Nghiên cứu thiết kế bộ thu UTC

Với sự ra đời của hệ thống định vị toàn cầu GNSSGlobal Navigation Satellite Syste - là tên dùng chung cho các hệ thống định vị toàn cầu sử dụng vệ tinh như GPS Hoa Kỳ, Hệ thống định vị

LỜI NÓI ĐẦU

Khoa học công nghệ luôn luôn phát triển không ngừng Những công nghệ mới

đã và đang được phát minh, ứng dụng ngày càng nhiều Ngày nay, con người đã tạo

ra được các vệ tinh nhân tạo dẫn đường Các vệ tinh này có thể cho bạn biết được bạn đang ở đâu, gần đâu nhất và bất cứ điều gì về thời tiết Với sự ra đời của hệ

thống định vị toàn cầu GNSS(Global Navigation Satellite Syste - là tên dùng chung

cho các hệ thống định vị toàn cầu sử dụng vệ tinh như GPS (Hoa Kỳ), Hệ thống định vị Galileo (Liên minh châu Âu) và GLONASS (Liên bang Nga), con người có thể dễ dàng xác định vị trí, hướng đi, xây dựng bản đồ phục vụ cho nhiều mục đích khác nhau Do vậy, yêu cầu mới được đặt ra là làm sao để cải thiện được khả năng thu tín hiệu GPS và tăng độ chính xác của hệ thống

Trong luận văn này, em tìm hiểu về đề tài "Nghiên cứu thiết kế bộ thu UTC GNSS đa kênh dựa trên tiếp cận lọc tối ưu trạng thái" Em hy vọng luận văn này sẽ

có ích cho các nghiên cứu công nghệ bộ lọc tối ưu trạng thái Kalman và phương pháp tích hợp siêu chặt dựa trên đặc điểm khớp đường cong, đặc biệt ứng dụng trên các bộ thu GNSS

Bộ lọc Kalman ứng dụng cho bám tín hiệu dựa vào các tín hiệu thu được trước

để ước lượng trạng thái của tín hiệu sau và kết hợp với tín hiệu thu được để đưa ra kết quả chính xác hơn Bộ lọc Kalman ứng dụng cho hệ thống kết hợp INS/GPS làm tăng độ chính xác các phép đo vị trí, vận tốc, hướng kết hợp bởi hệ thống dẫn đường quán tính INS và hệ thống định vị toàn cầu GPS Nhờ vậy, độ chính xác về

vị trí, vận tốc, hướng tăng đáng kể Hướng nghiên cứu của em là tìm ra và thực hiện các giải pháp ứng dụng bộ lọc Kalman cho hệ thống định vị toàn cầu GPS Trong quá trình làm luận văn, em đã nhận được sự giúp đỡ tận tình từ các thầy

cô giáo PGS TS Nguyễn Hữu Trung và PGS TS Nguyễn Thúy Anh Em xin

được gửi lời cảm ơn sâu sắc đến các thầy cô!

Hà Nội tháng 09 năm 2015

TÓM TẮT

Bộ lọc tối ưu trạng thái Kalman có thể ứng dụng rộng rãi trong các loại máy thu GPS khác nhau, đặc biệt là các máy thu cần độ chính xác cao Luận văn của em tìm

hiểu về“ Nghiên cứu thiết kế bộ thu UTC GNSS đa kênh dựa trên tiếp cận lọc tối

ưu trạng thái ” Luận văn này tập trung chính vào lý thuyết về bộ lọc Kalman và

thuật toán tích hợp siêu chặt tín hiệu GPS/INS, cùng với đó là các ứng dụng của bộ lọc Kalman và tích hợp siêu chặt GPS/INS trong việc bám tín hiệu GPS Theo đó, nội dung luận văn bao gồm:

CHƯƠNG 1 HỆ THỐNG GNSS VÀ CẤU TRÚC TÍN HIỆU GPS giới

thiệu những nét khái quát nhất về hệ thống định vị toàn cầu GPS, trình bày về định dạng, đặc điểm, và cách tạo tín hiệu GPS

CHƯƠNG 2 BỘ LỌC TỐI ƯU TRẠNG THÁI KALMAN giới thiệu về

phương pháp ước lượng của bộ lọc Kalman và các mô hình bộ lọc Kalman

CHƯƠNG 3 GIẢI PHÁP TÍCH HỢP SIÊU CHẶT TÍN HIỆU GPS/INS

giới thiệu giải pháp tích hợp siêu chặt tín hiệu GPS/INS dựa trên giải thuật khớp đường cong

CHƯƠNG 4 ỨNG DỤNG GIẢI PHÁP TÍCH HỢP SIÊU CHẶT GPS/INS

VÀ BỘ LỌC TỐI ƯU TRẠNG THÁI TRONG HỆ THỐNG KẾT HỢP INS/GPS mô tả về khả năng và giải pháp ứng dụng phương pháp tích hợp siêu chặt

trong hệ thống kết hợp INS/GPS, trình bày về phương pháp làm tăng độ chính xác của tín hiệu bằng việc sử dụng bộ lọc Kalman

CHƯƠNG 5 KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC trình bày về các kết quả nghiên cứu thu

được

Kalman Filter can be applied widely in many different GPS receiver, especially which needs high precision My thesis presents "Researching and Application of Kalman Filter techniques and local polynomial regression improve the accuracy of the GNSS receiver " In fact, Kalman filter is a process of prediction and estimation

by measuring interferences to find out the exactly position Based on the properties

of the Kalman filter, we can change parameters to adapt applications

This thesis inculdes 5 chapters :

CHAPTER 1 : OVERVIEW OF GPS SYSTEM AND GPS SIGNAL STRUCTURE This chapter introduces the most general definition of a global

positioning system GPS, presents the format and characteristics, and how to create

a GPS signal

CHAPTER 2 : OPTIMAL STATE ESTIMATOR This chapter introduces the

optimal state estimator method approad to UTC multichannel GNSS receiver

CHAPTER 3 : ULTRA-TIGHTLY COUPLED GPS AND INERTIAL NAVIGATION SYSTEM FOR AGILE PLATFORMS This chapter introduces the Ultra-Tightly Couple GPS/INS

CHAPTER 4 : KALMAN FILTER’S APPLICATIONS AND IN THE COMBIED INS/GPS SYSTEM This chapter presents the capabilities and

solutions to apply the UTC multichanel GNSS with Kalman filter in the combined INS / GPS system, presents the method increases the precision of the signal by using Kalman filter

