GPS系统C/A码跟踪环的研究及FPGA实现

C/A码跟踪环是GPS接收机的重要组成部分.本文主要讨论了GPS系统的C/A码产生原理,C/A码跟踪环的结构及各个组成部分的工作原理,并给出相应的FPGA设计方案,以及基于上述规格要求的片上测试与仿真结果.     

一种GPS/MIMU深组合滤波器算法

研究一种GPS/MIMU超紧组合下的矢量跟踪算法.引入惯导信息计算载波延时来建立中频信号模型,计算C/A码、载波频率和载波相位与伪距、伪距率的关系,构建预滤波器动态模型.引入惯导状态信息和量测信息构建主滤波器模型,形成闭合矢量跟踪环路.仿真结果表明:GPS/MIMU超紧组合下的矢量跟踪算法能够增加同向即时支路数据信号的功率,缩小初始载波相位误差和码相位误差,从而提高载波相位和码相位的鉴别精度;当信号载噪比低至26 dB·Hz时,矢量跟踪环所能跟踪到的码相位和载波相位比标量跟踪环路分别提高了0.14码片和0.15 rad,同向即时支路信号的幅值也提高了2～3倍.     

中国区域定位系统的定位精度分析

中国区域定位系统（CAPS）与GPS都是典型直接序列伪码扩频测距系统,此类导航信号能达到的定位精度取决于多种因素,主要包括伪码速率、信号信噪比、跟踪环处理方法等．详细介绍了CAPS链路预算、CAPS定位解算方法,并着重从C／A码信号的自相关函数特性入手,在软件处理方法下,研究CAPS信号的测量精度问题,对其距离分辨率做了理论分析;针对传统DLL环路易受噪声影响,提出窄相关以及多相关器的环路结构及相应的鉴相方法,使跟踪环路更加稳健,码相位的测量分辨率也可以提高1倍左右,表明改进DLL环路结构以及鉴相方法是提高测距分辨率的一种重要手段．理论分析及定位实验表明利用3颗导航星并有高程辅助的CAPS接收机达到了20m左右的定位精度．     

卡尔曼滤波的伪距单点定位数据后处理

GPS具有全球、全天候、连续实时的三维导航和定位能力,有着广泛的应用价值和发展潜力.C/A码GPS接收机具有价格便宜,体积小,便于携带等优点,从C/A码GPS接收机输出的定位结果入手,对C/A码GPS接收机静态定位精度进行研究,具有重要的实用价值.卡尔曼滤波是在线性无偏最小方差估计原理下推得的一种递推滤波方法,它引入了状态空间的概念,借助系统的状态转移方程根据前一时刻的状态估值和当前时刻的观测值递推估计新的状态估值.通过实验表明将卡尔曼滤波引入到定位数据作为后处理手段,极大地提高了定位的精度.     

强跟踪滤波器在高动态GPS信号跟踪中的应用

为解决在高动态环境下GPS接收机跟踪环路中频信号失锁的问题,提出了一种基于线性强跟踪卡尔曼滤波器(STKF)理论的GPS信号跟踪环路.此跟踪环路以码鉴相器和载波鉴相器输出作为观测量,利用线性强跟踪卡尔曼滤波器对高动态环境下的码相位误差、载波相位误差、多普勒频率误差以及多普勒频率变化率误差进行估计,并将估计结果反馈给跟踪环路的数控振荡器,从而产生准确的本地载波和本地码.仿真结果表明,在GPS信号载噪比为45 dBHz时,线性强跟踪卡尔曼滤波器跟踪环路在多普勒频率变化率为5.0 kHz/s时仍能可靠跟踪,而传统的基于PLL/DLL和环路滤波器的跟踪环路在1.8 kHz/s时已经失锁.     

GPS卫星信号模拟器中C/A码的研究与实现

本文研究了一种GPS卫星信号模拟器中C/A码信号产生器的设计结构,并利用FPG A实现了C/A码的产生,仿真结果表明,所设计的C/A码信号产生器的正确性与有效性,满足了相关设计要求。     

电子干扰下GPS接收机C/A码捕获性能的研究

研究电子干扰对卫星定位系统(GPS)接收机C/A码捕获性能的影响.分析了C/A码平均捕获时间和捕获时间方差,并且进行了基于连续波、宽带及部分频带3种干扰模式的模拟分析.分析结果表明,若针对GPS接收机的干扰功率超过一定强度后,平均捕获时间和捕获时间方差指标将急剧恶化.在相同的GPS接收机中频输出信干比下,连续波干扰较宽带干扰效果更加明显.     

多径干扰下GPS弱信号跟踪算法研究

在带有多径干扰的、并且低载噪比的GPS信号下,分析了多径带来的码环误差以及因此引起的伪距误差的原理.在此基础上,考虑在码环跟踪的Strobe鉴相算法中,引入一个修正因子σ,使得码环跟踪时,对一定范围内的短多径起到抑制的作用.由于改进后的跟踪算法没有用到Q路输出,并且原信号为弱信号,因此需要跟踪环路提供好的载波跟踪性能.为此,考虑使用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法来替代原有的载波跟踪环路,提高跟踪环路的噪声抑制性能.在此基础上,将EKF载波环跟踪与修正后的码环跟踪结合起来使用,共同进行多径干扰下GPS弱信号的跟踪.     

