导读:本文包含了微弱卫星信号论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:卫星辐射源,微弱回波检测,分布式传感器,广义似然比
微弱卫星信号论文文献综述
高修会[1]（2017）在《多个不同体制卫星下的微弱回波信号检测》一文中研究指出基于外辐射源的目标回波信号检测系统自身不主动发射信号,而是通过第叁方非协同辐射源照射到目标,然后检测目标的反射回波对目标进行检测或跟踪。与主动发射信号对目标进行回波信号检测的“有源回波信号检测”机制不同,基于外辐射源的目标回波信号检测系统的工作机制决定了其具有“无线电静默”的特点,所以具有反侦察、抗干扰、生存能力强的优势。目前可以使用的民用机会照射源包括调频广播、地面数字电视信号、通信信号、卫星信号等。针对单辐射源下目标回波检测的可靠性低,以及微弱回波信号检测困难的问题,本文以全球导航卫星(GPS)、数字视频广播卫星(DVB-S)、国际海事通信卫星(INMARSAT)作为外辐射源,提出了一种多个不同体制卫星辐射源下微弱回波信号的联合检测方法。针对多个不同频的直达波信号同时混入参考通道,造成监测通道直达波和多径信号抑制效果较差的问题,该方法首先分离参考通道中的多个不同频率的直达波信号,并利用分离后的直达波信号依次用基于归一化最小方差的自适应滤波方法对监测通道中的直达波和多径干扰进行级联抑制,为后续微弱回波检测奠定了基础。然后分别使分离之后的各个直达波信号与回波信号进行相关,得到多个时延-多普勒谱,将其最大值作为每个分布式多传感器的检测量,对检测统计量进行理论分析,并设计自适应检测门限,最后将检测结果进行决策融合,以达到对微弱回波自适应检测的目的。仿真结果表明,该方法可以有效的检测微弱回波信号。针对基于传统的时频二维相干检测方法对参考通道噪声敏感的问题,现有方法通过广义似然比或Rao检测方法达到了微弱回波检测的目的,然而这两种检测方法都是在单个辐射源场景下进行建模分析的,为了在多星联合场景下通过广义似然比方法和Rao检测方法对多个卫星下的微弱回波进行有效检测,本文首先对监测通道的接收信号建模,然后通过最大似然估计方法去估计信号的未知参数,通过这些未知参数的最大似然估计推导了基于两种检测算法的检测器,分析检测统计量并设计相应的检测门限进行检测。仿真结果表明,在相同的条件下,两种检测算法具有相似的检测性能,并且能够在多星场景下有效的检测直达波和多径未经抑制的微弱回波信号。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2017-06-01）
李灯熬,邓豆豆,赵菊敏,赵晓芳,韩冲[2]（2016）在《改进的微弱卫星信号捕获算法研究》一文中研究指出针对微弱GNSS信号捕获过程中存在位翻转限制积分时间和相关运算复杂度高的问题,提出一种新型的FFT并行捕获算法。算法首先假设无位翻转的情况,采用传统的方法对接收信号和本地信号进行相关运算,得到相关结果;而后针对存在位翻转的情况对接收信号和本地信号进行改进,再进行相关运算;最后将两次相关运算得到的结果相干合成,得到最大的相关峰值,以此来解决由于位翻转带来的相干累积峰值被削弱的问题;此外算法还将快速傅里叶变换(FFT)进行分段运算进一步降低整体计算量。实验结果表明:改进算法能够有效克服位翻转的问题,延长相干积分时间;与传统的捕获算法相比,提出的新型捕获算法计算量平均降低21.6%。(本文来源于《第七届中国卫星导航学术年会论文集——S09 北斗/GNSS用户终端技术》期刊2016-05-18）
