本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的衛(wèi)星導(dǎo)航信號捕獲算法研究

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【摘要】：近年來,衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)在經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展和軍事戰(zhàn)略中的地位日益突出,越來越多的國家和地區(qū)開始重視衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的研究與建設(shè)。信號捕獲是接收機(jī)內(nèi)信號處理的第一步,成功捕獲導(dǎo)航信號后才能開始后續(xù)處理操作,其占據(jù)著接收機(jī)大量的硬件和計算資源。對衛(wèi)星導(dǎo)航信號捕獲算法,特別是快速捕獲算法的研究,受到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。本文從壓縮感知(CS)理論的角度,研究衛(wèi)星導(dǎo)航信號的快速捕獲算法,以降低接收機(jī)的計算復(fù)雜度和硬件成本。本文先研究傳統(tǒng)衛(wèi)星導(dǎo)航信號捕獲算法,再研究壓縮感知理論,最后以這兩個研究點為基礎(chǔ),研究基于壓縮感知的衛(wèi)星導(dǎo)航信號捕獲算法。在傳統(tǒng)衛(wèi)星導(dǎo)航信號捕獲算法研究方面,本文提出了一種改進(jìn)的短碼捕獲算法——恒峰值補(bǔ)零(PCZP)算法,該算法提高了補(bǔ)零(ZP)法性能的穩(wěn)定性。在壓縮感知理論研究方面,本文提出了一種改進(jìn)的正交匹配追蹤(OMP)重構(gòu)算法——塊搜索精煉正交匹配追蹤(BROMP)算法,該算法提高了OMP算法的重構(gòu)性能,并降低了其算法復(fù)雜度。最后,本文建立了一種壓縮感知理論下的衛(wèi)星導(dǎo)航信號模型,提出了基于壓縮感知的短碼和長碼的捕獲方案,減少了捕獲過程中的匹配次數(shù),降低了算法復(fù)雜度。方案中使用的測量矩陣滿足Welch界的下界條件,使得信噪比損失最小。本文研究的基于壓縮感知的衛(wèi)星導(dǎo)航信號捕獲方案,為信號捕獲性能與復(fù)雜度之間提供了一種權(quán)衡選擇。
【關(guān)鍵詞】：衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng) 信號捕獲 壓縮感知 補(bǔ)零法 正交匹配追蹤
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN967.1
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 專用術(shù)語注釋表8-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 衛(wèi)星導(dǎo)航及其信號捕獲技術(shù)的發(fā)展概況10-12
• 1.2 壓縮感知技術(shù)的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文的研究工作13-14
• 1.4 本文的結(jié)構(gòu)安排14-15
• 第二章 衛(wèi)星導(dǎo)航基礎(chǔ)15-27
• 2.1 TOA測距原理15-18
• 2.1.1 二維位置定位15-17
• 2.1.2 衛(wèi)星三維位置定位17-18
• 2.2 利用偽隨機(jī)噪聲測距18-21
• 2.2.1 直接序列擴(kuò)頻調(diào)制18-19
• 2.2.2 利用碼相位偏移計算距離19-21
• 2.3 測距信號21-26
• 2.3.1 GPS衛(wèi)星信號構(gòu)成21-23
• 2.3.2 短碼C/A碼23
• 2.3.3 長碼P碼23-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第三章 衛(wèi)星導(dǎo)航信號傳統(tǒng)捕獲算法研究及其改進(jìn)27-37
• 3.1 傳統(tǒng)導(dǎo)航信號捕獲算法27-31
• 3.1.1 C/A碼捕獲算法27-29
• 3.1.2 P碼直接捕獲算法29-31
• 3.2 改進(jìn)補(bǔ)零短碼捕獲算法31-36
• 3.2.1 改進(jìn)算法描述31-34
• 3.2.2 分析與仿真34-36
• 3.3 本章小結(jié)36-37
• 第四章 壓縮感知基礎(chǔ)及其重構(gòu)算法研究37-50
• 4.1 壓縮感知理論37-40
• 4.1.1 壓縮感知理論基本原理37-38
• 4.1.2 信號的稀疏表示38
• 4.1.3 測量矩陣的設(shè)計38-39
• 4.1.4 信號的重構(gòu)算法39-40
• 4.2 經(jīng)典貪婪重構(gòu)算法40-43
• 4.2.1 匹配追蹤算法40-41
• 4.2.2 正交匹配追蹤算法41
• 4.2.3 分段正交匹配追蹤算法41-42
• 4.2.4 正則化正交匹配追蹤算法42
• 4.2.5 子空間追蹤算法42-43
• 4.3 改進(jìn)正交匹配追蹤算法43-49
• 4.3.1 改進(jìn)算法描述43-45
• 4.3.2 仿真及分析45-49
• 4.4 本章小結(jié)49-50
• 第五章 基于壓縮感知的衛(wèi)星導(dǎo)航信號捕獲50-61
• 5.1 壓縮感知理論框架下的GPS信號模型50-54
• 5.1.1 信號的稀疏表示50-51
• 5.1.2 測量矩陣的設(shè)計51-53
• 5.1.3 信號重構(gòu)53-54
• 5.2 基于壓縮感知的短碼信號捕獲54-56
• 5.2.1 基于串行搜索的壓縮感知捕獲方案54-55
• 5.2.2 仿真及分析55-56
• 5.3 基于壓縮感知的長碼信號捕獲56-59
• 5.3.1 DLZP長碼捕獲算法57
• 5.3.2 基于DLZP的壓縮感知捕獲方案57-58
• 5.3.3 仿真及分析58-59
• 5.4 壓縮感知捕獲方案與折疊捕獲方案比較59-60
• 5.5 本章小結(jié)60-61
• 第六章 總結(jié)與展望61-63
• 6.1 論文工作總結(jié)61-62
• 6.2 進(jìn)一步研究方向62-63
• 參考文獻(xiàn)63-66
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文66-67
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間申請的專利67-68
• 附錄3 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項目68-69
• 致謝69

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8 王W，

本文編號：1052681