%% Initialize system parameters ===========================================
% Length of process data
msToProcess = 2000; % 处理数据点数
samplingFreq = 157.277e6; % 采样频率
codeLength = 1023;
codeFreqBasis = 14*1.023e6; % 数据码速率
acquiredFreq = 69.0328e6; % 载波速率
dllDampingRatio = 0.7; % 码环阻尼系数
dllNoiseBandwidth = 2; % 码环噪声带宽
dllCorrelatorSpacing = 0.5; % 超前滞后环相差半个码片
pllDampingRatio = 0.7; % 载波环阻尼系数
pllNoiseBandwidth = 25; % 载波环噪声带宽
startCode = 1023;
%% Initialize result structure ============================================
% The absolute sample in the record of the C/A code start:
trackResults.absoluteSample = zeros(1, msT oProcess);
% Freq of the C/A code:
trackResults.codeFreq = inf(1, msToProcess);
% Frequency of the tracked carrier wave:
trackResults.carrFreq = inf(1, msToProcess);
% Outputs from the correlators (In-phase):
trackResults.I_P = zeros(1, msToProcess);
trackResults.I_E = zeros(1, msToProcess);
trackResults.I_L = zeros(1, msToProcess);
% Outputs from the correlators (Quadrature-phase):
trackResults.Q_E = zeros(1, msToProcess);
trackResults.Q_P = zeros(1, msToProcess);
trackResults.Q_L = zeros(1, msToProcess);
% Loop discriminators
trackResults.dllDiscr = inf(1, msToProcess);
trackResults.dllDiscrFilt = inf(1, msToProcess);
trackResults.pllDiscr = inf(1, msToProcess);
trackResults.pllDiscrFilt = inf(1, msToProcess);
%% Initialize tracking variables ==========================================
codePeriods = msToProcess; % For GPS one C/A code is one ms
%--- DLL variables --------------------------------------------------------
% Define early-late offset (in chips)
earlyLateSpc = dllCorrelatorSpacing;
% Summation interval
PDIcode = 0.001;
% Calculate filter coefficient values
[tau1code, tau2code] = calcLoopCoef(dllNoiseBandwidth, ...
dllDampingRatio, ...
1.0);
%--- PLL variables --------------------------------------------------------
% Summation interval
PDIcarr = 0.001;
% Calculate filter coefficient values
[tau1carr, tau2carr] = calcLoopCoef(pllNoiseBandwidth, ...
pllDampingRatio, ...
0.25);
% % % % hwb = waitbar(0,'Tracking...');
%% Start processing ============================================== % Get a vector with the C/A code sampled 1x/chip
caCode = local_CA(startCode:(msToProcess+startCode))';
% Then make it possible to do early and late versions
caCode = [caCode(1023) caCode caCode(1)];
%--- Perform various initializations ------------------------------
% define initial code frequency basis of NCO
codeFreq = codeFreqBasis;
% define residual code phase (in chips)
remCodePhase = 0.0;
% define carrier frequency which is used over whole tracking period
carrFreq = acquiredFreq;
carrFreqBasis = acquiredFreq;
% define residual carrier phase
remCarrPhase = 0.0;
%code tracking loop parameters
oldCodeNco = 0.0;
oldCodeError = 0.0;
%carrier/Costas loop parameters
oldCarrNco = 0.0;
oldCarrError = 0.0;
%=== Process the number of specified code periods ================= for loopCnt = 1:codePeriods
%% Read next block of data ------------------------------------------------
% Find the size of a "block" or code period in whole samples
% Update the phasestep based on code freq (variable) and
% sampling frequency (fixed)
codePhaseStep = codeFreq / samplingFreq;
blksize = ceil((codeLength-remCodePhase) / codePhaseStep);
%读取导航数据
rawSignal = boc_data1((loopCnt+startCode):(loopCnt+startCode+blksize-1))'; %transpose vector %% Set up all the code phase tracking information -------------------------
% Define index into early code vector
tcode = (remCodePhase-earlyLateSpc) : ...
codePhaseStep : ...
((blksize-1)*codePhaseStep+remCodePhase-earlyLateSpc);
tcode2 = ceil(tcode) + 1;
earlyCode = caCode(tcode2);
% Define index into late code vector
% 生成本地超前滞后码-----------------------
tcode = (remCodePhase+earlyLateSpc) : ...
codePhaseStep : ...
((blksize-1)*codePhaseStep+remCodePhase+earlyLateSpc);
tcode2 = ceil(tcode) + 1;
lateCode = caCode(tcode2);https://www.doczj.com/doc/8115217772.html,
% Define index into prompt code vector
tcode = remCodePhase : ...
codePhaseStep : ...
((blksize-1)*codePhaseStep+remCodePhase);
tcode2 = ceil(tcode) + 1;
promptCode = caCode(tcode2);
remCodePhase = (tcode(blksize) + codePhaseStep) - 1023.0;
%% Generate the carrier frequency to mix the signal to baseband ----------- time = (0:blksize) ./ samplingFreq;
rawSignal = rawSignal .* cos(2 * pi * (acquiredFreq) .* time(1:blksize));
% Get the argument to sin/cos functions
trigarg = ((carrFreq * 2.0 * pi) .* time) + remCarrPhase;
remCarrPhase = rem(trigarg(blksize+1), (2 * pi));
% Finally compute the signal to mix the collected data to bandband
carrCos = cos(trigarg(1:blksize));
carrSin = sin(trigarg(1:blksize));https://www.doczj.com/doc/8115217772.html,
%% Generate the six standard accumulated values --------------------------- % First mix to baseband
iBasebandSignal = carrCos .* rawSignal;
qBasebandSignal = carrSin .* rawSignal;
% Now get early, late, and prompt values for each
I_E = sum(earlyCode .* iBasebandSignal);
Q_E = sum(earlyCode .* qBasebandSignal);
I_P = sum(promptCode .* iBasebandSignal);
Q_P = sum(promptCode .* qBasebandSignal);
I_L = sum(lateCode .* iBasebandSignal);
Q_L = sum(lateCode .* qBasebandSignal);https://www.doczj.com/doc/8115217772.html,
%% Find PLL error and update carrier NCO ---------------------------------- % Implement carrier loop discriminator (phase detector)
carrError = atan(Q_P / I_P) / (2.0 * pi);
% Implement carrier loop filter and generate NCO command
carrNco = oldCarrNco + (tau2carr/tau1carr) * ...
