基于FFT的弱信号快速捕获算法

讨论高动态、低信噪比的长伪码信号搜索的基本原理,提出一种基于FFT的快速捕获算法:在一个伪码周期内利用FFT和IFFT提高伪码相关运算速度,井利用多个伪码周期的相关运算数据进行相干和非相干积累,以改善检测统计量信噪比.在Matlab环境下验证了该算法可以在信噪比低至35 dB/Hz时实现快速捕获,满足某伪码连续波体制雷达的测量要求.     

基于FFT伪码快速捕获方法及其性能分析

针对大频偏下高动态直扩接收机伪码捕获时间长的问题,提出了一种新的捕获方案,即基于FFT算法实现对多普勒频移进行一定程度的补偿,解决了高动态环境下伪码序列的快速捕获问题。实验结果表明,该方法可以很好地实现高动态扩频信号的捕获,并可以有效地节省硬件资源。     

直扩通信系统中FFT捕获算法的改进

直扩通信系统的解扩与解调都是依赖于有效的伪码捕获,为了实现伪码的快捕,对经典FFT捕获算法进行了部分改进。在经典FFT捕获算法的基础上采用了2倍码速率采样并且增加了一个多普勒频移控制器。首先对改进算法进行了理论分析,然后用MATLAB对其进行了仿真验证,仿真结果捕获图证明该算法在预设参数下可以实现有效快捕,而且在不降低捕获精度和抗干扰性能的同时缩短了捕获时间,从而进一步提高了FFT算法的捕获性能。     

基于片上系统的GNSS兼容接收机设计与实现

提出了利用FPGA内的嵌入式软核NiosII代替专用DSP处理器和通用控制器,在单片FPGA内实现整个GNSS组合导航定位接收机的总体方案。分析了该模式下的快速捕获、相关器、载波跟踪环和码跟踪环算法理论与实现,给出了该组合接收机24h的静态测试结果。结果表明,该GNSS组合接收机设计满足要求。     

一种GNSS信号跟踪环路频相直调控制算法

全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)接收机信号跟踪环路正确地锁定导航信号的频率、相位是提取测量值以及导航星历的基础。传统的接收机跟踪环路采用调整频率的方式来调整相位,不能及时消除跟踪误差,并且在弱信号条件下容易受到噪声影响,难以对信号进行精确跟踪。针对这一问题,提出了一种基于非相干预滤波器的频相直调环路控制算法,采用非相干预滤波器提取跟踪误差,并且在本地信号生成阶段直接将载波相位差、载波频率差、码相位差进行消除。实验表明,与传统环路相比,频相直调算法对载波相位、码相位迁入速度分别提高了90%和95%,高动态、弱信号下多普勒估计精度分别提高了69.25%和61.37%,并且频相直调算法能够有效抑制环路参数调整、载体突然机动对载波相位锁定带来的扰动。     

GPS L2C捕获算法研究及性能分析

L2C是GPS现代化Block IIR-M卫星发射的一个新民用信号。为了估计GPS L2C的捕获性能,该文首先研究了GPS L2C捕获算法,即本地产生的归零CM,利用FFT快速实现短码的捕获后,利用短码和长码固定的相位关系实现长码的捕获,仿真验证,该方法能够快速实现L2C的捕获;然后利用统计理论分析了L2C码捕获性能,建立了确定接收机抗干扰能力一般方法,该方法可以运用到其它GNSS信号干扰性能的分析中去。     

GPS软件接收机算法研究

为了能快速、准确地提取导航数据,对GPS软件接收机的捕获和跟踪算法进行研究。捕获算法采用基于FFT的频域快速捕获算法,在跟踪环路中,载波跟踪算法采用锁相环(PLL),码跟踪算法采用非相干延迟锁相环(DLL),成功实现了对GPS信号的快速准确跟踪,这一处理算法性能优越,易于在PC机上软件实现。     

高动态环境下长码扩频信号快捕算法

针对高速高动态接收机在长伪码周期、大频偏情况下的快速捕获问题,该文提出一种基于码相位压缩相关器与快速傅里叶变换(CCPC-FFT)的双驻留伪码快速捕获方法。在第一驻留阶段,利用码相位压缩相关器对相邻码相位进行快速、粗略的压缩搜索,同时利用FFT算法完成对多普勒频偏的并行捕获;在第二驻留阶段,利用传统的相关积分方法对第一驻留捕获的所有码相位进行逐个精确搜索。给出了系统性能的理论分析模型,并通过蒙特卡洛仿真验证了理论分析的正确性。最后仿真结果表明：新方法在平均捕获时间上比2维压缩相关(TDCC)捕获方法进一步缩短,同时提高了频偏的捕获带宽和精度,且针对长码的捕获比其他基于FFT的方法节省资源。     

GNSS信号捕获与跟踪算法的改进与实现

为了缩短GNSS接收机捕获信号所用的时间,在对导航信号进行频谱观察的基础上,改进了基于FFT的捕获算法和阈值的设定,并对改进后的算法进行了仿真验证,结果表明该算法具有可行性,并可以缩短捕获时间。设计了GNSS接收机的完整跟踪通道,利用MATLAB软件对该跟踪通道进行仿真,仿真结果验证了该跟踪通道的正确性。     

