基于壓縮感知的GPS信號(hào)捕獲算法研究.pdf

1、近年來(lái)，衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)被越來(lái)越廣泛地應(yīng)用到現(xiàn)代生活的各個(gè)領(lǐng)域。全球定位導(dǎo)航系統(tǒng)GPS（Global Positioning System）的應(yīng)用更是普遍。GPS主要是由空間星座、地面監(jiān)控和用戶設(shè)備三個(gè)部分組成。作為用戶設(shè)備端，GPS接收機(jī)的設(shè)計(jì)尤為關(guān)鍵，其中，基帶數(shù)字信號(hào)處理中信號(hào)捕獲的速度和質(zhì)量直接影響著后續(xù)模塊的進(jìn)行，故信號(hào)捕獲的算法顯得更加重要。由于模數(shù)轉(zhuǎn)換的需要及奈奎斯特定理的限制，傳統(tǒng)的GPS接收機(jī)都是在射頻前端對(duì)信號(hào)進(jìn)行高速采

2、樣，再經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換成中頻數(shù)字信號(hào)傳給基帶處理模塊進(jìn)行捕獲，這就產(chǎn)生了采樣速率高、數(shù)據(jù)處理量大的問(wèn)題，對(duì)射頻模塊及基帶處理模塊的硬件實(shí)現(xiàn)提出了很高的要求，也成為了GPS捕獲方法研究的一個(gè)瓶頸。
　　壓縮感知（Compressive Sensing）理論提出了一種新的信號(hào)處理思想，其利用信號(hào)的稀疏性，可大幅度地降低信號(hào)的采樣率，把采樣和壓縮的過(guò)程合二為一，大大地提高了信號(hào)處理的效率。因此，壓縮感知的理論思想在雷達(dá)探測(cè)、無(wú)線通信、生物傳感

3、等多個(gè)領(lǐng)域受到了高度關(guān)注。同時(shí)，它也解決了采樣速度高、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)量大等問(wèn)題，使GPS接收機(jī)的捕獲算法有了不同的處理過(guò)程。
　　基于以上兩方面的內(nèi)容，本文研究了GPS信號(hào)的特性、傳統(tǒng)的捕獲算法以及壓縮感知的理論知識(shí)，將壓縮感知應(yīng)用到GPS的信號(hào)捕獲中。這種理念基于GPS信號(hào)的稀疏性，不再根據(jù)信號(hào)的波形進(jìn)行捕獲，可突破奈奎斯特定理的限定，進(jìn)行低速采樣壓縮，再進(jìn)行捕獲。在對(duì)GPS信號(hào)進(jìn)行觀測(cè)和重構(gòu)時(shí)，研究了兩種不同的算法，一種是利用隨機(jī)高

4、斯矩陣作為觀測(cè)矩陣，通過(guò)正交匹配追蹤算法將信號(hào)重構(gòu)出來(lái)進(jìn)行捕獲；另一種則是利用確定性矩陣作為觀測(cè)矩陣，進(jìn)行兩個(gè)階段的檢測(cè)，其中都需用到 Walsh-Hadamard矩陣，對(duì)其進(jìn)行 Walsh-Hadamard變換，最終實(shí)現(xiàn) GPS信號(hào)捕獲。通過(guò) MATLAB仿真出這兩種捕獲，可以看出確定性壓縮感知捕獲算法更加地穩(wěn)定。針對(duì)確定性壓縮感知捕獲算法和傳統(tǒng)捕獲方法，從相關(guān)器的使用數(shù)量、檢測(cè)概率以及計(jì)算復(fù)雜度三個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比。分析可得：基于確定性