基于模糊控制的高靈敏GPS接收機設計

ELSE規(guī)則的存在不僅確保了至少有一個規(guī)則能得到滿足，從而使得在任何輸入數(shù)據(jù)條件下都能成功地執(zhí)行推理機制，而且減少了計算量。ELSE規(guī)則的引入相當于強制性地對積分時間進行修正，類似于一般變步長自適應算法中引入附加常數(shù)和初始步長序列的自適應狀態(tài)作用，它同樣受收斂速度和失調之間存在著相互矛盾的約束。為了獲得一個更小的失調和更快的收斂速度，必須選擇合理的ELSE規(guī)則。如希望收斂速度快，可以將小(S)語義項賦給ELSE規(guī)則。反之，將大(L)語義項賦給ELSE規(guī)則以獲得小的失調。算法的精度受到收斂速度和失調這兩個相互矛盾的影響，這個問題通常在實踐中按照實際需要協(xié)調收斂速度與失調指標來達到相關指標。當接收機信號通道從捕獲階段進入跟蹤階段后，先讓環(huán)路采用牽引濾波，讓其運行相對較短的積分時間，使跟蹤誤差迅速減小。然后環(huán)路再轉而采用噪聲帶寬較窄的跟蹤濾波。在不同的接收環(huán)境中通過采用此模糊控制算法，自適應調節(jié)環(huán)路參數(shù)，達到頻率誤差容忍度與環(huán)路噪聲的最佳匹配，從而實現(xiàn)接收機系統(tǒng)靈敏度的提高。

3 性能仿真與分析
3．1 數(shù)學模型
針對非相干積分值V含有均值不為零的噪聲情況，將信號的信噪比SNRSQ定義為：
SNRSQ=[E(V)-E(Vn)]2／V(Vn) (10)
式中：Vn為式(9)中的非相干積分值V在信號不存在情況下的值；分母V(Vn)則代表Vn的方差。Vn的概率密度呈瑞利分布，V的概率密度為萊斯分布。給定自相關幅值P以及噪聲nI和nQ的方差，那么非相干積分平方前的信噪比SNRcoh為：

平方損耗LSQ就可以表示為LSQ=SNRcoh-SNRSQ。系統(tǒng)采用非相干解調時，總的誤碼率可表示為：為信噪比。
3．2 仿真結果與性能分析
仿真中的數(shù)據(jù)信號采用6級gold序列，環(huán)境噪聲是方差為1的加性高斯白噪聲。各種信號跟蹤環(huán)路均存在用信噪比或者誤碼率來衡量跟蹤靈敏度門限值，而觀察信噪比的大小判斷接收機是否正在良好地跟蹤真實衛(wèi)星信號的一個重要準則。

圖4給出了兩種GPS接收機對接收信號進行解擴解調后數(shù)據(jù)信號的誤碼率曲線特性，可以看出采用了模糊控制環(huán)路的接收機誤碼率性能更優(yōu)。較低的誤碼率保證了接收機定位信息的準確度。