(carrError - oldCarrError) + carrError * (PDIcarr/tau1carr);
oldCarrNco = carrNco;
oldCarrError = carrError;
% Modify carrier freq based on NCO command
carrFreq = carrFreqBasis + carrNco;
trackResults.carrFreq(loopCnt) = carrFreq;https://www.doczj.com/doc/8115217772.html,
%% Find DLL error and update code NCO -------------------------------------
codeError = (sqrt(I_E * I_E + Q_E * Q_E) - sqrt(I_L * I_L + Q_L * Q_L)) / ...
(sqrt(I_E * I_E + Q_E * Q_E) + sqrt(I_L * I_L + Q_L * Q_L));
% Implement code loop filter and generate NCO command
codeNco = oldCodeNco + (tau2code/tau1code) * ...
(codeError - oldCodeError) + codeError * (PDIcode/tau1code);
oldCodeNco = codeNco;
oldCodeError = codeError;
% Modify code freq based on NCO command
codeFreq = codeFreqBasis - codeNco;
trackResults.codeFreq(loopCnt) = codeFreq;
%% Record various measures to show in postprocessing ----------------------
trackResults.dllDiscr(loopCnt) = codeError;
trackResults.dllDiscrFilt(loopCnt) = codeNco;
trackResults.pllDiscr(loopCnt) = carrError;
trackResults.pllDiscrFilt(loopCnt) = carrNco;
trackResults.I_E(loopCnt) = I_E;
trackResults.I_P(loopCnt) = I_P;
trackResults.I_L(loopCnt) = I_L;
trackResults.Q_E(loopCnt) = Q_E;
trackResults.Q_P(loopCnt) = Q_P;
trackResults.Q_L(loopCnt) = Q_L;
end % for loopCnt
微弱GNSS 信号跟踪技术综述 赖广锋1,罗 奎1,刘 波2,黄文俊3,陈 莹4 (1.解放军理工大学通信工程学院研究生4队,江苏南京210007; 2.解放军理工大学通信工程学院训练部; 3.中国人民解放军75706部队,广东广州510060; 4.空军航空大学航空救生系,吉林长春130022) 摘 要:文章首先分析传统GN SS 接收机的应用环境,在引入弱信号概念的基础上,讨论弱信号条件下进行 导航的必要性,并阐述该领域目前的发展动向;接着由传统的GN SS 信号跟踪基本原理和跟踪性能指标,分析传统 的跟踪方法应用于微弱信号跟踪时存在的瓶颈;最后综述近年来微弱GN SS 信号跟踪技术的研究现状,总结目前 微弱G NSS 信号跟踪技术的局限并指出今后的发展方向。 关键词:弱信号;高灵敏度;跟踪;载波环 中图分类号:T P 393文献标识码:A 文章编号:CN 32-1289(2010)04-0077-07 Weak GNSS Signal Tracking Technology L A I Guang -f eng 1,L UO K ui 1,L IU Bo 2,H UA N G W en -j un 3,CH EN Ying 4(1.Po stgr aduat e T eam 4ICE ,PL A U ST ,N anjing 210007,China ; 2.T raining Depar tment ICE ,P LA U ST ; 3.U nit 75706of PL A ,Guangzhou 510060,China; 4.A v iation U niv ersity of A irfo rce,Changchun 130022,China) Abstract :T he application environment o f the traditional GNSS r eceiver w as firstly analyzed , fo llow ing the intr oduction o f the basic conception o f w eak GNSS signals .T hen a discussio n w as made of the importance of the navig ation which w as based o n the w eak signal,and the dev elo p-ment of this area at hom e and abroad intro duced.Next,the basic traditio nal GNSS signal track-ing theor y w as intr oduced ,the measurement er ror w as ex patiated on ,according to the m easure-ment error ,the draw back of the tr aditional tracking technique in tracking the w eak sig nals w as analy zed.In the end,the latest w eak GNSS sig nal tracking technique and its lim its w ere present-ed w ith future development direction. Key words :w eak sig nal ;hig h sensitivity ;tr acking ;carrier loo p 卫星导航产业是当前全球发展最快的信息产业之一,GNSS 接收机在各行各业中得到了广泛应用。传统的GNSS 接收机一般应用于地表,户外等导航信号强度较大的环境,在这些环境中,导航信号没有受到遮蔽、多径等影响,其载噪比C /N 0大致在35(dB -Hz )～55(dB -Hz )范围内,普通GNSS 接收机能够对C /N 0大于35(dB -Hz )的导航信号进行捕获和跟踪。传统的GNSS 接收机起初并不是针对室内、隧道、密林等类似的工作环境设计的,在室内、城市、隧道、森林等复杂环境下,导航信号受到遮蔽和阻挡会造成20dB ～30dB 的衰减,这大大低于普通GNSS 接收机可能的跟踪和捕获门限。为了实现对室内等弱信号环境下的定位,要求GNSS 接收机能够对C /N 0小于28(dB -Hz )的导航信号进行捕获和跟踪,通常将C /N 0小于28(dB -Hz )的导航信号称为弱信号[1],工作在弱信号环境下的导航接收机称为高灵敏度导航接收机。 高灵敏度导航接收机技术现在逐渐成为研究的热点,在民用领域,室内、高楼林立的城市街道和多层停车场等严重信号衰落环境下的应用需求越来越多;在军用领域,在恶劣的战场环境中为部队提供可靠的授 第31卷第4期 2010年12月军 事 通 信 技 术Journal of M ilitar y Co mmunicat ions T echnolog y Vo l.31N o.4Dec.2010 收稿日期:2010-06-08;修回日期:2010-09-28 作者简介:赖广锋(1983-),男,硕士生.
