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基于壓縮感知的衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)捕獲算法研究

發(fā)布時(shí)間:2017-10-18 03:27

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


  更多相關(guān)文章: 衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng) 信號(hào)捕獲 壓縮感知 補(bǔ)零法 正交匹配追蹤


【摘要】:近年來(lái),衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和軍事戰(zhàn)略中的地位日益突出,越來(lái)越多的國(guó)家和地區(qū)開(kāi)始重視衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的研究與建設(shè)。信號(hào)捕獲是接收機(jī)內(nèi)信號(hào)處理的第一步,成功捕獲導(dǎo)航信號(hào)后才能開(kāi)始后續(xù)處理操作,其占據(jù)著接收機(jī)大量的硬件和計(jì)算資源。對(duì)衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)捕獲算法,特別是快速捕獲算法的研究,受到了國(guó)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(hào)的快速捕獲算法,以降低接收機(jī)的計(jì)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(hào)捕獲算法,再研究壓縮感知理論,最后以這兩個(gè)研究點(diǎn)為基礎(chǔ),研究基于壓縮感知的衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)捕獲算法。在傳統(tǒng)衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)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(hào)模型,提出了基于壓縮感知的短碼和長(zhǎng)碼的捕獲方案,減少了捕獲過(guò)程中的匹配次數(shù),降低了算法復(fù)雜度。方案中使用的測(cè)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(hào)捕獲方案,為信號(hào)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(hào)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(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:TN967.1
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 專用術(shù)語(yǔ)注釋表8-10
  • 第一章 緒論10-15
  • 1.1 衛(wèi)星導(dǎo)航及其信號(hào)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(cè)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(cè)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(jì)算距離19-21
  • 2.3 測(cè)距信號(hào)21-26
  • 2.3.1 GPS衛(wèi)星信號(hào)構(gòu)成21-23
  • 2.3.2 短碼C/A碼23
  • 2.3.3 長(zhǎng)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(hào)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(hào)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(hào)的稀疏表示38
  • 4.1.3 測(cè)量矩陣的設(shè)計(jì)38-39
  • 4.1.4 信號(hào)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(hào)捕獲50-61
  • 5.1 壓縮感知理論框架下的GPS信號(hào)模型50-54
  • 5.1.1 信號(hào)的稀疏表示50-51
  • 5.1.2 測(cè)量矩陣的設(shè)計(jì)51-53
  • 5.1.3 信號(hào)重構(gòu)53-54
  • 5.2 基于壓縮感知的短碼信號(hào)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(zhǎng)碼信號(hào)捕獲56-59
  • 5.3.1 DLZP長(zhǎng)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(qǐng)的專利67-68
  • 附錄3 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目68-69
  • 致謝69

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8 王W,

本文編號(hào):1052681


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