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公开(公告)号：CN103901446B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201410121038.4
申请日：2014-03-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是二进制偏移载波调制信号边峰消除捕获方法。（1）取一段1ms中频信号作为接收数据，并且选取多普勒频移范围、搜索频率步进，同时设定检测阈值。（2）将接收数据与本地复制载波进行混频，得到去除载波之后的信号，进行FFT处理。（3）本地产生BOC调制信号所分解的12个子信号，进行FFT变换并取共轭，将接收信号与之分别相乘并进行IFFT变换并存储。（4）本地储存所需的辅助式子的12个子式子。（5）确定信号自相关主峰所在位置，将（3）的结果与（4）的结果对应相加。（5）对相关函数进行变换重组，将结果与预先设定的门限值进行比较，判断是否捕获成功。本发明可完全消除BOC（15，2.5）调制信号的边峰，使接收机能够更好的捕获信号主峰。
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公开(公告)号：CN103926601B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201410153091.2
申请日：2014-04-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S19/24
Abstract: 本发明提供的是一种基于合成相关函数的BOC（15，2.5）调制方式捕获方法。1：选取一段1ms的BOC(15,2.5)中频信号作为接收机接收数据信号，选取多普勒频移范围、搜索频率步进、检测阈值；2：对所述数据信号进行剥离载波、混频处理，得到I路信号和Q路信号，再将这两个信号分别进行FFT处理；3：本地产生BOC（15,2.5）调制信号，分解为12个子信号，进行FFT变换并取共轭，然后将I、Q支路的信号与之分别相乘并分别进行IFFT变换；4：本地储存所需辅助函数的12个子式子；5：将步骤3和4最后结果对应相加；6：将处理得到的两个支路的结果先进行非相干积分，然后与门限值γ进行比较判断是否捕获到。本发明应用于北斗导航系统中B3频段的BOC（15，2.5）调制方式。
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公开(公告)号：CN103926604B
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201410153065.X
申请日：2014-04-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于重叠差分循环相干积分的弱信号捕获方法。步骤1：取一段20Mms+10ms长度的中频信号数据，进行去载波处理，设定多普勒频移范围、搜索频率步进、检测阈值；步骤2：将去除载波之后的数据以L=10ms的长度进行数据分块处理，将每一个数据块进行自身叠加处理，并进行FFT变换；步骤3：将本地产生的C/A码进行FFT变换并取共轭，然后与步骤2中最终获得的每个结果分别相乘并进行IFFT处理；步骤4：将步骤3处理后的每个数据块与和它有数据重叠的相邻数据块进行复数共轭相乘，然后再进行分组相关求和，判断信号是否捕获成功。本发明的应用范围是全球定位系统中单频民用软件接收机对于弱信号的捕获。
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公开(公告)号：CN103926605A
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201410153073.4
申请日：2014-04-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G01S19/246
Abstract: 本发明提供的是一种基于差分循环相干积分的GPS弱信号捕获方法。步骤1：取一段20Mms+12ms中频接收信号，进行载波剥离、混频处理，设定多普勒频移范围、搜索频率步进、检测阈值；步骤2：对去除载波之后的信号以L=4ms的长度进行数据分块处理，将这些数据块分别进行自身的叠加处理，并进行FFT处理；步骤3：将本地产生的C/A码进行FFT变换并取共轭，然后与步骤2得到的每一个最终结果分别相乘并进行IFFT处理；步骤4：将步骤3处理后的相邻的4个块的数据进行复数共轭相乘，再进行分组相关求和，对得到的结果进行判断是否捕获成功。本发明用于全球定位系统单频民用软件接收机对于弱信号的捕获。
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公开(公告)号：CN103901446A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410121038.4
申请日：2014-03-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是二进制偏移载波调制信号边峰消除捕获方法。（1）取一段1ms中频信号作为接收数据，并且选取多普勒频移范围、搜索频率步进，同时设定检测阈值。（2）将接收数据与本地复制载波进行混频，得到去除载波之后的信号，进行FFT处理。（3）本地产生BOC调制信号所分解的12个子信号，进行FFT变换并取共轭，将接收信号与之分别相乘并进行IFFT变换并存储。（4）本地储存所需的辅助式子的12个子式子。（5）确定信号自相关主峰所在位置，将（3）的结果与（4）的结果对应相加。（5）对相关函数进行变换重组，将结果与预先设定的门限值进行比较，判断是否捕获成功。本发明可完全消除BOC（15，2.5）调制信号的边峰，使接收机能够更好的捕获信号主峰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104181556B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410407011.1