一种基于二维细化的自适应信号捕获算法

该文针对低信噪比(SNR)情况下信号捕获精度较低的问题提出一种基于伪码相位和载波频率的2维细化自适应捕获算法,该算法根据信号强度自适应调整频率步进值和捕获门限,首先对伪码相位和载波频率进行粗捕,在此基础上对捕获到的伪码相位方格和载波频率方格进行细化,再对伪码相位和载波频率进行细捕以提高捕获精度。该文对算法进行了理论分析和仿真验证,结果表明,该算法能提高捕获的伪码相位分辨率和载波频率分辨率,有效提高检测概率,适用于低信噪比和高精度要求下的信号快速捕获。     

高动态短时突发扩频信号的快速捕获

针对低信噪比和大多普勒频移环境下,短帧突发直接序列扩频通信系统要求在短时间内以很低虚警和漏警概率捕获信号这一难题,设计了仅使用独特码的短时突发扩频信号帧结构,在接收端将扩频码与独特码作为一个复合扩频码看待,提出了基于FFT的高动态突发信号捕获方法,可同时快速完成突发信号检测、扩频码捕获、频偏估计、帧同步检测和位定时捕获等任务。仿真结果表明:该算法能有效消除多普勒频移对短时突发扩频信号捕获性能的影响。     

低信噪比环境下短扩频码捕获性能的改善

介绍了低信噪比环境下基于FFT的扩频码捕获技术,提出了在相同累加段数情况下提高性能的方案。作为提高相干增益的两种方式,相干累加和非相干累加各有优缺点,在一定的数据长度内合理地设计累加方式对提高捕获性能大有帮助。基于两种累加方式的性能介绍了一种两路非相干积分的累加方式。对于GPS信号,在低信噪比的环境下的仿真证明,在一定长度下优化后的累加方式相比非相干累加和普通混合累加方式能够得到更好的捕获效果(更高的检测概率)。     

基于FPGA的PN码捕获的设计及实现

PN码捕获技术是扩频通信的关键技术之一,针对扩频通信中长伪码序列的快速捕获问题,伪码相位大范围不确定的搜索,串行捕获需要大量的时间,这对实时性要求高的扩频接收机用户是无法忍受的,并行捕获电路结构比较复杂,实现起来有一定的难度,而且占用大量的资源。文中提出了一种基于FPGA的扩频信号快速滑动相关捕获方法,来解决低信噪比条件下长伪码序列的捕获问题。文中着重论述了该系统的FPGA实现原理,并且基于FPGA进行开发,调制出了该系统的仿真波形,达到了理想的效果,实际应用中有效地改善了系统的性能。     

一种GPS信号的快速捕获方法

提出了一种全球定位系统(GPS)信号捕获原理,详细介绍了基于快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)结合非相干累积的GPS信号捕获方法。描述了基于可编程门阵列器件(FPGA)的通过数字正交下变频、本地载波产生、部分匹配滤波、FFT分析、非相干累积和信噪比估计的具体实现过程。以实际GPS信号为例进行仿真,结果表明此方法可以满足高动态低信噪比环境下GPS信号快速捕获需求。     

软判决多步法相关攻击在PN码快速捕获中的应用

针对非协作接收的扩频通信系统,低信噪比情况下长周期且生成多项式抽头数较多的扩频码的快速捕获问题一直是研究的重点和难点。本文借鉴密码学中密钥攻击基本思想,提出一种基于软判决多步法快速相关攻击的长周期扩频码快速捕获新算法。通过将PN序列看成线性分组码,将序列相位捕获看成线性分组码的解码,采用软判决方法进行分步串行译码,充分利用序列本身的软信息,实现低信噪比情况下长周期扩频序列的快速捕获。理论分析和仿真结果表明本文算法与多项式抽头个数无关,具有较好的捕获性能,能够在低信噪比下稳定工作;与硬判决相关攻击方法相比,本文算法大约有3.5dB以上的性能提升。      

一种改进的PN码捕获技术研究

在直接序列扩频系统中应用频域捕获方法,可以显著缩短捕获时间,本文提出了在伪码寄存器全1状态后添0的办法,完美的解决伪码与FFT运算长度不匹配的问题。本文采用双重频率步进的扫频方法,有效地减少在低信噪比条件下的捕获时间。     

基于短波FH/DQPSK系统的FFT同步方案

基于短波FH／DQPSK系统的特点及性能要求,在存在加性高白斯噪声（AWGN）、多径分量、多音分量的情况下,采用短码（PN码）引导长码9混沌跳频码）的同步捕获技术,利用FFT的方法,对捕获概率、检测概率、虚警概率和平均捕获时间进行了理论分析和数值模拟。研究结果表明：当SNR＝6dB、q＝50％、γ＝8dB时,它的平均捕获时间达到了0.06s。显然它适用于短波FH／DQPSK系统。     

部分匹配滤波器在高动态卫导信号快捕的应用

文中研究了部分匹配滤波器在高动态卫导信号快速码捕获中的应用.在多普勒频率偏移较大和PN码较长的条件下,分析了无FFT补偿和有FFT补偿的归一化匹配滤波器输出,并对部分匹配滤波器(PMF)进行了改进,将它细分成更小的部分匹配滤波器(SPMF),使得SPMF-FFT结构能够在码捕获性能和系统复杂性之间作出一个很好的选择.还分析了信噪比与归一化平均捕获时间的关系,仿真进一步验证了本方法的有效性和可行性.