基于高動(dòng)態(tài)的低軌衛(wèi)星載波同步技術(shù)研究
發(fā)布時(shí)間:2020-12-11 01:15
為了滿足各地區(qū)寬帶接入的需求,在5G標(biāo)準(zhǔn)中,提出了星地融合的概念,擬引入衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)對(duì)海洋、空域、偏遠(yuǎn)山區(qū)等地進(jìn)行覆蓋。低軌衛(wèi)星憑借時(shí)延短且衛(wèi)星星座的容量大等優(yōu)勢(shì)而備受關(guān)注。在低軌衛(wèi)星作為通信中繼站的系統(tǒng)中,終端和衛(wèi)星之間因存在較大的相對(duì)速度和加速度而處于高動(dòng)態(tài)環(huán)境中。在高動(dòng)態(tài)環(huán)境下,多普勒頻偏具有高階時(shí)變特性,從而加大了接收端對(duì)信號(hào)進(jìn)行捕獲和跟蹤的難度。因此,本文針對(duì)低軌衛(wèi)星高動(dòng)態(tài)環(huán)境下的載波同步技術(shù)展開(kāi)研究。本文將高動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中的載波同步分為載波頻率捕獲和載波相位跟蹤兩個(gè)過(guò)程。在載波頻率捕獲方面,本文提出了兩種高精度的頻率捕獲算法,分別是級(jí)聯(lián)式算法和星歷輔助算法。級(jí)聯(lián)式算法通過(guò)把優(yōu)化后的離散Chirp傅里葉變換和優(yōu)化后的導(dǎo)頻輔助檢測(cè)的最大似然估計(jì)算法級(jí)聯(lián),來(lái)實(shí)現(xiàn)高動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中的頻率捕獲。另外,本文在星歷輔助算法中,基于地心固定坐標(biāo)系推導(dǎo)了含二階變化率的多普勒頻偏估計(jì)方法,然后對(duì)補(bǔ)償多普勒頻偏及變化率后的信號(hào)完成殘余頻偏的估計(jì)。在載波相位跟蹤方面,本文建立了相位、頻率和頻率一階及二階變化率的非線性系統(tǒng)模型,推導(dǎo)了擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)和無(wú)跡卡爾曼濾波(UKF)算法。并針對(duì)UKF中觀測(cè)噪聲的...
【文章來(lái)源】:重慶郵電大學(xué)重慶市
【文章頁(yè)數(shù)】:77 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
注釋表
第1章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 載波頻率捕獲
1.2.2 載波相位跟蹤
1.3 主要研究工作及內(nèi)容安排
第2章 系統(tǒng)架構(gòu)與信號(hào)模型分析
2.1 引言
2.2 衛(wèi)星移動(dòng)通信系統(tǒng)架構(gòu)
2.3 基于DVB-S2X的系統(tǒng)架構(gòu)
2.4 信號(hào)數(shù)學(xué)模型分析
2.5 本章小結(jié)
第3章 高動(dòng)態(tài)下的載波頻率捕獲算法研究
3.1 引言
3.2 基于ODCFT和 O-PA-ML的級(jí)聯(lián)式載波頻率捕獲算法
3.2.1 經(jīng)典載波頻率捕獲算法
3.2.2 ODCFT算法
3.2.3 O-PA-ML算法
3.2.4 ODCFT和 O-PA-ML結(jié)合的級(jí)聯(lián)式算法
3.3 基于星歷輔助的載波頻率捕獲算法
3.3.1 星歷輔助的多普勒頻率估計(jì)
3.3.2 基于星歷輔助的高階載波頻率捕獲算法
3.4 本章小結(jié)
第4章 高動(dòng)態(tài)下的載波相位跟蹤算法研究
4.1 引言
