基于gps软件接收机的微弱信号捕获跟踪算法

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时间:2019-02-21

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1、论文题目:基于GPS软件接收机的微弱信号捕获跟踪算法专业:模式识别与智能系统硕士生:张迎新(签名)指导老师:李卫斌(签名)摘要近年来,随着GPS接收机在全球范围内多用途宽领域的应用,对卫星导航定位技术也提出了更高的要求。而基于软件无线电思想的GPS软件接收机也为开发适用于特殊环境下的高复杂度算法提供了便利。作为高性能导航的关键技术之一,微弱卫星信号接收技术是目前研究的热点。在正常情况下,接收机接收到的卫星信号的信噪比大约为-20dB,但在信号微弱的环境下,信噪比可下降20dB左右,普通的接收机很难捕获跟踪到信号,难以实现定位功能。本文针对微弱G

2、PS卫星信号的捕获、跟踪算法进行了以下研究:1.介绍了GPS软件接收机的结构和工作过程。对GPS卫星信号的调制方式和复用技术进行了分析,重点研究了C/A码的相关特性以及多普勒效应对载波频率和C/A码码长的影响。研究了GPS中频信号模型,并仿真产生了数字中频信号。2.研究了GPS卫星信号捕获的基本原理和基本方法,并对常用的微弱信号捕获算法进行介绍,分析了相干积分算法、非相干积分算法和差分相干积分算法的特点。针对相干积分时间容易受到导航数据位翻转影响的问题,提出了两种通过检测出翻转位来提高信噪比增益的算法,一种借鉴全比特算法检测数据翻转位边沿的思想

3、,通过比较多组数据的相干积分值检测出翻转位的位置,舍弃翻转位并对其余数据进行分块相干积分;另一种将传统的差分相干积分算法推广到对数据块的处理中,并通过比较导航数据比特长度内不同数据块的积分值粗略的估计出翻砖块的位置,舍弃翻砖块后对其它数据进行数据块差分相干积分。经过仿真验证,这两种算法均具有较高的捕获灵敏度和捕获效率。3.对传统的锁相环跟踪算法进行了深入的研究,针对其缺陷将卡尔曼滤波算法引入GPS卫星信号的跟踪中,并建立了系统方程和量测方程,针对标准卡尔曼滤波算法对噪声统计特性的假设过于理想且对初值的依赖程度很高的问题,提出了强跟踪Suge-H

4、usa自适应卡尔曼滤波算法,利用Suge-Husa自适应卡尔曼滤波器能够对噪声进行实时估计的特点以及强跟踪滤波器鲁棒性好且对突变情况具有很强适应能力的特点对卫星信号进行持续稳定的跟踪,经仿真验证,该算能够实现对微弱信号的跟踪且具有良好的跟踪性能。万方数据关键词:GPS软件接收机;弱信号检测;位翻转;捕获灵敏度;捕获效率;自适应卡尔曼滤波;强跟踪;捕获跟踪算法研究类型:应用研究万方数据Subject:WeakSignalAcquisitionandTrackingAlgorithmBasedontheGPSSoftwareReceiverSpec

5、ialty:PatternRecognitionandIntelligentSystemsName:ZhangYingxin(Signature)Instructor:LiWeibin(Signature)ABSTRACTInrecentyears,withtheGPSreceiverappliedinmulti-purposeandwidefieldsonaglobalscale,satellitenavigationandpositioningtechnologyisalsoputforwardhigherrequirements.GPSs

6、oftwarereceiverbasedonsoftwareradiousingarelativelycommonhardwareplatform,youcanachievedifferentfunctionsandcomplexhigh-performancealgorithmsbyloadingadifferentprogram,itprovidesaconvenientandpossibleforthedevelopmentofhighcomplexityalgorithmunderthespecialcircumstancesappli

7、cable.Asoneofthekeytechnologiesofhigh-performancenavigation,weaksatellitesignalreceivertechnologyiscurrentlyahotresearch.Undernormalcircumstances,theSNRofsatellitesignalreceivedbythereceiverisabout-20dB.Butinweaksignalenvironments,theSNRcanbereducedabout20dB.Inthiscase,itisd

8、ifficultforthecommonreceivertoacquisitionandtrackingthesignal,andcannotreal

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