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低復雜度的北斗定位捕獲跟蹤技術研究

發(fā)布時間:2019-01-22 10:40
【摘要】:北斗衛(wèi)星導航定位系統(tǒng)(BDS)作為我國正在研發(fā)并建設的具有自主知識產(chǎn)權的全球衛(wèi)星導航定位系統(tǒng),對我國甚至全世界的相關應用領域產(chǎn)生了巨大的價值。而隨著衛(wèi)星導航應用需求的增長以及快速定位的要求,北斗信號的捕獲跟蹤復雜度成為了衛(wèi)星接收機的一個重點研究方向。當前在北斗衛(wèi)星捕獲跟蹤階段通常采用基于離散傅里葉變換的并行碼相位的捕獲算法來進行捕獲。相較于時域串行捕獲,算法能大大縮短捕獲的時間,但對接收機硬件資源的要求較高。為了快速定位以及減少衛(wèi)星接收機的硬件資源消耗,我們需要尋找算法復雜度更低的算法來進行捕獲跟蹤從而達到這一目的。本文針對衛(wèi)星定位捕獲跟蹤算法復雜度高,運算量大的問題,從如下方面展開了研究:第一,介紹了北斗衛(wèi)星信號的結構,分析了常用的捕獲跟蹤方法和步驟,對采用基于離散傅里葉變換的并行碼相位的捕獲算法做了仿真,成功對信號進行了捕獲跟蹤。第二,在采用并行碼相位捕獲的基礎上,通過平均相關的辦法,將信號的采樣點數(shù)變?yōu)?的整數(shù)次冪,從而變DFT為FFT,大大的減少運算量。提出了一種本地碼二次采樣法,在做平均相關的降低運算量的同時,獲得更優(yōu)的性能。本文對這種方法進行了仿真,成功捕獲到了信號,并和基于離散傅里葉變換的并行碼相位的捕獲算法從性能和運算量上進行了對比。第三,通過對衛(wèi)星信號結構的分析,利用衛(wèi)星導航信號的稀疏性,引入了提出不久的稀疏傅里葉變換,根據(jù)衛(wèi)星信號特點對其作了部分修改,提出了一種簡化的基于稀疏傅里葉變換的捕獲方法,在損失部分性能的情況下,減少了算法的運算復雜度。本文對這種方法進行了仿真,成功捕獲到了信號,并與之前基于采用改進的平均相關的捕獲算法從性能和運算量上進行了對比。第四,引入了地面差分站,討論地面差分站輔助數(shù)據(jù)對整個捕獲跟蹤階段算法復雜度的影響。通過對輔助數(shù)據(jù)的計算可以求得多普勒頻移的預估值和頻率誤差值和碼片相位的范圍,降低了頻率搜索范圍,將其帶入基于稀疏傅里葉變換的捕獲算法中,改進了上文提到的稀疏傅里葉變換的復雜度,降低了整個算法的運算量。在接收機設計與實現(xiàn)的過程中,采用低復雜度的捕獲跟蹤算法能夠降低硬件資源的開銷,實現(xiàn)信號的快速及可靠捕獲跟蹤,從而達到各行業(yè)對捕獲跟蹤快速準確的捕獲跟蹤要求。
[Abstract]:Beidou Satellite Navigation and Positioning system (BDS) is a global navigation and positioning system with independent intellectual property rights which is being developed and built in China. With the increasing demand of satellite navigation application and the requirement of fast positioning, the acquisition and tracking complexity of Beidou signal has become an important research direction of satellite receiver. At present, in the phase of Beidou satellite acquisition and tracking, a parallel code phase acquisition algorithm based on discrete Fourier transform (DFT) is usually used to capture. Compared with the time domain serial acquisition, the algorithm can greatly shorten the acquisition time, but the receiver hardware resource requirements are higher. In order to quickly locate and reduce the hardware resource consumption of satellite receiver, we need to find a less complex algorithm to capture and track to achieve this goal. In order to solve the problem of high complexity and large computational complexity of satellite positioning acquisition and tracking algorithm, this paper studies the following aspects: firstly, the structure of Beidou satellite signal is introduced, and the commonly used acquisition and tracking methods and steps are analyzed. The parallel code phase acquisition algorithm based on discrete Fourier transform (DFT) is simulated and the signal is successfully captured and tracked. Secondly, on the basis of the parallel code phase acquisition, the sampling point of the signal is changed to the integer power of 2 by the method of average correlation, thus changing DFT to FFT, greatly reduces the computation. In this paper, a local code quadratic sampling method is proposed, which can achieve better performance while reducing the computational complexity of average correlation. In this paper, the method is simulated, and the signal is successfully captured, and compared with the parallel code phase acquisition algorithm based on discrete Fourier transform (DFT) in terms of performance and computational complexity. Thirdly, by analyzing the structure of satellite signal and utilizing the sparsity of satellite navigation signal, a new sparse Fourier transform is introduced, which is partly modified according to the characteristics of satellite signal. A simplified acquisition method based on sparse Fourier transform is proposed, which reduces the computational complexity of the algorithm without partial performance loss. In this paper, the method is simulated, and the signal is successfully captured, and compared with the previous average correlation acquisition algorithm based on the improved average correlation in terms of performance and computational complexity. Fourthly, the ground differential station is introduced to discuss the influence of the auxiliary data of the ground difference substation on the complexity of the algorithm in the whole acquisition and tracking stage. Through the calculation of the auxiliary data, we can get the Doppler frequency shift preestimate and the range of frequency error and chip phase, reduce the frequency search range, and bring it into the acquisition algorithm based on sparse Fourier transform. The complexity of the sparse Fourier transform mentioned above is improved, and the computational complexity of the algorithm is reduced. In the process of designing and implementing the receiver, the low complexity acquisition and tracking algorithm can reduce the cost of hardware resources and realize the fast and reliable acquisition and tracking of signal. In order to achieve the industry to capture tracking fast and accurate capture and tracking requirements.
【學位授予單位】:電子科技大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2017
【分類號】:TN967.1

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