CHAPTER 5 : SIMULATION RESULTS This chapter presents the results of

the research that was implemented

MỤC LỤC

LỜI NÓI ĐẦU 1

ABSTRACT 3

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ 6

DANH MỤC CÁC BẢNG 8

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT 9

CHƯƠNG 1 HỆ THỐNG GNSS VÀ CẤU TRÚC TÍN HIỆU GPS 12

1.1 Phân hệ không gian 13

1.1.1 Chùm sao vệ tinh 13

1.1.2 Vệ tinh GPS 13

1.2 Phân hệ điều khiển 14

1.3 Phân hệ sử dụng 15

1.4 Các tín hiệu GPS và dữ liệu 16

1.5 Lược đồ tín hiệu GPS 16

1.6 Mã C/A 19

1.6.1 Chuỗi Gold 19

1.6.2 Tạo chuỗi Gold 21

1.6.3 Các đặc tính tương quan 26

1.7 Dịch tần Doppler 27

1.8 Bản tin định vị 28

1.8.1 Định dạng bản tin 28

1.8.2 Các trường TLM và HOW 30

1.8.3 Dữ liệu trong bản tin định vị 31

CHƯƠNG 2 BỘ LỌC TỐI ƯU TRẠNG THÁI 32

2.1 Lý do cho việc sử dụng bộ lọc Kalman 32

2.2 Mô hình bộ lọc Kalman 34

2.2.1 Mô hình trạng thái động 34

2.2.2 Mô hình trạng thái đo lường 35

2.3 Các thuộc tính của bộ lọc Kalman 39

2.4 Bộ lọc Kalman rời rạc 41

2.5 Bộ lọc Kalman Singer g-h-k 43

2.6 Bộ lọc Kalman mở rộng 48

2.6.1 Tiến trình ước lượng 48

2.6.2 Nguồn gốc tính toán của bộ lọc 50

CHƯƠNG 3 GIẢI PHÁP TÍCH HỢP SIÊU CHẶT TÍN HIỆU GPS/INS 53

CHƯƠNG 4 BỘ LỌC KALMAN ỨNG DỤNG TRONG HỆ THỐNG KẾT HỢP CHẶT INS/GPS 57

4.1 Phương pháp tiếp cận truyền thống 58

4.2 Đo để chuyển đổi tọa độ 61

4.3 Bộ lọc Kalman cho INS 62

4.4 Sự hợp nhất dựa trên những quy tắc của INS và GPS 66

4.5 Hợp nhất mờ của INS và GPS 69

4.6 Phương pháp bám tín hiệu GPS L1 truyền thống 74

4.7 Kết hợp GPS L1 C/A và GPS L1C (dữ liệu và kênh hoa tiêu) bám 78

4.8 Bộ lọc Kalman sử dụng bám tín hiệu 80

4.8.1 Bộ lọc Kalman truyền thống chỉ bám tín hiệu GPS L1 C/A 81

4.8.2 Bộ lọc Kalman đồng thời kết hợp GPS L1 C/A với GPS L1C (dữ liệu và kênh hoa tiêu) 86

CHƯƠNG 5 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 90

5.1 Các mục tiêu của luận văn 90

5.2 Triển khai bộ lọc trên matlab 90

KẾT LUẬN 105

TÀI LIỆU THAM KHẢO 106

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ

HÌNH 1.1 CHÙM SAO VỆ TINH 13

H NH 1.2 VỆ TINH NAVSTAR 14

HÌNH 1.3 PHÂN HỆ ĐIỀU KHIỂN 15

H NH 1.4 SƠ ĐỒ KHỐI BỘ TẠO TÍN HIỆU GPS 17

HÌNH 1.5 CẤU TRÚC TÍN HIỆU L1 18

H NH 1.6 ĐIỀU CHẾ BPSK TRONG TÍN HIỆU GPS 19

HÌNH 1.7 ĐỒ THỊ CỘT CỦA MỘT ACF CHO MỘT CHUỖI GOLD 20

HÌNH 1.8 BỘ TẠO MÃ C/A 22

HÌNH 1.9 ĐẶC TÍNH TƯƠNG QUAN CỦA CÁC MÃ C/A 26

HÌNH 1.10 CẤU TRÚC DỮ LIỆU ĐỊNH VỊ TRONG GPS 29

HÌNH 1.11 ĐỊNH DẠNG CỦA HAI TỪ TLM VÀ HOW 30

H NH 2.1 CÁC BƯỚC BÁM TÍN HIỆU L1 VÀ L5 37

HÌNH 2.2 TÓM TẮT CƠ BẢN CỦA BỘ LỌC KALMAN 43

H NH 2.3 MÔ H NH ĐƯỢC SỬ DỤNG BỞI SINGER [24] CHO HÀM MẬT ĐỘ XÁC SUẤT GIA TỐC MỤC TIÊU 44

HÌNH 2.4 HÌNH VẼ ĐẦY ĐỦ HOẠT ĐỘNG BỘ LỌC KALMAN MỞ RỘNG 52

HÌNH 4.1 HỆ THỐNG GHÉP CHẶT CHẼ GPS / INS 59

HÌNH 4.2 HỆ THỐNG GHÉP LỎNG GPS / INS 59

HÌNH 4.4 CẮT NGANG CỦA ELIP TRÁI ĐẤT 61

HÌNH 4.5 KHOẢNG CÁCH VỊ TRÍ HIỆN TẠI VÀ VỊ TRÍ THEO GPS 69

HÌNH 4.6 CHỨC NĂNG THÀNH PHẦN CHO KHOẢNG CÁCH 70

HÌNH 4.7 'FUZZIFICATION' CỦA MỘT GIÁ TRỊ DỮ LIỆU SẮC NÉT 70

HÌNH 4.8 CHỨC NĂNG THÀNH PHẦN ĐẦU RA CHO GIÁ TRỊ TRỌNG SỐ VỊ TRÍ 72

HÌNH 4.9 ĐẦU RA MỜ CỦA HỆ THỐNG 72

HÌNH 4.10 TRỌNG TÂM ĐẠI DIỆN ĐẦU RA SẮC NÉT CỦA HỆ THỐNG 73

H NH 4.11 SƠ ĐỒ VÒNG KHÓA PHA PLL 75

H NH 4.14 SƠ ĐỒ PHƯƠNG PHÁP BÁM KẾT HỢP 79

HÌNH 4.14 MÔ HÌNH HÀM TỰ TƯƠNG QUAN CỦA L1C (BÊN PHẢI) VÀ DẪN XUẤT CỦA NÓ (BÊN TRÁI) 88

HÌNH 5.1 BỘ LỌC KALMAN ƯỚC LƯỢNG GIÁM SÁT THỰC TẾ 91

H NH 5.2 SƠ ĐỒ TIẾN TRÌNH THỰC HIỆN CỦA BỘ LỌC KALMAN 92

HÌNH 5.3 MÔ HÌNH THÔNG THƯỜNG MÔ PHỎNG SỰ ƯỚC LƯỢNG TRẠNG THÁI TIẾN TRÌNH NGẪU NHIÊN CỦA BỘ LỌC KALMAN 93

HÌNH 5.4 TIẾN TRÌNH NGẪU NHIÊN 93

HÌNH 5.5 CẤU TẠO BỘ LỌC KALMAN 94

HÌNH 5.6 BỘ LỌC KALMAN MỞ RỘNG ƯỚC LƯỢNG TRẠNG THÁI A 96

HÌNH 5.7 BỘ LỌC KALMAN MỞ RỘNG ƯỚC LƯỢNG TRẠNG THÁI B 97

H NH 5.8 ƯỚC LƯỢNG VẬN TỐC 97

H NH 5.9 ƯỚC LƯỢNG VỊ TRÍ 98

H NH 5.10 ĐƯỜNG PHÁC HỌA 99

H NH 5.11 ƯỚC LƯỢNG ĐIỆN ÁP ĐẦU RA 100

HÌNH 5.12 KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VỊ TRÍ DÙNG BỘ LỌC 101

HÌNH 5.13 KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VẬN TỐC DÙNG BỘ LỌC 102

