Download - 2011 Razumkova MSc presentation
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