【摘要】：隨著地理位置服務(wù)(Location Based Service,LBS)的日益普及,人們需要全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System,GPS)接收機(jī)提供室內(nèi)以及城市復(fù)雜環(huán)境下全方位的定位與導(dǎo)航服務(wù)。傳統(tǒng)的高靈敏度GPS捕獲算法在弱信號(hào)場(chǎng)景下捕獲計(jì)算量極大,因此高靈敏度GPS捕獲算法的計(jì)算量?jī)?yōu)化意義重大。首先,本文研究了GPS捕獲中信號(hào)檢測(cè)算法與參數(shù)搜索策略對(duì)捕獲計(jì)算量以及捕獲靈敏度的影響。其次,本文設(shè)計(jì)了一種動(dòng)態(tài)駐留GPS捕獲策略(Dynamic Dwell Acquisition Strategy,DDAS)。該捕獲策略在不同參數(shù)塊上動(dòng)態(tài)地進(jìn)行兩次駐留捕獲,通過減少捕獲成功時(shí)需要搜索的參數(shù)數(shù)量以及復(fù)用兩次駐留的檢測(cè)量降低了GPS捕獲計(jì)算量。然后,本文設(shè)計(jì)了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GPS信號(hào)檢測(cè)算法(Correlation Envelope Identity-Neural Network,CEI-NN)。該信號(hào)檢測(cè)算法采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)檢測(cè)信號(hào)檢測(cè)量的包絡(luò)特征,通過減少信號(hào)檢測(cè)需要的信號(hào)積分時(shí)間降低了GPS捕獲計(jì)算量。最后,本文根據(jù)DDAS和CEI-NN實(shí)現(xiàn)了基于CNN的GPS動(dòng)態(tài)駐留捕獲算法(Dynamic Dwell/Neural Network,DD/NN)的軟件原型。該原型基于折疊匹配濾波器和多路混頻器的捕獲架構(gòu),通過切換CEI-NN信號(hào)檢測(cè)算法和MAX-TC信號(hào)檢測(cè)算法在參數(shù)塊上動(dòng)態(tài)地駐留捕獲。本文基于GPS星座模擬器信號(hào)對(duì)DD/NN捕獲算法、最大值捕獲算法(Maximum,MAX)和雙駐留/最大值捕獲算法(Double Dwell/Maximum,DD/MAX)進(jìn)行了蒙特卡羅仿真。仿真結(jié)果表明,在接收信號(hào)功率為-146dBm時(shí),DD/NN的捕獲概率為61%,捕獲虛警概率低于1%。此時(shí),DD/NN的捕獲概率相比MAX和DD/MAX提高了20%,DD/NN的捕獲計(jì)算量分別為MAX和DD/MAX的17.6%和16.6%。
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：P228.4

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本文編號(hào)：2686257