HÌNH 5.14 BIỂU DIỄN TRẠNG THÁI THỰC TẾ VÀ TRẠNG THÁI ƯỚC LƯỢNG 103

HÌNH 5.15 THỂ HIỆN VỊ TRÍ THỰC TẾ VÀ VỊ TRÍ ƯỚC LƯỢNG TỐT NHẤT Ở ĐẦU RA BỘ LỌC KALMAN 103

DANH MỤC CÁC BẢNG

BẢNG 1.1 ẤN ĐỊNH PHA MÃ C/A 24

BẢNG 1.2 MÃ ID CỦA CÁC KHUNG CON 31

BẢNG 2.1 LỢI ÍCH THỰC SỰ CỦA BỘ LỌC KALMAN 34

BẢNG 2.2 HAI BƯỚC PHẢI ĐƯỢC THỰC HIỆN CỦA BỘ LỌC 35

BẢNG 4.1 TÓM TẮT THÔNG SỐ BÁM TRUYỀN THỐNG 78

BẢNG 4.2 BẢNG GIÁ TRỊ MA TRẬN HIỆP PHƯƠNG SAI 84

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

ACF Autocorrelation Function Hàm tự tương quan

BOC Binary offset carrier Sóng mang dịch nhị phân

BPSK Binary Phase-Shift Keying Điều chế pha nhị phân

CBOC Composite BOC Sóng mang dịch nhị phân tổng hợp

GPS Global Positioning System Hệ thống định vị toàn cầu

bit của TOW

ID Identification number Số nhận dạng cá nhân

INS Inertial navigation system Hệ thống dẫn đường quán tính

LFSR Linear Feedback Shift Register Thanh ghi dịch hồi tiếp tuyến tính

LSB Least Significant Bit Bit có trọng số thấp nhất

MCS Master Control Station Trạm điều khiển trung tâm

MSB Most singnificant bit Bít có trọng số cao nhất

NASA National aeronautics and space

PPS Precise positioning service Dịch vụ định vị chính xác

PRN Pseudo Random Noise Nhiễu giả ngẫu nhiên

SPS Standard Positioning Service Dịch vụ định vị chuẩn

SVN Space Vehicle Number Số hiệu vệ tinh

sử dụng để đồng bộ các bản tin định vị

TMBOC Time-multiplexed binary offset

carrier

Sóng mang dịch nhị phân đa thời gian

TOW Time of Week Thời gian của tuần Tuần GPS bắt

đầu tại nửa đêm giữa thứ bẩy và chủ nhật

UHF Ultra High Frequency Tần số siêu cao

UTC Universal Time Coordinated Giờ Quốc tế phối hợp

CHƯƠNG 1 HỆ THỐNG GNSS VÀ CẤU TRÚC TÍN

HIỆU GPS

GPS là một hệ thống vệ tinh định vị toàn cầu của Mỹ, cung cấp các dịch vụ định

vị, dẫn đường, và các dịch vụ thời gian cho người sử dụng trên toàn thế giới một cách liên tục, bất kể thời tiết, ngày đêm, dù họ ở bất kì nơi nào trên trái đất

Kiến trúc của hệ thống GPS được thông qua vào năm 1973 Năm 1978, vệ tinh đầu tiên trong hệ thống GPS đã được phóng thành công và tín hiệu GPS đã được thu thử nghiệm với các máy thu đầu tiên Mục đích ban đầu của dự án xây dựng hệ thống GPS là để phục vụ các mục đích quân sự của Mỹ, nên Bộ Quốc phòng Mỹ trực tiếp kiểm soát dự án Dưới sức ép của vụ bắn nhầm máy bay dân sự của Hàn Quốc trong vùng trời cấm bay của Nga (1978), kế hoạch phát triển hệ thống GPS phục vụ các ứng dụng dân sự đã được chú trọng hơn Đến năm 1995, Bộ Quốc phòng Mỹ tuyên bố hệ thống GPS đã hoàn chỉnh và chính thức đi vào hoạt động

Hệ thống GPS được chia ra thành ba phân hệ chính: phân hệ không gian, phân

hệ điều khiển, và phân hệ sử dụng Bộ Quốc ph ng Mỹ đảm nhiệm việc sản xuất và phóng các vệ tinh, cũng như việc quản lý các trạm điều khiển vệ tinh ở mặt đất Phần người sử dụng bao gồm nhiều thành phần, có nhiệm vụ quản lý và phát triển các ứng dụng GPS, bao gồm cả việc xây dựng các thiết bị sử dụng hệ thống như anten và máy thu

Đối với máy thu, hệ thống GPS cung cấp hai loại dịch vụ cơ bản, đó là: dịch vụ định vị tiêu chuẩn (SPS) và dịch vụ định vị chính xác (PPS) Chính phủ Mỹ, quân đồng minh và những người sử dụng đặc biệt được cấp phép sử dụng PPS Họ sử dụng các thiết bị bảo mật và các máy thu được trang bị đặc biệt Độ chính xác của PPS được dự kiến là 22 m theo chiều ngang, 27.7 m theo chiều dọc và thời gian là

200 ns (UTC) Trong khi đó, những người sử dụng bình dân trên khắp thế giới được sử dụng SPS miễn phí hoặc bị hạn chế sử dụng Hầu hết các máy thu đều có khả năng thu và sử dụng tín hiệu SPS Độ chính xác của SPS bị cố ý làm giảm bằng

việc dùng Selective Availability bởi DOD Độ chính xác của SPS được dự kiến là

100 m theo chiều ngang, 156 m theo chiều dọc và thời gian là 340 ns [2]

1.1 Phân hệ không gian

Phân hệ không gian sử dụng thời gian nguyên tử và phát ra tín hiệu cao tần chứa

mã giả ngẫu nhiên, và phát lại bản tin định vị từ các tín hiệu thu được (từ phân hệ điều khiển)

Phân hệ không gian bao gồm các thành phần sau:

1.1.1 Chùm sao vệ tinh

Chùm sao vệ tinh GPS gồm 24 vệ tinh chủ đạo và một vài vệ tinh dự trữ, được phân bố trên 6 quỹ đạo gần tr n, kí hiệu từ A đến F, với đường kính khoảng 20.138km và nghiêng 55 so với mặt ph ng Xích đạo M i quỹ đạo có 4 vệ tinh chính được kí hiệu từ 1 đến 4 và được phân bố đều Chu kỳ của các vệ tinh là 12 giờ Cấu trúc quỹ đạo vệ tinh này cho phép người sử dụng hệ thống GPS trên mặt đất có thể “nhìn thấy” tối thiểu là 4 vệ tinh và trung bình từ 6 đến 8 vệ tinh nếu

không bị cản trở bởi các cấu trúc hạ tầng dưới mặt đất [3]

Hình 1.1 Chùm sao vệ tinh

1.1.2 Vệ tinh GPS

Các vệ tinh có cấu trúc và cơ cấu giữ cho chúng ở trên quỹ đạo, liên lạc với phân

hệ điều khiển, và phát tín hiệu tới máy thu

H nh V tinh N VST

Các vệ tinh GPS được nhận biết theo nhiều cách: Chúng có thể được nhận biết bởi vị trí của chúng trên quỹ đạo (m i vệ tinh có một vị trí (1, 2, 3, …) trên 6 quỹ đạo: A, B, C, D, E, F) hay bởi số chứng nhận NASA, hoặc có thể được xác định bởi

ID quốc tế, hoặc có thể bởi mã giả ngẫu nhiên PRN hay bởi số hiệu SVN

M i vệ tinh trong hệ thống GPS có một đồng hồ với độ chính xác rất cao Các đồng hồ đó hoạt động ở một tần số cơ bản 10.23 MHz, chúng được dùng để phát tín hiệu xung, các tín hiệu đó được phát quảng bá từ các vệ tinh

1.2 Phân hệ điều khiển

Các trạm điều khiển mặt đất là đầu não của toàn bộ hệ thống, bao gồm một trạm điều khiển trung tâm (Master Control Station – MCS) đặt tại căn cứ không quân Schriever, Colorado Spring ở bang Colorado - Mỹ; năm trạm thu số liệu được đặt quanh trái đất dọc theo đường Xích đạo, cụ thể là ở Nam Đại Tây Dương (Ascension), Ấn Độ Dương (Diego Garcia), Nam Thái Bình Dương (Kwajalein), Hawaii và Colorado Spring; và ba trạm truyền số liệu đặt tại Nam Đại Tây Dương,