收稿日期: 1997211226第一作者 女 29岁 博士生 100083 北京 1)国家重点科技攻关(9621302205202)资助项目 GPS 信号捕获与跟踪策略确定及实现 1) 孙 礼 王银锋 何 川 张其善 (北京航空航天大学电子工程系) 摘 要 为了检测GPS(Global Positioning System)信号,设计了码环及载波环捕获与跟踪数字系统.序贯搜索与窄间隔超前2滞后型数字延迟锁相环的采用,保证了码相位的可靠捕获与精确跟踪,四相鉴频器、叉积自动频率跟踪算法及科思塔环载波相位跟踪算法的结合,既保证了载波频率(多普勒频移)的捕获速度,又使环路能有效地跟踪频率/相位变化,获得较好的动态性能与噪声性能.控制算法及参数确定的软化实现使系统具有较好的灵活性.基于扩频相关器与数字信号处理器的数字系统验证了上述方案的正确性及有效性. 关键词 接收机;捕获;跟踪;全球定位系统分类号 TN 12;TN 915 GPS 信号捕获与跟踪控制策略的确定与实现是GPS 接收机研制的核心.由于GPS 导航数据经过了直接序列扩频调制及载波调制,信号发射功率小,故必须首先对信号进行码相关解扩.由于接收机载体的动态性,多普勒频移不定,因此码捕获须在整个码相位及频域上以固定间隔进行二维搜索.信号解扩发生后,即采用/虚拟暂态0窄间隔超前2滞后型数字延迟锁相环对码相位进行精确跟踪.载波频率(多普勒频移)的粗略估计包含在GPS 码同步过程中,四相鉴频器进一步将多普勒频移牵引到载波跟踪的线性范围.载波跟踪主要采用科斯塔环相位跟踪与叉积自动频率相结合 的跟踪算法,二者随载体动态以软件方式进行切换,以保证载波跟踪环的噪声性能与动态性能.最后利用科斯塔环软件算法解调出导航电文. 1 GPS 信号捕获与跟踪数字系统 接收机中信号捕获与跟踪数字系统软硬件接口如图1所示.硬件主要包括解扩相关器,完成本地载波和C/A 码的产生与混频、信号处理等功能;软件由码环算法、载波环算法及数据解调算法等组成,完成捕获与跟踪闭合控制及数据解调等功能. 基于TM C/图1GPS 接收机中信号捕获与跟踪数字系统软硬件接口 载波辅助 S 320C31 的软件算法 解调数据 载波环算法 码环算法 GPS 扩频相关器 正交 同相 输入信号 A 码发生器 积分清除器 积分清除器 码数控振荡器 载波数控振荡器 积分清除器 积分清除器 1999年4月第25卷第2期北京航空航天大学学报 Jour nal of Beijing University of Aeronaut ics and Astronaut ics April 1999Vol.25 No 12
xxxx车辆GPS监控管理系 统设计方案 2011年03月2日
目录 一. 总体方案设计 (3) 二. 系统组成及基本原理 (4) 1、系统组成 (4) 2、车载定位系统终端功能 (4) 3、登录连接 (6) 4、样品说明 (7) 三. 产品优势及技术指标 (9) 四. 系统软件说明 (10) 1、登陆界面 (10) 2、系统控制 (10) 3、系统设置 (10) 4、地图操作 (10) 5、工具类型 (12) 6、紧急处理 (12) 五. 工程说明 (12) 六. 系统报价 (13)
一.总体方案设计 目的和目标 为实行车辆运输智能化管理体制的需要，确保车辆部门拥有完善的办公自动化能力和现代化综合管理水平，建立一套安全可靠、技术先进、功能完善、经济实用的办公自动化和安全防范保障系统。使各有关管理部门和工作人员对作业现场突发事件有快速反应及通过简单的操作进行各种处理，以达到工作高效、信息互通的目的。实现对车辆的定位管理、监控车辆，杜绝公车私用，节省油耗，降低车辆费用。 整套系统主要为加强车辆运输的安全系数，提高工作效率而设立，在此我们强调人机对话要简单、直观，不容易造成人为误操作、对设备的安装和维护要求更加方便、快捷，不能让工作人员觉得在进行人机结合工作时有门槛，为此我们选用在无需专业培训，只需看看操作说明便可立即操作的自动化监控系统。由于GPS监控系统属于ERP体系中的子系统，故此，必须考虑系统的互换性和兼容性。 针对xxxx的需求我公司认真研究，推荐使用我公司开发的两种产品：GT2内置天线型和GT9天线外置型机器。这两款机器内部软件相同所登录平台相同。该产品定位准确、安装简便、操作方便及其适合贵单位使用。
北斗卫星导航信号串行捕获算法MATLAB仿真报告 一、原理 卫星导航信号的串行捕获算法如图1所示。 图1 卫星导航信号的串行捕获算法 接收机始终在本地不停地产生对应某特定卫星的本地伪码，并且接收机知道产生的伪码的相位，这个伪码按一定速率抽样后与接收的GPS中频信号相乘，然后再与同样知晓频率的本地产生的载波相乘。GPS中频信号由接收机的射频前端将接收到的高频信号下边频得到。实际产生对应相位相互正交的两个本地载波，分别称为同相载波和正交载波，信号与本地载波相乘后的信号分别成为，产生同相I支路信号和正交的Q 支路信号。 两支路信号分别经过一个码周期时间的积分后，平方相加。分成两路是因为C/A码调制和P码支路正交的支路上，假设是I支路。当然由于信号传输过程中引入了相位差，解调时的I支路不一定是调制时的I支路，Q支路也一样，二者不一定一一对应，因此为了确定是否检测到接收信号，需要同时对两支路信号进行研究。相关后的积分是为了获取所有相关数据长度的值的相加结果，平方则是为了获得信号的功率。最后将两个支路的功率相加，只有当本地伪码和本地载波的频率相位都与中频信号相同时，最后得到的功率才很大，否则结果近似为零。
根据这个结论考虑到噪声的干扰，在实际设计时应该设定一个判定门限，当两路信号功率和大于设定的门限时则判定为捕获成功，转入跟踪过程，否则继续扫描其它的频率或相位。 二、MATLAB仿真过程及结果 仿真条件设置：抽样频率16MHz，中频5MHz，采样时间1ms， 频率搜索步进1khz，相位搜索步进1chip，信号功率-200dBW，载 噪比55dB （1）中频信号产生 卫星导航信号采用数字nco的方式产生，如图2所示。 载波nco控制字为：carrier_nco_word=round(f_carrier*2^N/fs); 伪码nco控制字为：code_nco_word=round(f_code*2^N/fs); 图 2 其中载波rom存储的是正弦信号的2^12个采样点，伪码rom存储长度为2046的卫星伪码。这样伪码采用2psk的方式调制到射频，加性噪声很小是理想接收中频信号如图3所示。
