微弱GPS信号的捕获与跟踪处理的研究与实现

论文摘要

GPS是当今世界上唯一一种可以提供全功能导航定位服务的星基导航系统。它的标准定位服务广泛运用于测绘、交通导航和各种企业定位服务领域。它的精确性,稳定性是无可替代的。但是作为一种卫星导航系统,GPS有其固有的缺陷。由于是被动定位,GPS接收机只负责接收来自卫星的信号,所以GPS信号是很微弱的信号。在开阔或无遮挡地带,接收机可以通过C/A码出色的相关特性,捕获到4颗甚至4颗以上卫星发送的信号。而在室内、立交桥下或者森林等各种有遮挡地带,由于多路径效应的存在,GPS卫星信号的载噪比极低,一般在34dB-Hz以下,超过了一般GPS接收机所能处理的极限。如何在信号很微弱的情况下,捕获到足够数量的卫星信号,并能通过特殊的跟踪环路来锁定该卫星信号,并能不断地从中得到导航信息,从而完成所需的导航定位服务,就成了GPS理论非常关键也是非常困难的一个研究课题。本文的研究内容主要是GPS信号的捕获与跟踪。首先对捕获算法的实现进行了研究,并采用了Altera公司的DE2开发板,实现了捕获模块的硬件电路。该电路可以完成一般情况的捕获功能,实时性较好。这一模块的研究为后续的微弱信号捕获模块实现做了先讨论,并提供了基础模块。本文的研究重点主要是,如何在卫星信号的信噪比极低的情况下,通过改进跟踪算法,来保证接收机对卫星信号的锁定。本文所采用的跟踪算法都是基于卡尔曼滤波理论的,用不同的卡尔曼滤波模型来取代传统跟踪环路,以此来得到更高的灵敏度和跟踪精度。采用了两种卡尔曼滤波算法的平方根形式。第一种算法采用经典的平方根滤波算法,减小了累积误差的影响;在累加过程中引入了平方处理,来消除未知导航位翻转的影响;引入了非连续积分的过程,有效降低了卫星信号噪声的强度。第二种算法采用了另一种平方根卡尔曼滤波算法,并修改了整个卡尔曼滤波环路,将载波跟踪和码跟踪分成了两个独立耦合的卡尔曼滤波器,降低了计算复杂度;算法中引入贝叶斯估计理论,来估计每一个累加周期的导航位,以此来消除未知导航位的翻转带来的负面影响。研究中采用GPS中频信号模拟软件,产生了不同信噪比的GPS仿真信号,来实现算法仿真。第一种算法的仿真结果表明,该方法可以跟踪信噪比低至17dB-Hz的微弱GPS信号,但精度较差,而且处理速度较慢;第二种算法的仿真结果表明,该方法可以跟踪信噪比低至19dB-Hz的微弱GPS信号,精度较前一种方法高,而且运算速度和收敛速度较快。基于这两种算法,可以有效地解决微弱GPS信号的跟踪问题。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 研究背景及现状
• 1.3 研究内容与方法
• 1.4 论文内容及安排
• 第二章 GPS 原理介绍
• 2.1 GPS 概述
• 2.2 GPS 导航原理
• 2.2.1 确定从卫星到用户的距离
• 2.2.2 用户位置计算
• 2.3 GPS 信号处理
• 2.3.1 GPS 信号的特性
• 2.3.2 GPS 信号的捕获和跟踪
• 2.3.3 导航信息解调
• 2.4 本章小结
• 第三章GPS 信号捕获算法的FPGA 实现
• 3.1 GPS 信号捕获算法
• 3.1.1 线性搜索（Serial Search）
• 3.1.2 FFT 搜索
• 3.1.3 信号的搜索检测
• 3.2 FPGA 技术简介
• 3.3 FPGA 开发流程
• 3.4 捕获算法的FPGA 实现
• 3.4.1 总体方案
• 3.4.2 模块实现
• 3.4.3 总体性能分析
• 3.5 本章小结
• 第四章 微弱GPS 信号跟踪算法的研究
• 4.1 传统GPS 信号跟踪算法
• 4.1.1 载波跟踪环
• 4.1.2 码跟踪环
• 4.2 基于卡尔曼滤波算法的GPS 信号跟踪
• 4.3 基于平方根滤波算法的GPS 信号跟踪
• 4.3.1 GPS 信号模型
• 4.3.2 平方根滤波的引入
• 4.3.3 基于平方根滤波的GPS 信号跟踪
• 4.3.4 仿真结果
• 4.4 基于双卡尔曼滤波及贝叶斯估计的GPS 信号跟踪
• 4.4.1 双卡尔曼滤波器的引入
• 4.4.2 基于贝叶斯估计微弱GPS 信号跟踪
• 4.4.3 仿真结果
• 4.5 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 本文总结
• 5.2 研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文