Ấn Độ Dương, Nam Thái Bình Dương. [3]

H nh 3 Phân h điều khiển

MCS làm nhiệm vụ theo dõi trạng thái của các vệ tinh, quản lý quỹ đạo vệ tinh

và duy trì thời gian GPS Từ đó dự đoán các thông số quỹ đạo và đưa ra giá trị thời gian GPS đồng bộ giữa các vệ tinh, nhằm cập nhật dữ liệu định vị của các vệ tinh Năm trạm thu số liệu có nhiệm vụ theo dõi các tín hiệu vệ tinh để kiểm soát và

dự đoán quỹ đạo của chúng M i trạm được trang bị những máy thu P-code để thu các tín hiệu của vệ tinh, sau đó truyền về trạm điều khiển chính

Ba trạm truyền số liệu có khả năng chuyển số liệu lên vệ tinh, gồm lịch thiên văn mới, dữ liệu hiệu chỉnh đồng hồ, các bản tin, và các lệnh điều khiển từ xa

1.3 Phân hệ sử dụng

Phân hệ sử dụng bao gồm các bộ thu GPS và cộng đồng người sử dụng Các máy thu GPS sẽ chuyển đổi các tín hiệu vệ tinh thành các thông số vị trí, vận tốc, và thời gian Để tính toán các thông số vị trí (X, Y, Z) và thời gian, chúng ta cần ít nhất bốn vệ tinh Bộ thu GPS được sử dụng cho các dịch vụ định vị, dẫn đường, phân phát thời gian, và các nghiên cứu khác

Với cấu trúc và đặc điểm của hệ thống GPS như trên, ta thấy rằng GPS có rất nhiều ưu điểm và đem lại nhiều lợi ích khi hoạt động Các ứng dụng sử dụng dịch

vụ GPS ngày càng được mở rộng và phát triển rộng rãi Trong chương tiếp theo, chúng ta sẽ nghiên cứu về cấu trúc, đặc điểm, và cách tạo tín hiệu GPS

1.4 Các tín hiệu GPS và dữ liệu

Để thiết kế máy thu GPS đơn tần định nghĩa bởi phần mềm thì cần phải biết về các đặc tính của tín hiệu và dữ liệu được phát từ vệ tinh GPS cũng như nhận bởi anten máy thu GPS Trong phần này, em sẽ giới thiệu về sơ đồ tạo tín hiệu GPS và các đặc tính quan trọng nhất của các tín hiệu và dữ liệu GPS

Các tín hiệu GPS được phát trên hai tần số vô tuyến trên băng UHF (500 MHz –

3 GHz) Các tần số này được đặt là L1 và L2 và được nhận từ một tần số chung f0 =

Sơ đồ khối của bộ tạo tín hiệu GPS được trình bày trong hình 1.4 [1]

Đọc sơ đồ từ trái qua phải Ngoài cùng bên trái là tín hiệu đồng hồ chính được cấp cho các khối còn lại Tín hiệu đồng hồ có tần số 10.23 MHz Thực tế tần số chính xác là 10.22999999543 MHz để hiệu chỉnh các ảnh hưởng tương đối với tần

số 10.23 MHz từ người sử dụng trên trái đất Khi được nhân với 154 và 120, nó tạo

ra các tín hiệu sóng mang L1 và L2 Ở góc bên trái dưới cùng, một bộ hạn chế được dùng để ổn định tín hiệu đồng hồ trước khi cấp cho các bộ tạo mã C/A và mã P (Y)

Ở phía dưới là bộ tạo dữ liệu có nhiệm vụ tạo ra dữ liệu định vị Các bộ tạo mã và

bộ tạo dữ liệu được đồng bộ qua tín hiệu X1 được cấp bởi bộ tạo mã P (Y)

Sau khi tạo mã, các mã được kết hợp với dữ liệu định vị qua các bộ cộng module-2 Phép XOR được dùng trên các dãy bit “0” và “1”, c n dạng phân cực 1

và -1 thì phép XOR được thay thế bằng phép nhân thông thường

Hình 1.4 Sơ đồ khối bộ tạo tín hi u GPS

Các tín hiệu là mã C/A (hoặc mã P (Y)) cộng module-2 với dữ liệu được cấp cho hai bộ điều chế tần số L1 Ở đây các tín hiệu được điều chế trên tín hiệu sóng mang

sử dụng phương thức điều chế pha nhị phân BPSK Chú ý rằng, hai mã được điều chế theo pha và vuông pha với m i mã trên L1 Tức là có một độ dịch pha 900 giữa hai mã Sau khi phần P (Y) bị suy giảm 3 dB, hai tín hiệu L1 này được cộng với nhau để được tín hiệu L1 Dịch vụ định vị chuẩn SPS chỉ được xây dựa trên tín hiệu

mã C/A

Tín hiệu được phát bởi vệ tinh k có thể được mô tả như sau: [1]

(1.3)

Ở đây PC, PPL1 và PPL2 là các mức công suất của các tín hiệu với mã C/A hoặc P (Y), Ck là dãy mã C/A ấn định cho số hiệu vệ tinh k, Pk là dãy mã P (Y) ấn định cho

số hiệu vệ tinh k, Dk là chu i dữ liệu định vị, và fL1 và fL2 là các tần số sóng mang của L1 và L2

Hình 1.5 mô tả ba phần hình thành nên tín hiệu trên tần số L1 Mã C/A lặp lại chính nó m i ms, và một bit định vị kéo dài 20 ms Do đó với m i bit định vị, tín hiệu bao gồm 20 mã C/A đầy đủ

Hình 1.5 Cấu trúc tín hi u L

f(t) là sóng mang và C(t) là chuỗi mã C/A rời rạc Như thấy ở trên, tín hiệu này lặp lại chính nó mỗi ms D(t) là dòng bit dữ liệu định vị rời rạc Một bit định vị kéo dài 20 ms Ba phần của tín hiệu L1 được nhân để tạo tín hiệu cuối cùng

Hình 1.6 Điều chế BPSK trong tín hi u GPS

Tín hiệu L1 cuối cùng là sản phẩm của các tín hiệu C, D và sóng mang Đồ thị bao gồm 25 chip đầu tiên của mã Gold cho PRN 1

Hình 1.6 mô tả mã Gold C, dữ liệu định vị D, tín hiệu cộng module-2 giữa C, D

và sóng mang Tín hiệu cuối cùng được tạo ra bằng điều chế BPSK, trong đó sóng mang được dịch pha ngay tức thì 1800 ở thời điểm một thay đổi chip Khi chuyển tiếp bit dữ liệu định vị xảy ra (khoảng 1/3 từ cạnh bên phải), pha của tín hiệu cuối cùng cũng bị dịch 1800

Tóm lại, với tín hiệu GPS, chiều dài mã là 1023 chip, tốc độ chip là 1.023 MHz (chu kỳ là 1ms), tốc độ dữ liệu là 50 Hz (20 chu kỳ mã trên 1 bit dữ liệu), ~ 90% công suất tín hiệu trong băng tần ~ 2 MHz

1.6 Mã C/A

Chúng ta chỉ xem xét tín hiệu GPS theo mã C/A Các mã C/A là các mã Gold và

có tính chất của mã giả ngẫu nhiên PRN

1.6.1 Chuỗi Gold

Các mã nhiễu giả ngẫu nhiên PRN được phát bởi các vệ tinh GPS là các chu i xác định với các đặc tính giống nhiễu M i mã C/A được tạo ra bằng cách sử dụng một thanh ghi dịch có hồi tiếp tuyến tính (LFSR) có phân nhánh Nó tạo ra một chu i có chiều dài tối đa N = (2n – 1) phần tử