GPS课程设计 实验报告（3） 学院 姓名LSC 班级 学号 指导教员 一、试验名称：GPS信号跟踪 二、试验目的： 1. 熟悉GPS信号跟踪的基本概念； 2. 掌握载波跟踪环和码跟踪环的基本思想及处理流程； 3. 训练利用课堂所学知识解决实际问题的能力。 三、试验内容 1. 编写GPS信号跟踪子程序，其中载波环及码环阶数自定，鉴别器算法自选，通道数自选（简单起见，可为1）。 2. 在实验二的基础上，调用以上信号跟踪子程序对信号进行跟踪处理，解调出导航电文并作图。 3. 画出每一个通道码环鉴别器和载波环鉴别器的输出随时间变化的曲线。 四、试验原理 4.1载波和码元跟踪 GPS信号的跟踪示意图如下，传统锁相环的输入通常是连续波形或频率调制信号，压控振荡器VCO的频率用来跟随输入信号的频率。在一台GPS接收机中，输入是GPS信号，接收机的锁相环必须跟随（或跟踪）这个信号。然而，GPS信号是双向编码信号。如以前提到的，GPS接收机和GPS卫星的运动产生多普勒效
应，使得载波和码元频率会发生改变。为了跟踪GPS信号，必须首先剥离C/A 码。结果，就需要两个环路来跟踪GPS信号，一个用来跟踪C/A码，另一个用来跟踪载波频率。这两个环路必须成对一起使用。 捕获程序找到了C/A码的起始点，码元环路产生相位超前C/A码近似1/2个基波，同时产生相位滞后近似1/2个基波的滞后码。超前码与滞后码同输入C/A码进行卷积运算，产生两个结果，这两个卷积结果经过动态均值滤波器之后再经过平方运算，比较得到的这两个卷积结果的平方项，用以产生一个本地C/A 码速率的控制信号，使之与输入信号的C/A码匹配。 当C/A码从输入信号中剥离后，载波频率环路接收到的是一个相位只被导航电文调制的连续信号。捕获过程得到载波频率的初始值，压控振荡器VCO根据捕获过程得到的初始值产生一个载波频率，这个载波频率信号分成两路：一路同相信号和一路正交相信号(相位偏移90°)。这两路信号与输入信号相关运算，相关结果经过滤波器后，通过反正切比较器，比较它们之间的相位，用以调节本地振荡器的载波频率，来跟随输入的连续信号。产生的载波频率同时用来从输入信号中剥离载波。 4.2利用锁相环跟踪GPS信号 4.2.1二阶锁相环： 二阶锁相环意味着传递函数H(s)的分母是s的二阶函数。构成这种二阶锁相环的传递函数：
1.1.1 系统概述 车辆定位及货物追踪系统面向中小物流企业提供对其自有车辆监控调度、货运管理，面向中小物流企业和货主提供货物跟踪支持功能，各会员企业只需购买GPS/GS智能车载单元即可为客户提供高质量的物流状态跟踪服务。同时，实现了对政府部门运政执法车辆、应急指挥车辆等的及时监控，一方面在处理突发事件时，便于应急交通指挥工作的开展，另一方面，还将起到规范交通行政执法人员执法行为、提高文明执法水平、确保交通运输安全、提升交通文明形象等作用。 车辆定位及货物追踪系统功能框架图 1.1.2 功能设计 1.1. 2.1 实时监控 1. 车辆实时监控 车辆实时监控功能主要面向物流企业和政府部门，用户通过实时监控功能可以掌握车辆的位置信息、车辆状态信息等车辆实时监控 功能可以有效的使运输企业监督驾驶员的驾驶行为，了解下属车辆的 运行信息，同时为政府部门在处理突发紧急事件时的指挥工作提供了依据。 2. 货物跟踪监控 货物实时监控功能主要面向货源单位和物流企业。用户通过实时监控功能可以掌握货物的位置信息、货物状态信息等。从而为了解货物位置、货物状态、监督运输过程、制定生产决策等提供帮助。 1.1. 2.2 轨迹回放 轨迹回放功能主要面向物流企业和货主，用户通过轨迹回放可以了解了解车辆/ 货物历史的行驶情况，便于运输企业查看、监督下属车辆和驾驶员的工作情况，便于货源单位了解货物运输情况，监督运输企业运输过程。回放前用户可以自定义回放的电子地图，回放过程中用户可以自行调节回放速度、 同时系统在明显信息中详细显示每点轨迹信息。
1.1. 2.3 报警管理 报警管理功能主要面向车主、运输企业，在报警管理功能模块用户可以设定各种发出警报条件，如盗车报警、断电报警、越界报警、超速报警、温度报警等，当车辆状态超出设定范围时系统自动向用户发送警报信息，如车辆位置、报警原因等，以便用户更快掌握车辆和货物当前信息，对突发状况尽快提出解决方案。 发状况。 1.1. 2.4 远程控制 远程控制功能主要面向物流企业，为物流企业提供对车机呼叫、车机回复参数设计、车机限拨号码限制、遥控车辆熄火、监听车内状 况等功能，以便运输企业能及时了解车辆状况、控制调度车辆行程、处理突发事件等。 1.1. 2.5 统计报表 统计报表功能主要面向物流企业和政府部门，为用户提供车辆情况统计报表、驾驶情况统计报表、警情信息统计报表等服务。帮助企业掌握下属车辆、司机的工作信息，对制定企业工作计划、监督司机工作行为等起到参考作用。政府部门通过统计报表可以了解企业的生产行为，加强对企业的监管。 1.1. 2.6 系统管理 系统管理功能主要面向企业用户和系统管理员。企业用户可以通过系统管理功能管理下属车辆资料、车辆运行任务、公司工作人员资料，为企业用户高效管理智能化调度提供支持。系统管理员通过系统管理功能可以管理用户权限。为用户分配权限，用户登录系统后根据登录用户的权限，系统自动设置运行环境及用户可使用的功能项。用户不会看到其没有权限的车辆，也不能操作没有权限的功能。 1.1.3 业务流程 1.1.3.1 车辆监控流程
北斗卫星导航信号串行捕获算法MATLAB仿真报告(附MATLAB 程序)
