数字跟踪接收机的设计与实现

来源 :西安电子科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:f11034
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
自动跟踪接收机作为遥感卫星地球站的一个重要组成部分,接收来自天线的卫星数据,经变频、滤波、放大、检波、解调后为伺服系统提供所需要的俯仰误差角和方位误差角度信息,由伺服系统动态调整天线的方位轴和俯仰轴,使其轴向着误差减小的方向转动,直到天线对准目标为止,从而实现对目标的自动跟踪。其中中频接收机完成对中频目标信号中的有用信息提取,并配合伺服系统完成自动跟踪。传统的中频自动跟踪接收机主要由模拟电路实现,存在成本高,稳定性差等固有缺点。近年来随着大规模集成电路和软件无线电技术的迅猛发展,数字化已成为各种电子应用系统的主流,跟踪接收机的数字化已成为大势所趋,并逐渐替代传统模拟跟踪接收机,成为跟踪接收机的主流发展方向。本文首先介绍跟踪接收机在航天测控系统中的主要功能以及工程中常见的跟踪接收机种类以及各自相应的工作方式,并对各种类型接收机的工作特点做分析比较。其中单通道单脉冲接收机因其具有很多优点,在工程中广泛应用,具有重要的研究意义,是本文讨论的重点。通过分析模拟单通道单脉冲跟踪接收机的工作原理及性能特点,结合现代数字信号处理技术,提出单通道单脉冲跟踪接收机的数字化实现方案。为了验证方案的可行性,建立MATLAB模型,进行原理性仿真。在此基础上进行实际工程验证,具体做法就是在通用数字信号处理平台上完成数字跟踪接收机的软件设计,最后设计专用数字信号处理平台,并进行程序移植工作,并对样机性能进行优化,最终完成硬件和软件设计工作,实测指标满足设计要求,已在某通讯站试运行。其中主要的算法在FPGA中实现:首先对中频模拟信号进行滤波放大,FPGA控制AD直接进行中频欠采样,进入FPGA的高速数据流经过由频率估计模块、DDS模块、FIR滤波器模块、环路滤波器模块、混频器模块等组成的全数字锁相环后,由锁相环完成信号载频提取和相位同步。自动增益控制以及信号解调工作由DSP来实现。样机最初的功能实现并不困难,但是锁相环的提取能力却一直很难提高,强大的噪声信号造成锁相环锁定不稳定,时不时出现失锁现象,导致样机无法稳定工作。通过查阅相关文献资料,对最初的设计结构做了一些调整,其中包括环路滤波前的抽取比例的选取,FFT频率估计点数选取,以及环路滤波器参数的调整。有些工程问题建立数学模型去分析是非常困难的,实际工程中通过大量实验去寻找最优参数。
其他文献
该文介绍了语音评估技术的背景及其发展历程,及其语音评估技术在当今网络性能分析中发挥的作用.在介绍了一些基本的语音评估算法,及其一些比较成熟的并广泛应用在语音评估系
为了提高第三代移动通信中数据和图像的传输可靠性,常使用HARQ 技术。它是实现3GPP 建议的快速数据分组接入(即HSDPA)的核心技术。本文介绍了3GPP 建议的三类HARQ 机制和三种
本文提出了一种新的基于内容检索图像的方法——基于块划分颜色特征的图像检索方法。该方法利用栅格划分技术提取图像颜色特征,通过对图像的分块编码,将图像转换成类似文本的形
传统的空时自适应处理(Space Time Adaptive Processing,STAP)一般认为杂波环境是均匀的,在此基础上,有足够的独立同分布样本来估计协方差矩阵,使得STAP表现出良好的性能。而
本文总结了CISCO基于第三层IP交换的快速转发技术。在此基础上,研究在嵌入式系统VxWorks上,实现宽带接入设备的快速转发技术。讨论了报文转发的详细流程、系统路由表组织结构及
  电视会议是利用现有的通信网络实时的传输电视信号,召开会议的一种多媒体通信方式。随着视频压缩编码技术的发展和计算机网络技术的发展,越来越多的电视会议系统通过局域网
随着对信息安全的重视度越来越高,人脸识别的应用范围越来越广。基于画像的识别是人脸识别的一个重要分支,而基于画像的人脸识别很大程度上依赖于人脸画像-照片变换技术。人
海杂波背景下的目标检测是雷达目标检测领域的一个重要课题。由于海杂波的复杂特性,海杂波背景下的目标检测也是雷达目标检测领域的一大难题。国内外许多专家和学者一直致力
随着数字多媒体信息的广泛应用,尤其是因特网的日益普及,数字作品的版权保护问题日益突出。数字水印技术通过在数字作品嵌入水印信息提供了有效的版权保护,已成为科学研究的
本文是科研项目“渔探仪”的一部分,主要工作是在已有的设备和硬件基础上,完成信号的采集、信号的抗噪声处理、目标的方位估计和分类识别系统的初步研究和开发。 本文的研究工作是将接收机接收到的信号采集进入计算机,利用已有的理论对信号进行处理,大致估计出目标的性质和方位,并利用神经网络理论对目标进行初步的分类识别研究。可以将本文的工作大致分为五个部分:数据采集、信号探测、分类识别、终端显示、实验分析。