基于GPU的列车卫星定位接收机捕获引擎设计

摘要

下一代列控系统中提出了应用卫星导航提供位置服务的需求,相应的卫星导航硬件接收机价格高昂,不能兼具场景测试的灵活性和设备的便携性。传统软件接收机可根据需求更改基带算法,灵活性高,但由于串行捕获的原因导致其耗时较长,影响用户首次定位的时间。本文针对铁路沿线开阔和存在遮挡的强弱卫星信号场景,设计了基于GPU的双模捕获引擎,分析了信号捕获速度以及灵敏度。首先,介绍了基于FFT的并行码相位捕获算法;其次,利用GPU与CPU异构并行计算平台,设计了强弱信号的并行捕获架构;然后,对捕获的各个模块进行并行性设计,通过对载波多普勒、多颗星并行实现强星的搜索,对于弱信号捕获,提出一种间断性补偿码多普勒的全比特法来提高捕获速度。最后,使用现场轨道坐标测量数据仿真生成了不同载噪比的中频数据来验证并行捕获的正确性,并对捕获耗时、灵敏度进行了分析与对比。仿真结果表明:5 MHz采样率下,冷启动搜索12颗GPS/BDS强星信号只需32.5 ms;对25 dBHz的弱信号,GPS与BDS的捕获概率分别达到90%和80%,捕获时间减少了29.3%,在保证灵敏度的同提升了捕获速度。对2种铁路场景设计了相应的并行捕获架构,在铁路沿线捕获强弱卫星信号的同时能够降低列车首次定位时间,为列车专用软件接收机捕获引擎的设计提供了参考。