本文關鍵詞：基于BOC調制的GNSS信號捕獲技術研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System,GNSS)已經(jīng)廣泛應用于軍事和民用領域。但是GNSS的發(fā)展也帶來了新的問題:頻段擁擠、導航信號之間相互干擾。二進制偏移載波(Binary Offset Carrier,BOC)調制方式的提出,很好地解決了這一問題,并且BOC調制信號擁有更高的碼跟蹤精度和更好的抗多徑干擾能力。捕獲是GNSS信號處理的一個重要環(huán)節(jié),現(xiàn)有的BPSK捕獲技術很難適用于BOC調制信號。鑒于此,針對BOC調制信號的特點,本文分析了基于BOC調制的GNSS信號捕獲過程中存在的三個難點:二維捕獲、弱信號捕獲和無模糊捕獲,并展開了以下幾個方面的研究工作:首先對BOC調制信號進行了重點研究,詳細地闡述了BOC調制信號的結構及其產生過程,與傳統(tǒng)GPS信號對比分析了BOC調制信號的功率譜特性和自相關函數(shù)特性,并進行了Matlab仿真。仿真結果表明,BOC調制信號具有頻譜分裂特性且其自相關函數(shù)具有多個峰值,在捕獲和跟蹤過程中容易帶來模糊性問題。對衍生的BOC信號的產生進行了研究,包括MBOC和Alt BOC調制信號。其次,詳細介紹了主要的GNSS信號二維捕獲算法的原理及實現(xiàn)方法,包括傳統(tǒng)的捕獲方法,如串行捕獲、基于FFT的并行捕獲和延遲相乘法,以及新提出的折疊法。除此以外,以傳統(tǒng)的信噪比累積算法為基礎,分析了各種累積算法的優(yōu)越性及局限性,在此基礎上,研究了其他的微弱導航信號捕獲方法,包括半比特法、全比特法和雙塊零拓展法。再次,模糊性是BOC調制信號區(qū)別于傳統(tǒng)導航信號的最大特征,本文對無模糊捕獲算法進行了重點研究。深入研究了傳統(tǒng)的BPSK-like算法和消除邊峰的捕獲算法,并對各算法進行仿真,結果表明消除邊峰的捕獲算法具有更好的去模糊性能。針對現(xiàn)有的消除邊峰的捕獲算法的不足之處,結合壓縮感知技術,提出了一種基于壓縮感知技術的BOC信號無模糊捕獲技術。最后,對本文所提出算法的捕獲性能進行了詳細的理論分析,給出了該算法的具體實現(xiàn)方法。并且對該方法進行了仿真分析,結果表明該算法可以很好的消除BOC信號的模糊性,并且具有較低的計算復雜度,但是在檢測性能上會有一些衰減。
【關鍵詞】：全球衛(wèi)星導航系統(tǒng) BOC調制 捕獲方法 模糊性 壓縮感知
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN967.1
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-14
• 1.1 研究背景及意義8-9
• 1.2 GNSS信號捕獲算法研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.1 二維搜索技術9-10
• 1.2.2 微弱信號捕獲技術10
• 1.2.3 BOC信號及其無模糊捕獲技術10-11
• 1.3 論文結構11-14
• 2 衛(wèi)星導航信號構成和調制方式14-24
• 2.1 導航定位的基本原理14-15
• 2.2 傳統(tǒng)衛(wèi)星導航系統(tǒng)的BPSK調制15-18
• 2.2.1 載波15-16
• 2.2.2 偽隨機碼16-17
• 2.2.3 GPS信號的構成17-18
• 2.3 GNSS系統(tǒng)中的BOC調制技術18-23
• 2.3.1 BOC調制信號的構成18-20
• 2.3.2 BOC調制信號的特性20-22
• 2.3.3 衍生的BOC調制信號22-23
• 2.4 本章小結23-24
• 3 BOC調制信號捕獲基本原理24-40
• 3.1 BOC調制信號捕獲的難點24-27
• 3.1.1 二維捕獲25-26
• 3.1.2 弱信號捕獲26-27
• 3.1.3 模糊性27
• 3.2 BOC調制信號的二維捕獲方法27-33
• 3.2.1 時域串行捕獲28-29
• 3.2.2 基于FFT的并行捕獲29-31
• 3.2.3 延時相乘法31-32
• 3.2.4 折疊法32-33
• 3.3 弱信號的捕獲方法33-38
• 3.3.1 能量累積33-34
• 3.3.2 導航數(shù)據(jù)比特翻轉消除34-36
• 3.3.3 雙塊零拓展（DBZP）36-38
• 3.4 本章小結38-40
• 4 BOC調制信號的去模糊算法40-56
• 4.1 類BPSK去模糊算法40-44
• 4.1.1 邊帶處理法40-41
• 4.1.2 BPSK-like41-42
• 4.1.3 副載波相位消除法（SCPC）42-44
• 4.2 消除邊峰的去模糊算法44-53
• 4.2.1 自相關邊峰對消技術（ASPeCT）44-47
• 4.2.2 GRASS算法47-49
• 4.2.3 去邊峰（SLC）49-51
• 4.2.4 RZCC算法51-53
• 4.3 各種算法的比較53-54
• 4.4 本章小結54-56
• 5 基于壓縮感知技術的無模糊捕獲算法56-68
• 5.1 壓縮感知基本理論56-58
• 5.1.1 壓縮感知技術的基本原理56-57
• 5.1.2 常用的測量矩陣57-58
• 5.2 基于壓縮感知技術的無模糊捕獲算法58-64
• 5.2.1 基于壓縮感知技術的GPS信號捕獲方法58-59
• 5.2.2 基于壓縮感知無模糊捕獲方法59-62
• 5.2.3 算法性能分析62-64
• 5.3 本文提出算法的性能仿真64-66
• 5.3.1 高斯信道下算法性能仿真64-65
• 5.3.2 與傳統(tǒng)捕獲算法的比較65
• 5.3.3 算法的去模糊性能65-66
• 5.4 本章小結66-68
• 6 總結與展望68-70
• 致謝70-72
• 參考文獻72-76
• 附錄76
• A. 作者在攻讀學位期間發(fā)表的論文目錄76
• B. 作者在攻讀碩士學位期間專利的申請目錄76

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5 張U

本文編號：346437