發(fā)布時(shí)間：2017-09-26 21:16

  本文關(guān)鍵詞：基于BOC族調(diào)制信號的捕獲方法及性能研究

  更多相關(guān)文章： BOC族 捕獲 相關(guān)重構(gòu) CCRF NCCRF

【摘要】：隨著衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)的發(fā)展,全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)不斷成熟且已成為一個國家綜合國力的重要標(biāo)志。隨著各國衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的投入使用,有限頻帶資源變得日益緊張,傳統(tǒng)PSK-R導(dǎo)航信號面臨重大挑戰(zhàn),為緩解頻帶資源短缺壓力相繼提出BOC族調(diào)制信號�，F(xiàn)有衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)已大量使用BOC(Binary Offset Carrier)族調(diào)制信號,然而這種調(diào)制方式利用頻譜分裂緩解頻帶資源短缺的同時(shí)也使相關(guān)函數(shù)產(chǎn)生了多峰特性,該特性使信號在捕獲階段易發(fā)生錯捕。捕獲技術(shù)是接收機(jī)的核心,因此基于BOC族調(diào)制信號的捕獲方法研究十分重要。為此,研究了BOC族調(diào)制信號產(chǎn)生機(jī)理,對信號時(shí)域和頻域特性進(jìn)行了歸納總結(jié)。依據(jù)調(diào)制系數(shù)基于碼相關(guān)波形(CCRW,Code Correlation Waveform)變換思想,進(jìn)一步歸納總結(jié)了BOC信號相關(guān)函數(shù)特性。本文重點(diǎn)研究了BOC族調(diào)制信號捕獲方法,通過研究了現(xiàn)有相關(guān)重構(gòu)捕獲算法和非相關(guān)重構(gòu)捕獲算法實(shí)現(xiàn)機(jī)理,在引入輔助PRN(Pseudo Random Noise)和QBOC(Quadratic BOC)信號的基礎(chǔ)上,提出了CCRF(Cross-correlation Function Reconstruction)和NCCRF(New CCRF)相關(guān)重構(gòu)捕獲算法。其中,CCRF引入輔助信號對相關(guān)函數(shù)進(jìn)行固定相位偏移,利用重構(gòu)函數(shù)與自相關(guān)函數(shù)在相關(guān)峰上的重合性,實(shí)現(xiàn)在消除相關(guān)第一副峰的基礎(chǔ)上,達(dá)到提高主峰顯現(xiàn)能力和抑制其余副峰的目的。而為適應(yīng)對高階系數(shù)BOC族信號的精確捕獲,NCCRF依據(jù)系數(shù)的不同,對相關(guān)函數(shù)進(jìn)行非固定偏移,實(shí)現(xiàn)在提高信號相關(guān)主峰峰值的同時(shí),達(dá)到消除第一副峰和抑制其余副峰的目的。針對BOC族調(diào)制信號的多峰性,為驗(yàn)證新算法捕獲性能,本文從相關(guān)峰值比和捕獲概率角度出發(fā),仿真分析了不同信噪比下經(jīng)算法捕獲后信號的主峰均值比、副峰均值比、主副峰值比、主次峰值比和相關(guān)峰檢測概率大小。在此基礎(chǔ)上,通過對比分析仿真結(jié)果,驗(yàn)證了各算法對信號主峰提升和副峰抑制能力,以及接收機(jī)對信號相關(guān)峰檢測能力。仿真結(jié)果表明,新算法對BOC族調(diào)制信號具有很好的主峰顯現(xiàn)能力和副峰抑制能力。
【關(guān)鍵詞】：BOC族 捕獲 相關(guān)重構(gòu) CCRF NCCRF
【學(xué)位授予單位】：沈陽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN967.1
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-16
• 1.1 課題的目的及意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 BOC族信號發(fā)展現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 BOC族信號捕獲方法現(xiàn)狀13-15
• 1.3 論文結(jié)構(gòu)15-16
• 第2章 BOC族信號產(chǎn)生機(jī)理和特性16-25
• 2.1 BOC族調(diào)制信號產(chǎn)生機(jī)理16-19
• 2.1.1 BOC調(diào)制信號16-18
• 2.1.2 MBOC調(diào)制信號18-19
• 2.2 BOC族調(diào)制信號時(shí)頻特性19-24
• 2.2.1 頻譜特性19-21
• 2.2.2 相關(guān)函數(shù)特性21-24
• 2.3 本章小結(jié)24-25
• 第3章 現(xiàn)有BOC族調(diào)制信號捕獲方法25-37
• 3.1 非相關(guān)重構(gòu)捕獲算法25-30
• 3.1.1 滑動相關(guān)捕獲算法25-27
• 3.1.2 循環(huán)相關(guān)捕獲算法27-28
• 3.1.3 頻譜重構(gòu)法28-30
• 3.2 相關(guān)重構(gòu)捕獲算法30-36
• 3.2.1 ASPeCT30-32
• 3.2.2 Filtered32-34
• 3.2.3 RQCC34-36
• 3.3 本章小結(jié)36-37
• 第4章 基于互相關(guān)重構(gòu)的副峰抑制改進(jìn)算法37-58
• 4.1 CCRF算法理論依據(jù)37-39
• 4.2 算法實(shí)現(xiàn)流程39-40
• 4.3 系數(shù)分析40-41
• 4.4 性能研究41-43
• 4.5 仿真及性能分析43-57
• 4.5.1 算法仿真效果43-45
• 4.5.2 相關(guān)值對比分析45-49
• 4.5.3 捕獲概率分析49-57
• 4.6 本章小節(jié)57-58
• 第5章 基于提高相關(guān)主峰的副峰抑制改進(jìn)算法58-76
• 5.1 NCCRF算法理論依據(jù)58-60
• 5.2 算法實(shí)現(xiàn)流程60-61
• 5.3 系數(shù)分析61-62
• 5.4 性能研究62
• 5.5 仿真及性能分析62-75
• 5.5.1 算法仿真效果對比分析62-64
• 5.5.2 相關(guān)值對比分析64-68
• 5.5.3 捕獲概率分析68-75
• 5.6 本章小結(jié)75-76
• 結(jié)論76-78
• 參考文獻(xiàn)78-82
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和獲得的科研成果82-83
• 致謝83-84

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本文編號：925760