申请日：2014-08-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S19/24
Abstract: 本发明涉及GNSS(全球卫星导航系统)中接收机的捕获处理领域，具体涉及的是一种基于重叠差分循环相干积分的BOC调制信号捕获方法。本发明包括：接收机接收中频信号作为处理数据的接收信号；将去除载波之后的信号作为4条支路的输入信号；将数据块进行自身叠加处理；本地生成要捕获卫星的PRN码以及经过BOC调制之后的BOC信号，并分别进行快速傅里叶变化；进行傅里叶反变换，求模；本地PRN码作相乘处理，并进行傅里叶反变换；做减法运算，保留得到的值以及共轭值；将本条支路所得的共轭值与下一支路同一等级的值做乘积处理。本发明能够较好的捕获到弱信号，使得接收机对于弱信号的适应性得到提高。
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公开(公告)号：CN104049262B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201410298930.X
申请日：2014-06-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S19/21
Abstract: 本发明涉及阵列天线和全球定位系统接收机矢量跟踪环路领域，具体的涉及的是一种为基于阵列天线的波束形成器提供本地参考信号，保证矢量跟踪环路正常工作的基于矢量跟踪环路的波束形成抗干扰方法。本发明包括；阵列天线接收信号；剥离卫星信号中载波；求取阵列最优权值；计算当前各跟踪通道伪距测量值，获得载体位置；构建矢量跟踪环路。本发明够抑制与卫星信号不相干的各种干扰，属于盲波束形成的一种。同时，矢量跟踪环路能够容易跟踪抑制干扰后的卫星信号，不易失锁，从而保证GPS接收机的在干扰环境中的稳健性。
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公开(公告)号：CN104035109B
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201410246923.5
申请日：2014-06-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供基于重叠1/5比特差分循环相干积分的弱信号捕获方法，包括如下过程：取一段中频信号数据，将接收信号进行载波剥离处理，将去除载波之后的数据进行数据分块处理，将每一个数据块进行自身叠加处理，并进行FFT变换，将本地产生的C/A码进行FFT变换并取共轭，然后与上步最终获得的每个结果分别相乘并进行IFFT处理，将上步骤处理后的每个数据块与和它有数据重叠的相邻块的数据进行复数共轭相乘，然后再进行分组相关求和，对得到的5个结果进行判断，判断其大小，选取没有数据跳变的结果，获得峰值，将峰值与设定的门限值γ作比较，判断信号是否捕获成功。本发明能够较好的捕获到弱信号，使得接收机对于弱信号的适应性得到提高。
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公开(公告)号：CN103969664B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201410216218.0
申请日：2014-05-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于差分循环相干积分的GPS弱信号捕获方法，步骤1：取一段20Mms中频信号的数据，M=1，2，3…，对接收到的数据以L=10ms的长度进行分块;设定多普勒频移范围(ωDmin,ωDmax)和搜索频率步进ΔωD，同时设定检测阈值γ；步骤2：对数据比特翻转进行估计，选取数据块；步骤3：将选取的数据进行载波剥离，分别与本地复制载波的同相支路上的正弦信号和正交之路的余弦信号进行混频，得到I路信号和Q路信号；对同相和正交之路数据进行相干积分；步骤4：将每个块的数据和它后面相邻块的复数共轭相乘，即进行差分循环相关；步骤5：将步骤4的结果相干求和，获得峰值Y；将峰值Y与检测阈值γ作比较，判断信号是否捕获成功。
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公开(公告)号：CN103900610B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201410121057.7
申请日：2014-03-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明提供的是一种基于灰色小波神经网络的MEMS陀螺随机误差预测方法。对MEMS陀螺的输出数据进行预处理，采集MEMS陀螺的输出数据，对输出数据小波分析，选取Db4小波函数对陀螺的输出数据进行去噪处理；对去噪后的MEMS陀螺的输出数据进行分组，确定输入向量和目标向量；构建灰色小波网络预测模型，确定灰色小波网络的输入节点数，输出节点数，隐含层节点数，初始化网络；对所建网络进行训练，并保存网络用来预测陀螺随机误差的趋势。本发明与传统的陀螺随机误差建模方法相比，本发明将灰色理论与小波神经网络相结合，从而改善MEMS陀螺随机误差预测精度，并且与传统方法相比预测精度有了明显的提高。
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