基于FFT算法的GPS信号快速捕获方法研究

在分析基于FFT算法的GPS伪码的快速捕获新方法的基础上，通过传统的时域二维串行码捕获方法和基于FFT算法的GPS伪码的捕获新方法所需要的运算次数的比较，在理论上论证了新方法伪码捕获速度得到提高的正确性和可行性。采用System View软件仿真实验验证了基于FFT算法的GPS伪码的快速捕获新方法理论的正确性，得出新码捕获方法较传统的码捕获方法得到捕获速度提高的结论，为GPS接收机适应高动态环境做了理论探讨。     

扩频信号的一种快速捕获技术

介绍了一种双频域并行捕获算法及其快速实现方法,该方法通过将时域的相关运算转换成频域傅里叶变换的乘法运算实现码相位的并行搜索,且基于频域圆周移位的原理,通过对傅里叶变换序列进行循环移位实现多普勒频率的并行搜索,大大减小了运算量和捕获时间。和其他算法相比,本算法捕获时间能缩小一个数量级,尤其适于宽范围高动态扩频信号的快速捕获。     

实时软件接收机伪码快速捕获技术

为开发实时GPS软件接收机,文中首先分析了目前伪码并行捕获方法中系统复杂度和捕获速度之间的矛盾,设计了基于FFT的循环相关并行捕获算法.针对弱信号环境下低信噪比的情况,研究了适合该算法的解决方案,并提出改进的捕获算法,理论分析与实验结果证实了该方法在弱信号环境下具有较好的捕获性能,并能大幅度减少捕获时间.     

GPS L1C导航信号PMF+FFT捕获算法研究与实现

针对GPS L1C信号的频段特点,文中介绍了一种改进的匹配滤波器和FFT相结合的捕获方法。该方法有效结合了串行捕获与并行捕获的优点,在减少硬件资源的同时实现了信号的快速捕获,且在MATLAB平台上实现了伪码捕获的仿真及算法性能分析。该方法能提高导航系统在复杂环境下的抗干扰能力,为特殊环境下信号伪码捕获提供参考,可用于新型的导航信号接收平台的设计中。     

基于相位预估和最优搜索的直接序列快捕算法

提出一种直序扩频快速捕获算法，相位预估器将接收信号与辅助序列相关，获得初始相位估计，然后采用最优化搜索算法进一步确定初始相位所在区间，最后由相位检测器在此区间内逐码片搜索，获得准确相位。平均捕获速度比串行搜索方法提高两倍以上。     

GPS L1C/A与L2CM导航信号联合捕获技术

对GPS L1C/A与L2CM信号的联合捕获技术进行了研究,利用双码联合广义差分技术解决导航数据位周期引起的跳变问题,提高其捕获灵敏度。而后引入了乘性检测方式,提高相关检测量的峰峰比值与算法检测概率,使其更有利于实现微弱环境下信号捕获。实验结果表明,该技术比单码捕获技术灵敏度提高了3 d B,在输入信噪比为-24 d B,发生数据位跳变时,成功捕获到卫星信号,检测量峰峰比为5.23,比传统算法提高了4.25倍。     

运用辅助序列的快速变步长PN码捕获的新算法

扩频伪随机码同步是扩频接收技术中的关键技术。根据文献[1]中提出的引入辅助序列信号替代原伪码信号与接收伪码序列进行相关接收的新思想,设计了一种闭环变步长捕获的新结构,此结构与原无变步长的闭环捕获结构的仿真结果比较表明,新算法在长码,大偏移情况下能极大地缩短捕获时间,从而有效地改善了算法的平均捕获时间。同时,由于采用较大的相关积分时间,该算法的抗噪性能也能得到一定改善。     

基于伪码子序列分段叠加的快速捕获算法

长周期伪码具有码片速率高、抗干扰等优点,许多扩频通信系统采用了长周期扩频码,但是由于其伪码周期长给捕获带来了一定的难度。针对现有长周期伪码捕获方法速度慢、频偏补偿精度低的问题,提出了一种基于伪码子序列分段叠加的快速捕获方法。该方法将本地伪码序列分为4个子序列,对每一子序列进行分段重叠累加形成新的子序列,然后将新的4个子序列构成两个联合参考序列。接收信号则以四分之一伪码速率进行抽样,将抽样序列与两个联合参考序列通过使用FFT进行快速相关运算来达到长周期伪码捕获的目的。理论分析和计算机仿真结果表明,该方法扩大了搜索范围、提高了捕获速度和频偏补偿精度,具有良好的捕获效果。     

