Дипломный проект натему: «Разработка модуля обнаружения

сигнала спутникового позиционирования»

Дипломник: Разумкова О.А. Дипломный Руководитель: Мельников А.О.

Москва 2011

Цель и постановка задачи

Целью данного дипломного проекта является разработка программных средств для анализа производительности алгоритмов обнаружения сигнала GPS.

Для достижения поставленной цели в дипломном проекте решаются следующие задачи, которые необходимо реализовать:

Модель сигнала от спутниковой группировки GPSАлгоритм поиска параллельного сигналаАлгоритм поиска с умножением на задержанную копию (DMA)Провести моделирование и сделать выводы о

производительности исследуемых алгоритмов.

Модель сигнала GPSМатематическую модель сигнала GPS можно представить в

таком виде:

где ─ информационный бит,

─ расширяющий код,

─ фаза обусловленная допплеровским смещением частоты,

─ шумовая компонента.Формула представлена для спутника k. Всего в группировке

таких спутников GPS доступно 32 спутника.

),()cos()()( tnttCtDskkkk

++= ϕω

)(tCk

kϕ

)(tn

)(tDk

Поиск расширяющего кода

Спутник

Движение спутника

Эффект Доплера

Изменяется несущая частотаПриёмник

Поиск в двумерной области

Для каждого такого сочетания выполняется каждый расчет корреляции.

Алгоритм параллельного коррелятора

Метод основан на применении преобразование Фурье. Данный метод основан на том, что умножение в частотной области соответствует свертке во временной.

Алгоритм DMAВходящий комплексный сигнал:

Комплексный сигнал с задержкой:

Новый сигнал:

tfjetAts 02

)()(π=

)(02)()(

τπττ −−=− tfjetAts

τπτππ τττ

τ02)(0202

)()()()()()(

)()()(fjtfjtfj

n

etAtAeetAtAtsts

tststs

−=−=−

−=−

КорреляторЗадержка

Генерация С/A кода

Общая структура программных средств

Генератор сигнала спутника №1

Генератор сигнала спутника №2

Генератор сигнала спутника №3

…

Генератор сигнала спутника №24

Модель канала№1

Модель канала№2

Модель канала№3

…

Модель канала№n

Параллельный алгоритм

DMA

Сравнение

Оценка

Показатели эффективности работы коррелятора

Коррелятор

Коррелятор

Шум

Сигнал + шум

Оценка вероятностиЛожного срабатывания Pfa

Оценка вероятностипромаха - Pd

Pfa – вероятность ложного срабатыванияPd – вероятность пропуска сигналаt – время работы алгоритма (время обнаружения)

Результаты моделирования с помощью тестового сигнала

1-ый этап:

Вводим количество испытаний

Рассчитываем время работы алгоритма

Рассчитываем вероятности

2-ой этап:

Вводим количество испытаний

Рассчитываем время работы алгоритма

Рассчитываем вероятности

1000 2.63087 0.199

1000 19.0043 0.277

DMA

FFT

Качество обнаружения на модели сигнала

3-ий этап:

1-ый этап

2-ой этап

Сравнительныйанализ

результат

Вероятность пропуска сигнала у алгоритма DMA в 1.3 раза меньше

Время работы алгоритма DMA в 7.2 раза меньше

Экономический раздел

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

Трудоъемкость обработки

информации(чел.час)

Базовый Проектный

0

200000

400000

600000

800000

1000000

1200000

1400000

Годовые приведенные затраты (руб.)

Базовый Проектный

0

200000

400000

600000

800000

1000000

1200000

1400000

Годовые текущие затраты (руб.)

Базовый Проектный

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1,4

1,6

1,8

2

Количество работников (чел)

Базовый Проектный

Смета затрат на разработкуи внедрения ПС

Основная з/п

Дополнительная з/п

Отчисления на соц.Нужды

Материалы

Стоимость машинноговремени

Накладные расходы

Выводы

В дипломном проекте были созданы программные средства для моделирования работы коррелятора, оценки его производительности и сравнения с существующими алгоритмами. Это позволило оценить и выбрать наиболее эффективный по работе алгоритм и проанализировать его в целом.

Результаты моделирования показали, что алгоритм DMA позволяет значительно снизить вычислительные затраты, но приводит к ухудшению отношения сигнал/шум.

Демонстрация