李卫斌,张迎新,尚保卫,马宪民[3]（2013）在《一种基于位跳变检测的微弱卫星信号快速捕获算法》一文中研究指出微弱GPS卫星信号的捕获需要长的相干积分时间,同时还要克服导航数据位跳变的影响,传统算法很难同时兼顾捕获的灵敏度和实时性这两个方面。提出了一种基于位跳变检测的微弱信号快速捕获算法,该算法通过比较多组数据的相干积分结果估计出第一个跳变位,并将其余间隔20ms的数据均记为跳变位进行剔除,而对其余数据进行19ms的分块相干积分。仿真结果表明,该算法通过对140ms数据的积分运算能够高效地捕获到信噪比低至-47dB的信号,可有效提高GPS接收机的灵敏度和实时性。(本文来源于《计算机科学》期刊2013年08期）
黄少锐[4]（2013）在《GNSS软件接收机中室内微弱卫星信号捕获技术的研究》一文中研究指出随着现代信息技术水平的发展，卫星导航技术已经广泛应用到人类的生活中。导航应用环境的多样性，对导航接收机提出了更高的要求，如具备高灵敏度、适应高动态以及多星座兼容等等。其中，高灵敏度是导航接收机设计的一个重要指标，它反映了接收机对微弱卫星信号的处理能力。本文研究了室内微弱卫星信号特性，并给出了一种最佳导航数据位组合圆周相关算法的改进方法。通过仿真验证给出方案对室内弱信号的检测性能，提出了对微弱卫星信号捕获的方法与建议。本文首先分析了目前全球定位系统中常用的信号结构，阐述了室内微弱信号的信号特性和GNSS软件接收机中常用的叁种捕获技术，论文接着分析了叁种室内微弱卫星信号能量累积技术，研究了叁种传统弱信号捕获技术，在此基础上，给出了一种改进的室内弱信号捕获算法，并对提出算法中码长多普勒效应处理、导航数据位边缘检测等关键问题展开研究。针对强信号存在造成的互相关干扰问题，分析了互相关干扰对弱信号捕获的影响，研究了互相关减轻方法，对强信号重现中载波频率精确估计问题进行了分析与研究，给出了一种改进的精确频率确定方法，并就给出方法中相位模糊问题进行详细的分析。文章对给出的算法进行仿真与验证。为了对给出信号捕获算法进行理论分析和在实际应用环境中分析，信号来源既有实验仿真得到的中频信号也有实际的导航卫星信号。仿真程序给出了信号捕获算法在不同载噪比条件下的捕获结果以及捕获概率曲线，实验结果显示，本论文给出的信号捕获算法能够有效的对室内微弱卫星信号进行捕获。(本文来源于《华中科技大学》期刊2013-02-01）
微弱卫星信号论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对微弱GNSS信号捕获过程中存在位翻转限制积分时间和相关运算复杂度高的问题,提出一种新型的FFT并行捕获算法。算法首先假设无位翻转的情况,采用传统的方法对接收信号和本地信号进行相关运算,得到相关结果;而后针对存在位翻转的情况对接收信号和本地信号进行改进,再进行相关运算;最后将两次相关运算得到的结果相干合成,得到最大的相关峰值,以此来解决由于位翻转带来的相干累积峰值被削弱的问题;此外算法还将快速傅里叶变换(FFT)进行分段运算进一步降低整体计算量。实验结果表明:改进算法能够有效克服位翻转的问题,延长相干积分时间;与传统的捕获算法相比,提出的新型捕获算法计算量平均降低21.6%。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
微弱卫星信号论文参考文献
[1].高修会.多个不同体制卫星下的微弱回波信号检测[D].西安电子科技大学.2017
[2].李灯熬,邓豆豆,赵菊敏,赵晓芳,韩冲.改进的微弱卫星信号捕获算法研究[C].第七届中国卫星导航学术年会论文集——S09北斗/GNSS用户终端技术.2016
[3].李卫斌,张迎新,尚保卫,马宪民.一种基于位跳变检测的微弱卫星信号快速捕获算法[J].计算机科学.2013
[4].黄少锐.GNSS软件接收机中室内微弱卫星信号捕获技术的研究[D].华中科技大学.2013