m基于matlab的GPS卫星信号捕获和数据解析仿真

1.算法描述

全球定位系统(gps)是一种全天候、全球覆盖、高精度、自动化的卫星导航定位系统,该系统向有适当接收设备的全球范围用户提供精确、连续的三维位置和速度信息。gps自投入运行以来,已经发展成为一个涵盖各领域的服务系统。       



卫星信号的捕获算法是卫星定位接收机的关键,传统的捕获算法通常采用基于fft的相干积分和非相干积分相结合的方法,例如在使用gps信号进行定位和导航前首先需要对卫星信号进行捕获,gps卫星信号的传统捕获算法一般为频域并行捕获算法,频域并行捕获算法的原理框图如图3所示,频域并行捕获算法是一种基于fft的捕获算法,搜索覆盖全部搜索频点和全部伪码序列,对于正常功率的gps信号,通常只需要处理lms的导航数据,就能够完成gps信号的捕获,但是对于gps弱信号而言,通常处理lms的导航数据所获得的判决量并不可靠,难以实现捕获,此时就需要通过增加捕获算法所用的数据长度,采用相关积分和非相关积分相结合的方法,来提高捕获灵敏度,但同时导致fft相关运算的计算量将成倍增长,从而造成捕获速度降低。


为了跟踪和解码GPS信号,首先要捕获到GPS信号。将捕获到的GPS信号的必要参数立刻传递给跟踪过程,再通过跟踪过程便可得到卫星的导航电文。GPS卫星处于高速运动中,因此,其频率会产生多普勒频移。载波频率与C/A码的多普勒频移将在下面详细讲述。


GPS卫星发送的信号一般由3个分量组成:载波、伪码和导航电文,其中伪码和导航电文采用BPSK技术去调制载波。


为了跟踪和解码GPS信号,首先要捕获到GPS信号。将捕获到的GPS信号的数据传递给跟踪过程,再通过跟踪过程便可得到卫星的导航电文。传统的GPS捕获方法有:串行搜索捕获、滑动相关法、循环相关法、PMF算法。


GPS卫星信号是发生在两个L波段频率的载波信号L1和L2,两个载波频率分别是L1的主频率fL1和L2的次频率fL2。在L波段进行调制可以避免拥挤,因为L波段的频率占据使用比率和其他波段相比要低一些,有助于全球性观测;L波段上更容易进行扩频(将低比特率的电文转换成高比特率的组合码,有利于卫星信号的保密性),发送宽带信号;L波段大气偏差和电离偏差小,接收设备可以更简单、更经济地接收和测量。每一颗卫星均有唯一的扩频码或伪随机序列,由此调制出载波频率。


2.仿真效果预览

matlab2022a仿真结果如下:


3.MATLAB核心程序

clc;

clear;

close all;

warning off;

addpath(genpath(pwd));


rng('default')

%%

%11111111111111111111111111111111111111111111111111111111111

isnoise         = 0;%1:add noise;0 good signal

%nosie awgn

SNR             = -19;


%Q1

satellite       = [1,12,14,22];

satellitenumber = length(satellite);

fs              = 16.368e6; %sampling freq

IF              = 4.092e6;%centered

fIFD            = IF + 5e3 - 10e3*rand(1,satellitenumber);%no more than 5 KHz in absolute value

Fai             = 2*pi*rand(1,satellitenumber);%random values

Ai              = 0.7+0.3*rand(1,satellitenumber);%random between 1 and 0.7 for different satellites

taoi            = floor(4e5*rand(1,satellitenumber)) + 2e5; %random between 1 and

Dur             = 20;%bit duration,20ms

Len             = 50;%data bit length,1s

%

CHIP_TIME       = 977.5e-9;    % chip time in seconds

ts              = 1/fs;

n               = fs/1000;

nn              = [0:n-1];

millisecond     = 1000;


x_bound         = (ts/2)/CHIP_TIME;  % Maximum offset

d_samp          = 6; % sample offset between correlators

d               = (d_samp*ts)/CHIP_TIME;  

msSamp          = 16368;



for i = 1:satellitenumber

i

%C

%1ms with 16 samples

code0   = digitizg(fs/1000,fs,0,satellite(i));

%20ms

code1   = [code0,code0,code0,code0,code0,code0,code0,code0,code0,code0,code0,code0,code0,code0,code0,code0,code0,code0,code0,code0];

%len

CA      = [];

for j = 1:Len

CA = [CA,code1];

end

%D

Di0       = 2*double(rand(1,Len)>=0.5)-1;

%output the data

for j = 1:Len

Dout2{i}(Dur*(j-1)+1:Dur*j) = Di0(j);

end


for j = 1:length(Dout2{i})

Di2(length(code0)*(j-1)+1:length(code0)*j) = Dout2{i}(j);

end

%S

signal0 = Ai(i).*CA.*Di2;

%16times

%delay taoi/61

delays  = floor(taoi(i)/61);

signal3 = [zeros(1,delays),signal0(1:end-delays)];


%carrier

t       = 0:1/fs:(length(signal3)-1)/fs;

carrier{i} = cos(2*pi*fIFD(i)*t+Fai(i));

Si0{i}     = signal3.*carrier{i};

end

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
【社区内容提示】社区部分内容疑似由AI辅助生成,浏览时请结合常识与多方信息审慎甄别。
平台声明:文章内容(如有图片或视频亦包括在内)由作者上传并发布,文章内容仅代表作者本人观点,简书系信息发布平台,仅提供信息存储服务。

相关阅读更多精彩内容

友情链接更多精彩内容