Design and Testing of an Intelligent GPS Tracking Loop for Noise Reduction and High Dynamics Applications
Notice bibliographique
Résumé
Autonomous Navigation Systems (ANS) used in ballistic or cruise missiles are mostly dependent on Global Positioning System (GPS) as a primary mean of navigation. GPS usage has limitations in terms of missile high dynamics and signal interference. The GPS receiver requirements to avoid these problems are conflicting. The Phase Lock Loops (PLLs), used to track GPS signals, are required to have a bandwidth as narrow as possible to reduce the impact of signal interference. On the contrary, the loop bandwidth has to be as wide as possible to accommodate high signal dynamics. The approach usually adopted in such cases is to use a Frequency Lock Loop (FLL) to reduce frequency acquisition/reacquisition times before switching back to PLL or FLL-assisted-PLL. This approach does not prevent frequent loss of lock, compromising the receiver performance. In this paper, a novel FLL-assisted-PLL is proposed for very high dynamic conditions with reduced measurement noise. The design is based on fuzzy control systems, and is used to directly generate the required Numerical Control Oscillator (NCO) tuning frequency using phase and frequency discriminators information. The designed system is compared against 3rd order PLLs, with narrow and wide bandwidths, in addition to a standard FLL-assisted-PLL. Simulation results show the enhanced performance of the proposed system where better tracking continuity and less noisy measurements are achieved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».