GNSS中基于唐检测改进的N中取M检测算法
DOI:
CSTR:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金项目(61472464);?重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc2015jcyjA40015);


The Improved MofN Detection Algorithm Based on Tang Detection in GNSS
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    在全球卫星导航系统(GNSS)中,传统N中取M检测算法由于检测次数固定不变,使得捕获时间变长,而信号强度较强时并不需要执行完所有的检测次数。提出一种改进的N中取M检测算法,借用唐检测的思想即N次中只要有M次检测到信号就可以判定信号存在而跳出检测。仿真结果表明:当信号强度较弱为-135dB时,N中取M的平均检测次数为8,改进算法的平均检测次数为7.369 4;信号强度较强为-131dB时,N中取M平均检测次数为8,改进算法的平均检测次数为5.223 4。因此改进算法可以提高捕获速度尤其是在一些信号强度较强的环境下,同时改进算法的检测概率与虚警概率跟N中取M算法一致。

    Abstract:

    The detection number for the traditional MofN detection algorithm is fixed in global navigation satellite system(GNSS), thus the capture time becomes longer. But it is unnecessary to perform all the detections when the signal strength is strong. In order to resolve this problem, an improved MofN detection algorithm is presented, in which the idea of Tang detection is applied, that is, as long as the signal is detected M times in N times, the signal is decided to stop the detection. Simulation results show that the average detection number of the MofN detection algorithm and the improved algorithm is 8 and 7.3694 respectively when the signal strength is weaker as -135dB. And the average detection number of the MofN detection algorithm and the improved algorithm is 8 and 5.2234 respectively when the signal strength is stronger as -131dB. Therefore, the improved algorithm can improve the capture speed especially in some stronger signal environment. At the same time, the detection probability and the false alarm probability of the improved algorithm are consistent with those of the MofN detection algorithm.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2018-03-29
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2018-11-26
  • 出版日期:
文章二维码

漂浮通知

①《半导体光电》新近入编《中文核心期刊要目总览》2023年版(即第10版),这是本刊自1992年以来连续第10次被《中文核心期刊要目总览》收录。
②目前,《半导体光电》已入编四个最新版高质量科技期刊分级目录,它们分别是中国电子学会《电子技术、通信技术领域高质量科技期刊分级目录》(T3)、中国图象图形学学会《图像图形领域高质量科技期刊分级目录》(T3)、中国电工技术学会《电气工程领域高质量科技期刊分级目录》(T3)和中国照明学会《照明领域高质量科技期刊分级目录》(T2)。
③关于用户登录弱密码必须强制调整的说明
④《半导体光电》微信公众号“半导体光电期刊”已开通,欢迎关注