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Weighted adaptive filtering algorithm for carrier tracking of deep space signal

Chinese Journal of Aeronautics 2015年第4期28卷 1236-1244页

作者： Song Qingping Liu Rongke School of Electronic and Information Engineering Beihang University

Carrier tracking is laid great emphasis and is the difficulty of signal processing in deep space communication *** the autonomous radio receiving system in deep space, the tracking of the received signal is automatic when the signal to noise ratio（SNR） is *** the frequency-locked loop（FLL） or the phase-locked loop（PLL） with fixed loop bandwidth, or Kalman filter with fixed noise variance is adopted, the accretion of estimation error and filter divergence may be ***, the Kalman filter algorithm with adaptive capability is adopted to suppress filter *** analyzing the inadequacies of Sage–Husa adaptive filtering algorithm, this paper introduces a weighted adaptive filtering algorithm for autonomous *** introduced algorithm may resolve the defect of Sage–Husa adaptive filtering algorithm that the noise covariance matrix is negative definite in filtering *** addition, the upper diagonal（UD） factorization and innovation adaptive control are used to reduce model estimation errors,suppress filter divergence and improve filtering *** simulation results indicate that compared with the Sage–Husa adaptive filtering algorithm, this algorithm has better capability to adapt to the loop, convergence performance and tracking accuracy, which contributes to the effective and accurate carrier tracking in low SNR environment, showing a better application prospect.

关键词： Adaptive algorithms Carrier tracking deep space communicationkalman filters Tracking accuracy Weighted

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