高动态环境下BDS信号快速捕获：改进相干平均法

"这篇研究论文提出了一种针对高动态环境下北斗导航系统（BDS）信号的快速捕获算法，该算法结合了快速傅里叶变换（FFT）、改进的相干平均法和平均相关算法的优点，将传统的二维检测过程简化为两个一维检测过程，从而提高了在高速移动场景下卫星信号的稳定捕获能力。" 正文: 在现代卫星导航系统如北斗导航系统（BDS）中，尤其是在高动态条件下，由于卫星信号受到多路径效应、大气折射以及接收机运动的影响，信号锁定期易出现波动，这给信号的快速捕获带来了挑战。为解决这一问题，本论文提出了一种基于改进相干平均法的高动态BDS信号快速捕获算法。 首先，改进的相干平均法是针对传统相干平均方法的优化，其通过直接补偿中频信号的频率，提高了信号的信噪比。这种方法有助于在噪声环境中更准确地捕捉到微弱的卫星信号，增强了信号的稳定性，减少了噪声对捕获性能的影响。 其次，利用快速傅里叶变换（FFT）算法确定载波多普勒频率偏移。FFT作为一种高效计算离散傅里叶变换的工具，可以快速找出信号的频率成分，从而准确估计出由于接收机高速运动引起的多普勒频移，这是捕获过程的关键步骤。 接着，通过平均相关算法确定伪码相位。平均相关法是一种有效的信号检测和参数估计技术，尤其适用于存在噪声的环境。它通过计算序列之间的相关性来确定最佳相位匹配，从而提高捕获的精度。 实验部分，论文进行了两项实验：一是中频测量数据处理实验，二是高动态模拟数据处理实验。实验结果显示，提出的算法显著降低了捕获时间，提高了捕获精度，而且计算复杂度仅为传统FFT算法的几分之一，具备优秀的高动态适应性。 这种改进的快速捕获算法对于高动态条件下的BDS信号处理具有重要的实用价值，能够有效提升导航系统的定位效率和可靠性，特别是在军事、航空、航海等领域有着广泛的应用前景。