北斗卫星导航信号串行捕获算法MATLAB仿真报告 一、原理 卫星导航信号的串行捕获算法如图1所示。 × × ∑∫( )2 本地PRN发生器 ∫( )2 本地载波发 生器 GPS中频信号 × 判决检 波 器 ≥VT？ Yes 转跟 踪 NO 继续搜索 图1 卫星导航信号的串行捕获算法 接收机始终在本地不停地产生对应某特定卫星的本地伪码，并且接收机知道产生的伪码的相位，这个伪码按一定速率抽样后与接收的GPS中频信号相乘，然后再与同样知晓频率的本地产生的载波相乘。GPS中频信号由接收机的射频前端将接收到的高频信号下边频得到。实际产生对应相位相互正交的两个本地载波，分别称为同相载波和正交载波，信号与本地载波相乘后的信号分别成为，产生同相I支路信号和正交的Q 支路信号。 两支路信号分别经过一个码周期时间的积分后，平方相加。分成两路是因为C/A码调制和P码支路正交的支路上，假设是I支路。当然由于信号传输过程中引入了相位差，解调时的I支路不一定是调制时的I支路，Q支路也一样，二者不一定一一对应，因此为了确定是否检测到接收信号，需要同时对两支路信号进行研究。相关后的积分是为了获取所有相关数据长度的值的相加结果，平方则是为了获得信号的功率。最后将两个支路的功率相加，只有当本地伪码和本地载波的频率相位都与中频信号相同时，最后得到的功率才很大，否则结果近似为零。根据这个结论考虑到噪声的干扰，在实际设计时应该设定一个判定门限，当两路信号功率和大于设定的门限时则判定为捕获成功，转入跟踪过程，
否则继续扫描其它的频率或相位。 二、 MATLAB 仿真过程及结果 仿真条件设置：抽样频率16MHz ，中频5MHz ，采样时间1ms ，频率搜索步进1khz ，相位搜索步进1chip ，信号功率-200dBW ，载噪比55dB （1） 中频信号产生 卫星导航信号采用数字nco 的方式产生，如图2所示。 载波nco 控制字为：carrier_nco_word=round(f_carrier*2^N/fs); 伪码nco 控制字为：code_nco_word=round(f_code*2^N/fs); 32位Adder 12位载波rom 模2046计数器 伪码rom 32位Adder Divide by 2^20 溢出时输出 脉冲 carrier_nco_word code_nco_word fsample × × ＋ 幅度 加性噪声 图 2 其中载波rom 存储的是正弦信号的2^12个采样点，伪码rom 存储长度为2046的卫星伪码。这样伪码采用2psk 的方式调制到射频，加性噪声很小是理想接收中频信号如图3所示。
高动态软件接收机信号的跟踪 1 软件接收机 接收机是全球导航定位系统(GPS)用户端的主要设备； 军事和民间GPS设备由于与新的GPS不兼容，必须改变原来的硬件结构才能适应； 将软件无线电技术应用于GPS，只需通过改动GPS接收机的软件和固件，即可增加GPS 新的频段功能，满足GPS软件接收机的升级要求； 随着软件无线电技术的发展，软件接收机由于其灵活、可扩展、经济等优点成为当前的研究热点。 GPS软件接收机对射频信号下变频后得到的中频信号进行的捕获、跟踪和导航解算处理都是通过软件实现。相比传统的硬件接收机，软件接收机可以只通过改变程序来开发和验证新的捕获、跟踪和定位算法；可以随意改变码和载波跟踪环路带宽使其性能达到最佳。随着处理器性能的不断提高，软件接收机会得到越来越广泛的应用。跟踪环路技术是设计GPS 接收机的关键，目前国外的一些文献资料都对跟踪环路设计进行了简单的介绍，也给出了简单的设计方法，但由于这类技术比较敏感，尤其是高动态跟踪环路设计方法，其内部的细节参数都是不公开的。 GPS接收机的实时动态性能、定位精度以及功能的丰富性与其所选用的CPU性能有很大关系。具有较大动态范围的接收机的实时运算量大、、刷新速度高，对微处理器提出了更高的要求，即接收机应具有较高的数字信号处理能力。DSP芯片具有适合于数字信号处理的软件和硬件资源，它运算速度快、接口方便、编程方便、稳定性好、精度高、集成方便、可用于复杂的数字信号处理算法。 利用接收机原始的伪距和伪距变化率进行GPS/INS组合算法和抗多径算法及设计新的载波跟踪环路等，提高接收机的抗干扰和动态性能及定位精度。 高动态GPS接收机关键在于信号处理模块具有快速捕获功能和较大的捕获、跟踪带宽。 动态GPS接收机关键技术研究[4]： a实时有效的GPS星的历书的推算； b时钟特性对高动态接收机的动态性能影响的研究：时钟特性(频率飘移和老化率)对高动态接收机的动态性能有较大的影响，在高动态接收机中必须予以考虑并尽量消除之，其中，频率飘移的消除大约可以使冷启动时间缩短60s。 c高加速度下的载波跟踪环路的研究：为检测高动态GPS信号，需要设计码环及载波环的捕获与跟踪数字系统。在高动态下，在GPS信号的码跟踪和载波捕获与跟踪问题中解决在高加速度下的载波跟踪问题具有十分重要的意义，需设计出具有较大动态范围的载波跟踪相关算法。 d辅助跟踪环路的设计：信号一旦非正常失锁如何快速重新捕获，还必须结合GPS星历进行辅助跟踪环路的设计。 e冷启动算法的设计。
二、GPS 信号的捕获 2.1 GPS 信号模型 GPS 的射频信号L1频段是1575.42MHz, 对其进行下变频到中频后，以s f 为采样率得到的采样信号可以表示如下： ()()()()(){} ()2,0,01,,,,cos 2sat N k sat sat k sat dsat sat k sat dsat nk sat IF dsat k sat k k sat r t A d t f C t f f f t t n t ττθθππα== +++++∑ 其粗略的中频信号模型可以如下表示： ()()()[] t T t C T t D P S dopp IF d d r ??+--=cos 2 2.2 GPS 信号的捕获 2.2.1信号捕获原理 信号捕获的目的是使本地产生的复制C/A 码与接收到的调制在载波上的C/A 码同步，以实现相关解扩与码相位精确跟踪。GPS 天线所接收到的 GPS 信号淹没在热噪声中，不易于捕获和跟踪。GPS 信号的捕获利用 C/A 码的强自相关特性，在对应不同码相位偏移、不同多普勒偏移的相关值中找出相关峰值，从而确定卫星信号的存在及其码相位偏移和载波频率(包括载波多普勒频移)的信息。当接收机产生的码相位和载波频率必须与接收到的码相位和载波频率相匹配，使得相关值高于信号检测阈值，完成伪码捕获和载波频率捕获，进而对信号进行跟踪。 根据导航卫星信号的特点，其信号的捕获常采用二维的搜索方
式。在二维搜索法中，信号的捕获基于时域(伪码相位)和频域(多普勒频移)的二维空间进行（见图1）。 图1 GPS信号捕获中的二维搜索 2.2.2信号搜索方法 2.2.2.1步进相关法 本地码生成器以C/A码标称频率(6 Hz)产生C/A码与接收 1.02310 到的采样信号相关累加，一个积分周期（通常1个码周期）后，相关峰与检测门限比较，如果相关峰大于门限，则认为捕获成功，得到对应的码相位估计；如果相关峰小于门限，码发生器自动将本地码码相位向前或向后跳动1/2或1/4个码片，然后继续相关累加检测，最多在2L或4L个伪码周期后找到与本地伪码同步的输入伪码的相位状态（L即为一个码周期内码片的数目），以实现伪码的捕获。下面对步进相关法进行简单介绍，其原理图见图2。
