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基于导航通信多模应用的位置服务技术研究

作　者: 沈悦
导　师: 王建宇; 张雷; 傅忠谦
学　校: 中国科学技术大学
专　业: 电路与系统
关键词: 区间卡尔曼软件接收机载波相位跟踪并发程序数据挖掘
分类号: TN967.1
类　型: 博士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

近年来,随着位置服务LBS (Location Based Service)应用需求的增加,伽利略和北斗卫星逐步发射上天,导航定位研究又引起了全世界的关注。导航定位研究也引申出了导航定位服务平台应用的研究。本论文基于香港创新及科技(1TF)基金项目“利用北斗卫星导航系统开发多信息源海洋定位服务”。基于这个应用需求,本文开发了一个分布式即时通讯系统平台,包括服务器集群以及客户端。在系统平台及功能实现中,重点研究了分布式软件系统架构、数据挖掘的并行算法研究、以北斗导航定位为核心的多模导航通信基带算法三个方面。1.在导航定位基带信号处理方面主要研究了Galileo相位跟踪环,区间卡尔曼滤波算法和GPS信号快速处理。基于符号位位并行运算的GPS信号快速处理研究：通过详细地分析了相关运算的实现方式,结合了位并行运算相关算法。提出了一种改良的基于符号位的位并行相关运算算法,在时间性能和定位精度方面进行了相关的仿真研究。研究结果表明了基于符号位位并行运算的载波-噪声功率谱密度比(C/No)损失小于1dB-Hz,但是在时间性能上加快了至少一倍。这些改进对于将GPS软件接收机结合GIS技术实现移动设备上的地图定位导航有着非常大的意义。区间卡尔曼算法研究：本研究中通过数学分析传统卡尔曼滤波算法中各种误差源的影响,以及区间矩阵运算的影响,考虑到了区间运算保证了集合映射的完备性,而卡尔曼滤波算法是种最优化估计。通过分析将各种误差源归约到先验估计值区间和后验估计值区间中,提出了将区间交集运算应用于卡尔曼滤波算法以实现最优化估计的新型的区间卡尔曼滤波。这种算法运算量与传统卡尔曼滤波算法相当。通过仿真实验证实,该算法在含时变噪声的高动态导航定位中比传统卡尔曼滤波效果提高3dB。Galileo L1F载波相位跟踪：载波相位跟踪一直是GPS的薄弱环节,GalileoL1F信号增加了没有导航数据的导频信道,此信道中相位鉴别器的选择不受导航数据限制。传统Galileo L1F信号载波相位跟踪环中鉴别器组合方式为：用对180°相位跳变不敏感的鉴别器处理数据信道,用不受导航数据限制的鉴别器处理导频信道,将结果进行加权。适用于单一导频信道的鉴别器性能优于适用于单一数据信道的鉴别器,本文利用导频信道信息使数据信道能够使用不受导航数据限制的鉴别器的原理,提出新的鉴别器组合方式。通过仿真实验对比在不同热噪声环境下传统方式的两种鉴别器组合和新方式的两种鉴别器组合的性能。研究结果表明新的鉴别器组合方式在Galileo L1F接收信号的抑制噪声和防止失锁控制方面比传统鉴别器组合有明显优势。2.在服务于导航定位的应用平台中,其中一部分为数据挖掘层,通过用户使用应用平台的信息,寻找隐藏在数据中的价值。由于目前的数据基本都是海量数据,因此,并行数据挖掘算法是一个研究趋势。在并行数据挖掘算法中,往往需要在通讯、负载、计算等方面进行一个折中。国内外的主要研究重点都在如何提高并行计算性能,而现有的若干并行算法都不能完全实现负载均衡。在本文中针对memory-shared模式,将线程池引入到数据挖掘算法,可以不需要冗余通讯及计算的条件下,通过生产者-消费者模式,较好的实现负载均衡。在本文中重点研究了C4.5、Naive Baye、SVM、priori四个经典且结构完全不同的数据挖掘算法,首先提出了这四个基于线程池的并行算法,通过实验对比验证算法的优势。3.独立开发分布式即时通讯系统,包含了Web服务器(用于支持PC及移动设备的浏览器程序)、自定义协议的即时通讯服务器、Android本地客户端、PC本地客户端,以及服务器间通讯组件。重点实现了可复用的连接服务器间通讯的组件程序框架。服务器间通讯的组件可以将若干不同的服务器连接在一起,完成即时通讯功能。同时为大幅度提升通讯组件的性能,深入分析并设计了高性能线程池、消息异步通讯,以及基于锁无关的路由算法。

