GPS软件接收机结构及特性分析
王新龙+于洁
摘要：针对GPS应用范围的不断扩大及性能要求的不断提高，在对GPS软件接收机原理及常规GPS接收机结构介绍的基础上，研究了三种具有代表性的新型GPS软件接收机结构：基于滤波估计的GPS接收机、基于矢量跟踪的GPS接收机和SINS/GPS深组合接收机，并分别对不同结构接收机的性能、特点及其在高动态、低载噪比环境下应用时的适用性进行了深入剖析；最后，结合各GPS接收机的结构特点给出了结论性意见。
关键词：GPS；载噪比；伪码相位；载波频率；矢量跟踪
中图分类号：TN967.2文献标识码：A文章编号：1673-5048（2014）04-0018-05
0引言
随着全球定位系统的发展和美国推行GPS现代化步伐的加快，GPS卫星发射的信号结构将会有较大改变。依照现有GPS硬件接收机的模式，使用新的信号必须更换内部的相关器芯片，用户向下一代GPS接收机的过渡将面临着很高的升级费用。另外，世界上已有多个卫星导航系统（GNSS）在运行，而将多个GNSS的导航信息进行融合能够提供更可靠、更精确的服务[1]。因此GPS接收机还面临着与其他GNSS信号相兼容的问题，这些问题都是传统硬件接收机难以解决的。
GPS软件接收机则是软件无线电概念在导航领域的具体实现。基于软件无线电的GPS软件接收机采用相对通用的硬件平台或PC机，通过加载不同的应用程序来实现不同的思想，就可以很好地解决上述问题[2]。对于软件接收机来说，其射频前端模块和模数转换器模块仍由硬件实现，而捕获、跟踪等基带信号处理过程则利用各种软件来实现，处理新的信号只需简单地更换不同的软件程
序就能实现，具有很大的灵活性[3]。正因如此，软件GPS接收机的设计与实现已经成为近年来的研究热点。与传统的硬件接收机相比，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，可以通过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。
但随着其应用领域和适用范围的不断扩大，它在某些应用场合的性能缺陷也随之显现出来。为提高GPS接收机在特定环境中的工作性能，在常规GPS接收机结构的基础上，对其环路性能进行改进，使之适应高动态、强干扰或者信号衰减环境下的性能需求，成为GPS接收机近年来的发展趋势。目前，国内外应用及处于研究阶段的GPS软件接收机主要有四种类型[4-10]：①采用独立跟踪环路的常规接收机；②基于Kalman滤波器的接收机，利用Kalman滤波器代替常规环路中的鉴相器和环路滤波器；③矢量跟踪结构的接收机，取消了传统的跟踪环路，利用接收机当前解算得到的导航解（包括位置、速度和钟差等）直接驱动本地码、载波数控振荡器；④SINS/GPS深组合接收机，这种结构的原理类似于矢量跟踪，用SINS/GPS组合系统的导航解代替了接收机的导航解，以提高组合系统和接收机的整体性能。
为了解各种GPS接收机的性能及其在复杂环境中的适应能力，本文以GPS软件接收机为基础，对上述四种具有代表性的GPS接收机的机理、结构及工作性能进行了深入分析。
1GPS软件接收机结构
GPS软件接收机对射频信号下变频后得到的中频信号进行捕获、跟踪和导航解算处理都是通过软件实现的。GPS信号处理算法是软件GPS接收机实现的关键，它主要包括GPS信号的捕获算法、伪码和载波频率的跟踪算法以及导航电文的提取算法，目的是为了得到GPS信号中的导航电文信息和码相位、多普勒频率等观测量。
图1为软件接收机的原理框图。根据信号处理流程，软件接收机包括信号捕获、跟踪、解码和导航解算四个关键环节。在信号捕获中采用并行码相位搜索法，同时在精频搜索中采用基于相位调整的方法以降低算法的复杂度；在伪码和载波跟踪环的设计中，利用载波跟踪环路输出的载波频率信息辅助伪码跟踪环，以去除码环上的动态效应；在通过基带信号处理得到导航信息后，通过位同步、子帧同步提取50bps导航电文，并根据同步头信息和跟踪结果得到伪距、伪距率的计算值。最后，根据GPS卫星的瞬时位置、速度和相对伪距、伪距率，完成接收机的PVT求解。
在该类接收机中，卫星信号被天线接收后，经过带通滤波器、前置放大器的处理后，再下变频到中频。而模数变换器则对中频信号进行采样和数字化，最终得到信号采样值。中频信号的采样值传送到多个并行通道中，同时跟踪来自多颗卫星的伪码和载波。每个通道中都包含着伪码和载波跟踪环，以完成伪码相位、载波频率或载波相位的测量以及导航电文数据的解调。每个跟踪通道中包括伪码相关器、误差鉴定环节以及本地信号发生器等部分。中频信号采样值送入跟踪通道后，首先根据本地信号发生器生成的载波信号对其进行载波剥离，然后输入到相关器中与本地伪码进行相关处理。相关器的输出信息送入到包括鉴相器和环路滤波器在内的误差鉴定环节。环路滤波器用于在不影响期望信号的前提下，从鉴相器输出中滤除噪声。通常情况下，每个伪码相位、载波相位（频率）跟踪环路中都包含该误差鉴定环节。本地信号发生器则根据误差鉴定环节的输出信息对数控振荡器进行调节，同时输出更新后的本地载波和伪码，用于对输入信号进行载频剥离和相关处理。跟踪通道可以根据需要输出以下三种测量信息：伪码相位、载波频率和载波相位。每个跟踪通道的测量信息和导航电文解调数据输入到导航解算处理器，最终解算出位置、速度和时间等参数。
