt{I_E^2+Q_E^2}-\sqrt{I_L^2+Q_L^2}}{\sqrt{I_E^2+Q_E^2}+\sqrt{I_L^2+Q_L^2}}---\left(8\right)$

式中，I_E和Q_E分别为I通道和Q通道超前支路采样值，I_L和Q_L分别为I通道和Q通道滞后支路采样值；

(2.3)子滤波器模型的状态方程如下：

$\left[\begin{array}{c}\mathrm{\&Delta;}{\mathrm{\&rho;}}_{k+1}\\ \mathrm{\&Delta;}{\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&rho;}}}_{k+1}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}0& T\\ 0& 1\end{array}\right]\&CenterDot;\left[\begin{array}{c}\mathrm{\&Delta;}{\mathrm{\&rho;}}_k\\ \mathrm{\&Delta;}{\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&rho;}}}_k\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{v}_{\mathrm{\&rho;}}\\ v_{\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&rho;}}}\end{array}\right]---\left(9\right)$

式中，Δρ_k+1、分别为k+1时刻伪距、伪距率误差，T是滤波周期为1ms，Δρ_k、为k时刻伪距、伪距率误差，v_ρ、分别为伪距、伪距率***噪声；

(2.4)子滤波器模型的量测方程如下：

$\left[\begin{array}{c}{z}_{code}^n\\ z_{carrier}^n\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}1& 0\\ 0& 1\end{array}\right]\&CenterDot;\left[\begin{array}{c}\mathrm{\&Delta;}{\mathrm{\&rho;}}_k\\ \mathrm{\&Delta;}{\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&rho;}}}_k\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\&omega;}}_{\mathrm{\&rho;}}\\ {\mathrm{\&omega;}}_{\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&rho;}}}\end{array}\right]---\left(10\right)$

式中，分别为通道n的伪距、伪距率量测值，Δρ_k、分别为k时刻伪距、伪距率误差，ω_ρ、分别为伪距、伪距率量测噪声。

4.根据权利要求1所述的基于联邦滤波的矢量跟踪方法，其特征在于，步骤3所述导航主滤波器接收机子滤波器的状态量作为量测信息，用来对接收机的位置、速度、钟差和钟漂误差进行估计，然后用估计出的误差信息更新接收机位置、速度、钟差和钟漂，具体如下：

(3.1)导航滤波器模型的状态方程：

$\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\&delta;x}}_k\\ {\mathrm{\&delta;v}}_{x,k}\\ {\mathrm{\&delta;y}}_k\\ {\mathrm{\&delta;v}}_{y,k}\\ {\mathrm{\&delta;z}}_k\\ {\mathrm{\&delta;v}}_{z,k}\\ c\&CenterDot;t_{b,k}\\ c\&CenterDot;t_{d,k}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccccccc}1& T_o& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 1& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 1& T_o& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 1& T_o& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& T_o\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\end{array}\right]\&CenterDot;\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\&delta;x}}_{k-1}\\ {\mathrm{\&delta;v}}_{x,k-1}\\ {\mathrm{\&delta;y}}_{k-1}\\ {\mathrm{\&delta;v}}_{y,k-1}\\ {\mathrm{\&delta;z}}_{k-1}\\ {\mathrm{\&delta;v}}_{z,k-1}\\ c\&CenterDot;t_{b,k-1}\\ c\&CenterDot;t_{d,k-1}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\&omega;}}_x\\ {\mathrm{\&omega;}}_{vx}\\ {\mathrm{\&omega;}}_y\\ {\mathrm{\&omega;}}_{vy}\\ {\mathrm{\&omega;}}_z\\ {\mathrm{\&omega;}}_{vz}\\ {\mathrm{\&omega;}}_b\\ {\mathrm{\&omega;}}_d\end{array}\right]---\left(11\right)$

式中，t_b,k和t_b,k-1分别为k时刻和k-1时刻的接收机钟差，t_d,k和t_d,k-1分别为k时刻和k-1时刻的接收机钟漂；δx_k、δx_k-1分别为k时刻和k-1时刻x轴方向位置误差；δv_x,k、δv_x,k-1分别为k时刻和k-1时刻x轴方向速度误差；δy_k、δy_k-1分别为k时刻和k-1时刻y轴方向位置误差；δv_y,k、δv_y,k-1分别为k时刻和k-1时刻y轴方向速度误差；δz_k、δz_k-1分别为k时刻和k-1时刻z轴方向位置误差；δv_z,k、δv_z,k-1分别为k时刻和k-1时刻z轴方向速度误差；T_o为k时刻和k-1时刻之间间隔时间；ω_x、ω_y、ω_z分别为位置随机噪声在x、y、z轴的分量，ω_vx、ω_vy、ω_vz分别为速度随机噪声在x、y、z轴的分量，ω_b为接收机钟差的随机噪声、ω_d为接收机钟漂的随机噪声；

(3.2)导航滤波器模型的观测方程为：

观测量选取各通道的码相位测量值和载波频率测量值，观测量与状态量之间的关系如下：

Δρⁿ＝h_xδx+h_yδy+h_zδz+c·t_b+w_ρ (12)

$\mathrm{\&Delta;}{\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&rho;}}}^n=h_x{\mathrm{\&delta;v}}_x+h_y{\mathrm{\&delta;v}}_y+h_z{\mathrm{\&delta;v}}_z+c\&CenterDot;t_d+w_{\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&rho;}}}---\left(13\right)$

式中，Δρⁿ、分别为通道n的伪距误差、伪距率误差，h_x、h_y、h_z分别为视线矢量在x、y、z轴的分量；t_b为钟差；δx为x方向位置误差，δy为y方向位置误差，δz为z方向位置误差，δv_x为x方向速度误差，δv_y为y方向速度误差，δv_z为z方向的速度误差，t_d为钟漂，w_ρ和分别为伪距误差和伪距率误差量测噪声；

(3.3)用估计出的误差信息对接收机位置、速度、钟差和钟漂进行修正，公式如下：

$X_k={\hat{X}}_k+{\mathrm{\&delta;X}}_k---\left(14\right)$

$V_k={\hat{V}}_k+{\mathrm{\&delta;V}}_k---\left(15\right)$

式中，X_k为修正之后的GNSS接收机位置、为修正之前的带误差的GNSS位置、δX_k为导航主滤波器估计的GNSS接收机位置误差；V_k为修正之后的GNSS接收机速度、为修正之前的带误差的GNSS速度、δV_k为导航主滤波器估计的GNSS接收机速度误差。