全文目录

摘要  5-7
ABSTRACT  7-13
第1章绪论  13-31
  1.1. 导航定位基带信号研究  13-16
    1.1.1. GNSS软件接收机信号快速处理  14
    1.1.2. GNSS信号捕获  14
    1.1.3. 码延迟跟踪环路  14-15
    1.1.4. 载波相位跟踪研究现状  15
    1.1.5. 卡尔曼滤波算法  15-16
  1.2. 应用于LBS(Location Based Service)的互联网服务  16-20
    1.2.1. 互联网和万维网历史  16
    1.2.2. 互联网应用现状及发展  16-19
    1.2.3. 互联网中技术发展  19-20
  1.3. 应用于LBS的高性能数据挖掘并行计算  20-27
    1.3.1. 数据挖掘算法  21-22
    1.3.2. 十大经典数据挖掘算法  22-23
    1.3.3. 并行数据挖掘算法研究现状  23-27
  1.4. 项目来源及简介  27-28
    1.4.1. 项目来源  27
    1.4.2. 项目简介  27-28
  1.5. 本文主要工作  28-29
  1.6. 本文的组织结构  29-31
第2章 GNSS软件接收中若干算法研究  31-59
  2.1. 引言  31
  2.2. GNSS软件接收机信号快速处理  31-36
    2.2.1. 位并行相关运算算法  31-32
    2.2.2. 增强的位并行相关运算算法  32-33
    2.2.3. 基于符号位的位并行相关运算算法  33-34
    2.2.4. 实验对比与分析  34-36
    2.2.5. 小结  36
  2.3. 区间卡尔曼滤波算法研究  36-48
    2.3.1. 卡尔曼滤波算法  37-38
    2.3.2. 卡尔曼滤波算法误差分析  38-41
    2.3.3. 基于区间运算的卡尔曼滤波算法  41-44
    2.3.4. 机动目标仿真实验  44-47
    2.3.5. 小结  47-48
  2.4. Galileo L1F载波相位跟踪  48-59
    2.4.1. Galileo L1F信号的载波跟踪环结构模型  49-50
    2.4.2. 单一相位鉴别器  50-51
    2.4.3. 传统的鉴别器组合方式  51-52
    2.4.4. 新型的鉴别器组合方式  52
    2.4.5. 实验对比与分析  52-56
    2.4.6. 跟踪环仿真实验  56-57
    2.4.7. 小结  57-59
第3章 LBS应用中高性能并发数据挖掘算法  59-91
  3.1. 数据挖掘算法在LBS中的应用  59
  3.2. 高性能并发程序设计  59-64
    3.2.1. 处理器结构对并发程序的影响  61-62
    3.2.2. 锁算法对并发程序的影响  62-63
    3.2.3. 锁无关算法对并发程序的影响  63-64
  3.3. 线程池设计  64-71
    3.3.1. 线程池结构设计  65-66
    3.3.2. 线程池中并发安全队列设计  66-67
    3.3.3. 对比实验  67-71
  3.4. Apriori算法  71-76
    3.4.1. 关联规则  71
    3.4.2. Apriori算法  71-73
    3.4.3. 基于线程池的并发Apriori算法  73-75
    3.4.4. 对比实验  75-76
  3.5. C4.5算法  76-80
    3.5.1. 决策树  76-78
    3.5.2. 基于线程池的并发C4.5算法  78-79
    3.5.3. 比对实验  79-80
  3.6. 支持向量机  80-88
    3.6.1. 统计学习理论(Statistical Learning Theory)  80-82
    3.6.2. SVM理论  82-84
    3.6.3. SMO算法  84-86
    3.6.4. 基于线程池的并发SMO算法  86-87
    3.6.5. 对比实验  87-88
  3.7. 朴素贝叶斯(Naive-Bayes)  88-90
    3.7.1. 朴素贝叶斯算法  88-89
    3.7.2. 比对实验  89-90
  3.8. 小结  90-91
第4章 LBS即时通讯平台原型系统  91-121
  4.1. 引言  91
  4.2. 软件构建  91-99
    4.2.1. 编程语言的选择  92-93
    4.2.2. 面向对象的程序设计  93-94
    4.2.3. 系统开发中的工具箱和框架  94-97
    4.2.4. 网络通讯协议  97-99
  4.3. 分布式系统设计  99-103
  4.4. 客户端功能设计  103-108
    4.4.1. 设计需求  103-104
    4.4.2. 本地客户端  104-108
  4.5. 服务器通讯中间件设计  108-119
    4.5.1. 中间件结构  108-110
    4.5.2. 设计模式  110-114
    4.5.3. 异步消息传递机制  114-115
    4.5.4. 锁无关的路由表同步算法  115-119
  4.6. 小结  119-121
第5章总结和展望  121-123
参考文献  123-133
致谢  133-135
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果  135

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