高动态环境下分数阶傅里叶变换结合离散多项式相位变换的BOC信号捕获算法

"高动态BOC信号捕获算法是通信领域中的一个重要研究课题，尤其是在全球导航卫星系统（GNSS）中，高动态环境下的信号捕获是确保定位精度和快速响应的关键。传统的捕获算法在高动态场景下往往失效，因为它们无法有效地处理由接收机快速移动或目标物体高速运动引起的多普勒频移。二进制偏移载波（BOC）信号是一种常用的卫星导航信号调制方式，其在复杂环境下的同步捕获更具挑战性。 本文提出了一种结合分数阶傅里叶变换（FRFT）和离散多项式相位变换（DPT）的新型捕获算法，旨在解决上述问题。FRFT是一种扩展了传统傅里叶变换的数学工具，可以更精确地处理非线性频率变化。DPT则有助于提取信号的相位信息，这对于捕获过程中的动态参数和码相位估计至关重要。算法的流程主要包括两步：首先，通过定阶运算确定接收信号的动态阶数，判断是否需要进行降阶处理以适应高动态条件；然后，利用FRFT的输出，即频谱峰值，搜索动态参数和码相位的估计值，从而完成捕获过程。 理论分析和仿真结果显示，该算法能够有效消除二阶多普勒变化率的影响，显著提高了对高动态BOC信号的捕获能力。与现有的捕获算法相比，新算法在动态适应性、抗噪声性能以及检测概率和捕获时间上都有显著提升。这些改进对于提高 GNSS 在高速运动环境下的定位效率和可靠性具有重要意义。 此外，文章还指出，该算法的创新之处在于它不仅提升了捕获结构的整体性能，而且对于处理高动态环境中的复杂信号有更强的鲁棒性。因此，这种结合FRFT和DPT的捕获策略为未来高动态环境下的卫星导航信号处理提供了新的思路和方法。 高动态BOC信号捕获算法的研究对于推动导航技术的进步具有深远影响，尤其是在军事、航空、航海等领域，高动态条件下的信号处理能力直接影响着系统的定位精度和实时性。通过采用FRFT和DPT的联合应用，该算法为解决这一难题提供了一个有效的解决方案，为未来的高动态环境下的信号处理技术发展奠定了基础。"