本文關(guān)鍵詞：基于卡爾曼濾波技術(shù)的GPS信號(hào)跟蹤與多徑估計(jì)算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：GPS信號(hào)在經(jīng)過(guò)室內(nèi)環(huán)境（如室內(nèi)、城市、森林等復(fù)雜環(huán)境）時(shí)由于穿透損耗、反射損耗、繞射損耗和信號(hào)衰落等過(guò)程使信號(hào)強(qiáng)度急劇衰減，且由于多徑效應(yīng)的存在，造成信號(hào)的信噪比很低，跟蹤精度較差，，甚至使得載波跟蹤環(huán)失鎖，造成跟蹤過(guò)程不能正常運(yùn)行等后果。針對(duì)以上情況，本文對(duì)GPS信號(hào)跟蹤算法、多徑信號(hào)的估計(jì)與補(bǔ)償技術(shù)等進(jìn)行了研究。 本文首先介紹了GPS中頻信號(hào)的生成過(guò)程及GPS軟件接收機(jī)的工作原理。傳統(tǒng)的接收機(jī)跟蹤環(huán)路模型較為復(fù)雜，易受噪聲干擾，在復(fù)雜環(huán)境下不能有效的跟蹤到GPS信號(hào)。針對(duì)目前應(yīng)用較為廣泛的卡爾曼跟蹤環(huán)路和最大似然多徑估計(jì)算法模型進(jìn)行分析討論。針對(duì)以上兩種算法的不足，依據(jù)最優(yōu)卡爾曼濾波器的濾波新息為零均值白噪音這一特點(diǎn)，設(shè)計(jì)自適應(yīng)卡爾曼濾波器代替碼跟蹤環(huán)路中原有的卡爾曼濾波器，提高跟蹤環(huán)路在復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境下的跟蹤精度。對(duì)GPS多徑信號(hào)最大似然估計(jì)誤差較大的問(wèn)題，依據(jù)有色噪音分析理論，構(gòu)造卡爾曼濾波模型，進(jìn)一步提高了多徑信號(hào)的估計(jì)精度，提高了GPS信號(hào)跟蹤性能。 本文對(duì)改進(jìn)前后GPS信號(hào)跟蹤環(huán)路以及多徑估計(jì)算法在MATLAB平臺(tái)上進(jìn)行了仿真分析，結(jié)果表明，對(duì)于相同條件下的GPS信號(hào)，自適應(yīng)卡爾曼濾波跟蹤算法在與傳統(tǒng)的卡爾曼GPS信號(hào)跟蹤算法相比較，其抗噪性和、靈敏度以及跟蹤精度都有明顯提高。對(duì)于弱信號(hào)，基于卡爾曼濾波的最大似然多徑估計(jì)算法在其抗噪性和跟蹤精度方面都優(yōu)于最大似然多徑估計(jì)算法。
【關(guān)鍵詞】：GPS接收機(jī) 環(huán)路改進(jìn) 多徑估計(jì) 跟蹤精度
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：P228.4
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 研究背景和意義8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 本文的研究?jī)?nèi)容及論文結(jié)構(gòu)11-12
• 第二章 GPS 信號(hào)與接收機(jī)原理12-38
• 2.1 GPS 信號(hào)模型13-19
• 2.1.1 載波信號(hào)13-14
• 2.1.2 產(chǎn)生 C/A 碼14-16
• 2.1.3 導(dǎo)航電文16-17
• 2.1.4 衛(wèi)星信號(hào)的調(diào)制格式17-18
• 2.1.5 中頻信號(hào)18-19
• 2.2 GPS 信號(hào)的捕獲跟蹤原理19-30
• 2.2.1 GPS 信號(hào)捕獲算法19-21
• 2.2.2 跟蹤環(huán)路21
• 2.2.3 I/Q 兩路解調(diào)21-23
• 2.2.4 載波跟蹤23-25
• 2.2.5 碼跟蹤25-27
• 2.2.6 卡爾曼環(huán)路跟蹤算法27-30
• 2.3 GPS 多徑信號(hào)30-37
• 2.3.1 多徑信號(hào)概述30-31
• 2.3.2 多徑信號(hào)估計(jì)誤差分析31-33
• 2.3.2.1 幅度和相位誤差31-32
• 2.3.2.2 時(shí)延估計(jì)誤差32
• 2.3.2.3 多徑數(shù)目估計(jì)誤差32-33
• 2.3.3 多徑抑制技術(shù)33-37
• 2.3.3.1 空域處理技術(shù)33-34
• 2.3.3.2 時(shí)域處理技術(shù)34-37
• 2.4 本章小結(jié)37-38
• 第三章 跟蹤環(huán)路改進(jìn)研究38-47
• 3.1 自適應(yīng)卡爾曼濾波在跟蹤環(huán)路中的應(yīng)用38-42
• 3.2 基于卡爾曼濾波的最大似然多徑估計(jì)算法42-46
• 3.3 本章小結(jié)46-47
• 第四章 實(shí)驗(yàn)仿真47-66
• 4.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)構(gòu)建47-51
• 4.1.1 GPS 信號(hào)參數(shù)47-48
• 4.1.2 軟件接收機(jī)運(yùn)行流程48-49
• 4.1.3 信號(hào)捕獲流程49
• 4.1.4 信號(hào)跟蹤流程49-50
• 4.1.5 信號(hào)數(shù)據(jù)解算50-51
• 4.2 信號(hào)捕獲跟蹤結(jié)果仿真51-53
• 4.3 跟蹤環(huán)路算法仿真53-60
• 4.3.1 算法穩(wěn)定性分析53-55
• 4.3.2 算法噪音敏感性和去噪性分析55-60
• 4.4 多徑估計(jì)算法仿真60-65
• 4.5 本章小結(jié)65-66
• 第五章 總結(jié)與展望66-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 附錄 A：卡爾曼濾波初始噪聲方差設(shè)置對(duì)濾波性能影響的分析71-73
• 附錄 B：最優(yōu)濾波時(shí)新息為零均值白噪聲的證明73-77
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文77-78
• 致謝7

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 唐斌;陳金平;楊龍;王禮亮;劉慧越;;基于有色噪聲卡爾曼濾波的GPS多徑估計(jì)研究[J];北京理工大學(xué)學(xué)報(bào);2010年10期

2 楊長(zhǎng)林;柏秀亮;劉延飛;陳聰;歐迪棟;;新息自適應(yīng)區(qū)間Kalman濾波算法及其應(yīng)用[J];傳感器與微系統(tǒng);2012年11期

3 張迎春;李t焧

本文編號(hào)：287194