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时间:2019-05-11
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1、重庆大学硕士学位论文具有多普勒频移的载波捕获研究姓名:张小恒申请学位级别:硕士专业:电路与系统指导教师:曾孝平20070420摘要低轨卫星通信中多普勒频移很大,如果不能有效地对多普勒频移进行补偿,会造成捕获电路输出信噪比严重恶化。已有的多普勒频移补偿方案大多采用自动频率控制(AFC)环路,当多普勒频移达到士100kHz左右时,一般AFC环路难以有效的工作。常将大多普勒频移范围分为若干较小的子区间,采用串行或并行两种频率子区间搜索技术。串行技术搜索时间很长,而并行技术耗费硬件资源很大,对此,本文广泛吸取了国内外的已有的有益成果,作了大量的仿真试验,利用协同神经网络算法确定频率子区间,
2、对大多普勒频移的数字基带补偿方案进行了系统而深入地研究。本文的主要工作归纳如下:(1)利用协同神经网络确定频率子区间。不同频率子区间的信号可以看作是不同的模式,而协同神经网络在模式识别上有自己特有的优势,从而有利于利用协同神经网络解决频率子区间确定问题。(2)通过对应用协同神经网络确定频率子区间的具体分析,得到了协同神经网络伴随向量的简化逼近形式,并考虑到在无先验知识的情况下,待估频偏落在每个频率子区间的机会均等,仅仅利用初始序参数就可以达到目的,使得协同神经网络算法在实际应用时大为简化。(3)将基于协同神经网络的频率子区间确定技术与传统串行和并行技术相比较,分析归纳各种传统频率估
3、计器在应用于多普勒频偏补偿时的不同特点,从算法复杂度的角度说明这种多普勒频移补偿方案的优越性。(4)利用BP网络、径向基网络、广义回归神经网络作频率估计方面的探索,并得到一系列仿真结果。研究结果表明:(1)基于协同神经网络的频率子区间确定算法能够正确地确定频率子区间,且速度比串行技术快很多,而硬件资源耗费也不大,与AFC环路结合能有效地对多普勒频偏进行补偿。(2)广义回归神经网络有较好的多普勒频移估计性能,但其网络规模较大,会耗费很多资源。关键词:多普勒频移,扩展卡尔曼滤波,协同神经网络,广义回归神经网络独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究
4、成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得重废太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:础·1。·垃签字日期:2。。了年々月2a日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解重废太堂有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权重麽太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。保密(
5、),在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密(、r)。(请只在上述一个括号内打“√”)学位论文作者签名:张小t垤签字日期:b口7年垆月孑。日=戮伽日签字日期:p卯年肇月伽日1绪论随着卫星通信技术、遥感技术、GPS技术以及移动通信技术的飞速发展,人们对无线通信技术中的载波跟踪问题的研究越来越重视。由于通信环境的复杂度越来越大,通信载体的高速运动导致的多径干扰和多普勒频移对无线通信的影响越来越显著。发射装置与接收装冕的相对运动造成接收端有不同程度的频率偏移,使得移动通信信道更加恶劣。这种现象在高动态环境例如低轨(LEO)卫星通信中表现得又为突出。本文主要考虑Ka波段的低轨卫星载波跟
6、踪问题。低轨卫星通信近年来日益受到重视,由于低轨卫星其相对于地面接收装置的高速度,尤其在Ka波段多普勒频移和本地晶振(L0)漂移表现得十分显著。天顶地心图1.1圆轨道覆盖示意图Fi91.1Lowearthorbitsatellites如图1.1,l为地球半径,P为地球中心角,J为地面终端到卫星的距离,,=∥‘面了矛了丽石面,又cos盯=吾sine,e=%一j甭vst,得到多普勒频移随时间变化的表达式多普勒频移加速度随时间变化的表达式:伽.墨兰壹兰二丝±鬯:竺:竺竺竺!丝些竺垡±丝椰2砌+矿一狮均m晦一%+州,2+伪呐2一砌+l!)co嘞一%+f)7(1.2)重庆大学硕士学位论文正为
7、载频,%为初始地球中心角,若设地面终端与卫星能够通信的最低仰角为50,‰=arccos(甬1i。。sto)一‰,最低仰角‰=委,取,=6356.7砌,五=4.2锄,h=800砌,vJ=√鬲,开普勒常数=398601.58x109嘭,得到钿(f)及缸(f)随时间变化的曲线,如图1.2图1.2/.却咖(f)及/o(f)随时间变化的曲线Fig1.2meurveof厶咖(f)柚d%咖(t)byfime1.1研究背景与意义自1957年人类第一颗人造地球卫星发射成功,40多年来,
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