發(fā)布時間：2020-04-24 13:28

【摘要】：隨著全球經濟和科技的飛速發(fā)展,全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)也發(fā)展的如日中天,衛(wèi)星導航系統(tǒng)在科技、民用、軍事領域被廣泛使用。同時,由于導航系統(tǒng)及其衛(wèi)星數目以及導航業(yè)務的不斷增加,致使導航頻段間逐漸擁擠。為降低同一頻段信號之間的干擾現(xiàn)象與信號兼容問題,二進制偏移載波(Binary Offset Carrier,BOC)調制信號被提出,且衍生出多種BOC信號。為提升碼跟蹤精度和抗多徑能力,在BOC調制信號的基礎上衍生出復合二進制偏移載波(Composite Binary Offset Carrier,CBOC)調制信號;為增加信息保密性以及信號的跟蹤捕獲精度,時分數據調制二進制偏移載波(Time Division Data Modulation Binary Offset Carrier,TDDM-BOC)信號被提出。目前,美國的全球定位系統(tǒng)、歐盟的Galileo衛(wèi)星導航系統(tǒng)以及中國的“北斗”導航系統(tǒng)中已選用了CBOC和TDDM-BOC這兩種新型的BOC衍生信號。因此信息管理與控制就顯得尤為重要,所以針對TDDM-BOC及CBOC信號序列等方面盲估計研究的重要性日漸凸顯。本論文首先研究了CBOC及TDDM-BOC信號的調制原理和信號自身的特性,其次對兩種信號的盲估計算法進行了深入的研究與探討。主要工作如下:(1)針對CBOC調制信號的序列盲估計問題,研究了一種基于Hebbian學習規(guī)則的主分量分析神經網絡算法。該算法首先利用以兩倍信息符號周期長度分段的奇異值分解算法來驗證CBOC調制信號的組合碼序列盲估計的可行性;其次為解決奇異值分解算法對內存要求過高、復雜度較高的缺點,引入基于Hebbian學習規(guī)則的主分量分析神經網絡,最終實現(xiàn)CBOC信號組合碼序列的盲估計。(2)針對奇異值分解方法在TDDM-BOC信號組合碼序列盲估計中無法處理長數據向量和算法復雜度高的問題,研究了一種基于Sanger神經網絡的信號組合碼序列盲估計方法。令經過分段處理后的一周期TDDM-BOC信號作為算法中的輸入信號,該信號的組合碼序列可用算法中權值向量的符號函數所代表。利用不斷輸入信號達到反復訓練權值向量的目的,直至算法完全收斂,最后利用權值向量的符號函數將TDDM-BOC信號的組合碼序列重新構建。另外,文中引入基于遞歸最小二乘下的變步長收斂模型,很大程度上改善了神經網絡的收斂速度。(3)針對Sanger神經網絡在TDDM-BOC信號組合碼序列盲估計中收斂速度較慢的問題,研究了一種基于LEAP神經網絡的TDDM-BOC信號組合碼序列盲估計方法。LEAP神經網絡是在Sanger神經網絡的基礎上改善后產生的算法,將分段后的信號作為輸入信號,利用訓練后的權值向量重建信號的組合碼序列,通過對權值更新公式的改進,達到提高收斂速度的目的。
【圖文】：

其次利用改進后的奇行性；最后為解決奇于 Hebbian 學習規(guī)則盲估計。針對 TDDManger Neural Network監(jiān)督學習神經網絡(ore extraction via PrincBOC 信號的組合碼序

0 0 max11.44bE Sn n R (2.4)綜上所述，信道要求的最小信噪比為01.6bEdBn (2.5)降低通信系統(tǒng)中信噪比的要求，即降低信號的發(fā)射功率，，這種做法有利于通信設備的小型化、低輻射化、低耗化。2.1.2 擴頻通信框圖通信技術中的擴頻通信是通過利用擴展頻譜技術達到信息處理傳輸的目的，則系統(tǒng)模型如圖 2.1 所示
【學位授予單位】：重慶郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN967.1

【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

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本文編號：2639011