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题目：
雅宝题库答案：
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雅宝题库解析：
全球导航卫星系统（GNSS）是一个国家的重要基础设施，与国家安全和经济发展息息相关。作为系统与用户的惟一接口，接收机关键技术的研究具有重要意义。 GNSS信号的跟踪是接收机信号处理部分的核心技术之一，只有实现对信号的可靠跟踪，才能解调出导航电文并提取出原始观测量，进而得出导航解。另一方面，GNSS系统是易受干扰系统，采取必要的抗干扰措施，使得接收机在干扰环境下仍能够正常工作，以适应现代化信息战的需要，无论对于商业应用还是军事应用都有重要意义。本文对GNSS信号跟踪以及抗干扰技术进行了较为深入的研究。主要工作和研究成果如下：1. 对GPS、Galileo和GLONASS三种GNSS系统的信号体制进行了详细介绍和比较分析，为下面的研究工作奠定了基础。2. 对GPS接收机的载波跟踪环和码跟踪环进行了详细研究。分析了环路的噪声性能和动态性能，给出了环路参数的确定方法。提出了一种新的延迟锁定环（DLL）鉴别器算法。分析与仿真结果表明，新算法在幅度和频率估计误差敏感性、线性范围、牵引范围、计算量和跟踪精度等方面具有较好的性能。 3. 研究了高动态环境下的GNSS信号载波跟踪题目。针对常用的高动态载波跟踪算法跟踪精度低，失锁门限高的缺点，引入无迹卡尔曼滤波（UKF）进行载波跟踪，并且针对系统的特点，对UKF进行了简化，将卡尔曼滤波（KF）与UKF结合使用，得出一种称为简化无迹卡尔曼滤波（SUKF: Simplified UKF）的高动态载波跟踪算法。仿真结果表明，SUKF具有与UKF近似的性能，远高于常用的扩展卡尔曼滤波（EKF）算法，但SUKF的计算量比UKF小。4. 在非高斯观测噪声环境下，UKF、EKF的性能均下降。为解决这个题目，本文引入高斯粒子滤波（GPF）来进行非高斯观测噪声环境下的载波跟踪，并针对系统特点，将SUKF与GPF结合使用，得出一种称为简化无迹高斯粒子滤波（SUGPF: Simplified Unscented GPF）的高动态载波跟踪算法。仿真结果表明，在非高斯观测噪声环境下，SUGPF与GPF性能相当，远高于EKF和UKF，但SUGPF的计算量比GPF小。 5. 研究了自适应数字波束形成抗干扰技术。在广义旁瓣对消器（GSC）框架下，对最小功率无失真（MPDR）波束形成进行了重新建模，并引入卡尔曼滤波进行自适应波束形成。理论分析与仿真结果表明，该算法输出的信干噪比（SINR）高于常用的最小二乘（RLS）和最小均方（LMS）自适应波束形成算法，收敛速度与RLS算法相当。6. 针对信号导向矢量失配的情况，提出了一种新的稳健自适应波束形成算法，算法将贝叶斯估计与RLS-MPDR自适应波束形成算法相结合。仿真结果表明，该算法在信号导向矢量失配时仍能使信号损失较小，同时在干扰处形成很深的零陷，输出的SINR高。新算法的性能高于常用的自适应线性约束最小功率（LCMP）波束形成算法，与基于贝叶斯估计的采样矩阵求逆（SMI）MPDR自适应波束形成算法相当，但计算量小很多。 7. 讨论了GNSS软件接收机的总体结构及各个模块的设计方法。以此为基础，并作为对之前GPS接收机跟踪环路研究的应用，设计了一款基于PC的GPS纯软件接收机，给出了射频采集卡设计方案、完整的数字信号处理通道结构图以及各子模块的设计方案。 |
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发表于 2022-8-9 21:23:31
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