Thuật toán lặp có điều kiện hội tụ được xét theo biến số ∆x. Điều kiện hội tụ là 1
x m
cùng với các số gia theo các vòng lặp (∆x, ∆y, ∆z) và các giá trị (x, y, z) của vị trí máy thu GPS. Theo đó, các giá trị DOP và các sai số cũng được tính toán cụ thể.
Mục tiêu của mô phỏng là thu được các tọa độ của vệ tinh và cuối cùng là tọa độ
của máy thu và biểu diễn trên đồ thị, từđó có được một cái nhìn trực quan nhất. Đồ
thị hình 7.7 là kết quả cuối cùng của mô phỏng. -3 -2 -1 0 1 2 3 x 107 -3 -2 -1 0 1 2 3 x 107 -3 -2 -1 0 1 2 3 x 107 I SV-2 SV-3 SV-4 J SV-1 SV-5 SV-6 K RCV Position
Hình 5.7. Vị trí vệ tinh và máy thu GPS.
Tóm lại, chương 5 là nội dung mô phỏng bao gồm bộ mô phỏng tín hiệu GPS với thành phần tín hiệu L1 từ vệ tinh, cùng với mô phỏng thuật toán xử lý dữ liệu định vịđể tính ra và vẽđồ thị vị trí của vệ tinh và máy thu. Quá trình làm mô phỏng giúp em hiểu rõ hơn về cơ sở lý thuyết đã tìm hiểu được, đặc biệt là về tín hiệu vệ tinh GPS và thuật toán xử lý bản tin định vị.
Chương 6 :
Hướng phát triển trong tương lai
Kể từ năm 70 của quân đội Mỹ đã phát minh ra hệ thống định vị toàn cầu (GPS) rất nhiều điều tra đã được thực hiện về thu GNSS. Các bước đầu tiên trong thu GNSS được thực hiện với thu phần cứng, nhưng nhờ cải tiến mạnh mẽ của máy tính, trong những năm qua, GNSS thu kỹ thuật số phát triển đã được tốt. Phần mềm GPS cung cấp cho người dùng một công cụ rất hữu ích và mạnh mẽ thêm quá một
đặc trưng thú vị, các chương trình có thể lập trình lại.
Trong dự án này tất cả các nghiên cứu chúng tôi đã làm việc với một máy thu GPS được gọi là phần mềm GPS-SDR. Như chúng ta đã nói trong phần giới thiệu mục đích của chúng tôi là nâng cao tính định vị GPS-SDR, và cũng có thể khám phá những GNSS nhận khả năng. Để đạt được mục tiêu của chúng tôi, chúng tôi đã tấn công các vấn đề bằng cách để cách: giảm thiểu đa và thuật toán định vị cải tiến.
Bước đầu tiên đã được để giải quyết vấn đềđa. Để làm điều này chúng tôi đã thêm vào-GPS SDR những gì chúng tôi đã kêu gọi đôi Delta tương quan (∆∆DLL). Hiệu ứng đa thực hiện, làm cho tồi tệ hơn, theo dõi vệ tinh, do đó, mục đích
∆∆DLL đã được để có được một vệ tinh theo dõi tốt hơn so với tương quan các GPS ban đầu-SDR của (DLL). Trước phản ứng của tất cả các lý thuyết của cả hai mối tương quan đã được nghiên cứu bởi các công cụ MATLAB trong điều khoản của khoảng lỗi ít nhất. Những mô phỏng này đã được thực hiện giảđịnh một trường hợp lý tưởng, nó là không có tiếng ồn. Các lỗi gần đúng lý thuyết đã là một kết quả
một sự cải tiến khoảng 40 mét giữa ∆∆DLL và các DLL.
Bước tiếp theo đã được tính toán cải tiến tính gần đúng trong trường hợp thực tế hoặc thử nghiệm, đó là với máy thu tín hiệu GPS và thực tế. Để có được những kết quả này chúng tôi đã sử dụng GPS-SDR và cũng có một kênh giả lập, để
GPS để mô phỏng toàn bộ. Trong các thử nghiệm mô phỏng chúng ta đã giảđịnh sự
hiện diện tiếng ồn mà không cần ước tính nó, vì vậy nó đã ảnh hưởng đến kết quả
của chúng tôi. Sự khác biệt về lỗi gần đúng giữa hai yếu tố tương quan trong các mô phỏng thí nghiệm đã là một kết quả và nâng cao 10 mét cho các ∆∆DLL. Sự khác biệt giữa lý thuyết và mô phỏng thí nghiệm được sản xuất bởi sự hiện diện tiếng ồn.
Một khi các vấn đề đa đã được giải quyết, bước tiếp theo của nghiên cứu là nâng cao tính định vị. Để đạt được mục tiêu này chúng tôi đã sử dụng bộ công cụ
GPS (GPStk) đã cung cấp như một tập lớn các thuật toán định vị. Để sử dụng GPStk
đầu tiên chúng tôi đã có để thêm vào các-GPS SDR một mô-đun để trích xuất các nhận độc lập Exchange Format (RINEX) đã cho phép chúng tôi kết nối GPS-SDR với GPStk. Trong một phần của dự án LeastMeans Squares (LMS) phương pháp định vị, đó là ban đầu trong GPS-SDR, đã được so sánh với những người khác như là: Phương tiện Wheigthed nhất Squares (WMS), bộ lọc Kalman cả với vị trí bình thường và với kỹ thuật vi sai (DGPS) GPS, nó cũng đã được so sánh với DGPS- LMS. Sự so sánh này đã được thực hiện đồ họa nhờ công cụ Google Earth. Các thuật toán toàn bộđã được phân tích với một tĩnh và nhận một chếđộ năng động.
