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GNSS-MATLAB-Acq.zip

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简介：
GNSS-MATLAB-Acq.zip是一款用于全球导航卫星系统信号采集与分析的MATLAB工具包。它提供了GPS、GLONASS等多频段信号处理代码，适用于科研和教育领域。 软件接收机的捕获算法合集涵盖了多种信号类型：GPS包括 L1CA, L2CM, L2CL, L5I 和 L5Q；Galileo 包括 E1B, E1C, E5aI, E5aQ, E5bI 以及 E5bQ；BeiDou 则包含 B1I。该合集提供了完整的本地码生成算法和FFT捕获算法，包括标准本地码参考对照及真实信号数据，并附有完整运行代码。用户只需根据 acqsource 文件夹内容修改对应信号的本地码生成部分并调整 initSettings.m 中的相关参数即可获取结果。此素材是初学者学习软件接收机技术的理想材料与参考资料。

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  • GNSS-MATLAB-Acq.zip
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    GNSS-MATLAB-Acq.zip是一款用于全球导航卫星系统信号采集与分析的MATLAB工具包。它提供了GPS、GLONASS等多频段信号处理代码，适用于科研和教育领域。 软件接收机的捕获算法合集涵盖了多种信号类型：GPS包括 L1CA, L2CM, L2CL, L5I 和 L5Q；Galileo 包括 E1B, E1C, E5aI, E5aQ, E5bI 以及 E5bQ；BeiDou 则包含 B1I。该合集提供了完整的本地码生成算法和FFT捕获算法，包括标准本地码参考对照及真实信号数据，并附有完整运行代码。用户只需根据 acqsource 文件夹内容修改对应信号的本地码生成部分并调整 initSettings.m 中的相关参数即可获取结果。此素材是初学者学习软件接收机技术的理想材料与参考资料。
     
  • MATLAB中INS/GNSS松耦合仿真
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    本研究探讨了在MATLAB环境下进行惯性导航系统（INS）与全球导航卫星系统（GNSS）松耦合仿真的方法和策略，旨在优化导航系统的性能。 根据《GNSS与惯性及多传感器组合导航系统原理》一书的配套资源，我修改了matlab仿真程序，并且该程序可以正常使用。
     
  • GNSS/INS紧密组合Matlab代码
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    本项目提供了一套基于Matlab平台的GNSS/INS紧耦合算法实现代码，用于研究和开发高精度导航系统。 本程序基于教材《GNSS与惯性及多传感器组合导航系统原理：Principles of GNSS, inertial, and multisensor integrated navigation systems》，作者为Paul D. Groves、练军想、唐康华、潘献飞，由国防工业出版社于2015年出版。该程序是对附赠的INS/GNSS紧组合仿真代码进行修改后得到的版本，能够实现基于伪距、伪距率和惯性导航系统（INS）数据的紧密集成解算。 文件夹结构如下： - CalculateTCRes：包含紧组合解算程序。 - INS_GNSS_Demo_7：主脚本所在文件夹。 - SharedMat：运行所需的常量数组存储位置。 - TCdata：一组手推车实验的数据，包括InertialExplorer软件在INS/RTK模式下输出的参考导航解决方案（DGNSSRES子文件夹）、预处理后的GNSS观测数据（GNSSObsForCouple子文件夹）、经过预处理的惯性测量单元（IMU）观测数据、以及双GNSS天线测向数据（SPANE1子文件夹）。
     
  • 与GNSS相关的MATLAB工具链
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    本工具链提供一系列针对全球导航卫星系统（GNSS）应用的MATLAB开发资源和函数库，旨在简化信号处理、数据分析及仿真流程。 根据笔者的相关专业经验，开源了一些与GNSS相关的MATLAB工具链。如果有好评的话，后续会全部开源。目前该项目托管在GitHub上。
     
  • MATLAB中的GNSS软件接收机
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    本项目介绍如何使用MATLAB开发GNSS软件接收机，涵盖信号处理、导航解算等关键技术，适用于科研与教学。 【GNSS软件接收机Matlab】是一种基于数学计算软件MATLAB实现的全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，简称GNSS）模拟与分析工具。它通常被用于教育、研究及开发环境中，允许用户深入了解GNSS信号处理原理，并进行各种实验设计。SoftGNSS v3.0作为该软件的最新版本，包含了更先进的功能和优化以适应不断发展的GNSS技术。 在MATLAB中构建GNSS软件接收机涉及多个关键知识点： 1. **数字信号处理**：GNSS接收机的主要工作是捕获并解码来自卫星的信号。这包括信号数字化、滤波、相关及解调等步骤。MATLAB提供强大的数字信号处理库，如`filter`函数用于滤波和`corr2`用于相关运算，这些工具对于构建接收机至关重要。 2. **坐标系统与定位算法**：理解WGS84坐标系统以及如何将接收到的伪距或相位测量转换为位置坐标是核心部分。这通常通过最小二乘法或卡尔曼滤波等算法实现，MATLAB提供了丰富的数学和统计工具来执行这些计算。 3. **卫星信号模拟**：SoftGNSS能够模拟GPS和其他GNSS（如GLONASS, Galileo, BDS）的信号，包括码分多址(CDMA)、载波相位以及导航电文。MATLAB的随机数生成器和信号生成工具（如`awgn`和`psd`)在模拟真实世界干扰与噪声时非常有用。 4. **跟踪循环及搜索算法**：接收机需要追踪卫星信号的码相位和载波频率，这通常通过自适应循环实现，例如早迟门(Early-Prompt-Late Gate)或基于FFT的快速搜索方法。MATLAB的循环控制结构与优化算法可以帮助实现这些功能。 5. **多径效应及信号增强**：在城市环境或复杂地形中，多路径效应对定位精度影响显著。SoftGNSS可能包含处理这些效应的方法，如多径估计和抑制算法。此外，软件接收机还可以模拟使用辅助全球定位系统(A-GPS)或其他增强系统以提升定位性能。 6. **用户界面及数据可视化**：一个完整的软件接收机应提供友好的用户界面以便于参数输入、监控状态并查看结果。MATLAB的图形用户界面工具箱（GUIDE）和数据可视化工具（如`plot`, `scatter`, `surf`)使得创建交互式应用成为可能。 7. **代码效率优化**：尽管MATLAB主要用于原型设计，但SoftGNSS v3.0考虑了代码效率以适应实时处理需求。通过使用MATLAB编译器将MATLAB代码转换为可执行文件可以提高运行速度。 学习和利用SoftGNSS v3.0使用户能够深入了解GNSS接收机的工作原理、进行系统级仿真，测试新的信号处理策略，并为实际硬件接收机设计提供参考。这款软件是探索与创新GNSS技术的宝贵资源，对科研人员及工程师具有很高的价值。
     
