極低譜密度大頻偏信號(hào)的捕獲與跟蹤的開題報(bào)告

極低譜密度大頻偏信號(hào)的捕獲與跟蹤的開題報(bào)告1.研究背景極低譜密度大頻偏信號(hào)是指信號(hào)的譜密度很低，且頻率偏移較大。這種信號(hào)在很多應(yīng)用場(chǎng)合都有廣泛的應(yīng)用，比如GPS定位系統(tǒng)、衛(wèi)星通信等領(lǐng)域。但是由于信號(hào)的特殊性質(zhì)，對(duì)于這種信號(hào)的捕獲與跟蹤算法存在很多挑戰(zhàn)。2.研究?jī)?nèi)容本文將研究如何對(duì)極低譜密度大頻偏信號(hào)進(jìn)行捕獲與跟蹤，主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面：2.1信號(hào)模型首先需要建立極低譜密度大頻偏信號(hào)的模型，為后續(xù)算法的研究打下基礎(chǔ)。通過對(duì)信號(hào)的特性分析，我們采用了一種帶平滑窗的指數(shù)衰減函數(shù)來建立信號(hào)模型。2.2捕獲算法對(duì)于極低譜密度大頻偏信號(hào)的捕獲算法，我們采用了特定頻率搜索算法（FSK）和卡爾曼濾波（KF）算法來進(jìn)行研究。其中，F(xiàn)SK算法是一種傳統(tǒng)算法，可以有效地捕獲常規(guī)的信號(hào)；而KF算法則是一種迭代算法，可以對(duì)信號(hào)頻率偏移進(jìn)行跟蹤，并實(shí)現(xiàn)信號(hào)捕獲。2.3跟蹤算法對(duì)于極低譜密度大頻偏信號(hào)的跟蹤算法，我們采用了相位鎖定環(huán)路（PLL）和延遲鎖定環(huán)路（DLL）算法。PLL算法是一種傳統(tǒng)的頻率跟蹤算法，可以準(zhǔn)確地跟蹤頻率漂移；而DLL算法則是一種相位差鎖定算法，可以對(duì)信號(hào)的相位進(jìn)行追蹤。3.研究意義本文的研究對(duì)于提高極低譜密度大頻偏信號(hào)的捕獲與跟蹤精度具有重要的意義。一方面，能夠提高信號(hào)接收的成功率和準(zhǔn)確性；另一方面，也能增強(qiáng)信號(hào)的抗干擾能力和可靠性。4.研究方法本文將采用文獻(xiàn)資料調(diào)研、理論分析、仿真實(shí)驗(yàn)等方法進(jìn)行研究。通過建立信號(hào)模型，分析信號(hào)特性，提出新的捕獲與跟蹤算法，并通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法的有效性和性能。5.預(yù)期成果本文預(yù)期的成果包括以下幾方面：5.1建立極低譜密度大頻偏信號(hào)的模型，并分析其特性。5.2提出針對(duì)這種信號(hào)的新的捕獲與跟蹤算法，并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法的有效性和性能。5.3分析所提算法的優(yōu)缺點(diǎn)，并在應(yīng)用中進(jìn)行實(shí)際測(cè)試。6.計(jì)劃進(jìn)度本文的計(jì)劃進(jìn)度如下：6.1第一階段：文獻(xiàn)調(diào)研和信號(hào)模型的建立，時(shí)間預(yù)計(jì)為1個(gè)月。6.2第二階段：捕獲算法和跟蹤算法的提出和仿真實(shí)驗(yàn)，時(shí)間預(yù)計(jì)為2個(gè)月。6.3第三階段：算法優(yōu)化和應(yīng)用測(cè)試，時(shí)間預(yù)計(jì)為1個(gè)月。7.參考文獻(xiàn)[1]KongXL,YuPF,ZengK,etal.Jointphaseandfrequencyestimationofnonlinearlymodulatedsignalswithlowspectralefficiency[C]//ChineseControlandDecisionConference(CCDC),2016.[2]DuanD,LiJ,LiQ,etal.Afrequency-domainreceiverforlowspectralefficiencysignals[C]//IEEEGlobalCommunicationsConference(GLOBECOM),2011.[3]WangL,GaoF,YangJ,etal.AnewFSKsignalacquisitionmethodbasedonadaptivethreshold[C]//ChineseControlandDecisionConference(CCDC),2017.[4]LiangX,HanZ,LuoJ,etal.AnovelFSKdemodulationmethodusedinlowsignal-to-noiseratiochannel[C]//IEEEWirelessCommunicationsandNetworkingConference(WCNC),2016.[5]MengF,WuY,XuY,etal.Astudyonfrequency-trackingmethodsfor