卫星导航接收机干扰抑制技术研究与实现

发布时间：2017-10-11 01:03

  本文关键词：卫星导航接收机干扰抑制技术研究与实现

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【摘要】：卫星导航系统一直以来都是国际上重点关注的一个高新技术领域，其拥有全天候、全天时、实时性、连续性等优良特性，以及高精度定位、测速及授时等技术优势，在高科技战争和国民生活中发挥了越来越大的作用。然而由于卫星距离地面较远，卫星信号到达地面的功率很弱，导致接收机非常容易受到各种射频干扰的影响，造成接收机性能下降甚至无法工作。因此对卫星导航接收机干扰抑制技术的研究具有重大意义。 本文系统地讨论了卫星导航接收机中常用的干扰抑制技术，包括窄带干扰抑制技术、宽带干扰抑制技术的基本原理，对其中的频域重叠加窗FFT算法、基于功率倒置阵列结构的空时采样矩阵求逆和最小均方算法进行了具体推导与分析，并通过计算机MATLAB仿真对上述算法的干扰抑制性能进行了验证和比较。 本文在上述仿真分析的基础上，选择频域重叠加窗FFT算法和基于功率倒置结构的最小均方算法，，对窄带干扰抑制方案和宽带干扰抑制方案分别进行了设计，从系统总体框架、模块划分与设计编写、系统联合仿真等方面对方案进行了详细说明，并通过Modelsim硬件仿真，验证了算法实现的正确性，最后在FPGA硬件平台上实现了方案，并应用到实际的卫星导航接收机中进行了测试和分析，给出了实际测试的结果，实际验证了方案设计实现的有效性。
【关键词】：卫星导航接收机 干扰抑制 算法仿真 FPGA实现
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN965.5
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 图目录9-11
• 表目录11-12
• 第1章 绪论12-19
• 1.1 论文选题背景与意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-18
• 1.2.1 窄带干扰抑制技术14-16
• 1.2.2 宽带干扰抑制技术16-18
• 1.3 主要研究内容18
• 1.4 文章结构安排18-19
• 第2章 卫星导航接收机干扰抑制基本理论与仿真分析19-57
• 2.1 引言19
• 2.2 常见干扰类型19-21
• 2.2.1 连续波干扰20
• 2.2.2 伪码调制干扰20
• 2.2.3 高斯噪声调制干扰20-21
• 2.3 频域窄带干扰抑制原理与仿真分析21-34
• 2.3.1 频域自适应陷波基本原理21
• 2.3.2 加窗和重叠处理21-25
• 2.3.3 自适应门限估计25-27
• 2.3.4 干扰谱线处理27-28
• 2.3.5 算法性能仿真分析28-34
• 2.4 空域宽带干扰抑制原理与仿真分析34-56
• 2.4.1 空域干扰抑制基本原理34-36
• 2.4.2 阵列信号模型36-39
• 2.4.3 自适应滤波基本原理39-40
• 2.4.4 自适应滤波最优化准则40-44
• 2.4.5 基于功率倒置的自适应滤波算法44-47
• 2.4.6 算法性能仿真分析47-56
• 2.5 本章小结56-57
• 第 3 章 频域窄带干扰抑制方案设计与实现57-69
• 3.1 引言57
• 3.2 系统总体框架57-58
• 3.3 模块 FPGA 设计与仿真58-65
• 3.3.1 bypass 模块59
• 3.3.2 重叠相加模块59
• 3.3.3 输入数据延时模块59
• 3.3.4 加窗模块59-60
• 3.3.5 FFT 运算模块60-61
• 3.3.6 频域干扰抑制处理模块61-63
• 3.3.7 IFFT 运算模块63
• 3.3.8 干扰检测模块63
• 3.3.9 系统联合仿真验证63-65
• 3.4 实际测试结果与分析65-68
• 3.5 本章小结68-69
• 第4章 空域宽带干扰抑制方案设计与实现69-79
• 4.1 引言69
• 4.2 系统总体框架69-70
• 4.3 模块 FPGA 设计与仿真70-75
• 4.3.1 数字下变频模块70-72
• 4.3.2 空时自适应滤波模块72
• 4.3.3 数字上变频模块72-73
• 4.3.4 系统联合仿真验证73-75
• 4.4 实际测试结果与分析75-78
• 4.5 本章小结78-79
• 第5章 总结与展望79-80
• 参考文献80-84
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单84-85
• 致谢85

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 薛巍,向敬成,黄怀信;基于门限估计的直扩通信系统窄带干扰变换域抑制方法[J];电子与信息学报;2003年07期

2 曾祥华,李峥嵘,王飞雪;扩频系统频域窄带干扰抑制算法加窗损耗研究[J];电子与信息学报;2004年08期

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 李敏;卫星导航接收机数字波束形成关键技术研究[D];国防科学技术大学;2011年

2 李宁;LMS自适应滤波算法的收敛性能研究与应用[D];哈尔滨工程大学;2009年

本文编号：1009589