面向深组合导航技术的GPS软件接收机捕获算法

通过研究GPS软件接收机的捕获算法,在传统捕获模式基础上面向深组合导航技术,将外部其他导航系统给出的信息反馈入接收机,辅助信号捕获过程,可以使接收机的捕获速度提高数倍。在基于频域相关技术的捕获算法基础上,通过对频域数据进行分析研究,提出了利用伪距信息缩短相关伪码长度,利用多普勒频移信息缩小频率搜索范围以及截短频域信息减少相关运算量等三种提高算法效率,加快捕获速度的改进方案。通过建立捕获算法的仿真模型进行仿真,验证了改进算法的可行性,确定了改进算法的必要参数。仿真结果表明改进算法较普通算法在捕获速度、运算效率上具有显著的优势。     

基于软件无线电平台的低轨卫星扩频通信的信号快速捕获和跟踪

本文针对低轨卫星直接序列扩展频谱(DSSS)通信中的信号同步问题,提出了基于软件无线电平台的处理方法.采用了二维联合搜索的快速算法,同时捕获扩频信号的载频和码起点.在持续跟踪中,利用匹配滤波器的相关重构,并采用频率、相位细分和多帧叠加处理的抗噪算法,较好地解决了大动态范围多普勒频移的跟踪难题,同时也对码起点的持续漂移进行了良好的同步处理.最后,给出了试验数据和分析、改进,为低信噪比下的扩频通信提供了重要的技术参考.     

一种低输入信噪比和低恒虚警约束下的PN码快捕算法

针对短帧突发模式下直接序列扩频( DSSS)通信系统要求在有限时间内以很低虚警和漏警概率捕获PN码相位这一难题,提出了一种基于数字匹配滤波器(DMF)的多码元非相干累加单次驻留检测的PN码快速捕获算法。它在传统单次驻留算法的基础上,用多码元累加来提高码相位判决量的信噪比,从而大大降低了低输入信噪比和低恒虚警约束下的平均捕获时间。分析了该算法在QPSK-DSSS系统下的捕获性能,仿真结果证明了该算法可以在低信噪比和低恒虚警条件下实现PN码的快速捕获。     

基于Laplace先验和稀疏块相关性的旋转机械振动信号贝叶斯压缩重构

为通过无线传输实时监测装备状态,针对机械振动信号采样频率较高导致压缩重构困难的问题,将Laplace先验模型和振动信号周期性稀疏块相结合,提出一种改进的贝叶斯压缩感知算法。建立基于Laplace分布的贝叶斯先验模型,相对于高斯先验具有更强的稀疏促进作用。根据机械设备转速和采样频率计算振动信号类周期,对信号进行周期性分块,并基于多稀疏块共享相同超参数的特点,采用快速相关向量机迭代估计出原始信号期望。选取两级平行轴齿轮箱作为研究对象,进行压缩重构仿真实验。结果表明,该方法在相同稀疏基下能有效改善机械振动信号的重构效果。     

基于延迟与累积结构的伽利略信号快捕方案

伽利略接收机的捕获速度是决定其能否应用于高动态环境的关键指标之一.基于延迟、累积捕获结构,提出了一种高动态Galileo卫星信号快捕方案.首先采用延迟、累积捕获结构寻找各颗卫星的BOC码起始点;然后对处理后的混频信号进行频谱分析,实现各卫星多普勒成分的分离、估计.该方案将传统的二维捕获过程简化为两个一维搜索过程,提高了捕获速度和接收机的动态适应能力.通过对模拟信号进行仿真实验,验证了该捕获方案的有效性.     