Vì nó đã có thể nhìn thấy trong các kết quả thử nghiệm theWMS có một cải tiến nhẹ nhàng hơn so với thuật toán LMS nhờ đó WMS cân nhắc mỗi kết quả vệ
tinh trong thỏa thuận với nó tín hiệu tiếng ồn tỷ lệ (SNR). Các kết quả định vị tốt nhất đã đạt được với các thuật toán lọc Kalman nhờđó nó là một thuật toán với bộ
nhớ, nó có, nó tính toán vị trí thực tế tham gia vào tài khoản của các vị trí trước đó. Ngoài ra có thể dễ dàng nhìn thấy trong nghiên cứu của chúng tôi rằng kỹ
thuật DGPS cung cấp cho chúng tôi điều chỉnh vị trí khoảng trống đó cho phép chúng tôi nhận được một cải tiến đáng kể. Như vậy, sau khi thực hiện tất cả các mô phỏng chúng ta có thể nói rằng bộ lọc Kalman cộng với kỹ thuật DGPS cho chúng ta tính toán vị trí tốt hơn hoặc nhận tĩnh hay động.
Kết luận
Trong khuôn khổ nội dung đồ án này em đã tìm hiểu về ứng dụng công nghệ
SDR cho bộ thu định vị toàn cầu GPS. Do năng lực hiểu biết của bản thân còn có nhiều hạn chế nên báo cáo nghiên cứu còn nhiều khiếm khuyết, em hy vọng được sự góp ý của thầy cô và mọi người để hoàn thiện hơn nữa theo hướng :
1. Có khả năng áp dụng trong điều kiện đất nước ta. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
2. Có khả năng điều khiển một cách chủ động khi áp dụng công nghệ với các thiết bị dò tìm như nghiên cứu trong đồ án.
3. Có các tình năng điều khiển và hiện thị cảm ứng để có thể điều khiển trực tiếp tại các vị trí định vị.
4. Có khả năng cảnh báo như nháy đèn khi mất tín định vị.
Cuối cùng, một lần nữa em xin chân thành cảm ơn thầy giáo TS. Nguyễn Hữu Trung và cô giáo TS. Nguyễn Thúy Anh đã tạo điều kiện, chỉ bảo, truyền đạt cho em nhiều kinh nghiệm để hoàn thành đồ án này. Em xin chân thành cảm ơn thầy cô.
Tài liệu tham khảo
[1] Alison K. Brown, Bruce G. Johnson, Yan Lu and Peter Brown “A low power Software Defined Radio Networked Architecture for Digital Camera Image Geotagging (2009).
[2] Ashita Rastogi, “Analysis of Anomalous Global Positioning System Receiver Data”. Electrical Engineeing and Computer Science (2007)
[3] Carles Fernández-Prades, “Advanced Signal Processing Techniques for Global Navigation Satellite Systems Receivers”. Signal Processing & Communications (2005)
[4]ưEdward D. Willink, “Software Defined Radio, chap.13: The Waveform
Description Language”
[5] Ivan P. Seskar and Narayan B. Mandayam, “A Software Radio Architecture for Linear Multiuser Detection,” in “IEEE Journal on Selected Areas in Comunications, vol. 17, no.5” (5/1999)
[6] Jeffery A. Wepman and J. Randy Hoffman “Implementation and Testing of Software Defined Radio Cellular Base Station Receiver”. U.S. Department of Commerce (2001).
[7] Jong-HoonWon , Thomas Pany, and Gunter W. Hein, “GNSS Software Defined Radio: Real Receiver of Just a Tool for Experts?” (2006)
[8] Kai Borre and Dennis Akos “A Software-Defined GPS and Galileo Receiver: Single-Frequency Approach”
[10] Marc Solé Gaset, “Software Defined Radio for GPS” (2009) [11] Naveen Manicka, “GNVRadio Testbed” (2007)
[12] Nikolaos Apostolou, “Signal Synthesis with dynamically-changed Power Spectral Density in a Software Defined Radio Transmitter” (2003)
[13] Ryan Reed, “Implementation of a BPSK Transceiver for use with the University of Kansas Agile Radio” (2006)
[14] Tim Hentschel, Matthias Henker, and Gerhard Fettweis, “The Digital Front- End of Software Radio Terminals”. IEEE Personal Communications (1999) [15] Vanu G. Bose, “Design and Implementation of Software Radios Using a General Purpose Processor”. Massachusetts Institute of Technology (1999)
[16] Yik-Chung Wu and Tung-Sang Ng “Symbol Timing Recovery for Generalized Minimum Shift Keying Modulations in Software Radio Receiver (2001).
[17] http://google.com.vn/, truy nhập cuối cùng ngày 20/10/2010 [18] http://sdrforum.org/, truy nhập cuối cùng ngày 20/10/2010