4.2 傳統(tǒng)卡爾曼濾波類算法
4.2.1 擴(kuò)展卡爾曼濾波
4.2.2 無(wú)跡卡爾曼濾波
4.3 R-自適應(yīng)無(wú)跡卡爾曼濾波算法
4.3.1 觀測(cè)噪聲的協(xié)方差矩陣R
4.3.2 自適應(yīng)比例因子α
4.3.3 R-自適應(yīng)無(wú)跡卡爾曼濾波
4.4 基于R-自適應(yīng)無(wú)跡卡爾曼濾波的載波相位跟蹤
4.5 本章小結(jié)
第5章 仿真平臺(tái)搭建與算法性能分析
5.1 引言
5.2 基于DVB-S2X的物理層仿真平臺(tái)介紹
5.3 載波頻率捕獲算法性能分析
5.3.1 頻率捕獲算法仿真條件和性能指標(biāo)
5.3.2 星歷表輔助的多普勒頻率估計(jì)分析
5.3.3 頻率捕獲算法仿真結(jié)果與分析
5.4 載波相位跟蹤算法性能分析
5.4.1 相位跟蹤算法仿真條件和性能指標(biāo)
5.4.2 相位跟蹤算法仿真結(jié)果與分析
5.5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果
本文編號(hào):2909631
【文章來(lái)源】:重慶郵電大學(xué)重慶市
【文章頁(yè)數(shù)】:77 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
注釋表
第1章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 載波頻率捕獲
1.2.2 載波相位跟蹤
1.3 主要研究工作及內(nèi)容安排
第2章 系統(tǒng)架構(gòu)與信號(hào)模型分析
2.1 引言
2.2 衛(wèi)星移動(dòng)通信系統(tǒng)架構(gòu)
2.3 基于DVB-S2X的系統(tǒng)架構(gòu)
2.4 信號(hào)數(shù)學(xué)模型分析
2.5 本章小結(jié)
第3章 高動(dòng)態(tài)下的載波頻率捕獲算法研究
3.1 引言
3.2 基于ODCFT和 O-PA-ML的級(jí)聯(lián)式載波頻率捕獲算法
3.2.1 經(jīng)典載波頻率捕獲算法
3.2.2 ODCFT算法
3.2.3 O-PA-ML算法
3.2.4 ODCFT和 O-PA-ML結(jié)合的級(jí)聯(lián)式算法
3.3 基于星歷輔助的載波頻率捕獲算法
3.3.1 星歷輔助的多普勒頻率估計(jì)
3.3.2 基于星歷輔助的高階載波頻率捕獲算法
3.4 本章小結(jié)
第4章 高動(dòng)態(tài)下的載波相位跟蹤算法研究
4.1 引言
4.2 傳統(tǒng)卡爾曼濾波類算法
4.2.1 擴(kuò)展卡爾曼濾波
4.2.2 無(wú)跡卡爾曼濾波
4.3 R-自適應(yīng)無(wú)跡卡爾曼濾波算法
4.3.1 觀測(cè)噪聲的協(xié)方差矩陣R
4.3.2 自適應(yīng)比例因子α
4.3.3 R-自適應(yīng)無(wú)跡卡爾曼濾波
4.4 基于R-自適應(yīng)無(wú)跡卡爾曼濾波的載波相位跟蹤
4.5 本章小結(jié)
第5章 仿真平臺(tái)搭建與算法性能分析
5.1 引言
5.2 基于DVB-S2X的物理層仿真平臺(tái)介紹
5.3 載波頻率捕獲算法性能分析
5.3.1 頻率捕獲算法仿真條件和性能指標(biāo)
5.3.2 星歷表輔助的多普勒頻率估計(jì)分析
5.3.3 頻率捕獲算法仿真結(jié)果與分析
5.4 載波相位跟蹤算法性能分析
5.4.1 相位跟蹤算法仿真條件和性能指標(biāo)
5.4.2 相位跟蹤算法仿真結(jié)果與分析
5.5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果
本文編號(hào):2909631
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