本报告以全球导航卫星系统(GNSS)软件定义无线电(SDR)工作组在过去十年中开展的工作为种子,首次总结了 GNSS SDR 的发展历史。本报告重点介绍了部分向公众公开的或影响 SDR 总体发展的 SDR 实施情况和成就。报告讨论了与中频样本数据和元数据标准化过程有关的方面,并提出了更新导航学会 SDR 标准的建议。这项工作的重点是在通用处理器中实现全球导航卫星系统 SDR,而不涉及在现场可编程门阵列和特定应用集成电路平台上进行的开发。数据收集系统(即前端)对于 GNSS SDR 一直都是至关重要的,因此本工作也涵盖了部分内容。本报告仅代表作者的知识,并非对 SDR 历史的完整描述。

自从为美国全球定位系统(GPS)开展早期研究以来,接收器开发一直是卫星导航不可或缺的一部分。最早的接收器是一个巨大的设备,通过数字和模拟电子技术的结合,将接收到的卫星信号与内部生成的代码和载波复制品进行关联(Eissfeller & Won,2017)。半导体技术的进步很快使专用芯片上的信号处理成为可能。这项技术处理起来非常复杂,主要由美国工业部门负责。尽管全球定位系统及其俄罗斯同类产品全球导航卫星系统(GLONASS)取得了成功,但在很长一段时间内,更广泛的研究界几乎无法获得内部接收器技术,因为在低成本计算机上实现全球导航卫星系统(GNSS)信号处理似乎是不可能的。甚至在 1996 年,一位主要的接收器设计先驱还对通用微处理器是否是或是否会成为实现全球导航卫星系统接收器的合适平台表示怀疑(Kaplan,1996 年)。

当 GPS 接收机的算法首次以 MATLAB 软件的形式在台式个人计算机(PC)上实现时,情况发生了根本性的变化,对实时运行算法所需的数字信号处理器(DSP)资源的估计令人鼓舞(Akos & Braasch, 1996; Akos, 1997)。不久之后,即使在传统的个人电脑上也能进行实时处理,软件无线电技术的广泛应用呈指数增长。有趣的是,软件无线电技术并没有取代现有的硬件接收器(通常以一个或多个特定应用集成电路(ASIC)的形式实现),而是对这些接收器进行了补充,使研究人员能够轻松实现和测试新算法,或以合理的努力开发高度专业化的接收器。如今,正如 Curran 等人(2018 年)所描述的那样,这种方法已在军事、科学甚至商业应用中得到广泛应用。

随着不同研究小组开发出自己的软件无线电,他们使用不同的数据采集系统对 GNSS 信号进行采样。虽然数字 GNSS 信号流的数据格式比较容易描述,但由于软件无线电技术的广泛使用,有必要引入一定程度的标准化,最终由一组研究人员实现了这一目标,如 Gunawardena 等人(2021 年)所述。这就是所谓的导航研究所(ION)软件无线电(SDR)标准(ION SDR 工作组,2020 年)。

随着技术的进一步发展,出现了新的全球导航卫星系统软件无线电,ION SDR 标准的一些缺陷也逐渐显现出来(Clements 等人,2021 年)。这些情况促成了本文的诞生,本文的贡献主要体现在四个方面。首先,本文首次介绍了 GNSS SDR 的发展历史(第 2 节)。其次,本文详细介绍了部分 GNSS SDR(第 3 节)。第三,概述最近的前端开发(第 4 节)。最后,报告总结了 ION SDR 标准的历史,并提出了更新建议(第 5 节)。

成为VIP会员查看完整内容
21

相关内容

人工智能在军事中可用于多项任务,例如目标识别、大数据处理、作战系统、网络安全、后勤运输、战争医疗、威胁和安全监测以及战斗模拟和训练。
《协作式定位、导航与授时(PNT):PNT 传感器与技术》
《自主系统的分析和评估》24页报告
专知会员服务
50+阅读 · 2024年3月29日
《军事指挥与控制系统的新兴网络方法综述》
专知会员服务
56+阅读 · 2024年1月1日
《国防和安全系统中的物联网 (IoT): 文献综述》
专知会员服务
27+阅读 · 2023年11月22日
《图像数据隐藏技术综述》
专知会员服务
41+阅读 · 2023年3月26日
《数字孪生评估、敏捷验证过程和虚拟化技术》美国防部
【2022新书】Python数据分析第三版,579页pdf
专知
19+阅读 · 2022年8月31日
CCF发布2017-2018中国计算机科学技术发展报告
中国计算机学会
17+阅读 · 2018年11月7日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
40+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
164+阅读 · 2023年4月20日
A Survey of Large Language Models
Arxiv
425+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
71+阅读 · 2023年3月26日
Arxiv
22+阅读 · 2023年3月17日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
40+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员