BOC信號(hào)同步算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、在現(xiàn)代導(dǎo)航系統(tǒng)中，BOC調(diào)制信號(hào)的采用使導(dǎo)航系統(tǒng)間實(shí)現(xiàn)頻譜共享，同時(shí)提高定位精度和抗多徑干擾的能力成為可能。但是,BOC信號(hào)子載波調(diào)制所帶來的同步模糊性是當(dāng)今亟待解決的關(guān)鍵熱門問題。由于BOC信號(hào)自相關(guān)函數(shù)的多峰值特性，曾經(jīng)適用于BPSK信號(hào)的同步算法已不再適用。本文在深入研究BOC調(diào)制信號(hào)特性和傳統(tǒng)同步方案的基礎(chǔ)上，提出了三種解決同步模糊性的算法。
　　提出了SPART(Symmetrical Pulse Ambiguity R

2、emoving technique)非模糊性同步算法：算法的原理是構(gòu)造兩個(gè)本地BOC-like信號(hào)，其中一個(gè)是偶對(duì)稱的，另外一個(gè)是奇對(duì)稱的信號(hào)。通過合成這兩個(gè)本地信號(hào)與BOC信號(hào)的互相關(guān)函數(shù)來獲得具有非模糊性的相關(guān)函數(shù)。合成的相關(guān)函數(shù)僅含有一個(gè)正的相關(guān)峰值，所有的旁峰都被消除掉了,從而巧妙地消除了旁峰對(duì)捕獲和跟蹤處理的潛在威脅。文中不但給出了SPART算法的實(shí)現(xiàn)環(huán)路結(jié)構(gòu)，同時(shí)從基于Monte Carlo的仿真分析和基于FPGA的硬件平臺(tái)

3、對(duì)SPART算法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。對(duì)捕獲檢測概率和跟蹤標(biāo)準(zhǔn)差的表達(dá)式做了理論上的推導(dǎo)。仿真發(fā)現(xiàn)，SPART算法不僅適合正弦BOC信號(hào)，也適用于余弦BOC信號(hào)，但針對(duì)余弦BOC信號(hào)時(shí)，SPART算法采用的本地信號(hào)的脈寬是針對(duì)正弦BOC信號(hào)脈寬的一半。SPART算法與傳統(tǒng)同步算法對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)，在相同積分時(shí)間，碼間距和累加次數(shù)的情況下，針對(duì)低調(diào)制系數(shù)的BOC信號(hào)，SPART算法在捕獲和跟蹤階段與傳統(tǒng)跟蹤環(huán)路相比有很小的性能退化。調(diào)制系數(shù)越高

4、，BOC信號(hào)退化越嚴(yán)重。但是不要忘了SPART算法的初衷是消除BOC信號(hào)自相關(guān)函數(shù)中正的側(cè)峰以免捕獲到側(cè)峰上和鎖定到錯(cuò)誤的鑒相器零點(diǎn)上。另外，為了補(bǔ)償SPART算法的性能退化，我們可以通過增加相干積分時(shí)間，增加非相干累加次數(shù)和減小碼間距的方法來提高算法的性能。
　　提出了適合BOC(n,n)和MBOC信號(hào)的GFSA(Gating function Shifting Algorithm)非模糊性算法：算法的原理是構(gòu)造一個(gè)選通脈沖信號(hào)

5、去調(diào)制本地的PRN碼和子載波信號(hào)，調(diào)制后的本地信號(hào)與接收到的BOC進(jìn)行互相關(guān)運(yùn)算，相關(guān)函數(shù)向左和向右移位產(chǎn)生的兩個(gè)相關(guān)函數(shù)，當(dāng)選通函數(shù)的脈沖寬度在[0.51]個(gè)碼片范圍內(nèi)時(shí)，它們和的能量減去差的能量就可以合成一個(gè)僅含有一個(gè)正峰值的相關(guān)函數(shù)。文中給出了GFSA算法的實(shí)現(xiàn)環(huán)路結(jié)構(gòu)，對(duì)GFSA算法的跟蹤性能做了理論上的推導(dǎo)和基于Monte Carlo的仿真分析。仿真分析表明，針對(duì)BOC(n,n)信號(hào)，在相同積分時(shí)間，碼間距和累加次數(shù)的情況下，

6、GFSA算法在跟蹤階段與傳統(tǒng)跟蹤環(huán)路相比依然有性能退化現(xiàn)象。在選通脈寬為1個(gè)碼片時(shí)，最大僅有2.1分貝的性能退化。隨著選通脈寬的減小，性能退化越來越不明顯，在0.5個(gè)碼片寬度和碼間距為0.2個(gè)碼片條件下僅有1分貝的性能退化，且退化的絕對(duì)值相對(duì)于傳統(tǒng)跟蹤算法非常小。所以，GFSA算法在消除BOC信號(hào)同步模糊性的同時(shí)利用窄選通函數(shù)可以獲得很好的跟蹤特性。由于濾波效應(yīng)，采用窄脈寬選通函數(shù)是切實(shí)可行的。另外，由于設(shè)計(jì)的跟蹤環(huán)路不再需要子載波生成

7、電路，所以它簡單易行。
　　提出了適合BOC(n,n)和MBOC的BPST(BOC-PRN shifting technique)非模糊性同步算法：BPST算法的基本思想是利用接收到的BOC信號(hào)與本地PRN碼的互相關(guān)函數(shù)來合成一個(gè)具有非模糊特性的相關(guān)函數(shù)。BPST算法的接收機(jī)采用相同的結(jié)構(gòu)和不同延時(shí)的PRN序列就可以接收正弦或余弦BOC信號(hào)。對(duì)BPST算法的捕獲和跟蹤性能做了理論上的推導(dǎo)和基于Monte Carlo的仿真分析。理論

8、和仿真分析表明，對(duì)中長距離的多徑干擾信號(hào)有極強(qiáng)的抑制能力。盡管BPST算法，在相同積分時(shí)間，碼間距和累加次數(shù)的情況下，在捕獲和跟蹤階段分別有0.5分貝和2.2分貝的性能損失，但它徹底解決了同步的模糊性問題。同其它非模糊性算法相比，性能相差無幾。因此，對(duì)sinBOC(n,n)，cosBOC(n,n)和MBOC信號(hào)接收機(jī)來講采用BPST算法不失為一個(gè)很好的同步解決方案。
　　本文最大的成果就是提出了BOC信號(hào)捕獲和跟蹤環(huán)路及接收機(jī)實(shí)現(xiàn)