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高灵敏度GPS定位及组合导航技术研究

作 者: 田世君
导 师: 皮亦鸣
学 校: 电子科技大学
专 业: 信号与信息处理
关键词: GPS 混沌振子 室内环境 信号捕获 组合导航
分类号: P228.4
类 型: 博士论文
年 份: 2009年
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引 用: 2次
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内容摘要


目前,全球定位系统(GPS)已经在全世界得到了最广泛的应用,但现有的GPS接收机大多只能工作在信号条件较理想的户外等环境中。随着人们活动范围的扩大以及周边环境的日益复杂,现有的GPS导航技术已经难以满足人们的现实需要。与户外等普通环境相比,在室内等低信噪比环境下,GPS信号能量会受到更多的削弱,其可靠性和定位精度都会大大降低。而室内等低信噪比环境正好是人类活动的最主要环境之一,在室内环境下GPS有着越来越多的应用需求,高灵敏度GPS定位技术正是为满足这一需求孕育而生的。高灵敏度GPS定位技术是目前GPS技术的一个非常具有潜力的应用方向,有着广阔的市场前景。因此,开展高灵敏度GPS室内定位技术的研究对于实现室内环境下的高精度GPS导航定位,扩展GPS技术的应用范围具有重要意义,室内环境下的高灵敏度GPS导航技术已经成为当前的研究热点。针对室内等低信噪比环境下的导航需要,本文研究了室内环境下的高灵敏度GPS定位技术,对高灵敏度GPS定位技术难点之一的微弱GPS信号捕获技术进行了深入的研究和分析,提出了一种基于Duffing混沌振子阵列的弱GPS信号捕获算法,完成了对GPS信号载波多普勒频率的检测。最后,在载波多普勒频率确定的基础之上,利用差分相关检测方法完成了GPS信号C/A码相位的捕获。另外,文章研究了一种提高载体垂直方向定位精度的气压表/GPS组合导航系统,重点提出了基于自适应联合Kalman滤波以及粒子滤波的气压表/GPS组合导航算法。该组合导航系统能够改善载体在垂直方向上的定位精度,在实时性、适应性等方面都有很好的效果,确保飞机精确飞越预定点上空并具备精密进场着陆引导能力。本文的主要工作和创新点如下:(1)对高灵敏度GPS定位技术以及GPS组合导航技术进行了介绍,分析了室内和机场等环境下GPS信号特点,对高灵敏度GPS定位的关键技术进行了介绍,重点研究了低信噪比环境下的GPS信号捕获技术。(2)对现有的一些弱GPS信号捕获算法进行了研究,如相关累加、非相关累加、多重数据位循环相关(CCMDB)以及圆周相关等。指出了现有GPS信号捕获算法各自存在的问题以及改进的方向,并通过仿真讨论了现有检测算法的检测性能。(3)对混沌振子检测弱信号技术进了研究,介绍了当前常用的几种混沌振子,重点研究了Duffing振子的模型、动力学行为以及混沌判据等。对Duffing振子的两种常用模型进行了计算机仿真,给出了Duffing振子处在不同状态时的相图,通过相图可以详细了解振子的动力学行为。(4)在结合混沌振子检测弱信号的基础之上,提出了基于Duffing混沌振子阵列的微弱GPS信号捕获算法。采用Lyapunov指数(LE)判定相轨迹所处的临界状态,辅助测量GPS信号的存在,将数值迭代方法应用于算法的实现。首先,利用LE算法判断被输入的信号中是否有微弱GPS信号,如果GPS信号存在,被检测GPS信号的载波多普勒频率被确定。最后,利用差分相关检测方法完成GPS信号C/A码相位的检测,从而完成对弱GPS信号的捕获。该方法突破了以往GPS信号捕获所采用的二维搜索过程,将GPS信号载波多普勒频率和C/A码相位的二维搜索过程变成了两个一维搜索过程,该方法能够检测极低信噪比环境下的GPS信号,大大提高了GPS接收机的检测灵敏度。(5)研究了基于差分相关的微弱GPS信号C/A码捕获技术,提出了一种在GPS信号载波多普勒频率确定的情况下,基于差分相关的GPS信号C/A码捕获算法。对检测概率、虚警概率以及检测门限等变量进行了研究,重点分析了所提出捕获算法所引入的信噪比损失,定量分析了所提出捕获算法在检测灵敏度方面的改善情况。对所提出的捕获算法与传统的GPS信号捕获算法进行了对比分析,通过理论和仿真证明了所提出的捕获算法在检测弱GPS信号方面的优越性。(6)研究了GPS/气压表的组合导航系统,分析论证了一种能够改善载体垂直方向定位精度的气压表/GPS组合导航系统方案,重点提出了两种数据融合算法:基于自适应联合Kalman滤波的气压表/GPS数据融合算法、基于粒子滤波的气压表/GPS数据融合算法。对两种算法在高程方向上的定位精度进行了详细分析,并通过计算机仿真进行了证明。研究结果表明,该组合导航系统能够提高载体在垂直高度方向上的定位精度。(7)对全文进行了总结,对有待进一步研究的问题作了展望。

