BOC信號同步算法研究與實現(xiàn).pdf

1、在現(xiàn)代導航系統(tǒng)中，BOC調制信號的采用使導航系統(tǒng)間實現(xiàn)頻譜共享，同時提高定位精度和抗多徑干擾的能力成為可能。但是,BOC信號子載波調制所帶來的同步模糊性是當今亟待解決的關鍵熱門問題。由于BOC信號自相關函數(shù)的多峰值特性，曾經(jīng)適用于BPSK信號的同步算法已不再適用。本文在深入研究BOC調制信號特性和傳統(tǒng)同步方案的基礎上，提出了三種解決同步模糊性的算法。
　　提出了SPART(Symmetrical Pulse Ambiguity R

2、emoving technique)非模糊性同步算法：算法的原理是構造兩個本地BOC-like信號，其中一個是偶對稱的，另外一個是奇對稱的信號。通過合成這兩個本地信號與BOC信號的互相關函數(shù)來獲得具有非模糊性的相關函數(shù)。合成的相關函數(shù)僅含有一個正的相關峰值，所有的旁峰都被消除掉了,從而巧妙地消除了旁峰對捕獲和跟蹤處理的潛在威脅。文中不但給出了SPART算法的實現(xiàn)環(huán)路結構，同時從基于Monte Carlo的仿真分析和基于FPGA的硬件平臺

3、對SPART算法的有效性進行了驗證。對捕獲檢測概率和跟蹤標準差的表達式做了理論上的推導。仿真發(fā)現(xiàn)，SPART算法不僅適合正弦BOC信號，也適用于余弦BOC信號，但針對余弦BOC信號時，SPART算法采用的本地信號的脈寬是針對正弦BOC信號脈寬的一半。SPART算法與傳統(tǒng)同步算法對比分析發(fā)現(xiàn)，在相同積分時間，碼間距和累加次數(shù)的情況下，針對低調制系數(shù)的BOC信號，SPART算法在捕獲和跟蹤階段與傳統(tǒng)跟蹤環(huán)路相比有很小的性能退化。調制系數(shù)越高

4、，BOC信號退化越嚴重。但是不要忘了SPART算法的初衷是消除BOC信號自相關函數(shù)中正的側峰以免捕獲到側峰上和鎖定到錯誤的鑒相器零點上。另外，為了補償SPART算法的性能退化，我們可以通過增加相干積分時間，增加非相干累加次數(shù)和減小碼間距的方法來提高算法的性能。
　　提出了適合BOC(n,n)和MBOC信號的GFSA(Gating function Shifting Algorithm)非模糊性算法：算法的原理是構造一個選通脈沖信號

5、去調制本地的PRN碼和子載波信號，調制后的本地信號與接收到的BOC進行互相關運算，相關函數(shù)向左和向右移位產(chǎn)生的兩個相關函數(shù)，當選通函數(shù)的脈沖寬度在[0.51]個碼片范圍內(nèi)時，它們和的能量減去差的能量就可以合成一個僅含有一個正峰值的相關函數(shù)。文中給出了GFSA算法的實現(xiàn)環(huán)路結構，對GFSA算法的跟蹤性能做了理論上的推導和基于Monte Carlo的仿真分析。仿真分析表明，針對BOC(n,n)信號，在相同積分時間，碼間距和累加次數(shù)的情況下，

6、GFSA算法在跟蹤階段與傳統(tǒng)跟蹤環(huán)路相比依然有性能退化現(xiàn)象。在選通脈寬為1個碼片時，最大僅有2.1分貝的性能退化。隨著選通脈寬的減小，性能退化越來越不明顯，在0.5個碼片寬度和碼間距為0.2個碼片條件下僅有1分貝的性能退化，且退化的絕對值相對于傳統(tǒng)跟蹤算法非常小。所以，GFSA算法在消除BOC信號同步模糊性的同時利用窄選通函數(shù)可以獲得很好的跟蹤特性。由于濾波效應，采用窄脈寬選通函數(shù)是切實可行的。另外，由于設計的跟蹤環(huán)路不再需要子載波生成

7、電路，所以它簡單易行。
　　提出了適合BOC(n,n)和MBOC的BPST(BOC-PRN shifting technique)非模糊性同步算法：BPST算法的基本思想是利用接收到的BOC信號與本地PRN碼的互相關函數(shù)來合成一個具有非模糊特性的相關函數(shù)。BPST算法的接收機采用相同的結構和不同延時的PRN序列就可以接收正弦或余弦BOC信號。對BPST算法的捕獲和跟蹤性能做了理論上的推導和基于Monte Carlo的仿真分析。理論

8、和仿真分析表明，對中長距離的多徑干擾信號有極強的抑制能力。盡管BPST算法，在相同積分時間，碼間距和累加次數(shù)的情況下，在捕獲和跟蹤階段分別有0.5分貝和2.2分貝的性能損失，但它徹底解決了同步的模糊性問題。同其它非模糊性算法相比，性能相差無幾。因此，對sinBOC(n,n)，cosBOC(n,n)和MBOC信號接收機來講采用BPST算法不失為一個很好的同步解決方案。
　　本文最大的成果就是提出了BOC信號捕獲和跟蹤環(huán)路及接收機實現(xiàn)