Một mã Gold là tổng của hai chu i có chiều dài tối đa Mã C/A của tín hiệu GPS

sử dụng n = 10 Chu i p(t) lặp lại theo ms nên chiều dài chip là 1ms/1023 = 977.5

ns ≈ 1 µs, tương ứng với một chiều dài 300 m khi truyền dẫn trong chân không hoặc không khí Hàm tự tương quan (ACF) đối với mã C/A này là:

(1.4)

Chu i này có 512 bit “1” và 511 bit “0” xuất hiện ngẫu nhiên, và hoàn toàn xác định Chu i Gold có tính giả ngẫu nhiên chứ không phải ngẫu nhiên Ngoài ra khoảng tương quan ACF của p(t) là -1/N Với mã C/A, hằng số này là -1/N = -

1/1023, như hình 1.7 [1]

ACF được biểu diễn như tổng của hằng số này và một chu i vô hạn của hàm tam giác rX(τ):

(1.5)

Hình 1.7 Đồ thị cột của một CF cho một chuỗi Gold

Cột bên trái có giá trị tương quan r p (0) = 1; tất cả các giá trị tương quan khác

là 63/1023, -1/1023 hoặc -65/1023

Chu i vô hạn này nhận được bằng cách tích chập rX(τ) với một chu i vô hạn các hàm xung được dịch pha bởi mNTc

1.6.2 Tạo chuỗi Gold

Việc tạo ra các mã Gold được trình bày tóm tắt trong hình 1.7 Bộ tạo mã C/A bao gồm hai thanh ghi dịch G1 và G2 M i thanh đều có 10 phần tử cho việc tạo các dãy chiều dài 1023 Hai dãy có chiều dài 1023 chip tạo ra được cộng module-2

để tạo ra một mã C/A dài 1023 chip, chỉ khi mà đa thức có thể tạo ra mã có chiều dài cực đại

M i khi tới chu kỳ thứ 1023 thì các thanh ghi dịch được reset tất cả về 1, tạo ra

mã bắt đầu lại Thanh ghi G1 luôn có cấu hình hồi tiếp với đa thức:

(1.8)

Hình 1.8 Bộ tạo mã C/

Bộ tạo mã bao gồm hai thanh ghi dịch là G1 và G2 Đầu ra của G2 phụ thuộc vào bộ chọn pha Các cấu hình khác nhau của bộ chọn pha tạo ra các mã C/A khác nhau

Nghĩa là trạng thái 3 và 10 được hồi tiếp về đầu vào Tương tự thì thanh

Số ID vệ

tinh

Số PRN của tín hiệu GPS

Lựa chọn pha mã của thanh ghi G2

Số chip bị làm trễ

Biểu diễn bát phân của

10 chip đầu tiên

Việc lựa chọn các trạng thái khác nhau cho pha mã tạo ra các mã C/A khác

nhau dùng cho các vệ tinh GPS [2]

Một thanh ghi dịch là một bộ các phần tử lưu trữ hoặc các phần tử bộ nhớ 1 bit Khi cấp xung đồng hồ cho thanh ghi, nội dung của m i phần tử dịch đi 1 bit sang bên phải Nội dung của phần tử cuối cùng được đọc là đầu ra Các đặc tính đặc biệt của các thanh ghi dịch phụ thuộc vào cách thức đọc vào ở phần tử 1

Với thanh ghi dịch có hồi tiếp tuyến tính, đầu vào phần tử 1 được xác định bởi trạng thái của các phần tử còn lại

Mã C/A được tạo bằng hai thanh ghi dịch có hồi tiếp tuyến tính (LFSR) 10 bit có chiều dài tối đa là (210 – 1) Một là thanh ghi 1 + x3 + x10 đã mô tả, gọi là G1 Còn lại là thanh ghi G2 có f(x) = 1 + x2 + x3 + x6 + x8 + x9 + x10 Các phần tử 2, 3, 6, 8,

9 và 10 được rẽ nhánh và cộng nhị phân để tạo ra đầu ra mới vào phần tử 1 Trong trường hợp này, đầu ra không lấy từ phần tử 10 mà lấy từ một bộ rẽ nhánh thứ 2 Các cặp thay đổi của các rẽ nhánh thứ 2 được cộng nhị phân Các cặp khác nhau sinh ra chu i giống nhau với các độ trễ khác nhau (như được đưa ra bởi đặc tính cộng và dịch) Các phiên bản trễ của chu i G2 được cộng nhị phân với đầu ra của G1 Từ đó tạo ra mã C/A Các thanh ghi dịch G1 và G2 được thiết lập ở trạng thái tất cả bằng “1” và được đồng bộ với thời điểm của mã X1 được sử dụng trong việc tạo ra mã P Các cặp thay đổi xen kẽ của các rẽ nhánh ở G2 được dùng để tạo ra bộ hoàn hảo gồm 36 mã C/A nhiễu giả ngẫu nhiên (PRN) duy nhất Chúng gọi là các

mã Gold Các mã Gold có tương quan chéo rất thấp (gần như trực giao)

Thực tế có 34 mã PRN C/A nhưng hai trong chúng (34 và 37) giống nhau Một tập con gồm 32 mã đầu tiên được ấn định cho (trên danh nghĩa là 24) vệ tinh và được tái tạo khi các vệ tinh cũ ngừng hoạt động và các vệ tinh mới được khởi động Các mã 33 và 37 được dành riêng cho các mục đích sử dụng khác, bao gồm các bộ phát mặt đất

Việc tạo mã P dựa trên nguyên lý tương tự như mã C/A, ngoại trừ việc bốn thanh ghi dịch với 12 phần tử được sử dụng Hai thanh ghi được kết hợp để tạo ra

mã X1, với chiều dài 15345000 chip và lặp lại m i 1.5 s; và hai thanh ghi được kết hợp để tạo ra mã X2, với chiều dài 15345037 chip Các mã X1 và X2 có thể được kết hợp với 37 độ trễ khác nhau trên mã X2 để tạo ra 37 đoạn mã P khác nhau (m i đoạn 1 tuần) M i đoạn mã trong 32 đoạn đầu tiên được gán với một vệ tinh

1.6.3 Các đặc tính tương quan

Các mã C/A được chọn như các dãy trải phổ cho tín hiệu GPS bởi vì các đặc tính của chúng Đặc tính quan trọng nhất của mã C/A là tính tương quan Hai đặc tính

tương quan quan trọng của các mã C/A có thể được phát biểu như sau: [1]

Hầu như không tương quan chéo: tất cả các mã C/A gần như không tương quan với nhau Với hai mã Ci và Ck cho hai vệ tinh i và k, tương quan chéo của chúng được xác định như sau:

(1.10)

Hầu như không tương quan ngoại trừ trường hợp có độ trễ bằng 0: tất cả các mã C/A gần như không tương quan với chính chúng, trừ khi độ trễ bằng 0 Đặc tính này làm cho nó dễ bị phát hiện khi hai mã tương tự nhau được đồng chỉnh hoàn hảo Đặc tính tự tương quan cho vệ tinh k được xác định như sau:

(1.11)

