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Algoritmos mejorados de sincronización para señales BOC basados en funciones de subcorrelación reconstruidas

Autores: Ji, Yuanfa; Zhang, Ying; Sun, Xiyan; Jia, Xizi; Li, Jingjing

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Algoritmos mejorados de sincronización para señales BOC basados en funciones de subcorrelación reconstruidas


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Sincronización
Señales de modulación
Funciones de correlación
Señal auxiliar
Algoritmo de optimización
Picos laterales

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 32

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Aimando a la sincronización ambigua de las señales de modulación de portadora de desplazamiento binario (BOC) y de portadora de desplazamiento binario compuesto (CBOC) debido a picos secundarios para el Sistema de Navegación por Satélite Global (GNSS), se propone un algoritmo de sincronización de función de subcorrelación reconstruida (RSSA) para BOC y CBOC. Las subfunciones de autocorrelación generales de BOC y CBOC se obtienen derivando las subfunciones de la función de correlación cruzada entre las señales BOC con diferentes órdenes de modulación. De acuerdo con las características de las subfunciones, se establecen las reglas de reconstrucción correspondientes para obtener las funciones de correlación no ambiguas. Para reducir aún más la complejidad de la señal auxiliar local, se propone un algoritmo de optimización de señal auxiliar local (LASOA) basado en RSSA, que solo necesita generar una señal local de dos niveles en comparación con la señal local CBOC convencional de cuatro niveles. Las simulaciones muestran que los dos algoritmos propuestos en este documento reducen la amplitud de los picos laterales de las crestas de correlación normalizadas de BOC en al menos 0.09 en comparación con la técnica de cancelación de picos laterales de autocorrelación (ASPeCT), mantienen una alta probabilidad de detección y el error de trayectoria múltiple es menor que el de la técnica de cancelación de picos laterales de autocorrelación (ASPeCT) y otros algoritmos tradicionales. Las curvas de discriminación de fase muestran que las pendientes de la región lineal de los dos algoritmos en este documento son superiores a 2 dB en comparación con ASPeCT y otros algoritmos convencionales.

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