CBFF信道下基于信道辨识自适应Turbo码译码算法研究

分析了分组相关快衰落信道（CBFF）的特性,推导出该信道下Turbo码译码算法;研究了信噪比对系统性能影响的规律,将信噪比分布分为高信噪比区、中信噪比区和低信噪比区;利用聚类分析,对当前信道进行辨识,对于不同的信道状态,自适应选择迭代译码次数,此方案可以兼顾系统性能和译码速度,得到较低的平均误比特率和较高的平均译码速度.仿真结果说明,在分组相关快衰落信道下,与固定迭代次数译码和相关文献中的自适应算法相比较,采用文中提出的基于信道辨识的自适应Turbo码译码算法,兼顾性能与速度,误比特性能和译码速度上均有所提高.     

基于频域FFT的P码直接捕获技术研究

为了提高定位精度和满足C/A码不可用的场合,文中提出了GPS(global positioning system)中基于频域FFT的P码直接快速捕获方法,并对不同信噪比情况下的峰值检测结果进行了Matlab仿真分析,接受信号较弱时,则采用视频累积方法.仿真结果表明,基于频域FFT的P码直接快速捕获方法可行.通过理论分析,与传统的滑动相关法相比,这种快速捕获方法的捕获时间缩短了十倍以上,捕获运算量也大大减少.     

基于分段抽取软判决加权Walsh Hadamard变换的卷积码识别算法

针对低信噪比环境下卷积码识别研究存在的不足,提出一种基于分段抽取软判决加权Walsh Hadamard变换(WHT)的卷积码识别算法。该算法利用接收比特的解调软判决信息求取软判决频次序列,并构造加权Walsh Hadamard矩阵,从而识别得到基本校验序列。利用基本编码矩阵构造规则,最终实现记忆长度及基本生成矩阵的识别。算法结合分段抽取思想,降低了所需运行存储量。仿真实验表明,该算法可在低信噪比环境下对不同码率卷积码进行有效识别,具有较好的容错性,且对大约束度的卷积码性能提高更为显著。     

基于改进codebook算法的运动目标检测

为解决运动目标检测算法鲁棒性和实时性差的问题,在原始codebook算法的基础上提出一种改进的codebook算法.在匹配码字时将最近更新的码字调整至码本列表的最前端,加快码字匹配的速度;以适应光照变化且运算简单的局部二值模式(local binary patterns,LBP)直方图向量代替原有的RGB向量,采用码本记录局部区域的纹理特性,并通过实验比较原始的codebook、混合高斯算法及改进后的codebook.结果表明:改进后的codebook算法较其他2种算法具有更快的处理速度和更好的检测效果,且增强对场景中光照变化的适应力.     

基于声场模信号特征和多项式拟合的声速剖面反演技术研究

针对未知环境下利用经验正交函数表示声速剖面的局限性,提出了一种基于多项式拟合和模信号相结合的声速剖面反演方法。介绍了模信号的概念和深海分布特性,通过理论分析和仿真分析,证明低阶多项式拟合可用于深海声速剖面的表征,并提出采用5阶多项式拟合以实现对2 000 m以浅的声速剖面较精确的表征。在反演处理流程中,利用不同参数的多项式拟合计算获得拷贝模信号,利用脉冲声信号获得数据模信号,并通过遗传算法进行参数寻优。以典型Munk剖面为例仿真分析基于垂直阵、单水听器、非海面海底反射(SRBR)信号的反演性能,单水听器的声速剖面反演与垂直阵性能接近,并提出基于非SRBR模信号反演可以提升在海底参数未知条件下反演的技术思路。利用4 000 m海深的单水听器接收的脉冲信号（距离180 km,接收与发射深度均为100 m）进行方法性能验证,结果表明,共轭深度以下（100~2 000 m）的声速剖面反演误差小于0.2 m/s.     

基于SKF 多传感器融合的无人机航迹规划

针对无人机在未知环境下航迹规划难的问题,提出一种基于开关卡尔曼滤波器(switching Kalman filter, SKF)无人机定位和航迹规划的方法。根据多假设理论,建立地图观测数据,结合基于INS/GPS/GIS 多传感器融合 的航迹匹配方法,使用SKF 算法完成多传感器融合和多模型的参数估计,实现无人机的自主定位和航迹规划。仿真 试验结果表明：该算法稳定性好、收敛速度较快、计算复杂度小,具有较高的航迹估计精度。