Hình 1.9 Đặc tính tương quan của các mã C/

Bên trái: Tự tương quan r kk (n) của mã C/A cho PRN 1 Bên phải: Tương quan chéo

r ik (n) của các mã C/A cho các PRN 1 và 2

Hình 1.9 trình bày một ví dụ của đặc tính tự tương quan và tương quan chéo của

mã C/A Hình vẽ mô tả tương quan cao ở độ trễ bằng 0 khi tương quan với cùng mã C/A, và tương quan thấp với mã C/A khác

Tự tương quan được trình bày ở hình bên trái có giá trị đỉnh:

Dịch tần Doppler trên mã C/A là nhỏ bởi vì tốc độ chip của mã C/A thấp Mã C/A có một tốc độ chip là 1.023 MHz, thấp hơn 1575.42/1.023 = 1540 lần so với tần số sóng mang L1 Do đó tần số Doppler trên mã C/A là 3.2 Hz và 6.4 Hz tương ứng với máy thu GPS cố định và di chuyển với tốc độ cao

Tần số Doppler trên mã C/A có thể gây ra sai lệch giữa các mã nhận được và mã được tạo trong máy thu, các tần số Doppler cũng quan trọng cho việc theo dõi

1.8 Bản tin định vị

1.8.1 Định dạng bản tin

Bản tin định vị GPS bao gồm các bit đánh nhãn thời gian, ghi lại thời gian truyền dẫn của m i khung con trong thời gian chúng được phát đi bởi vệ tinh Cấu trúc bản tin định vị sử dụng một định dạng cơ bản của một khung (frame) có chiều dài

1500 bit, được tạo từ năm khung con (subframe), m i khung con dài 300 bit (hình 2.7) M i khung con gồm 10 từ, m i từ dài 30 bit; bit có trọng số cao nhất (MSB) của tất cả các từ đều được phát trước tiên Một khung được truyền 30s một lần Ba khung con đầu tiên chứa dữ liệu quỹ đạo và đồng hồ: tham số hiệu chỉnh đồng hồ

vệ tinh được gửi trong khung con số 1, các dữ liệu quỹ đạo vệ tinh chính xác (lịch thiên văn) được gửi trong các khung con số 2 và 3 Hai khung con cuối, số 4 và số

5, có 25 phiên bản (với cấu trúc như nhau nhưng khác nhau về dữ liệu) được xem như các trang từ 1 đến 25 Hai khung con số 4 và 5 được dùng để truyền các trang khác của dữ liệu hệ thống Một bộ trọn vẹn 25 khung (125 khung con) tạo nên bản tin định vị hoàn chỉnh và nó được gửi theo chu kỳ 12.5 phút (Với tốc độ 50 bps, việc truyền một khung con kéo dài 6s Các khung con số 1, 2 và 3 lặp lại m i 30 s trong khi các khung con số 4 và 5 có 25 phiên bản trước khi lặp lại Do đó, một bản

tin định vị hoàn chỉnh kéo dài 12.5 phút) [2]

M i khung con bắt đầu với một từ Telemetry (TLM) và một từ Handover (HOW) TLM được phát trước, ngay sau đó là HOW Tiếp theo sau là 8 từ dữ liệu

M i từ trong khung chứa các bit chẵn lẻ, cho phép kiểm tra dữ liệu và hạn chế việc phải hiệu chỉnh l i

Tại thời điểm kết thúc hoặc bắt đầu một tuần lễ, đầu tiên chúng ta phải đánh lại thứ tự trang cho các khung con từ khung con số 1 đến khung con số 5, bắt đầu từ khung con số 1 mà không để ý tới khung con nào đã được phát cuối cùng; tiếp theo, chu kỳ của 25 trang của các khung con 4 và 5 sẽ bắt đầu lại với trang số 1 của m i khung con mà không để ý tới trang nào đã được phát cuối cùng Các chuyển tiếp trang sẽ xảy ra ở các biên của khung (tức là những giây thuộc module thứ 30 liên quan tới việc kết thúc hoặc bắt đầu một tuần lễ) Do đó, dữ liệu mới trong hai

khung con số 4 và 5 có thể được bắt đầu phát với bất kì trang nào trong số 25 trang

của các khung con này [2]

Hình 1.10 Cấu trúc dữ li u định vị trong GPS

Các tham số dữ liệu đồng hồ mô tả đồng hồ vệ tinh và quan hệ của nó với thời gian GPS Các tham số dữ liệu lịch thiên văn mô tả các quỹ đạo vệ tinh trong những đoạn ngắn của quỹ đạo Thông thường, một máy thu thu thập dữ liệu lịch thiên văn mới sau m i giờ, nhưng có thể sử dụng dữ liệu cũ lên tới 4 giờ mà không

có sai số lớn Các tham số lịch thiên văn được dùng trong thuật toán tính toán vị trí

vệ tinh ở bất kì thời điểm nào trong chu kỳ quỹ đạo được mô tả bởi bộ tham số lịch thiên văn

Niên lịch là tham số dữ liệu quỹ đạo gần đúng cho các vệ tinh Có 10 tham số

mô tả các quỹ đạo vệ tinh trên những chu kỳ lớn (có thể là hàng tháng) và một bộ cho tất cả các vệ tinh được gửi bởi m i vệ tinh qua một chu kỳ 12.5 phút (nhỏ nhất)

M i bộ dữ liệu vệ tinh hoàn chỉnh có một mô hình tầng điện li, được dùng trong máy thu để tính toán trễ pha khi qua tầng điện li ở bất kì vị trí và thời gian nào

M i vệ tinh gửi một đại lượng là độ lệch của thời gian GPS (GPST) so với thời gian phối hợp toàn cầu (UTC), giá trị này được dùng ở máy thu để hiệu chỉnh UTC trong phạm vi 100 ns

Các tham số hệ thống khác và các cờ được gửi để mô tả chi tiết về hệ thống

1.8.2 Các trường TLM và HOW

Định dạng và nội dung của TLM và HOW được mô tả trong hình 1.11

Hình 1.11 Định dạng của hai từ TLM và HOW

M i từ TLM dài 30 bit, xuất hiện 6s một lần trong khung dữ liệu và là từ đầu tiên trong m i khung con/trang Bit “1” được phát đầu tiên M i từ TLM bắt đầu với một mào đầu, được theo sau bởi 16 bit dành riêng và 6 bit chẵn lẻ

Từ HOW dài 30 bit và là từ thứ hai trong m i khung con/trang, theo ngay sau TLM Một từ HOW xuất hiện với chu kì 6s trong khung dữ liệu Bit MSB được phát trước tiên HOW bắt đầu với 17 bit MSB trong TOW-Count Một TOW-Count đầy đủ gồm 19 bit LSB trong Z-Count 29 bit 17 bit này tương ứng với TOW-Count ở thời điểm 1.5s - là thời điểm bắt đầu của khung con theo ngay sau Theo sau là hai cờ cung cấp thông tin cho người sử dụng về anti-spoofing (AS)

Bit thứ 20, 21, và 22 của HOW cho biết ID của khung con trong đó HOW ở vị

trí của từ thứ hai; mã ID cho như sau: [2]

Bảng Mã ID của các khung con

1.8.3 Dữ liệu trong bản tin định vị

Ngoài các từ TLM và HOW, m i khung con bao gồm 8 từ dữ liệu

Khung con 1: Dữ liệu đồng hồ và tình trạng vệ tinh Khung con đầu tiên bao gồm trước hết là tất cả thông tin đồng hồ Đó là thông tin cần để tính toán thời gian

mà bản tin định vị được phát từ vệ tinh Hơn nữa, khung con 1 bao gồm dữ liệu tình trạng vệ tinh khi mà dữ liệu đáng tin cậy

