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随着智能控制、计算机技术的发展,汽车智能化程度也越来越高,无人驾驶车辆正逐渐由概念投入应用。导航作为智能车辆路径规划和环境感知的基础,良好的定位导航性能对车辆的安全行驶具有重要作用。与传统汽车相比,无人驾驶车辆对导航定位精度、连续性和可靠性的要求较高。相对于硬件接收机,软件接收机更有利于无人驾驶车辆实现多传感器融合高精度导航。为了提高无人驾驶车辆的定位导航精度,本文主要对车载北斗软件接收机基带信号处理算法进行了研究,并提出了快速捕获算法和高灵敏度跟踪算法。首先,本文针对传统并行码相位捕获算法无法调节码相位搜索步长的特点,提出了基于分解FFT的并行捕获算法。该算法将做相关运算的两信号分别分成P(P为常数)份做FFT运算,然后通过融合算法得到相关结果。可实现每移动P个采样点做一次相关运算,结构较灵活。当P值选择合适时,算法计算量可减少50%左右。同时,改进后算法与传统并行码相位捕获算法PTP值基本相同,捕获性能基本相当。然后,本文在所提单频信号快速捕获算法的基础上提出了双频信号辅助捕获算法。该算法首先利用基于分解FFT的并行捕获算法对B1信号进行捕获,然后根据B1信号捕获结果缩小B2信号多普勒频移和码相位搜索范围,最后通过时域相关的方式获得B2信号捕获结果。相较于传统双频辅助捕获算法,该算法可减少约25%的计算量。最后,本文分析了B1、B2双频信号的关联性,并基于此将双频耦合跟踪算法用于北斗双频信号的跟踪。该算法首先将B1、B2支路鉴相器的输出结果进行组合,然后分别输入环路滤波器进行滤波处理并将输出值传递给载波NCO进行输出频率调节,最后经过环路参数预测单元输出B1、B2支路的本地载波信号。相较于单频独立跟踪算法,该算法跟踪灵敏度可提高约3 dB。本文所提基带信号处理算法加快了信号的捕获速度、提高了信号的跟踪灵敏度,有利于双频软件接收机在资源有限的车载嵌入式平台上实现,对于提高无人驾驶车辆的定位导航性能具有参考意义。