本文關(guān)鍵詞：高動態(tài)擴(kuò)頻信號的快速捕獲算法研究

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【摘要】：隨著科技的飛速發(fā)展,飛機(jī)、衛(wèi)星等高速移動體的應(yīng)用和服務(wù)逐漸深化,在軍用及民用領(lǐng)域均具有廣闊的應(yīng)用前景。由于信號傳輸對抗干擾、保密性等的要求,擴(kuò)頻技術(shù)得到了廣泛使用。但在高動態(tài)下,速度、運(yùn)動軌跡可能不斷變化,接收信號中既包含大范圍變化的多普勒頻率,還包含多普勒頻率的一次甚至高次變化率,同時多徑效應(yīng)等因素使擴(kuò)頻偽碼產(chǎn)生了相位延時。這些影響增大了高動態(tài)信號快速捕獲的難度,而傳統(tǒng)捕獲算法捕獲能力有限,因此研究高動態(tài)擴(kuò)頻信號的快速捕獲算法具有重要意義。本文主要研究擴(kuò)頻信號的快速捕獲算法。首先分析了擴(kuò)頻信號傳統(tǒng)的捕獲算法,如基于滑動相關(guān)的捕獲算法以及基于FFT的捕獲算法。傳統(tǒng)算法捕獲時間受偽碼長度或多普勒頻偏范圍大小的影響,捕獲時間較長,多普勒頻偏捕獲范圍窄,難以用于高動態(tài)大多普勒頻偏信號的快速捕獲。本文針對高動態(tài)信號捕獲存在的問題,改進(jìn)了接收信號模型,引入了多普勒頻率變化率,提出了基于延時自相關(guān)的FFT頻率估計與基于FFT的偽碼并行估計的聯(lián)合捕獲算法。該算法將傳統(tǒng)對多普勒頻率和偽碼延時的二維捕獲化為了先捕獲多普勒頻率變化率和多普勒頻偏,再捕獲偽碼相位的二步捕獲。本文算法在多普勒頻率變化率和多普勒頻偏估計上,首先分析了匹配傅里葉變換算法,利用特定的基函數(shù)聚集信號的能量,具有抗噪聲能力強(qiáng)、捕獲精度高的優(yōu)點(diǎn),但直接計算運(yùn)算量龐大,捕獲時間長,無法直接用于實(shí)時捕獲;然后針對降低計算量進(jìn)行了研究,提出了基于延時自相關(guān)的FFT頻偏估計算法,通過延時相乘去除偽碼對多普勒頻偏估計的影響,再經(jīng)FFT運(yùn)算先后估計出多普勒頻率變化率和多普勒頻偏。算法計算量顯著減小,且捕獲精度較高,但延時相乘降低了信噪比。最后分析了信噪比惡化的機(jī)理并提出了改善信噪比的方法,改進(jìn)后能在接收信號信噪比為?15dB且不做任何降噪處理的情況下完成捕獲。本文算法在偽碼相位延時估計上,使用了基于FFT的偽碼并行捕獲算法。在頻率估計算法捕獲并補(bǔ)償了多普勒頻率變化率和多普勒頻偏之后,偽碼捕獲算法無需頻率搜索,只需一輪偽碼捕獲,顯著降低了計算量。然后針對低信噪比情況改進(jìn)了算法,分析了相干累加次數(shù)以及多普勒頻率變化率和多普勒頻偏的捕獲精度對偽碼捕獲性能的影響。通過分析和仿真,驗(yàn)證了本文算法的捕獲時間受偽碼長度和多普勒頻偏范圍影響小,較傳統(tǒng)方案降低了算法的計算量,減小了信號捕獲時間,并且在一定信噪比范圍內(nèi)具有較高的捕獲精度,適用于高動態(tài)擴(kuò)頻信號的快速捕獲。
【關(guān)鍵詞】：擴(kuò)頻通信 高動態(tài) 偽碼捕獲 多普勒頻率捕獲 延時自相關(guān) FFT
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院研究生院(空間科學(xué)與應(yīng)用研究中心)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN914.42
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 1 緒論13-19
• 1.1 課題研究背景和意義13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.1 擴(kuò)頻技術(shù)的發(fā)展與現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 擴(kuò)頻信號捕獲算法概述14-16
• 1.3 本文研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排16-17
• 1.4 本章小結(jié)17-19
• 2 擴(kuò)頻系統(tǒng)與擴(kuò)頻序列19-33
• 2.1 擴(kuò)頻通信概述19-21
