高靈敏度衛(wèi)星導(dǎo)航接收機(jī)同步技術(shù)的研究.pdf

1、隨著基于全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(GNSS，Global Navigation Satellite System)位置服務(wù)應(yīng)用的發(fā)展，用戶接收機(jī)逐漸從開闊的室外環(huán)境向密集城區(qū)與室內(nèi)等環(huán)境擴(kuò)展，而在此類環(huán)境下GNSS信號功率由于受到各種穿透損耗會嚴(yán)重衰減，傳統(tǒng)的接收機(jī)技術(shù)已經(jīng)無法提供連續(xù)可靠的定位。因此，如何提高弱信號下導(dǎo)航接收機(jī)的性能成為了全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)發(fā)展過程中的研究熱點(diǎn)。本文以提高導(dǎo)航衛(wèi)星信號基帶同步的性能為目標(biāo)，針對在城市峽谷與室內(nèi)等衛(wèi)

2、星信號強(qiáng)度衰減較大的環(huán)境下，展開了高靈敏度GNSS信號的捕獲與跟蹤算法的深入研究，主要創(chuàng)新點(diǎn)和研究內(nèi)容有:
　　(1)在分析了GNSS信號模型與捕獲方法的基礎(chǔ)上，對信號參數(shù)的檢測方法進(jìn)行了深入研究，分別推導(dǎo)了過門限檢測、峰均比檢測和峰峰比檢測方法下的檢測量概率分布。從理論和仿真兩方面，研究了每種算法的檢測性能，包括單元虛警概率和單元檢測概率等指標(biāo)，并指出了峰峰比和峰均比檢測方法的局限性。通過對參數(shù)平面搜索策略的研究，分別推導(dǎo)了捕獲

3、過程中串行搜索、混合搜索和最大值搜索下的系統(tǒng)檢測概率、系統(tǒng)虛警概率和系統(tǒng)漏檢概率。理論和仿真結(jié)果均表明，最大值搜索策略在弱信號環(huán)境下捕獲效果最好。
　　(2)為消除捕獲過程中GNSS信號中導(dǎo)航信息位比特翻轉(zhuǎn)帶來的處理損耗，在詳細(xì)分析了相關(guān)峰分裂問題的基礎(chǔ)上，本文提出了類圓相關(guān)運(yùn)算方法。通過對運(yùn)算結(jié)果中噪聲概率分布的推導(dǎo)可以得到，類圓相關(guān)運(yùn)算不會降低捕獲檢測概率。
　　(3)為了縮短捕獲時間、提高捕獲速率，將快速傅里葉變換(F

4、FT，F(xiàn)ast Fourier Transform)引入了類圓相關(guān)運(yùn)算中，實(shí)現(xiàn)了類圓相關(guān)的并行計算，結(jié)合傳統(tǒng)的時域并行捕獲算法本文提出了基于翻轉(zhuǎn)檢測的時域并行捕獲(TPATD)算法。與傳統(tǒng)的捕獲算法相比，仿真結(jié)果表明本文TPATD算法具有更高的靈敏度，更適用于弱GNSS信號的捕獲。
　　(4)提高接收機(jī)靈敏度的核心方法是通過延長信號的積分時間來獲得所需的處理增益。本文從理論上分析了相干積分和非相干積分兩種常用方法，分別推導(dǎo)了積分增

5、益與平方損耗，捕獲概率與檢測門限之間的關(guān)系，給出了高靈敏度捕獲中綜合應(yīng)用相干/非相干積分的組合設(shè)計方法，并在后續(xù)章節(jié)中分別對Galileo E1信號、GPS L1C/A信號和北斗BDS B1頻帶D1信號的高靈敏度捕獲進(jìn)行了研究。
　　(5)通過對Galileo E1信號中導(dǎo)航信息位符號的假設(shè)，結(jié)合TPATD算法，提出了適用于Galileo E1信號的基于TPATD與導(dǎo)航信息位翻轉(zhuǎn)假設(shè)的捕獲方法(TNTA)，延長了信號相干積分時間，

6、提高了捕獲靈敏度。為減小運(yùn)算時間，在對m序列特征研究的基礎(chǔ)上，將FFT與沃爾什-哈達(dá)瑪(WH，Walsh-Hadamard)算法應(yīng)用到相干積分運(yùn)算中，提出了基于并行導(dǎo)航信息位搜索的相干積分算法(PNSCI)。與典型的能量平均算法的仿真對比，仿真結(jié)果表明TNTA算法具有更高的捕獲靈敏度和可靠性。
　　(6)分析了GPS L1C/A信號中導(dǎo)航信息位寬與PRN碼周期的關(guān)系，通過對信號中導(dǎo)航信息位邊緣的檢測，提出了基于導(dǎo)航信息位翻轉(zhuǎn)假設(shè)的

7、全比特相干積分算法(NTFB)。該算法能夠?qū)PS L1C/A信號相干積分時間擴(kuò)展到20ms，且仿真結(jié)果表明該算法在保證了靈敏度的同時，與傳統(tǒng)半比特交替等方法相比不會過多增加計算負(fù)擔(dān)。
　　(7)仔細(xì)研究了北斗BDS B1頻帶D1信號中調(diào)制的NH碼序列特性。在定義了特征長度與特征序列的基礎(chǔ)上，提出了基于導(dǎo)航信息位與NH碼子序列假設(shè)的捕獲算法(NNSA)。該算法通過對NH碼序列的擴(kuò)展，采用FFT/IFFT運(yùn)算并行檢測信號中所有NH碼

8、序列的可能性。仿真結(jié)果證明，與已有算法相比，該算法能在充分利用計算資源的同時大幅提高捕獲靈敏度。
　　(8)對GNSS跟蹤環(huán)路的設(shè)計進(jìn)行了深入研究?？偨Y(jié)了環(huán)路鑒別器的算法與特性，并對鑒別曲線與預(yù)檢測積分時間的關(guān)系進(jìn)行了仿真分析。在對數(shù)控振蕩器(NCO，Numerically Controlled Oscillator)建模的基礎(chǔ)上，提出了適用于高靈敏度跟蹤環(huán)路的最優(yōu)數(shù)字濾波器設(shè)計方法，并給出了有相位加速度輸入時的濾波器參數(shù)取值。同

9、時將卡爾曼濾波應(yīng)用到載波跟蹤環(huán)路中，推導(dǎo)了基于擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF,Extended Kalman Filter)的高靈敏度環(huán)路濾波器設(shè)計。仿真結(jié)果證明，EKF的濾波效果最好，但是計算復(fù)雜度帶來的運(yùn)算負(fù)擔(dān)使其更適用于純軟件接收機(jī)。而最優(yōu)數(shù)字濾波器的設(shè)計需要對接收機(jī)動態(tài)性有預(yù)先了解，因此更加適用于有外界輔助時的跟蹤環(huán)路。
　　(9)在上述研究基礎(chǔ)上，以載噪比為34dB-Hz的BDS B1頻帶D1信號捕獲與跟蹤為例，在Xilinx