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摘要
在动态环境下，多径（MP）效应的干扰会导致定位系统的鲁棒性和最终的定位精度受到影响。MP现象使得接收机跟踪环路相关输出的结果失真，且对于低载噪比（CNR）弱信号的跟踪捕获难度增大。因此针对接收机内部的MP效应抑制研究十分必要。本文从传统的接收机环路多径抑制方法出发，通过纠正码环相关曲线畸变和自适应载波信号更新机制跟踪弱动态载波信号两个层次，并行减缓多径效应对接收机跟踪捕获带来的延迟影响。首先，针对码环内部函数畸变带来的自相关迭代误差问题，利用机器学习领域中的随机霍夫变换（RHT）斜率检测法辅助减小窄相关器的误差；其次，设计了一种自适应阈值载波跟踪信号状态模型，用于解决高遮挡低CNR条件下的信号跟踪受限问题。本文从不同的角度将该方法与现有方法做了对比和分析。结果表明：应用RHT斜率抑制法辅助自适应增强载波信号跟踪的定位模型性能相较于传统的高分辨率技术（HRC）和卡尔曼滤波（KF）载波跟踪方法均有明显的提升，其中本文提出的方法可以在1.8s左右的信号延迟时及时恢复载波信号失锁。此外，从最终的定位结果可知，实验场景中MP效应较强的D 区域，定位误差的均方根误差（RMSE）降低了6.3m。
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