课程设计论文 (2011--2012年度第二学期) 名称：物理信息技术与应用课程实践 题目：基于GPS的车辆跟踪系统的设计与实现院系：物流工程系 班级： 学号： 学生姓名： 指导教师： 设计周数：2 周 成绩： 日期：2012 年6月26 日
摘要：自GPS技术的开创一来，基于GPS的各种定位追踪系统的研发数不胜数。随着人们生活的提高，大量汽车的使用给社会带来巨大交通问题，致使基于GPS的车辆定位系统在二十世纪六十年代开始列入研究课题。它的发展融合了当今空间定位技术GPS、无线通信技术GMS和地理信息系统GIS 的最新成果。而当下日趋完善的智能手机系统为车辆监控提供了更为光明的发展前景。Android平台作为时下流行的智能手机操作平台，不仅功能强大，更有开放和免费的先天优势。本文所研究的基于Android系统的GPS车辆定位系统正是将传统的课题研究与时下流行的技术相结合的应用型尝试。以手机为载体，运用谷歌地图技术将车辆的实时位置显示于手机屏幕上以实现车辆的实时定位。开发过程以Eclipse及Android虚拟机为主要工具。最终实了核心的车辆定位跟踪功能。 关键词：车辆定位系统，Android智能手机平台与系统，谷歌地图 一、引言 1.1课题意义 随着经济的高速发展和城市化进程的加快，交通运输的压力不断加剧，交通拥挤和堵塞的现象越来越普遍，严重影响了人们的生活，制约了社会的生产。如何科学的引导车辆的出行，避开拥挤路段，提高道路通行能力，是现代社会亟待解决的重要问题。与此同时，随着机动车辆的数量日益增多，许多与汽车密切相关的行业迅速发展壮大。例如，出租车，公交汽车，旅游客运，银行，医院急救，物流以及机械施工等诸多行业面临着所辖车辆机动性强，数量众多，难以管理的棘手问题。另外，有的行业对于安全性的要求很高，比如运钞车，夜间出行的出租车，运送重要物资的货车等等。如何有效的控制和管理这些车辆，对车辆进行合理的调度，提高车辆的利用效率以及保证车辆的行驶安全，已成为政府和公
阵列信号处理中的DOA（窄带） 空域滤波 波束形成：主要研究信号发射/接收过程中的信号增强。 空间谱估计 空域参数估计：从而对目标进行定位/给空域滤波提供空域参数。 测向波达方向估计(DOA) 空间谱：输出功率P关于波达角θ的函数，P(θ). 延迟——相加法/经典波束形成器注，延迟相加法和CBF法本质相同，仅仅是CBF法的最优权向量是归一化了的。
1、传统法常规波束形成CBF/Bartlett波束形成器 常规波束形成（CBF：Conventional Beam Former） Capon最小方差法/Capon 波束形成器/MVDR波束形成器 最小方差无畸变响应（MVDR：minimum variance distortionless response）Root-MUSIC算法
多重信号分类法解相干的MUSIC算法（MUSIC） 基于波束空间的MUSIC算法 2、[object Object]
TAM 旋转不变子空间法 LS-ESPRIT （ESPRIT） TLS-ESPRIT 确定性最大似然法（DML：deterministic ML） 3、最大似然法 随机性最大似然法（SML：stochastic ML）
4、综合法：特性恢复与子空间法相结合的综合法，首先利用特征恢复方案区分多个信号，估计空间特征，进而采用子空间法确定波达方向 最大似然估计法是最优的方法，即便是在信噪比很低的环境下仍然具有良好的性能，但是通常计算量很大。同子空间方法不同的是，最大似然法在原信号为相关信号的情况下也能保持良好的性能。 阵列流形矩阵（导向矢量矩阵）只要确定了阵列各阵元之间的延迟τ，就可以很容易地得出一个特定阵列天线的阵列流形矩阵A。 传统的波达方向估计方法是基于波束形成和零波导引概念的，并没有利用接收信号向量的模型（或信号和噪声的统计特性）。知道阵列流形 A 以后，可以对阵列进行电子导引，利用电子导引可以把波束调整到任意方向上，从而寻找输出功率的峰值。 ①常规波束形成(CBF)法 CBF法，也称延迟—相加法/经典波束形成器法/傅里叶法/Bartlett波束形成法,是最简单的DOA 估计方法之一。这种算法是使波束形成器的输出功率相对于某个信号为最大。 （参考自：阵列信号处理中DOA估计及DBF技术研究_赵娜）注意：理解信号模型
1.1车辆定位及货物追踪系统 1.1.1系统概述 车辆定位及货物追踪系统面向中小物流企业提供对其自有车辆监控调度、货运管理，面向中小物流企业和货主提供货物跟踪支持功能，各会员企业只需购买GPS/GSM智能车载单元即可为客户提供高质量的物流状态跟踪服务。同时，实现了对政府部门运政执法车辆、应急指挥车辆等的及时监控，一方面在处理突发事件时，便于应急交通指挥工作的开展，另一方面，还将起到规交通行政执法人员执法行为、提高文明执法水平、确保交通运输安全、提升交通文明形象等作用。 车辆定位及货物追踪系统功能框架图 1.1.2功能设计 1.1. 2.1实时监控 1.车辆实时监控 车辆实时监控功能主要面向物流企业和政府部门，用户通过实时
监控功能可以掌握车辆的位置信息、车辆状态信息等。车辆实时监控功能可以有效的使运输企业监督驾驶员的驾驶行为，了解下属车辆的运行信息，同时为政府部门在处理突发紧急事件时的指挥工作提供了依据。 2.货物跟踪监控 货物实时监控功能主要面向货源单位和物流企业。用户通过实时监控功能可以掌握货物的位置信息、货物状态信息等。从而为了解货物位置、货物状态、监督运输过程、制定生产决策等提供帮助。 1.1. 2.2轨迹回放 轨迹回放功能主要面向物流企业和货主，用户通过轨迹回放可以了解了解车辆/货物历史的行驶情况，便于运输企业查看、监督下属车辆和驾驶员的工作情况，便于货源单位了解货物运输情况，监督运输企业运输过程。回放前用户可以自定义回放的电子地图，回放过程中用户可以自行调节回放速度、同时系统在明显信息中详细显示每点轨迹信息。 1.1. 2.3报警管理 报警管理功能主要面向车主、运输企业，在报警管理功能模块用户可以设定各种发出警报条件，如盗车报警、断电报警、越界报警、超速报警、温度报警等，当车辆状态超出设定围时系统自动向用户发送警报信息，如车辆位置、报警原因等，以便用户更快掌握车辆和货物当前信息，对突发状况尽快提出解决方案。