Khung con 2 và 3: Dữ liệu lịch thiên văn vệ tinh Các khung con 2 và 3 gồm dữ liệu lịch thiên văn vệ tinh Dữ liệu này liên quan tới quỹ đạo vệ tinh và cần cho tính

vị trí vệ tinh

Khung con 4 và 5: Dữ liệu h trợ Hai khung con cuối cùng lặp lại m i 12.5 phút Các khung con 4 và 5 gồm dữ liệu lịch năm Lịch năm là dữ liệu đồng hồ và lịch thiên văn với độ chính xác kém hơn Hơn nữa, m i vệ tinh phát dữ liệu lịch năm cho tất cả các vệ tinh GPS trong khi nó chỉ phát dữ liệu lịch thiên văn cho chính nó Phần còn lại của các khung con 4 và 5 gồm các dữ liệu khác nhau, ví dụ như các tham số UTC, các chỉ thị tình trạng và các tham số tầng điện li

Tóm lại, cấu trúc cơ bản của tín hiệu GPS bao gồm: sóng mang L (chúng ta chỉ nghiên cứu sóng mang L1), hai mã trải phổ C/A và P(Y), cùng với bản tin định vị Tiếp theo, chương 3 sẽ trình bày về kiến trúc chung của một bộ thu GPS

CHƯƠNG 2 BỘ LỌC TỐI ƯU TRẠNG THÁI

Theo lý thuyết thì bộ lọc Kalman là ước lượng cho vấn đề phương trình tuyến tính đó là vấn đề của việc ước lượng trạng thái tức thời của hệ thống tuyến tính động bị nhiễu bởi nhiễu trắng và bởi việc sử dụng các phương pháp đo tuyến tính

có liên quan tới trạng thái nhưng lại bị ngắt bởi nhiễu trắng Ước lượng cuối cùng

là thống kê tối ưu với sự thừa nhận bất kỳ hàm phương trình nào của l i ước lượng

C n theo thực nghiệm, đúng ra mà nói thì bộ lọc là một trong những phát minh tuyệt vời trong lịch sử thuyết ước lượng thống kê và có thể là phát minh lớn vĩ đại nhất trong thế kỷ hai mươi Bộ lọc có thể giúp con người làm nhiều thứ mà chưa bao giờ làm, và bộ lọc đã trở nên cần thiết như silicon trong sự cách tân nhiều hệ thống điện tử Trong hầu hết các ứng dụng trước mắt đã dùng để điều khiển hệ thống động lực phức tạp như là các quá trình sản xuất dây chuyền, máy bay, tàu thuyền hoặc là tàu vũ trụ Để điều khiển hệ thống động đó bạn phải biết bạn sẽ làm

gì trước tiên Từ các ứng dụng đó, thường không thể hoặc không muốn đo tất cả các biến đổi mà bạn muốn kiểm soát, và bộ lọc Kalman sẽ cung cấp trị trung bình

từ việc phỏng đoán thông tin mất mát từ các phép đo trực tiếp Bộ lọc Kalman cũng được dùng để dự đoán các diễn biến tương lai có thể của các hệ thống động mà con người không thể điều khiển, như là thủy triều khi lũ lụt, quỹ đạo của các thiên thể hoặc giá cả của các hàng hóa giao dịch

Một cách khái quát, bộ lọc Kalman là một tập hợp các phương trình toán học mô

tả một phương pháp tính toán truy hồi hiệu quả cho phép ước đoán trạng thái của một quá trình sao cho trung bình phương sai của độ lệch (giữa giá trị thực và giá trị ước đoán) là nhỏ nhất Bộ lọc Kalman rất hiệu quả trong việc ước đoán các trạng thái trong quá khứ, hiện tại và tương lai thậm chí ngay cả khi tính chính xác của hệ thống mô phỏng không được kh ng định

2.1 Lý do cho việc sử dụng bộ lọc Kalman

Từ khi bộ lọc Kalman trạng thái ổn định đồng nhất với bộ lọc Benedict-Bordner, câu hỏi nảy sinh là tại sao chúng ta nên sử dụng bộ lọc Kalman Những lợi ích thực

sự của bộ lọc Kalman đem lại được tóm tắt trong bảng 2.2 Thứ nhất, trong quá trình tính toán trọng số bộ lọc gn và hn cho bộ lọc Kalman, các tính toán độ chính xác của những dự đoán bộ lọc Kalman được tiến hành.Thông tin dự đoán này cần cho hệ thống vận chuyển vũ khí để xác định nếu vị trí mục tiêu dự đoán biết được

có đủ độ chính xác thì giết mục tiêu Cũng cần dự đoán chính xác nơi SCUD bị phát hiện, tên lửa đạn đạo tầm trung IRBM hoặc là tên lửa đạn đoạn xuyên lục địa ICBM có thể phóng xuống Tạo ra sự khác nhau là liệu SCUD, IRBM hoặc ICBM

sẽ tiếp đất ở đĩa phận lãnh thổ trung lập như đại dương hay là trong thành phố trung tâm Bộ lọc cũng cần thiết cho việc xác định ch vỏ pháo, vỏ súng cối, SCUD, IRBM, ICBM được xúc tiến Trong các trường hợp vỏ pháo, vỏ súng cối, và SCUD, thông tin này cần thiết theo thứ tự phá hủy máy phóng hoặc chuẩn tắc Trong trường hợp IRBM và ICBM thông tin này để xác định ai sẽ phóng vì thế có thể đưa ra hành động phù hợp Bộ lọc Kalman cho phép ước lượng vị trí máy phóng và ước lượng độ chính xác của các ước lượng đó

Bộ lọc Kalman tạo ra sự sử dụng tối ưu của các phép đo mục tiêu nhờ việc thay đổi các trọng số gn và hn để tính toán chính xác phép đo thứ n Ví dụ, nếu trên phép

đo thứ n tỉ số tín hiệu trên nhiễu rất tốt thì sẽ thu được phép đo vị trí mục tiêu rất

chính xác, sau đó gn và hn tự động bị thay đổi để thực hiện việc này Đặc biệt, các phép đo được tiến hành lớn hơn dẫn tới nhiều trọng số hơn thì phép đo chính xác hơn Nếu mục tiêu đã bị trôi qua tầm nhìn (n-1)st, sau đó gn và hn được điều chỉnh tối ưu để tính toán Các thông số bộ lọc gn và hn cũng bị thay đổi để cho các lần đo không đồng đều

Bộ lọc Kalman thực hiện tối ưu sự sử dụng thông tin ưu tiên Các thông tin ưu tiên có thể đến từ radar khác đã được bám trước mục tiêu và có thể từ mục tiêu đang được chuyển giao-như sự chuyển giao từ nghiên cứu việc bám radar hoặc từ một radar giám sát lộ trình hàng không này tới radar giám sát khác Dữ liệu từ radar khác có thể được sử dụng để thiết lập tối ưu bộ lọc g-h Kalman cho radar mới Bộ

lọc Kalman tự động chọn các trọng số bắt đầu với các giá trị g và h lớn như sự cần thiết cho sự khởi đầu bám tối ưu Các Mô hình mục tiêu di động kết hợp chặt chẽ nhờ bộ lọc Kalman cho phép sự quyết định trực tiếp tốc độ cập nhật bộ lọc Cuối

cùng cộng với thay đổi vận tốc ngẫu nhiên un làm cho bộ lọc Kalman luôn ổn định

Bảng 2.1 Lợi ích thực sự của bộ lọc Kalman

Cho phép tiến hành đo độ chính xác vị trí được dự đoán cho các tính toán có thể hủy diệt vũ khí; tính toán ước đoán điểm ảnh hưởng

