【摘要】:全球定位导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)具有全天时、全天候和高精度的特点,自建成以来已经在民用和军事领域得到了广泛的不可替代的应用。但是由于GNSS卫星轨道高度较高,空间传播的损耗较大,到达地面的信号强度只有-135~-130dBm左右。在一些恶劣的环境下,如室内、城市和森林,接收到的GNSS信号会进一步衰减10~30dB,这对接收机的灵敏度提出了很高的要求。尤其是接收机内部最薄弱的锁相环(Phase-locked Loop,PLL),在这些环境下误差会显著增大甚至失锁。而载波跟踪是GNSS接收机最重要的环节之一,载波跟踪不精确会带来测速误差,并影响码环的跟踪精度,降低定位导航性能。因此弱信号环境下载波的跟踪问题一直都是GNSS接收机的重点和难点之一,极大地限制了GNSS的应用。本文针对室内、城市等弱信号环境,以提高载波跟踪环路的灵敏度、精度和鲁棒性为目的,对提高载波跟踪环路性能的相关技术展开深入研究,提出了几种适用不同信号、不同环境的低复杂度、高性能的载波跟踪方法,并通过半实物平台验证了部分算法性能,主要研究工作和成果包括:1.提出了弱信号环境下适用于GPS(Global Positioning System)L1C/A信号的载波跟踪环路。该环路由一个最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE)器和一个自适应的卡尔曼滤波器(Adaptive Kalman Filter,AKF)组成。由于ML估计器处理信号的相干积分结果,并通过高效的搜索算法迭代搜索代价函数极值点,估计器具有较低的复杂度,同时又能达到误差的克拉美罗下界(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB)。设计的自适应的卡尔曼滤波器能够结果进行滤波,进一步提高估计精度。仿真结果表明,使用GPS L1C/A信号时提出的环路相比传统的锁频环(Frequency-locked Loop,FLL)辅助的锁相环在跟踪灵敏度、跟踪精度和误码率方面均有提升。2.提出了弱信号环境下适用于GPS L5导频通道信号的载波跟踪环路。环路由非线性最小二乘(Non-linear Least Squares,NLS)估计器和AKF组成。NLS估计器将相干积分结果做一阶泰勒级数展开,然后由线性最小二乘法估计参数。由于一阶泰勒级数展开存在线性化误差,NLS估计器不是最优估计,但是省去了迭代搜索最优解的过程,因此计算量进一步降低。仿真结果表明该环路对误码比较敏感,不适合有电文调制的信号跟踪。但是对于无电文调制的信号,例如GPS L5导频通道,可以达到比ML估计器更高的灵敏度。3.提出了一种适用于动态弱信号环境下的载波跟踪环路。为了克服动态弱信号环境下,基于FFT(Fast Fourier Transform,FFT)的载波估计方法受加速度影响较大、分辨率受限的问题,提出了基于离散调频傅里叶变换(Discrete Chirp Fourier Transform,DCFT)和相位拟合的两步估计环路。首先通过DCFT对载波多普勒频率和加速度引起的多普勒率进行粗估计,然后通过对载波相位进行线性拟合得到载波参数精确估计。通过引入相位拟合,相比单纯的DCFT方法不仅有效降低了计算量,又解决了DCFT分辨率受限的问题。由于两步的环路在动态弱信号环境下能对多普勒率进行精确估计,极大降低了加速度的影响,提高了载波跟踪性能。4.提出了一种适用于城市环境下的多通道联合载波跟踪环路。城市内的GNSS信号跟踪存在信号弱、多径干扰和信号频繁中断等问题。区别于传统的单通道跟踪环路,多通道联合跟踪环路融合所有通道的数据直接搜索接收机的速度,实现了速度域的完全信息融合,免去了单通道的信号参数估计。由于融合了所有通道的信息,该方法不仅能获得更高的信噪比(Signal-to-noise Ratio,SNR)增益,还能有效克服由于建筑物遮挡导致信号中断造成的单个通道失锁的问题,并且对多径干扰有良好的抑制能力。通过本文的研究工作,明确了室内、城市等弱信号环境下的载波跟踪中的主要问题,以处理相干积分结果、低复杂度为前提,提出了弱信号环境下适用于GPS L1C/A信号的载波跟踪方法、适用于GPS L5导频通道的载波跟踪方法、适用于动态弱信号环境下的载波跟踪环路和适用于城市环境下的多通道联合载波跟踪环路,通过仿真验证了提出的方法相对于传统的跟踪环路都有一定的性能提升,并通过搭建试验平台使用半实物验证了部分环路性能,补充完善了GNSS弱信号的载波跟踪理论,为高灵敏度GNSS软件接收机设计提供了理论补充。
【图文】: (a)频谱仪 (b) NI PXIe-1065 信号采集卡和操作界面(c) 基于 Matlab 的软件接收机图7.2 实验主要设备7.2 实验内容和步骤实验分为两个子实验:
【学位授予单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TN967.1
【参考文献】
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