RFID物流车辆追踪系统 1 整体概述 本系统中，物流车配备唯一的RFID识别卡，里面存放着该物流车的车型、货物类型和数量等信息，当物流车通过架设有读写设备的路径点时，读写设备可读取出RFID卡内信息，这些信息和当前货车位置信息以GSM短信方式（也可通过GPRS方式，可后期采用）发到计算机上，以达到对物流货车经过相应路径点的追踪功能。 在实验室，为了模拟现实中的物流货车追踪系统，物流车采用具有遥控功能的循迹小车，并在车上附有RFID射频卡；货车路线包括直线轨道和弯路轨道；在轨道中间配有读写设备，以模拟实际中的货车检测点；在货车检测点处，同时配有主控器以及GSM模块，以用于将读取到的信息发送出去；在接收端配有一台计算机以及GSM模块，用于接收和显示货车位置信息，也可利用现有的手机接收货车位置信息。 2 功能实现 为了将整个系统搭建起来，这里将系统分成三大块：控制部分、RFID采集及通信部分、计算机部分。系统规定设置多个小车以及多个货车检测点，以实现实际中多个货车追踪的模拟效果。 2.1 控制部分 本部分主要是对小车的控制，包括小车的遥控、循迹。为了更好的实现整个系统，这里的小车是购买现成的循迹小车，小车的主控芯片建议为STC89C51单片机，小车所具有的基本功能如下： 1）循迹： 小车的循迹一般采用光电对管，这是小车具有的基本功能，购买时请注意； 2）前进、后退、左转、右转、加速、减速： 小车的状态包括前进、后退、左转、右转、加速、减速，这些状态都是通过单片机控制电机来实现的，购买时注意这些状态小车是否都能实现，如果有部分状态不能实现，可在后期自行开发； 3）遥控（蓝牙方式）： 遥控主要是为了方便对小车的状态实现选择，遥控方式建议选择蓝牙通信。如果小车上没有蓝牙功能，可后期自行加入开发。在自行开发时，小车上和遥控端都有一个蓝牙串口模块，其型号为HC-06，都是与单片机通过232串口进行连接。蓝牙遥控端是通过STC89C51单片机和HC-06模块直接连接，再配合相应的外围按键实现对小车的遥控，开发难度小，操作方便。 4）提高部分 蓝牙遥控的实现也可以通过智能手机应用程序实现，这就要求手机遥控端需要自己开发相应的蓝牙应用程序，这里的手机平台是安卓操作系统，可通过Eclipse软件对应用程序进行开发，开发具有一定的难度。此部分针对开发能力强的同学，如有其他同学想做，也可加入进行开发。 （建议选购预留出IO接口的小车，可方便二次开发。） 主要工作：完成小车的循迹行走；通过遥控实现小车的前进、后退、左转、右转、加速、减速等动作，以到达指定检测点；在循迹时，小车是按照固定路线行走的，可以不用遥控功能；在使用遥控功能时，其行走路线灵活，可通过遥控
https://www.doczj.com/doc/8115217772.html, GNSS软件接收机的结构和信号捕获跟踪算法 汪伟1，郭际明1 (武汉大学测绘学院，武汉市珞瑜路129号，430079) Email: wangwei_sgg@https://www.doczj.com/doc/8115217772.html, , jmguo@https://www.doczj.com/doc/8115217772.html, 摘要：GNSS软件接收机具有模块化、可编程性、灵活性和强适应性的特点，是兼容将来多导航系统的发展需要。通过对GNSS软件接收机的研究，可以找到改正和消除多路径的数学模型和抗干扰的 方法，提高接收机的环境适应能力。本文对GNSS软件接收机结构和捕获、跟踪环路算法等做了较详 细的说明和讨论。 关键词：GNSS；软件接收机；信号跟踪；信号捕获； 0 引言 自从1992年5月，在美国电信系统会议上，来自Mitre公司的Joe Mitola首先提出了“Software Radios” 概念[1]以来，软件接收机就被受到广泛的关注。1995年5月，IEEE Communication Magazine 专题讨论了 Software Radios 的详细架构和关键技术[2]。由于软件接收机的开放性、全面可编程性、和灵活性的特点，在不需要更改硬件的前提下，通过对软件模块的调整和升级就可以满足不同用户的需要，因此，在整合的GNSS各种导航数据接收中，有很深远的意义。本文讨论说明了GNSS软件接收机的系统结构和信号的捕获、跟踪算法。 1 GNSS软件接收机发展背景和特点及系统构成 在过去的10年中，有很多国外学者研究了GNSS软件接收机，并取得了长足的进步。1997年8月，Ohio大学的Dennis M. Akos在他的博士论文中讨论了GNSS软件接收机前端模拟信号的接收和模数转化（Front-End）的两种设计方案[3]，并且事后处理并验正了卫星信号捕获的FFT算法的可行性和跟踪环路的稳定性。而后，James.B.Y.T写了一本书，介绍了GPS 软件接收机的系统结构和信号捕获以及跟踪的算法细节[4]，并且提出了一种新的信号跟踪方法——BASS(Block Adjustment of Synchronizing Signal)[5]。美国Cornell大学的很多学者也都相继发表了有关实时多通道GPS软件接收机的相关文章，并实现了软件接收机的功能[6][7][8]。 GNSS软件接收机的特点表现在：随着GPS系统、GLONASS系统和Galileo系统的不断发展和完善，如果不对硬件进行升级，现有的GPS接收机很难做到多种信号的兼容接收。跟这点相比，GNSS软件接收机有很大的优势，只要其RF前端能接收到多种波段的卫星信号，只对软件相应模块做修改，就可以实现多种测距信号的捕获和跟踪，从而节约成本；另外，用软件算法代替硬件实现，从而避免了由于电子器件发热等因素引起的信号捕获、跟踪环节中的噪声污染，同时，还可以分析原始信号数据，为有效抑制多路径的影响和电子干扰找到有效的解决方法[9]。 传统的GNSS接收机（以GPS接收机为例），其主要的捕获和跟踪运算由专门ASIC （Application Specific Integrated Circuit）实现，一旦设计定型，就很难更改。其由接收卫星
