基于FPGA+DSP的北斗信号快速捕获算法设计与实现

为了解决北斗卫星接收机中传统并行频率捕获算法傅里叶变换需要处理的数据量大而影响卫星信号捕获速度的问题,提出了一种基于相干降采样的北斗信号快速捕获算法。利用FPGA+DSP（高速数字信号处理器+现场可编程逻辑门阵列）,在传统的并行频率捕获算法中加入相干降采样模块,当信号进行载波剥离和伪码剥离后,通过降低采样频率的方式减小傅里叶变换需要处理的数据量,再对卫星信号进行三维搜索。结果表明,理论上所提算法计算量减少了80%以上,对实际北斗信号进行捕获时,平均每颗星的捕获时间为9.95 ms,内存资源消耗相比于传统并行频率捕获算法减少了42%。因此,新算法能在节约资源的同时有效提高捕获速度,可为进一步提高软件接收机的捕获性能提供参考。     

基于证据理论的车辆组合导航系统的信息融合

由于车载GPS(G lobal Position ing System)接收机的定位精度通常受卫星状况和道路环境的影响,同时DR(Dead Reckon ing)系统的距离和航向传感器随着行驶距离的增加,会产生误差积累,这些误差使传感器的定位轨迹偏离车辆所在的实际位置。为此,在信息融合理论的基础上,利用高精度的电子地图对导航系统提供的车辆位置进行修正,以车辆位置到匹配道路的距离、车辆行驶方向与道路方向的夹角作为评判可信度的证据,提出了基于D-S(Dempster-Shafer)证据推理的信息融合方法。实际跑车实验表明,该地图匹配融合方法能够使车辆导航系统的定位精度达到5 m左右。对于改善低成本的GPS/DR车辆导航系统的性能是个行之有效的方案。     

联合卡尔曼滤波在车辆组合导航系统中的应用

GPS/DR组合导航系统是一种低成本、高可靠性的车载导航设备.针对陆地车辆GPS/DR组合导航系统的特点,设计了用于该系统的联合卡尔曼滤波器,给出了滤波算法,并进行了实地跑车实验.理论分析和跑车实验的结果表明,联合滤波方法不仅有效地抑制了DR系统的误差发散,而且能够充分利用DR的数据信息对GPS定位的随机误差进行补偿,从而有效地提高GPS/DR组合系统的定位精度及容错能力.