7、北斗B1C和B2a信号DFMC SBAS接收机设计约束分析

北斗B1C和B2a信号DFMC SBAS接收机设计约束分析

1 引言

在基于卫星的增强系统(SBAS)等高完整性和生命安全相关的导航服务中,定义用户接收机设计约束十分必要,这能避免导航信号失真带来的灾难性后果,确保SBAS系统端为用户提供足够保护。BDS B1C和B2a信号计划加入国际民航组织(ICAO)标准,由双频多星座卫星增强系统(DFMC SBAS)进行增强,为民航服务。因此,需根据标准要求为B1C和B2a信号定义DFMC SBAS接收机设计约束。

接收机设计约束包含信号滤波和伪码鉴别等方法及参数,其中接收机前端滤波器的最小滤波器增益滚降是重要内容,它会影响系统端设计和用户接收机设计要求。一般而言,在为用户提供足够保护的前提下,最小滤波器增益滚降值越大,系统端设计难度越低,但用户接收机设计的实施成本和约束越高;该值越小,系统端实现越困难,而用户接收机设计的实施成本和约束越低。所以,各全球导航卫星系统(GNSS)需谨慎评估和选择此参数,以平衡系统端和用户接收机的关系。

本文研究DFMC SBAS接收机中BDS B1C和B2a信号适用的最小滤波器增益滚降。参考监测站接收机滤波器增益滚降(36 dB/倍频程),放宽用户接收机的参数限制,选取30 dB/倍频程和24 dB/倍频程两个典型值,评估在这两个参数下系统端使用信号质量监测(SQM)方法为用户提供保护的实施成本。

2 接收机设计约束介绍

2.1 约束的一般内容

SBAS用户接收机设计约束在相关ICAO标准中有规定,主要涉及信号滤波和伪随机码鉴别,包括前端滤波器带宽范围、最大带内差分群延迟、最小滤波器增益滚降、码鉴别方法、码鉴别空间等,还会规定用于测距的信号通

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源输入(如可再生能源)的不确定性,提升系统运行的安全性与经济性。文中详细阐述了分布鲁棒优化的建模思路,包括不确定性集合的构建、目标函数的设计以及约束条件的处理,并通过Matlab编程实现算法求解,提供了完整的仿真流程与结果分析。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、储能配置等多个方向,展示了其在实际工程中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程师。; 使用场景及目标:①用于研究高比例可再生能源接入背景下电力系统的动态最优潮流问题;②支撑科研工作中对分布鲁棒优化模型的复现与改进;③为电力系统调度、规划及运行决策提供理论支持与仿真工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与IEEE118节点系统参数进行实操演练,深入理解分布鲁棒优化的建模逻辑与求解过程,同时可参考文中提及的其他优化案例拓展研究思路。
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