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🔥 内容介绍
一、B1I 信号技术规范（北斗系统核心公开服务信号）
B1I 信号是北斗二号 / 三号系统的公开服务（OS）核心信号，工作于B1 频段（1561.098MHz），采用单载波 BPSK 调制，主要用于导航定位、授时等基础服务。其核心参数直接决定基带处理算法设计，具体规范如下：
| 技术参数 | 具体指标 | 对基带处理的影响 |
|---|---|---|
| 载波频率 | 1561.098 MHz（中心频率） | 捕获 / 跟踪需覆盖多普勒频移（±5kHz 典型值） |
| 扩频码类型 | 伪随机码（PRN 码） | 码长 10230 码片，周期 10ms（1.023MHz 码速率） |
| 调制方式 | BPSK (1)（码速率 = 1.023MHz） | 基带解调为 BPSK 相干解调，码片同步是关键 |
| 导航电文格式 | 帧结构：主帧（10 子帧），子帧长 6s | 符号速率 200bit/s（1 符号 = 5115 码片） |
| 编码方案 | 卷积编码（码率 1/2，约束长度 7）+ 交织 | 解码需先解交织，再用 Viterbi 算法解码 |
| 信号功率 | -157.6 dBW（典型接收功率） | 低信噪比场景（SNR≈-20~-10dB）需抗噪声设计 |
核心特征：B1I 信号采用 “扩频码 + 导航电文” 的二级调制结构，接收端需先完成扩频码同步（捕获 + 跟踪），再剥离载波和码，最终解调解码导航电文。
二、B1I 信号基带处理核心流程
基带处理是卫星信号接收的核心，本质是从含噪声的中频信号中提取并恢复导航电文，流程分为信号捕获→跟踪→解调→解码四大模块，全程在数字域完成：
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
--------------------------------------------------------------------------
% SoftGNSS v3.0
%
% Copyright (C) Darius Plausinaitis
% Written by Darius Plausinaitis, Dennis M. Akos
% Some ideas by Dennis M. Akos
%--------------------------------------------------------------------------
%This program is free software;
%you can redistribute it and/or modify it under the terms of the GNU General Public License
%as published by the Free Software Foundation;
%either version 2 of the License, or (at your option) any later version.
%
%This program is distributed in the hope that it will be useful,
%but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
%MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.
%See the GNU General Public License for more details.
%
%You should have received a copy of the GNU General Public License along with this program;
% if not, write to the Free Software Foundation, Inc.,
% 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA 02110-1301,USA.
%--------------------------------------------------------------------------
%CVS record: acquisition.m,v 1.1.2.12 2006/08/14 12:08:03 dpl Exp $
%% Plot all results =======================================================
figure(101);
hAxes = newplot();
bar(hAxes, acqResults.peakMetric);
title (hAxes, 'acquisition results');
xlabel(hAxes, 'PRN number (no bar - SV is not in the acquisition list)');
ylabel(hAxes, 'acquisition metric');
oldAxis = axis(hAxes);axis(hAxes, [0, 38, 0, oldAxis(4)]);
set(hAxes, 'XMinorTick', 'on');
set(hAxes, 'YGrid', 'on');
%% Mark acquired signals ==================================================
acquiredSignals = acqResults.peakMetric .* (acqResults.carrFreq > 0);
hold(hAxes, 'on');
bar(hAxes, acquiredSignals, 'FaceColor', [0 0.8 0]);
hold(hAxes, 'off');
legend(Axes, 'not acquired signals', 'acquired signals');
🔗 参考文献
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2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
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