• 2.1.1 擴(kuò)頻通信原理與特點(diǎn)19-20
• 2.1.2 擴(kuò)頻系統(tǒng)的分類20-21
• 2.2 直接擴(kuò)展頻譜通信系統(tǒng)分析21-24
• 2.2.1 直接擴(kuò)頻系統(tǒng)原理21-23
• 2.2.2 直擴(kuò)系統(tǒng)接收信號的相關(guān)處理23-24
• 2.3 偽隨機(jī)碼序列24-32
• 2.3.1 擴(kuò)展頻譜系統(tǒng)中偽隨機(jī)碼的引入24-25
• 2.3.2 偽隨機(jī)碼序列的特點(diǎn)25
• 2.3.3 偽隨機(jī)序列的相關(guān)函數(shù)25-27
• 2.3.4 典型的偽隨機(jī)碼序列27-32
• 2.3.4.1 m序列27-29
• 2.3.4.2 Gold序列29-32
• 2.4 本章小結(jié)32-33
• 3 擴(kuò)頻信號的捕獲算法33-49
• 3.1 偽碼延時和多普勒頻移對相關(guān)捕獲的影響33-37
• 3.1.1 延時與頻偏對捕獲影響的推導(dǎo)33-35
• 3.1.2 延時與頻偏對捕獲影響的仿真分析35-37
• 3.2 基于滑動相關(guān)的串行捕獲方法37-39
• 3.2.1 典型的滑動串行捕獲算法37-38
• 3.2.2 改進(jìn)的滑動串行捕獲算法38-39
• 3.3 基于滑動相關(guān)的并行捕獲算法39-41
• 3.3.1 偽碼多通道并行捕獲算法39
• 3.3.2 匹配濾波器法39-41
• 3.4 基于FFT的捕獲算法41-48
• 3.4.1 基于FFT的載波并行捕獲算法41-46
• 3.4.1.1 基于FFT的載波并行捕獲算法原理41-42
• 3.4.1.2 捕獲算法的頻率響應(yīng)42-46
• 3.4.2 基于FFT的偽碼并行捕獲算法46-48
• 3.4.2.1 基于FFT的偽碼并行捕獲原理46-47
• 3.4.2.2 基于FFT的偽碼并行捕獲算法的改進(jìn)47-48
• 3.5 本章小結(jié)48-49
• 4 高動態(tài)擴(kuò)頻信號的捕獲算法49-77
• 4.1 高動態(tài)接收信號模型49-50
• 4.2 多普勒頻率變化率對相關(guān)幅度的影響50-52
• 4.3 基于匹配傅里葉變換的頻偏估計算法52-58
• 4.3.1 匹配傅里葉變換的定義53-54
• 4.3.2 匹配傅里葉變換算法的仿真54-55
• 4.3.3 匹配傅里葉變換性能分析55-58
• 4.3.3.1 匹配聚焦性能分析55-57
• 4.3.3.2 匹配傅里葉變換計算量分析57-58
• 4.4 基于延時自相關(guān)的FFT頻偏估計算法58-67
• 4.4.1 算法原理及仿真結(jié)果58-61
• 4.4.2 低信噪比下算法的改進(jìn)及仿真61-64
• 4.4.2.1 相關(guān)算法的改進(jìn)61-63
• 4.4.2.2 多周期圖平均法譜估計63-64
• 4.4.3 算法對信噪比的影響64-67
• 4.4.3.1 FFT運(yùn)算對信噪比的影響64-65
• 4.4.3.2 相乘運(yùn)算對信噪比的影響65-67
• 4.5 基于FFT的偽碼并行捕獲算法的應(yīng)用與改進(jìn)67-75
• 4.5.1 基于FFT的偽碼并行捕獲算法的應(yīng)用67-70
• 4.5.2 低信噪比下算法的改進(jìn)70-74
• 4.5.3 頻率變化率和多普勒頻偏的捕獲精度對偽碼捕獲的影響74-75
• 4.6 本章小結(jié)75-77
• 5 算法流程與性能對比77-89
• 5.1 算法捕獲流程77-79
• 5.2 捕獲門限設(shè)計79-80
• 5.3 算法性能對比80-86
• 5.3.1 算法捕獲時間對比80-81
• 5.3.2 算法計算量對比81-85
• 5.3.3 并行算法對比85-86
• 5.4 偽碼和載波的跟蹤方法86-87
• 5.5 本章小結(jié)87-89
• 6 總結(jié)與展望89-91
• 6.1 全文總結(jié)及主要創(chuàng)新89-90
• 6.2 工作展望90-91
• 參考文獻(xiàn)91-93
• 攻讀碩士期間完成的學(xué)術(shù)論文93-94
• 致謝94

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6 羅曉莉;劉士彥;周R，

本文編號：550292