本文關(guān)鍵詞：衛(wèi)星弱信號捕獲技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著人們對宇宙的好奇和國家對太空資源的重視和開發(fā),全球衛(wèi)星導(dǎo)航事業(yè)正在蓬勃發(fā)展。在發(fā)展和探索的過程,研究人員不斷地解決問題。近年來,許多公司、高校以及研究機構(gòu)熱衷于衛(wèi)星弱信號的捕獲問題。本文就低信噪比下衛(wèi)星弱信號捕獲問題展開了研究。首先,介紹了全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System)的結(jié)構(gòu)和發(fā)展?fàn)顩r。分析了當(dāng)前一些高校和研究機構(gòu)就低信噪比下弱信號捕獲問題研究動態(tài),以及一些常用的弱信號捕獲算法。其次,分析了影響弱信號信道特性的主要因素。介紹了三種傳統(tǒng)捕獲算法的內(nèi)容及其優(yōu)缺點。對三種捕獲算法的算法復(fù)雜度和捕獲時間進行了比較。分析了在不同信噪比情況下傳統(tǒng)算法的捕獲效果。在信噪比較高的條件下,傳統(tǒng)捕獲算法的效果能滿足通信最低要求。但是在低信噪比的情況下,傳統(tǒng)的捕獲算法的效果則不是很理想。再次,研究了三種基于累積技術(shù)對弱信號的捕獲方法,并分析了三種捕獲方法的性能增益。相干累積可以明顯提高系統(tǒng)的增益,但是會遇到比特翻轉(zhuǎn)問題。非相干累積雖然解決了數(shù)據(jù)位跳轉(zhuǎn)的問題,但是會造成平方損失。而差分相干則能平衡兩者之間的矛盾,是一種既能提高系統(tǒng)增益又不會產(chǎn)生平方損失的捕獲方法。然后,分析了匹配濾波器的相關(guān)概念,以及它在高斯白噪聲信道下的仿真效果。分析了PMF-FFT(Partial Matched Filters,PMF)的性能。為了提高PMF-FFT算法的處理增益,本文運用了加窗方法。本文對PMF部分和FFT部分分別進行加窗,提高了PMF-FFT算法的處理增益和檢測概率,降低了漏警概率。最后,研究了基于輔助信息捕獲弱信號的方法。利用輔助信息估算衛(wèi)星的多普勒頻移。通過估計的多普勒頻移,可以減小搜索范圍,降低捕獲時間。此外,還分析了利用慣性導(dǎo)航系來輔助信號捕獲,降低了捕獲時間,提高了捕獲精度。
【關(guān)鍵詞】：衛(wèi)星 弱信號 捕獲 相干 輔助捕獲
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN911.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-13
• 第一章 緒論13-18
• 1.1 研究背景和意義13-15
• 1.2 弱信號捕獲的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 主要研究內(nèi)容以及論文結(jié)構(gòu)16-18
• 第二章 弱信號的信道特性及捕獲原理18-32
• 2.1 引言18
• 2.2 弱信號的信道特性18-24
• 2.2.1 信號功率衰減18-19
• 2.2.2 陰影效應(yīng)19
• 2.2.3 多徑干擾19-21
• 2.2.4 多普勒效應(yīng)21-22
• 2.2.5 電離層閃爍22-23
• 2.2.6 互相關(guān)干擾影響23-24
• 2.3 捕獲理論24-31
• 2.3.1 串行搜索24-26
• 2.3.2 并行頻率搜索26-27
• 2.3.3 并行碼相位搜索27-28
• 2.3.4 捕獲算法對比28-30
• 2.3.5 捕獲性能指標(biāo)30-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第三章 基于累積技術(shù)的弱信號捕獲32-50
• 3.1 引言32
• 3.2 相干積分32-38
• 3.2.1 相干積分原理32-36
• 3.2.2 檢測性能分析36-38
• 3.3 非相干累積38-41
• 3.4 差分相干41-48
• 3.5 三種累積算法的對比48-49
• 3.6 本章小結(jié)49-50
• 第四章 基于PMF-FFT的弱信號捕獲50-71
• 4.1 引言50
• 4.2 PMF-FFT介紹50-60
• 4.2.1 匹配濾波器的概念50-51
• 4.2.2 PMF-FFT算法51-55
• 4.2.3 檢測性能分析55-60
• 4.3 PMF-FFT算法改進60-70
• 4.3.1 FFT部分改進62-63
• 4.3.2 PMF部分改進63-65
• 4.3.3 性能仿真分析65-70
• 4.4 本章小結(jié)70-71
• 第五章 基于輔助信息的弱信號捕獲71-84
• 5.1 引言71
• 5.2 基于輔助信息對多普勒的估計71-79
• 5.2.1 多普勒的原理71-74
• 5.2.2 多普勒頻移的估計74-79
• 5.3 慣性信息輔助的信號捕獲方法79-82
• 5.3.1 慣性信息輔助的信號捕獲原理79-80
• 5.3.2 慣性信息輔助GNSS信號捕獲仿真分析80-82
• 5.4 本章小結(jié)82-84
• 第六章 總結(jié)84-85
• 6.1 全文總結(jié)84
• 6.2 后續(xù)工作安排84-85
• 致謝85-86
• 參考文獻86-89
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果89-90

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本文編號：500016