弱信号条件下GPS接收机关键技术研究

来源 :哈尔滨工程大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:houguangyun1981
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近年来,随着基于位置服务(Location Based Service, LBS)应用需求的增加,弱信号环境下的定位技术引起了全世界的关注。高灵敏度GPS和辅助GPS (Assisted GPS, A-GPS)定位技术已成为许多国家科研机构及相关单位的重点研究对象。本课题正是在这样一种背景下对没有外部辅助源的接收机核心功能——基带信号处理展开深入研究。(1)接收机研究平台设计。采用软件方式直接模拟数字中频GPS信号,深入研究了GPS中频信号功率控制技术、误差源仿真技术和信号传播延迟等相关技术,利用实测星历和输入参数将正常导航解算时各种信号传播误差的修正方法应用于由真距至伪距的反向推算;开发了常规GPS接收机信号捕获和跟踪模块,为新技术的研究测试提供了开发平台。实现了基于FPGA/ARM硬件平台的GPS接收机,利用信号处理模块对实测信号和模拟信号的处理验证了研究平台的有效性。(2)系统地研究了微弱信号捕获中相干积分操作在多种非理想环境下的性能。分析推导了由任意位数A/D转换导致的功率损失通用公式及最优增益设置方法;从等效噪声功率的角度研究了互相关干扰的影响;由相干积分检测量的幅度变化对残余多普勒频率误差、导航电文数据调制的影响进行了深入分析,为弱信号捕获方案的设计提供了理论依据。(3)对微弱GPS信号捕获技术进行深入研究。从理论上证明并经试验验证了当积分时间增加时,差分相干检测的输出序列服从高斯分布。为提高接收机对微弱信号的检测能力和参数估计精度,设计了频率误差自主实时修正的差分相干弱信号捕获方案,理论分析和测试表明该方法能够提高信号检测概率、减小频率估计误差的不确定性,满足弱信号跟踪需求。(4)深入研究接收机处于弱信号环境,环路未锁定时无法实现信号跟踪的问题。针对传统PLL载波环估计误差较大和EKF (Extented Kalman Filtering)算法需要对非线性方程进行近似处理的缺点,利用SRUKF (Square Root Unscented Kalman Filtering)实现载波环参数估计,将最优路径动态规划技术应用于GPS位同步,取得了比目前广泛应用的直方图法更为理想的效果,在此基础上,将SRUKF估计技术与位同步技术结合,研究设计了环路未锁定时串行和并行两种载波跟踪方案,并通过实验验证了方案的合理性。
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