本文關(guān)鍵詞：GPS衛(wèi)星導(dǎo)航信號捕獲算法研究

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【摘要】：歷經(jīng)三十余年的發(fā)展與創(chuàng)新,GPS已經(jīng)融入日常生活中的各個領(lǐng)域。信號捕獲方面的研究始終是研究的熱點之一,國內(nèi)外圍繞該方面已開展工作多年,取得了許多重要的成果。隨著GPS現(xiàn)代化進程的推進,新增的民用信號正得到研究者們的廣泛關(guān)注,為信號捕獲算法的研究帶來了新的活力。本文主要圍繞弱信號條件下的捕獲算法進行了研究,并結(jié)合使用了新增的民用信號L2C。主要工作包括:本文對傳統(tǒng)的GPS信號構(gòu)成和產(chǎn)生原理進行了闡述,結(jié)合分析建立了數(shù)字中頻信號的數(shù)學(xué)模型。本文引入了三個用以評估捕獲性能的分析指標(biāo):檢測概率、虛警概率和信噪比增益;介紹了三種常規(guī)捕獲中的基礎(chǔ)模型,在分析與仿真驗證后選擇并行碼相位搜索模型作為后續(xù)研究的基礎(chǔ)。本文針對弱信號環(huán)境下信號功率微弱的特點,詳細(xì)闡述了幾種有效的改善信號質(zhì)量的累積算法,根據(jù)理論分析和實驗仿真比較各自的優(yōu)缺點。相干累積算法對提升信噪比增益最為有效;非相干累積算法雖能提高捕獲效率,但會引入平方損耗;差分相干累積算法在平衡兩者優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上被提出。本文在上述研究的基礎(chǔ)上,提出了一種建立在差分相干累積上的改進算法,使用半比特法消除了導(dǎo)航數(shù)據(jù)符號變化對相干累積的影響;通過取模的方法避免了差分相干累積受到導(dǎo)航數(shù)據(jù)符號變化的干擾;采用圓周移位搜索方法減少了快速傅里葉變換及反變換的次數(shù),提高了捕獲的速度。仿真結(jié)果驗證了改進算法在捕獲性能上的優(yōu)越,并且隨著處理數(shù)據(jù)長度的增加而提高。本文針對傳統(tǒng)信號的固有缺陷,通過對新增民用L2C信號的結(jié)構(gòu)以及相關(guān)特性這兩方面的研究,分析了兩種信號的聯(lián)合使用可能對弱信號環(huán)境中信號捕獲算法的改進帶來的積極意義。闡述了聯(lián)合捕獲的理論依據(jù),給出了五種聯(lián)合捕獲的算法或結(jié)構(gòu)。仿真結(jié)果表明聯(lián)合捕獲算法切實可行并且捕獲性能相較于單信號的非相干累積算法要優(yōu)越不少,驗證了之前的理論分析,在捕獲算法研究方面具有積極的意義。
【關(guān)鍵詞】：GPS 高靈敏度 聯(lián)合捕獲 差分相干累積 L2C
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P228.4
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-11
• 1.1 課題的研究背景、目的和意義7
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀7-10
• 1.2.1 衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀7-9
• 1.2.2 衛(wèi)星信號捕獲技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀9-10
• 1.3 本文的研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排10-11
• 第二章 GPS信號的構(gòu)成11-21
• 2.1 GPS信號11-19
• 2.1.1 GPS信號的結(jié)構(gòu)12-13
• 2.1.2 C/A碼13-15
• 2.1.3 GPS信號功率與信噪比15-17
• 2.1.4 GPS信號的多普勒移17-19
• 2.2 GPS中頻信號模型19-20
• 2.3 本章小結(jié)20-21
• 第三章 GPS信號捕獲的基本原理和方法21-30
• 3.1 信號捕獲的基本過程21-22
• 3.2 捕獲的性能評價22-24
• 3.2.1 檢測概率和虛警概率22-23
• 3.2.2 等價相干累積信噪比增益23-24
• 3.3 GPS信號捕獲的基本方法24-29
• 3.3.1 串行搜索捕獲24-25
• 3.3.2 并行頻率空間搜索捕獲25-26
• 3.3.3 并行碼相位搜索捕獲26-28
• 3.3.4 基本算法的仿真實驗28-29
• 3.4 本章小結(jié)29-30
• 第四章 GPS弱信號捕獲方法30-45
• 4.1 弱信號捕獲的影響因素30-32
• 4.1.1 接收機輸入的信噪比30
• 4.1.2 滯留多普勒頻移30-31
• 4.1.3 捕獲時的最大導(dǎo)航數(shù)據(jù)長度31
• 4.1.4 多普勒頻移變化率31-32
• 4.1.5 強弱信號互相關(guān)干擾32
• 4.2 常用累積算法32-39
• 4.2.1 相干累積32-34
• 4.2.2 非相干累積34-36
• 4.2.3 差分相干累積36-38
• 4.2.4 仿真驗證及性能分析38-39
• 4.3 基于差分累積的改進算法39-44
• 4.3.1 半比特累積39-40
• 4.3.2 圓周移位多普勒搜索40-41
• 4.3.3 改進算法41-42
• 4.3.4 改進算法的仿真實驗42-44
• 4.4 本章小結(jié)44-45
• 第五章 GPS信號聯(lián)合捕獲算法45-60
• 5.1 GPS現(xiàn)代化45-47
• 5.2 GPS的L2C信號47-51
• 5.2.1 L2C信號的結(jié)構(gòu)47-49
• 5.2.2 CL碼和CM碼49-51
• 5.2.3 捕獲方法分析51
• 5.3 L1 C/A和L2C聯(lián)合捕獲算法51-59
• 5.3.1 聯(lián)合捕獲的理論基礎(chǔ)51-52
• 5.3.2 基于FFT的聯(lián)合捕獲算法52-56
• 5.3.3 聯(lián)合捕獲算法仿真分析56-59
• 5.4 本章小結(jié)59-60
• 主要結(jié)論與展望60-62
• 主要結(jié)論60
• 展望60-62
• 致謝62-63
• 參考文獻63-66
• 附錄: 作者在攻讀碩士學(xué)位期間主要學(xué)術(shù)成果66

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本文編號：938395