Cho phép thực hiện tối ưu các phép đo độ chính xác thay đổi với n; các phép đo

l i, sự không đồng đều giữ các lần đo

Cho phép tối ưu sự dụng thông tin ưu tiên khi có thể

Cho phép các mục tiêu động được sử dụng trực tiếp để tối ưu hóa các thông số

G là ma trận tạo hình cho nhiễu trắng đầu vào

w là hàm cưỡng bức ngẫu nhiên, nhiễu Gaussian zero mean

2.2.2 Mô hình trạng thái đo lường

Mô hình đo lường gồm tập giám sát z có thê đánh giá các trạng thái x Vector trạng thái x có liên quan tới vector giám sát x :

(2.2)

Zk là vector đo lường

Hk là ma trận thiết kế

vk là vector nhiễu đo lường

M i bộ lọc dưới sự so sánh là các bộ lọc Kalman mở rộng lặp do sử dụng mô hình phép đo phi tuyến tính tự nhiên

Bảng 2 Hai bước phải được thực hi n của bộ lọc

1) Sự rời rạc hóa ma trận động

2) Sự tuyến tính hóa mô hình phép đo

x là các trạng thái của hệ thống động

F là ma trận hằng số biểu diễn động lực học của hệ thống

G là ma trận tạo hình cho nhiễu trắng đầu vào

w là hàm cưỡng bức ngẫu nhiên,nhiễu Gaussian zero mean

Zk là vector đo lường

Hk là ma trận thiết kế

vk là vector nhiễu đo lường

Cấu trúc này của bộ lọc Kalman được sử dụng cho hai trường hợp dưới nghiên cứu: bộ lọc Kalman khác nhau và bám bộ lọc Kalman kết hợp Để có thể so sánh công bằng giữa hai bộ lọc, đ i hỏi phải theo chính xác các bước trong bộ thu phần mềm

Hình 1 là biểu đồ luồng bộ thu phần mềm Bắt đâì với sự thu nhận L1 và L5 và đồng bộ bit sau đó tiếp tục bám tần số và sau đó bám pha trên m i tín hiệu Trên

quan điểm đó, một trong hai tín hiễu quyết định tách riêng Sau khi khóa pha, bộ thu tiếp tục với việc bám bộ lọc riêng rẽ hoặc là bám bộ lọc kết hợp

Mô hình động cho các trạng thái giống nhau với hai bộ lọc

2.2.2.1 Bộ lọc Kalman riêng rẽ

Hình 3.1 đưa ra các bước bám m i tín hiệu L1 và L5 Với tín hiệu L1 tín hiệu đến thực hiện xóa bỏ sóng mang nhờ xóa bỏ mã Đầu ra quá trình này được áp dụng cho bộ lọc Kalman để chiết suất các l i bám và đùng để cập nhật NCOs

Hình 2.1 Các bước bám tín hi u L và L5

Tín hiệu L5 thực hiện các bước tương tự, loại bỏ sóng mang nhờ loại bỏ mã Một bước mới là yêu cầu xóa bỏ mã NH Khi chỉ sử dụng tín hiệu hoa tiêu L5 các mã NH20 cần được xóa bỏ Các bước tiếp theo tương tự như tín hiệu L1

Mô hình không gian trạng thái:

Các trạng thái được ước lượng trong bám tín hiệu đơn là: biên độ tín hiệu, l i pha mã, l i pha sóng mang Nhiễu quá trình gia tốc sóng mang tính từ động lực học tín hiệu Biên độ như là bước ngẫu nhiên và nhiễu quá trình được kỳ vọng thu hút rung động cấp tín hiệu L i pha mã được ước lượng từ l i tần số sóng mang với hai nhiễu xử lý thành phần wτ1 và Thành phần bước ngẫu nhiên tín toán từ bất kỳ sự trệch l i tầng điện ly nào và các nhiễu xử lý pha từ các ảnh hưởng chập chờn bộ dao động Các trạng thái được ước tính và phương trình không gian trạng thái tương ứng:

x là các trạng thái được ước lượng từ tín hiệu ký hiệu

(2.3)

ß là biến đổi đơn vị radian thành đơn vị chip cho tín hiệu ký hiệu và w là nhiễu quá trình của số lượng ký tự

Mô hình đo lường

Với m i tín hiệu, thực hiện các sự giám sát từ sáu đầu ra bộ tương quan có thể , pha cầu phương và đồng pha sớm và muộn của các hàm tương quan (IP, QP, IE,

QE, IL, QL)

Các bộ tương quan sau đó được sử dụng để ước tính các thông số trạng thái Vector z có thể được viết lại như sau:

(2.4)

2.2.2.2 Nhiễu quá trình

Nhiễu quá trình là một nhân tố quan trọng phải được hiệu chỉnh cùng với hai thành phần bộ so sánh Trong việc bám bộ lọc riêng rẽ chúng ta có 5 mật độ phổ nhiễu quá trình cho m i tín hiệu L1 và L5, c n ở bộ lọc Kalman kết hợp chúng ta

có 8 mật độ phổ nhiễu quá trình

Các thông số điều chỉnh chính có thể chia thành:

 Độ lệch hướng chuẩn biên độ: do sự biến đổi mức tín hiệu

 Sự phân kỳ mã sóng mang

 Đường mật độ phổ tầm nhìn thấy

Hai nhiễu quá trình khác là pha và tần số sóng mang.Các thông số hiệu chỉnh bộ lọc Kalman kết hợp tương tự với thống sô bộ lọc Kalman riêng mà ở đó 5 thông số hiệu chỉnh được đã được giải quyết

2.3 Các thuộc tính của bộ lọc Kalman

Tôi sẽ đưa ra một số cảm tính vật lý cho việc tại sao bộ lọc Kalman lại tối ưu Ta quay lại thảo luận ở phần trước Nhắc lại rằng từ việc bám hai tầng g-h ở tại thời điểm n chúng ta có hai ước tính vị trí mục tiêu Vị trí đầu tiên là yn, dựa trên phép

đo thực hiện tại thời điểm n Vị trí thứ hai là sự dự đoán x*n,n-1 dựa trên các phép đo trước Bộ lọc Kalman kết hợp hai ước lượng tạo ra ước lượng được lọc x*n,n cho vị trí mục tiêu tại thời điểm n.Ước lượng x*n,n sẽ có sự khác nhau nhỏ nhất:

(2.5)

Phương trình 2.5 cho sự ước lượng kết hợp tốt có thể thu được nhờ việc kiểm tra một vài trường hợp đặc biệt Sự xem xét đầu tiên là trường hợp yn và x*n,n-1 có độ chính xác bằng nhau Để làm cho sự kiểm tra này dễ hiểu hơn với những gì chúng

ta biết, tôi sử dụng sự ví dụ trước đó, đó là chúng ta giả thuyết rằng yn và x*n,n-1 đại

diện cho hai ước lượng độc lập của trọng số thu được từ hai phạm vi có độ chính xác bằng nhau Nếu một phạm vi cho ước lượng trọng số 110 lb, trọng số khác cho

120 lb, chúng ta muốn sử dụng cho ước lượng trọng số kết hợp tốt nhất là cái nào? Bạn có thể lấy trung bình hai ước lượng trọng số là 115 lb Nếu như phương sai của hai ước lượng bằng nhau:

Phương trình 2.5 có thể được để trong dạng thức của bộ lọc bám g-h Kalman Có thể viết lại 2.5 như sau:

(2.8)

( 2.9) Hằng số gn:

(2.10)

Do đó, chúng ta đã đưa ra một trong các phương trình bám Kalman cho việc cập nhật vị trí mục tiêu Phương trình cho thông số bộ lọc bám là :