劉楠等

摘要分析了手持GPS接收機在實際應(yīng)用中定位精度的影響因素，提出了模擬退火遺傳算法，并將該算法用于導航接收機中，建立了實現(xiàn)原理框圖，進而提出了模擬退火遺傳算法的具體步驟，通過實測檢測得到較高的精度。

關(guān)鍵詞手持GPS；模擬退火；遺傳算法；導航接收機

中圖分類號S127文獻標識碼

A文章編號0517-6611（2014）06-01660-02

Abstract In practical application， the factors influencing the precision of portable GPS were discussed. The simulated annealing genetic algorithm in multiuser detection was proposed， and used in the navigation receiver， the principle scheme was presented， and concretely process was proposed. High precision was acquired through actual measurement with instruments.

Key words Portable GPS； Simulated annealing； Genetic algorithm； Navigation receiver

隨著計算機技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、定位技術(shù)的發(fā)展，手持GPS作為現(xiàn)代測量手段逐步應(yīng)用于尋求定點和面積測量等領(lǐng)域[1]。GPS接收機雖然具有操作簡便、全天候作業(yè)及自動化等特點，但是在實際應(yīng)用過程中，當信號條件不理想時，如林區(qū)山地、樹冠和郁閉度等森林低信噪比環(huán)境下或特殊地形的遮蔽[2] ，衛(wèi)星通訊信號能量有更多的削弱和衰落，到達時間有更大的延遲，接收信噪比有更大程度的惡化，所以，其可用性和定位精度都會大大下降，GPS的總體性能會嚴重惡化。近年來，不少研究者提出了遺傳算法用于GPS弱信號接收的方案，取得了不錯的結(jié)果，但遺傳算法存在進化次數(shù)多、出現(xiàn)局部最優(yōu)或者種群規(guī)模大、導致運行時間相對較長的缺點[3]。而模擬退火能以概率1向全局最優(yōu)值收斂[4]，若將模擬退火應(yīng)用于遺傳算法中，便能克服遺傳算法易陷入局部極小點的缺點，使搜索沿全局最優(yōu)化方向發(fā)展。仿真結(jié)果表明，基于模擬退火遺傳算法的GPS弱信號檢測方法，運行速度快，誤碼率低。

1問題描述

傳統(tǒng)的手持GPS接收機射頻前端和信號處理部分均由專用定制的芯片來實現(xiàn)，硬件接收機的信號處理由芯片在內(nèi)部定制實現(xiàn)[5]。GPS軟件接收機可為研究人員提供豐富的評估和驗證平臺，GPS軟件接收機由射頻前端硬件設(shè)備和PC機中的GPS信號處理程序兩部分組成。根據(jù)GPS信號的模型特征

精確的林業(yè)數(shù)據(jù)采集，如森林土壤類型分析、森林病蟲害管理、森林資源調(diào)查、林火面監(jiān)測、遙感樣地定位、森林生物量估測、木材收獲等依賴精確的位置信息，手持GPS主要實現(xiàn)對采集的林間信息進行空間定位，實時、快速地提供包括各類傳感器和運載平臺目標的空間位置[6]。在GPS信號傳輸過程中，由于障礙物遮擋，例如林區(qū)高大喬木或復雜電磁環(huán)境的干擾，GPS信號強度較大地衰弱。當信號載噪比低于38DB時，普通的并行碼捕獲算法將無法檢測到信號。因此，對GPS弱信號的捕獲是GPS應(yīng)用領(lǐng)域的研究熱點。

2系統(tǒng)模型

為了實現(xiàn)GPS弱信號的接收，可以采用基于模擬退火的遺傳算法，其既能使優(yōu)良個體得以保留又能維持群體的多樣性，減少遺傳算法的選擇壓力。該研究利用模擬退火算法的Boltzman體制來控制接收交配和變異的個數(shù)。

4實例驗證

研究區(qū)域在東北林業(yè)大學帽兒山實驗林場已知控制點。在實地找到控制點后，首先將手持式GPS調(diào)整到WGS-84坐標系下，并用經(jīng)緯度讀數(shù)將GPS接收機放在控制點上，持續(xù)觀測3 h以上得到數(shù)據(jù)。再將控制點轉(zhuǎn)換成空間直角坐標，結(jié)算出來的坐標結(jié)果與實際結(jié)果的數(shù)據(jù)對比如表1所示。算法的計算參數(shù)種群數(shù)為10，變異概率為0.9，交叉概率為0.1。圖2比較了最佳用戶檢測（OMD）、遺傳算法檢測（GA）和模擬退火遺傳算法檢測（SAGA）的抗干擾能力。由圖2可見，模擬退火遺傳算法檢測最優(yōu)。圖3為迭代次數(shù)與誤碼率的關(guān)系，可以看出，隨著迭代次數(shù)的增加，兩種檢測的誤碼率降低，但在相同次數(shù)情況下，SAGA算法誤碼率比GA算法誤碼率小。這說明，SAGA算法更加接近最優(yōu)解，在相同誤碼率的前提下，SAGA算法的計算量較少。

參考文獻

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