  • MATLAB中的GNSS单点定位代码
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    本代码展示了如何在MATLAB环境中实现GNSS单点定位算法。通过解析卫星信号数据，进行位置计算，适用于教学和科研用途。 MATLAB GNSS单点定位程序
     
  • GNSS欺骗检测系统: GNSS-spoofing-detection
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    GNSS欺骗检测系统是一款专为识别和抵御全球导航卫星系统(GNSS)欺骗攻击而设计的安全软件。它通过实时监测与分析信号，确保用户设备接收准确的定位信息，广泛应用于军事、航空及智能交通等领域，保障系统的安全性和可靠性。 GNSS-欺骗检测系统是一个开源项目，旨在识别被GPS/GLONASS模拟器生成的“欺骗”信号。为了开始这项工作，我需要从GLONASS或GPS模拟器接收信号的NMEA数据转储，并且在该日志中必须包含$GPGSV字符串。我会分析卫星信号电平并尝试检测这些“欺骗”。我已经拥有一个GPS接收器并且有经验进行NMEA转储以获取真实信号，但没有从生成欺骗信号的GPS模拟器获得的数据，因此无法制作图表和软件测试。 在一项相关工作中提到过，如果我们能获得欺骗信号的C/N0值（即卫星信噪比），就可以检测到这种“欺骗”。然而，在尝试编程方式生成这些数据时，我认为这不会是一个干净有效的实验。
     
  • GNSS分析
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    GNSS分析是指利用全球导航卫星系统（GNSS）的数据进行精密定位、测速和定时的技术研究与应用。它广泛应用于地理信息系统、大地测量、车辆导航及航空航天等领域，为用户提供高精度的位置服务。 这是一款功能全面的安卓手机GNSS分析工具。它可以通过安卓设备获取原始GNSS数据，并将这些数据导入到PC端进行详细分析。
     
  • GNSS系统
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    GNSS系统是指全球导航卫星系统，是一套能够提供全球范围内、全天候高精度定位、导航和授时服务的空间基础设施。 全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，简称GNSS）是一类提供地理位置和时间信息的卫星导航系统，包括美国的GPS、俄罗斯的GLONASS、欧洲的Galileo以及中国的北斗等。在C++编程环境中与GNSS相关的开发涉及信号处理、定位算法及通信协议等多个方面。以下是关于GNSS和C++结合使用的几个关键知识点： 1. **信号模型**：GNSS系统通过发送伪随机噪声码（PRN）来编码卫星信号，开发者需要理解这些信号的生成和解码过程，并使用如快速傅里叶变换（FFT）等算法进行分析。 2. **轨道参数与钟差校正**：定位依赖于精确的卫星位置信息及时钟同步。C++程序需处理卫星轨道数据并考虑接收机和发射端之间的时钟差异以确保准确性。 3. **多径效应与信号干扰**：城市环境或山区中，GNSS信号可能受到反射及其他形式传播的影响。开发者需要在代码中加入算法如最小二乘法或卡尔曼滤波器来处理这些问题。 4. **伪距测量**：程序需计算接收机到各个卫星的伪距，并通过去除延迟误差等方法提高精度。 5. **定位算法**：最基础的是四边形定位，但实际应用中常使用更复杂的算法如最小二乘法或扩展卡尔曼滤波（EKF）进行多卫星数据融合以获得精确位置信息。 6. **数据解析与通信协议**：GNSS接收机接收到的数据通常是二进制格式。开发者需要编写高效解析器来处理这些数据，遵循特定的协议如NMEA或RTCM等标准。 7. **硬件接口**：开发中需考虑串行端口（UART）或其他低级硬件接口以实现与GNSS设备通信。C++可以使用``库或第三方libserial库进行此类操作。 8. **实时处理与并发技术**：由于要求高实时性，开发者可利用多线程和异步编程模型如`std::async`(C++17)来提高效率并优化性能。 9. **误差校正及改进定位精度**：引入各种误差模型（例如大气折射、卫星时钟偏差等）并通过迭代算法不断改进结果以提升定位准确性。 10. **库和框架支持**：开发者可以利用开源资源如GPSd或u-blox SDK，这些工具提供了丰富的功能并简化了开发流程。 以上内容涵盖了使用C++进行GNSS系统开发的核心知识点。实际项目中还需注意软件工程实践（例如测试、调试及优化）以及与上层应用接口设计等环节。具备扎实数学基础和信号处理知识的开发者能够更有效地构建此类应用程序。