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欺骗式攻击下GNSS信号参数估计算法研究与优化

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欺骗式攻击下GNSS信号参数估计算法研究与优化
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-6页
注释表第13-14页
缩略词第14-15页
第一章 绪论第15-21页
    1.1 论文研究背景第15页
    1.2 国内外现状第15-18页
    1.3 课题研究目的与意义第18页
    1.4 论文的主要工作及结构安排第18-21页
第二章 GNSS欺骗信号辨识参数估计算法研究第21-38页
    2.1 引言第21页
    2.2 欺骗式干扰的产生方式和基本信号模型第21-22页
    2.3 欺骗信号对GNSS接收机码跟踪环路影响分析第22-24页
        2.3.1 无欺骗下码片自相关特性分析第22-23页
        2.3.2 欺骗信号对传统码跟踪环路鉴相影响分析第23-24页
    2.4 GNSS欺骗信号辨识参数估计算法特性分析第24-34页
        2.4.1 TK算子在GNSS欺骗干扰下的估计性能分析第25-27页
        2.4.2 CADLL算法在GNSS欺骗干扰下的估计性能第27-30页
        2.4.3 MEDLL算法在GNSS欺骗干扰下的估计性能第30-34页
    2.5 欺骗信号参数估计方法的分析与比较第34-37页
        2.5.1 算法的估计范围分析第35页
        2.5.2 载噪比对估计算法的性能影响分析第35-36页
        2.5.3 算法时间复杂度分析第36-37页
    2.6 本章小结第37-38页
第三章 基于MEDLL的欺骗信号参数估计改进算法研究第38-61页
    3.1 引言第38页
    3.2 基于相干积分优化的MEDLL改进算法及分析第38-42页
        3.2.1 基于相干积分优化的MEDLL改进算法设计思想第38-40页
        3.2.2 算法性能仿真与分析第40-42页
    3.3 基于预测反馈的不等间隔搜索MEDLL改进算法及分析第42-49页
        3.3.1 经典MEDLL等间隔采样搜索策略与算法复杂度分析第42-43页
        3.3.2 基于预测反馈的不等间隔搜索MEDLL算法的设计思想第43-45页
        3.3.3 改进算法的时间复杂度分析第45-46页
        3.3.4 算法性能仿真与分析第46-49页
    3.4 多路欺骗信号自适应识别的MEDLL改进算法及分析第49-54页
        3.4.1 多路欺骗信号自适应识别的MEDLL改进算法设计思想第49-50页
        3.4.2 门限值选取与算法性能仿真与分析第50-54页
    3.5 基于MEDLL的 GNSS欺骗信号辨识参数改进算法仿真结果与分析第54-60页
        3.5.1 不等间隔搜索与相关积分综合测试第55页
        3.5.2 不等间隔搜索MEDLL算法的采样优化极限与分析第55-59页
        3.5.3 自适应识别算法的估计准确率测试第59-60页
    3.6 本章小结第60-61页
第四章 基于神经网络优化的短延时欺骗信号参数估计算法研究第61-76页
    4.1 引言第61页
    4.2 基于神经网络优化的短延时欺骗信号参数估计算法总体设计第61-62页
    4.3 基于时延判断的估计算法优选方法第62-65页
    4.4 基于神经网络优化的短延时欺骗信号参数估计算法第65-72页
        4.4.1 BP和 RBF神经网络基本原理第65-67页
        4.4.2 基于BP神经网络优化的短延时欺骗信号参数估计算法第67-70页
        4.4.3 基于RBF神经网络优化的短延时欺骗信号参数估计算法第70-72页
    4.5 基于神经网络优化的短延时欺骗信号参数估计算法仿真分析第72-74页
        4.5.1 神经网络特征的设置与分析第72-73页
        4.5.2 BP和 RBF神经网络的仿真分析与比较第73-74页
    4.6 本章小结第74-76页
第五章 复杂环境下欺骗信号参数综合估计平台设计与性能分析第76-87页
    5.1 引言第76页
    5.2 欺骗信号的综合参数估计平台总体设计第76-77页
    5.3 欺骗信号的综合参数估计平台功能实现第77-80页
    5.4 欺骗信号的综合参数估计平台综合测试第80-86页
        5.4.1 牵引式欺骗干扰的综合估计第80-82页
        5.4.2 多路欺骗信号的MEDLL算法综合测试第82-86页
    5.5 本章小结第86-87页
第六章 总结与展望第87-89页
    6.1 本文工作总结第87-88页
    6.2 对未来工作的展望第88-89页
参考文献第89-93页
致谢第93-94页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第94页

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