GPS技术在施工测量中的应用

1 概述 1.1 GPS技术简介 GPS技术（全球定位系统）是美国国防部主要为满足军事部门对海上、陆地和空中设施进行高精度导航和定位的要求而建立的。该系统从本世纪70年代初开始设计、研制。根据最初设计思想,利用接收卫星发射的伪随机噪声码（P码）为美军及北大西洋组织的盟军提供米级导航定位,同时将定位精度为数十米的C/A码伪距提供民用导航定位。 80年代初,许多学者的研究表明GPS卫星的载波信号也可以用于定位,并提供比伪距定位高得多的精度。特别是载波相位差分定位技术的出现,推动了早期测量型商品的接收机的研制。当时GPS…     

GPS接收机无码半无码跟踪技术的研究与实现

无码和半无码跟踪技术是GPS非授权用户为消除或减弱AS政策影响,进行精密测距和高精度导航的有效方法。文中分析了几种无码和半无码跟踪技术原理,对比了各种方法优劣,对性能较好的Z跟踪法做了详细介绍并给出了实现方法,并对GPS P码的结构和控制逻辑做了阐述。     

正交Chirp信号数字产生方法

提出了一种正交Chirp信号的数字产生算法,具有运算量小和存储容量要求低的特点.该算法用二阶时变参数ARMA模型来表示Chirp信号,避免了Chirp信号产生中常规DDS技术的正弦函数的计算和相位截断效应.通过采用二阶时变参数ARMA模型,由于实时计算出了信号的及时值,并不需要有查找表,所以能将数据字长做到很大,可以大大降低幅度量化带来的误差.     

冲激信号在信号分析中的应用

冲激信号是常用信号中一种非常重要的信号,主要分析了它在信号卷积运算、信号傅里叶变换和连续信号抽样中的应用．     

单通道混合信号中周期信号的盲分离

在定义信号周期性的基础上,针对多个周期信号、多个周期信号和其他信号单通道混合的情况,提出了基于特征值分析的周期信号盲分离方法,并对算法的可行性、分离误差及分离效果进行了理论分析.仿真结果表明:该方法能适应较低的信噪比,且具有计算量小、易于实现等优点.     

在VC6.0环境中实现信号采样后的重构

时域采样定理要求采样频率是信号最高频率的两倍以上,而且通常是2.5倍左右,但是在这个采样频率下所采得的信号波形已经完全失真.本文探讨了如何将采样后失真的波形恢复到原来真正波形的理论和方法,而且用仿真的办法验证了波形恢复后的良好效果.     

Chirp信号与连续载波信号的多路复用传输

利用正弦信号和Chirp信号分别在频域、分数阶傅立叶域的优良能量聚集特性,设计一种频带复用的通信系统。该系统在相同频带内同时传输多路分别以Chirp信号和余弦信号为载波的BPSK信号,通过在接收端进行相应阶分数阶傅立叶域变换,使Chirp信号达到最优能量聚集,进而通过分数域滤波将集中于某一窄带内的Chirp信号滤出,再反变换到时域完成解调过程。仿真分析表明,该方法可获得有较好的误码率性能。     

基于卷积混叠传输信号的去噪

提出一种基于卷积混叠信号分离神经网络算法,简称CMHJNN。可使线性静态或动态传输通道中混叠的多源信号实现分离,从而可应用于传输信号上的去噪。对多类不同信号组合仿真表明,该方法是有效的,网络性能是稳定的。     

基于遗传算法过程信号的盲分离

盲分离神经网络算法存在着容易限入局部极小点、收敛速度慢的缺点。提出采用遗传算法优化盲分离神经网络权值的初值,将遗传算法与HJNN结合形成GA－HJNN算法,可迅速得到最佳盲分离神经网络的权值矩阵,实现对过程信号的去噪,通过实验对2种算法进行了比较。     

过程信号的前馈-反馈型自适应盲分离算法

利用神经网络的自学习能力实现信号的盲分离已被证明是实现信号分离的一种有效方法,不同的神经网络模型对分离算法的效能将产生极大的影响。针对化工生产过程的复杂性和在线监测控制的要求,在其他学者研究的基础上,基于前馈－反馈型神经网络模型,提出了一种自适应盲分离算法用于过程信号的分离。计算机仿真实验的结果表明了算法的有效性。     

AM信号到DSB信号的连续过渡与同步检波

现今模拟调制AM(Amplitude Modulation)信号到DSB(Double sideband)信号不能连续过渡的限制,是出于长期以来在许多文献中一直沿用的调幅信号调幅系数ma不能大于1的结论.采用四象限模拟乘法器和同步检波相结合的方法,从原理与技术上跨越了模拟调制AM调幅信号的调幅系数ma不能大于l的片面结论,给出了AM信号到DSB信号连续过渡进行调制和解调的原理电路.论证结果表明,调幅系数ma大于1的已调信号在调制端是可实现的,在接收端也是可以解调的.从而实现了AM信号到DSB信号的连续过渡与解调,因此也否定了一些对AM信号所作分析的历史结论.     

TH-PPM UWB信噪比的估计方法

TH.PPM UWB(Time Hopping.Pulse Position Modulation Ultra Wide Band)系统利用基于能量比较的TOA(Time of Arrival)估计算法可以提供很高的定位精度,但该算法需要知道准确的信噪比.针对此问题,提出了一种在多径条件下利用相关器的输出信号进行信噪比估计的方法.仿真结果表明,该方法具有很高的估计性能,并且数据量越大,估计的性能越好.