全文目录


摘要  5-7
Abstract  7-13
第一章 绪论  13-28
  1.1 课题的研究背景和意义  13-19
    1.1.1 高灵敏度GPS定位技术研究背景和意义  13-16
    1.1.2 GPS组合导航技术研究背景和意义  16-19
  1.2 国内外研究现状  19-26
    1.2.1 高灵敏度GPS定位技术研究现状  19-23
    1.2.2 GPS组合导航技术研究现状  23-26
  1.3 本文的研究内容  26-28
第二章 高灵敏度GPS接收机捕获技术研究  28-47
  2.1 GPS信号产生技术  28-29
    2.1.1 GPS信号伪随机码  28-29
    2.1.2 GPS信号结构  29
  2.2 室内环境GPS信号特性分析  29-34
    2.2.1 多径误差  30-31
    2.2.2 信号的衰弱和退化  31-32
    2.2.3 干扰和噪声  32-33
    2.2.4 GPS定位精度的退化  33
    2.2.5 信号散射  33-34
  2.3 GPS信号捕获技术  34-35
  2.4 弱GPS信号捕获技术  35-46
    2.4.1 相关累加  35-38
    2.4.2 非相关累加  38-39
    2.4.3 相关累加结合非相关累加  39-41
    2.4.4 多重数据位循环相关  41-44
    2.4.5 圆周相关捕获算法  44-46
  2.5 本章小结  46-47
第三章 混沌振子检测微弱信号  47-60
  3.1 Duffing振子检测系统  47-48
  3.2 Duffing振子具有混沌解的证明  48-50
  3.3 Duffing系统非线性动力学行为  50-55
  3.4 混沌判断依据  55-58
    3.4.1 Lyapunov指数法  56-57
    3.4.2 Melnikov方法  57-58
    3.4.3 Poincare截面法  58
  3.5 本章小结  58-60
第四章 基于混沌振子阵列的弱GPS信号捕获算法研究  60-84
  4.1 基于混沌振子的弱GPS信号检测模型  60-63
    4.1.1 GPS信号模型  60
    4.1.2 Duffing oscillator模型  60-63
  4.2 基于Duffing振子阵列的弱GPS信号检测算法  63-76
    4.2.1 输入Duffing阵列前GPS信号处理流程  63-64
    4.2.2 Duffing振子阵列检测模型  64-66
    4.2.3 Duffing系统临界值计算  66-71
    4.2.4 GPS载波多普勒频率检测  71-76
  4.3 基于混沌振子的弱GPS信号载波多普勒频率检测流程  76-77
  4.4 GPS信号幅度和载波相位估计  77
  4.5 仿真实验与结果分析  77-82
  4.6 本章小结  82-84
第五章 弱GPS信号C/A码相位捕获算法研究  84-99
  5.1 弱GPS信号C/A码检测流程  84-86
  5.2 信噪比损失分析  86-91
  5.3 检测概率与虚警概率分析  91-92
    5.3.1 无信号时检测统计量的概率分布  91
    5.3.2 有信号时检测统计量的概率分布  91-92
  5.4 仿真结果分析  92-97
    5.4.1 与非相关累加性能比较  92-94
    5.4.2 与圆周相关累加性能比较  94-97
    5.4.3 振子数量对算法性能影响  97
  5.5 本章小结  97-99
第六章 气压高度表增强GPS的组合导航系统研究  99-125
  6.1 组合导航系统的主要技术难点  99-102
    6.1.1 机场环境的卫星导航系统信号特性分析  99-100
    6.1.2 机场环境的气压表信号特性分析  100
    6.1.3 垂直定位完好性处理算法  100-101
    6.1.4 评估性能和确定最低性能标准  101-102
  6.2 系统组成及工作流程  102-103
  6.3 基于自适应联合Kalman滤波的数据融合  103-113
    6.3.1 数据融合模型  103-104
    6.3.2 建立状态模型  104-107
    6.3.3 建立观测模型  107-108
    6.3.4 联合kalman滤波模型  108-109
    6.3.5 局部滤波器故障检测  109-110
    6.3.6 主滤波器故障检测  110-111
    6.3.7 仿真结果分析  111-113
  6.4 基于粒子滤波的GPS/气压表数据融合  113-123
    6.4.1 贝叶斯估计和粒子滤波方法  114-118
    6.4.2 建立状态模型  118-119
    6.4.3 建立观测模型  119-120
    6.4.4 数据融合流程  120
    6.4.5 滤波器采样个数分析  120-121
    6.4.6 仿真结果分析  121-123
  6.5 本章小结  123-125
第七章 结论  125-128
致谢  128-129
参考文献  129-140
攻博期间取得的研究成果  140-141

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中图分类: > 天文学、地球科学 > 测绘学 > 大地测量学 > 卫星大地测量与空间大地测量 > 全球定位系统(GPS)
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