高動態(tài)導航信號跟蹤技術(shù)研究與實現(xiàn)

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2、ＭＡＳＴＥＲＴＨＥＳＩＳＦＯＲＰＲＯＦＥＳＳＩＯＮＡＬＤＥＧＲＥＥ．遲續(xù)Ｉ－－－－吉Ｔ如一；Ｈ…．｜■Ｂｂ‘’１論義題目高幼態(tài)導航信峽限瞬技術(shù)研究３災(zāi)現(xiàn)羣麵？＾９二…芭訂＇？－一＾Ｂ．．．－？品巧藝鬻社專業(yè)學位類別ｘ程頓±＇審蜜學巧２０１３２２０１０６３６六￣■作者姓名魏雷＇’指韋教師林靜然副教授獨劍性聲明本人聲明所呈交的學位論文是本人在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別

3、加ｙＡ標注和致謝的地方夕ｈ論文中不包含其他人己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得電子科技大學或其它教育機構(gòu)的學位或證書而使用過的材料。與一我同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。作者簽名：拖、曰期：；＾／妊知曰論寫文使用授權(quán)本學位論文作者完全了解電子科技大學有關(guān)保留、使用學位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向圍家有關(guān)部口或機構(gòu)送交論文的復印件和磁盤，允許論文被查閱和借閩。本人授權(quán)電子科技大學可１＾將學位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，可從采用影印、縮印

4、或掃描等復制手段保存、匯編學位論文。（保密的學位論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定）作者簽名：知導師簽名；巧扛米當幹曰期：年月／曰ｆ分類號密級注1UDC學位論文高動態(tài)導航信號跟蹤技術(shù)研究與實現(xiàn)（題名和副題名）魏雷（作者姓名）指導教師林靜然副教授電子科技大學成都（姓名、職稱、單位名稱）申請學位級別碩士專業(yè)學位類別工程碩士工程領(lǐng)域名稱電子與通信工程提交論文日期2016.05.03論文答辯日期2016.05.24學位授予單位和日期電子科技大學2016年6月答辯委員會主席評閱人注1：注明《國際十進分類法UDC》的類號。Resear

5、chandImplementationofNavigationSignalTrackingTechnologyinHighDynamicAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:MasterofEngineeringAuthor:LeiWeiSupervisor:AssociateProf.JingranLinSchool:Communication&InformationEngineering摘要摘要衛(wèi)星導航技術(shù)已經(jīng)成

6、為人類社會發(fā)展必不可少的重要部分。在某些特殊領(lǐng)域，由于接收機載體與衛(wèi)星間存在著較大的相對運動速度、加速度甚至加加速度，這將導致接收到的衛(wèi)星信號包含較大的多普勒頻移、多普勒頻率的一次變化率甚至多普勒頻率的二次變化率，給信號的跟蹤帶來了困難和挑戰(zhàn)。本文以GPS為例對高動態(tài)導航信號跟蹤問題進行算法研究并完成相關(guān)算法的FPGA實現(xiàn)。論文首先介紹了GPS信號的構(gòu)成和多普勒特性，并給出了典型的導航信號高動態(tài)模型，為后續(xù)算法仿真提供模型基礎(chǔ)。針對該高動態(tài)模型，給出了一種能在數(shù)字域內(nèi)直接合成高動態(tài)信號中時變多普勒頻率的方法，為高動態(tài)GPS信號的模擬提

7、供依據(jù)。針對高動態(tài)環(huán)境下的信號跟蹤問題，在綜述了導航信號處理流程和傳統(tǒng)跟蹤方法后，本文做了以下算法研究工作：(1)使用三階鎖相環(huán)對高動態(tài)接收信號的載波進行了跟蹤研究，研究結(jié)果表明了三階環(huán)路在跟蹤高動態(tài)GPS信號載波時具有缺陷和局限性。(2)研究了基于卡爾曼濾波技術(shù)的載波跟蹤算法，包括使用鑒相器的線性卡爾曼濾波(LinearKalmanFilter,LKF)算法，對相干積分輸出結(jié)果進行線性化處理的擴展卡爾曼濾波(ExtendedKalmanFilter,EKF)算法和對相干積分輸出結(jié)果進行分布近似的無跡卡爾曼濾波(UnscentedKa

8、lmanFilter,UKF)算法，并對上述載波跟蹤方案進行了仿真分析。仿真結(jié)果表明，在本文的高動態(tài)模型下EKF和UKF算法的失鎖門限要低于LKF算法，在同等載噪比的情況下，UKF算法的均方根頻率跟蹤誤差要略小于EKF算