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基于压缩感知的GNSS信号捕获技术研究的开题报告
一、选题背景和意义
全球卫星定位系统（GlobalNavigationSatelliteSystem，GNSS）在当今社会中的重要性越来越受到重视。GNSS在航空、航天、交通、农业、地震预警、灾害监测等领域都具有广泛的应用。在GNSS系统中，信号捕获是其关键技术之一，直接影响定位的准确性和强韧性。但是，在有限的计算资源、监测范围和时间内追踪海量的卫星信号是一个具有挑战性的问题。
传统的GNSS信号捕获算法通常采用了类似于频动搜索（FrequencyDetunedSearch，FDS）、并行代码生成（ParallelCodephaseSearch，PCS）、序列加速搜索（SequenceSearchAcceleration，SSA）等方法，这些方法存在着搜索速度慢、计算量大、受多径效应等问题。而压缩感知（CompressedSensing，CS）作为一种新兴的数学理论，能够利用稀疏性将高维数据压缩到低维度，从而大大降低了计算复杂度。在信号捕获领域，采用压缩感知技术进行信号捕获可以有效提高信号捕获速率和准确性，并且不受多径效应等影响，成为了一种备受关注的研究方向。
因此，基于压缩感知技术的GNSS信号捕获算法的研究具有重要的理论和实际意义。该技术不仅能大大提高GNSS信号捕获的效率，还能提高定位信号的强韧性，具有广泛的应用前景。
二、研究内容和方法
本研究旨在探求基于压缩感知技术实现的GNSS信号捕获算法。具体研究内容包括以下方面。
1.研究压缩感知在GNSS信号捕获中的应用原理及其数学模型，探究如何在保证数据稀疏性的情况下，将GNSS信号压缩到低维度，实现快速信号捕获。
2.结合CS技术特点和GNSS信号特征，设计相应的信号捕获算法。主要包括先验信息提取、信号压缩、重建和解码等步骤，并可综合运用FDS、PCS、SSA等方法进行信号初选和优化。
3.针对算法的性能评估，通过仿真实验验证压缩感知技术在GNSS信号捕获中的有效性和效率。主要评估指标包括算法的成功率、撤选率、捕获时间等。
本研究中，主要采用文献调研、数学分析和仿真实验交叉的研究方法，不断深入挖掘和优化压缩感知技术在GNSS信号捕获中的应用。
三、预期成果和意义
本研究旨在探讨基于压缩感知技术实现的GNSS信号捕获算法，预期实现以下成果。
1.提出一种基于压缩感知技术的GNSS信号捕获算法。通过利用稀疏特性将高维度的信号压缩到低维度，从而大大减少了信号捕获的计算量和时间复杂度，提高了信号捕获的效率和准确性。
2.通过仿真实验评估算法的性能，包括成功率、撤选率、捕获时间等指标。验证压缩感知技术在GNSS信号捕获中的有效性和效率，为后续的实际应用提供了理论依据。
3.基于本研究成果，广泛探讨压缩感知技术在其他领域的应用。促进压缩感知技术的发展和应用，推进传统算法向大数据分析和处理方向的转变。
四、论文结构和进度安排
本研究的论文结构预计分为以下几个部分：绪论、压缩感知技术与GNSS信号捕获算法研究、算法设计与实现、仿真实验分析和结论与展望等。
进度安排如下：
1.前期进行文献调研和理论分析，完善思路和方案，拟于2周内完成。
2.设计并实现基于压缩感知技术的GNSS信号捕获算法。在实验室进行算法验证和性能评估，拟于3周内完成。
3.对算法设计和实现过程中所遇到的问题进行梳理和总结，对算法进行优化和改进，拟于1周内完成。
4.撰写论文第1、2、3、5章节，拟于4周内完成。
5.完善仿真实验分析部分，对算法性能进行评估和展望，撰写论文第4、6章节，拟于2周内完成。
6.进行论文的整体修改和完善，拟于1周内完成。
因此，本研究的总时间为13周，预计于2021年6月底完成。