GNSS低复杂度伪码捕获算法研究

发布时间：2017-11-02 17:32

  本文关键词：GNSS低复杂度伪码捕获算法研究

  更多相关文章： GNSS 捕获算法 序列相关性 压缩感知 相位相关

【摘要】：全球导航卫星系统(GNSS)广泛应用于军民各个领域中,发展GNSS相关技术不但对于交通运输的导航有着重要意义,而且关系到军事技术的发展和国家安全,我国也正在积极地投入到北斗导航系统的研究中。GNSS发展至今,已经能够实现精确的定位和授时等功能,与一般通信系统相比,卫星系统由于通信体制及信号的特殊性,依然存着一些问题亟待解决。同步是实现通信传输的前提,而捕获是同步的首要任务。由于卫星与地面接收机之间存在相对运动,信号传播过程中所产生的多普勒频偏,所以GNSS捕获是一个时频二维的搜索过程,所需的计算量急剧增加。此外,GNSS信号所采用的伪随机码序列较长,需要搜索的码片数量随之增加,也给GNSS信号的捕获带来了很大难度。降低伪码捕获算法复杂度的对于系统实现具有重要的意义。现有伪码捕获算法大多基于序列的相关性,提出了一些降低GNSS捕获复杂度的方法。然而,基于序列相关性的捕获算法已被广泛研究,复杂度降低的可行性比较有限。本文首先介绍了GNSS的发展情况和GNSS捕获技术的重要研究意义。然后通过对GNSS信号特性和卫星相对运动进行研究,分析多普勒频偏和伪随机码长度对于伪码捕获复杂度的影响。接着对现有基于序列相关性的捕获算法进行仿真分析,对比各种捕获算法的性能和降低复杂度的方式,为下一步研究打下基础。为进一步探索降低捕获复杂度的可行性,分别借助压缩感知理论和相位相关技术,研究了两种捕获方案。基于压缩感知理论捕获算法利用GNSS信号的稀疏特性,可以将高维度的信号捕获过程转化为一个低维度的优化问题,通过凸松弛或贪心算法迭代的方式予以解决。而基于相位相关的捕获方法,通过对信号序列赋予附加相位,并分析接收信号与本地伪码之间的相位关系来实现捕获的,通过对该算法捕获结构的调整,进一步提升了捕获性能。通过仿真分析和复杂度研究得出:在信噪比环境比较理想的情况下,基于压缩感知的捕获算法能够正确完成捕获,相较基于序列相关性的捕获算法,其计算复杂度大幅降低,但在较为恶劣的噪声条件下,其捕获性能迅速恶化;基于相位相关的捕获算法,在保证一定性能的条件下,仅使用加法运算就可以完成捕获,与基于序列相关的捕获算法相比,性能上差异不大,在一定的应用场景下,可以有效降低捕获算法复杂度。
【关键词】：GNSS 捕获算法 序列相关性 压缩感知 相位相关
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN967.1
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 符号对照表11-12
• 缩略语对照表12-15
• 第一章 绪论15-19
• 1.1 GNSS简介15
• 1.2 课题研究意义15-16
• 1.3 GNSS捕获技术研究现状16-17
• 1.4 论文主要内容与结构安排17-19
• 第二章 GNSS伪码捕获理论基础19-29
• 2.1 GNSS系统组成19-20
• 2.1.1 空间段19
• 2.1.2 控制段19
• 2.1.3 用户段19-20
• 2.2 GNSS信号结构20-23
• 2.2.1 传输载波20
• 2.2.2 扩频码和调制20-22
• 2.2.3 导航电文22-23
• 2.3 GNSS伪码捕获原理23-27
• 2.3.1 多普勒频偏23-24
• 2.3.2 扩频码相关特性24-26
• 2.3.3 扩频码捕获原理26-27
• 2.4 本章小结27-29
• 第三章 GNSS捕获算法29-45
• 3.1 传统捕获算法29-32
• 3.1.1 时域串行捕获算法29-30
• 3.1.2 时域并行捕获算法30
• 3.1.3 匹配滤波捕获算法30-32
• 3.2 基于FFT的捕获算法32-40
• 3.2.1 FFT时域并行捕获算法32-35
• 3.2.2 FFT频域并行捕获算法35-37
• 3.2.3 FFT时频并行捕获算法37-39
• 3.2.4 PMF-FFT捕获算法39-40
• 3.3 XFAST捕获算法40-42
• 3.4 均值捕获算法42-44
• 3.5 本章小结44-45
• 第四章 基于压缩感知的捕获算法45-57
• 4.1 压缩感知理论45-50
• 4.1.1 压缩感知概述45-46
• 4.1.2 信号的稀疏变换46-47
• 4.1.3 观测矩阵47-48
• 4.1.4 信号的恢复48-50
• 4.2 基于压缩感知的捕获算法50-55
• 4.2.1 基于压缩感知的捕获算法原理50-52
• 4.2.2 算法流程52-53
• 4.2.3 仿真实现53-55
• 4.3 本章小结55-57
• 第五章 相位相关捕获算法57-75
• 5.1 相位捕获算法原理57-60
• 5.2 分段相位捕获算法原理60-67
• 5.2.1 分段相位相关捕获原理60-64
• 5.2.2 两级分层相位相关捕获算法64-66
• 5.2.3 结合时域序列相关的分段相位相关捕获算法66-67
• 5.3 算法仿真分析67-70
• 5.4 复杂度分析70-72
• 5.5 本章小结72-75
• 第六章 总结与展望75-77
• 6.1 论文总结75
• 6.2 问题与展望75-77
• 参考文献77-81
• 致谢81-83
• 作者简介83-84

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本文编号：1132501