Dépôt Institutionnel de l'Université BBA

Algorithmes de synchronisation améliorés pour les signaux BOC basés sur des fonctions de sous-corrélation reconstruites.

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dc.contributor.author ➢ Benomar Fares ➢ Drideche kamel
dc.date.accessioned 2024-09-26T09:30:02Z
dc.date.available 2024-09-26T09:30:02Z
dc.date.issued 2024-06-26
dc.identifier.uri https://dspace.univ-bba.dz:443/xmlui/handle/123456789/5490
dc.description.abstract En vue de la synchronisation ambiguë des signaux de modulation de porteuse binaire décalée (BOC) et de composite BOC (CBOC) en raison de pics secondaires pour le système mondial de navigation par satellite (GNSS), l’algorithme de synchronisation de la fonction de sous-corrélation reconstruite (RSSA) pour ce type des signaux a été proposé. Ce type des algorithmes basés sur les sous-fonctions d'autocorrélation du signal BOC et du CBOC, qui sont obtenues en dérivant les sous-fonctions de la fonction de corrélation croisée entre les signaux BOC avec différents ordres de modulation. Donc, les règles de reconstruction correspondantes sont définies en fonction des caractéristiques des sous-fonctions pour obtenir des fonctions de corrélation non ambiguës. Pour réduire encore la complexité du signal auxiliaire local, un algorithme d'optimisation du signal auxiliaire local (LASOA) est proposé sur la base de RSSA, qui ne nécessite que la génération d'un signal local à deux niveaux par rapport au signal local CBOC conventionnel à quatre niveaux. Dans ce travail de Master, nous avons étudié une l’algorithme RSSA méthode d’acquisition non ambiguë, très récente proposée en 2021 et l’algorithme d'optimisation LASOA qui été proposé sur la base de RSSA en 2023. En effet, après l’étude et l’implémentation sous environnement Matlab, nous avons fait une étude comparative par le critère de l’enveloppe d’erreur. en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher faculté des sciences et de la technologie* univ bba en_US
dc.relation.ispartofseries ;EL/M/2024/19
dc.title Algorithmes de synchronisation améliorés pour les signaux BOC basés sur des fonctions de sous-corrélation reconstruites. en_US
dc.type Thesis en_US


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