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自20世纪七十年代起,全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System)不断地发展,在如今社会中,到处都可以发现以GNSS系统为基础的应用,卫星导航的应用也出现在了国家战略、国民生活、社会经济等多个领域,它也会宇宙学和测绘学等领域提供了科研的便利。接收机终端是GNSS系统的重要组成部分,针对于导航接收机的测试评估方法对于接收机的使用具有重要的意义,也是接收机开发的一项关键技术,具有巨大、长远的经济效益和社会效益。目前GNSS接收机的性能测试方法主要分为模拟器测试和路测两种。但是,现有的模拟器技术还不能提供精确有效的导航信号环境模型,因此就出现接收机实验室性能测试结果与实际环境下测试结果不一致的现象。而路测的方法虽然数据真实可靠,但是操作复杂且具有不可重复性,导致测试效率低下。为了解决上述问题,本论文提出了基于真实场景信号回放的接收机测试评估方法,通过采集真实场景信号,以数字中频信号的形式储存于数据库中;通过分类研究确定用于测试的数据集,将信号回放上变频为射频GNSS信号供接收机测试。本文主要研究了以下三方面的内容:1.基于KNN算法和决策树算法的GNSS信号典型场景分类。GNSS接收机可以输出各个场景下接收到的卫星信号载噪比、DOP值、速度等参数,根据KNN算法对GNSS信号场景进行预分类,根据分类集分析数据建立决策,通过决策树算法对场景分类进行进一步验证。2.基于真实信号回放的测试评估系统及评估方案。搭建了信号场景回放系统,实现了由接收机通过数据库中的典型场景信号进行测试;提出了基于“平行递推模型”的测试评估方案,测试指标包含精度、完好性、连续性、鲁棒性和适应性五个方面,论文针对这五个指标进行了定义说明和理论分析。3.基于测试评估方案的测试方法与评价标准。根据论文所提出的测试评估方案,进一步给出了指标的测试方法和评价标准。结合市场上不同性能的接收机模块进行了实验验证,对接收机的性能进行了综合评估。综上所述,本文研究了基于KNN算法和决策树算法的GNSS信号典型场景分类、基于真实信号回放的测试评估系统和评估方案,对评估方案的方法与评价标准进行了推导与说明,并通过对商用接收机的测试对论文所提出的评估方案进行了验证。