1.1 车辆定位及货物追踪系统 1.1.1 系统概述 车辆定位及货物追踪系统面向中小物流企业提供对其自有车辆监控调度、货运管理，面向中小物流企业和货主提供货物跟踪支持功能，各会员企业只需购买GPS/GSM智能车载单元即可为客户提供高质量的物流状态跟踪服务。同时，实现了对政府部门运政执法车辆、应急指挥车辆等的及时监控，一方面在处理突发事件时，便于应急交通指挥工作的开展，另一方面，还将起到规范交通行政执法人员执法行为、提高文明执法水平、确保交通运输安全、提升交通文明形象等作用。 车辆定位及货物追踪系统功能框架图 1.1.2 功能设计 1.1. 2.1 实时监控 1.车辆实时监控
车辆实时监控功能主要面向物流企业和政府部门，用户通过实时监控功能可以掌握车辆的位置信息、车辆状态信息等。车辆实时监控功能可以有效的使运输企业监督驾驶员的驾驶行为，了解下属车辆的运行信息，同时为政府部门在处理突发紧急事件时的指挥工作提供了依据。 2.货物跟踪监控 货物实时监控功能主要面向货源单位和物流企业。用户通过实时监控功能可以掌握货物的位置信息、货物状态信息等。从而为了解货物位置、货物状态、监督运输过程、制定生产决策等提供帮助。 1.1. 2.2 轨迹回放 轨迹回放功能主要面向物流企业和货主，用户通过轨迹回放可以了解了解车辆/货物历史的行驶情况，便于运输企业查看、监督下属车辆和驾驶员的工作情况，便于货源单位了解货物运输情况，监督运输企业运输过程。回放前用户可以自定义回放的电子地图，回放过程中用户可以自行调节回放速度、同时系统在明显信息中详细显示每点轨迹信息。 1.1. 2.3 报警管理 报警管理功能主要面向车主、运输企业，在报警管理功能模块用户可以设定各种发出警报条件，如盗车报警、断电报警、越界报警、超速报警、温度报警等，当车辆状态超出设定范围时系统自动向用户发送警报信息，如车辆位置、报警原因等，以便用户更快掌握车辆和
%% Initialize system parameters =========================================== % Length of process data msToProcess = 2000; % 处理数据点数 samplingFreq = 157.277e6; % 采样频率 codeLength = 1023; codeFreqBasis = 14*1.023e6; % 数据码速率 acquiredFreq = 69.0328e6; % 载波速率 dllDampingRatio = 0.7; % 码环阻尼系数 dllNoiseBandwidth = 2; % 码环噪声带宽 dllCorrelatorSpacing = 0.5; % 超前滞后环相差半个码片 pllDampingRatio = 0.7; % 载波环阻尼系数 pllNoiseBandwidth = 25; % 载波环噪声带宽 startCode = 1023; %% Initialize result structure ============================================ % The absolute sample in the record of the C/A code start: trackResults.absoluteSample = zeros(1, msT oProcess); % Freq of the C/A code: trackResults.codeFreq = inf(1, msToProcess); % Frequency of the tracked carrier wave: trackResults.carrFreq = inf(1, msToProcess); % Outputs from the correlators (In-phase): trackResults.I_P = zeros(1, msToProcess); trackResults.I_E = zeros(1, msToProcess); trackResults.I_L = zeros(1, msToProcess); % Outputs from the correlators (Quadrature-phase): trackResults.Q_E = zeros(1, msToProcess); trackResults.Q_P = zeros(1, msToProcess); trackResults.Q_L = zeros(1, msToProcess); % Loop discriminators
目录 第一章工程建设 (2) 工程需求分析 (2) 全面监测，解决四大难题。 (2) 监测要求 (2) 安全可靠性 (2) 方案设计的原则和思想 (3) 先进性原则 (3) 可靠性原则 (3) 可扩展性原则 (3) 多样性原则 (3) 使用性原则 (4) 安全性原则 (4) 设计依据 (4) 第二章监测系统方案设计 (6) 系统概述 (6) 系统阐述 (6) 产品的功能 (6) 管理车辆所对应的驾驶员 (7) 查看轨迹 (7) 自动导出功能 (9) 查看里程 (9) 查看速度 (9) 越界报警 (9) 自定义地图 (10) 超速报警 (10) 远程控制断油断电 (11) 油量统计 (11)
第一章工程建设 工程需求分析 全面监测，解决四大难题。 通过GPS管理系统，可以全面监测： A、车辆去向全程监测； B、车辆用油异常监测； C、车辆调度效率的提升； D、对事故及货物安全的安全监测。 监测要求 随着现在社会不断的在发展，科技的也越来越发达。不断的为人民创造比较实用的高端产品。GPS车载定位系统的出现，给企业解决一个车辆管理的难题。针对货运配送的车辆GPS代替原来最原始的方法是请跟车员，请人跟车是比较耗费人力物力的。最后得到的结果还不一定百分之百的准确。而GPS定位系统，一个人可以同时管理很多车辆，并且还不用花费太多的时间和精力在上面。事后可以不限时不限地的查每一分钟车辆的动态信息。 安全可靠性 为使整个监测系统充分发挥其安全防范的作用，应从以下几个方面确保系统安全可靠： ⑴前端设备品质必须高度可靠，尽量选用性价比高的名牌产品，同时充分考虑到特殊且恶劣的环境因素对设备的影响。 ⑵必须按照国家标准及工艺要求进行施工。 ⑶控制系统应采用可靠性高、功能全的产品 ⑷严格的管理制度，规范的操作。 ⑸操作简便。具有一定的扩容和升级能力。