常规接收机中，采用标量跟踪结构的优点在于实现相对容易，并且不会由于一个跟踪通道发生故障而影响到其他通道。与此同时，信号之间由于反映相同的接收机位置和速度参数而导致的相关性被完全忽略，也就不存在跟踪通道之间相互辅助的可能性。而且，常规接收机的跟踪环路在载体动态较低、载噪比较高的环境中能够维持良好的运行情况。然而常规跟踪环路也存在一些固有的缺陷：
（1）固定带宽的环路滤波器无法适应不断变化的载噪比等级和载体动态；
（2）各个鉴相器输出的量测信息都取相同的权值，然而在高载噪比情况下的量测权值与低载噪比情况下是不同的；
（3）环路跟踪载体动态变化的能力有限。环路滤波器的阶数决定了环路在无稳态误差的前提下所能跟踪的载体动态情况。
因此，在设计跟踪环路时，设计者需要进行性能上的折衷：一方面，增加环路滤波器带宽能够使环路更好地跟踪载体的动态；而另一方面，增大带宽会导致环路对噪声和干扰更加敏感。3基于滤波估计的GPS软件接收机基于卡尔曼滤波器的跟踪结构则能够很好地解决传统跟踪环路中存在的缺陷。卡尔曼滤波器在本质上是一个增益随时间变化的滤波器。滤波器增益是随着量测噪声和系统噪声统计特性的改变而变化的。量测噪声的统计特性随载噪比等级和干扰而变化；而系统噪声统计特性则随着载体的动态而改变。在已知系统噪声和量测噪声协方差矩阵的前提下，卡尔曼滤波器能够根据最优化原则将信号与噪声分离开来。跟踪伪码和载波可以结合到一起，用一个卡尔曼滤波器来实现，每个通道中利用一个单独的卡尔曼滤波器来跟踪一颗卫星，从而取代了常规接收机中的两个跟踪环路。
基于滤波估计的接收机结构如图3所示，与常规接收机相比，跟踪环路中的鉴相器和环路滤波器被一个单独的卡尔曼滤波器取代。
该结构建立了伪码相位、载波相位和载波幅值等信号的动态模型以及描述相关输出与估计状态之间关系的量测模型，并利用卡尔曼滤波器对环路的伪码相位、载波相位（频率）、多普勒频移、载波幅值以及导航电文符号进行估计。载波相位动态模型近似反映了卫星与接收机视线方向上的加速度以及接收机时钟漂移率的影响；而伪码相位动态模型则反映了多普勒频率对伪码速率的影响以及载波辅助效果。选择卡尔曼滤波器作为估计器是因为它易于实现对环路误差进行估计，也可以使用其他性能相当的滤波估计器。卡尔曼滤波器用于误差估计时，能够根据量测信息（相关器输出）的估计精度，对其进行加权处理。在基于滤波估计的接收机中，权值是根据输入信号的载波噪声功率密度比（C/N0）来确定的，这与传统的环路滤波器效果不同，传统环路滤波器假定所有鉴相器的输出都包含了等量的信息。自适应的量测信息加权方法与卡尔曼滤波器配合使用能够提高环路在微弱信号环境中的跟踪性能。
4基于矢量跟踪的GPS软件接收机
基于滤波器估计的跟踪结构利用一个单独的卡尔曼滤波器代替跟踪通道中的Costas载波跟踪环和伪码延迟锁定环，但是不同跟踪通道之间仍然相互独立。与常规GPS接收机、基于滤波估计的接收机所使用的标量跟踪方法不同，矢量跟踪（VectorTracking）方法能够根据不同跟踪通道的相关器累加输出，直接估计出接收机的位置、速度信息。矢量跟踪利用专门的算法同时实现所有卫星信号的跟踪，它的基本特点体现为：接收的PRN码序列的相位点取决于用户位置。因此，如果已知卫星星历、用户位置和接收机钟差，就可以预测出每颗卫星的伪码相位。而矢量跟踪就是利用载体的位置估计信息来产生本地PRN码的副本。
基于矢量跟踪的基本结构如图4所示。在基于矢量跟踪的接收机中，取消了独立的跟踪环路，而用一个导航滤波器对所有跟踪通道的量测信息进行滤波处理。接收机的位置速度通过定位解算得到后，再根据导航解算结果更新接收机与每颗卫星之间的距离、距离率，从而获得对本地信号发生器的反馈信息。
在基于矢量跟踪的方法中，不同卫星的伪码序列跟踪和载波跟踪是共同完成的。接收到卫星信号的伪码相位、载波频率（相位）信息可以根据卫星星历数据、载体位置速度以及接收机的钟差预测得到。基于矢量的跟踪方法利用卡尔曼滤波器估计得到载体的位置、速度以及接收机的钟差、钟漂等信息，同时根据这些信息来估计伪码相位、载波频率等参数，用于更新本地信号发生器的伪码、载波副本。在每个积分清零周期的末端，相关器的同相、正交累加输出（I和Q）用于产生本地信号与输入信号之间的伪码相位差和载波频率差的估计信息。而卡尔曼滤波器则根据相关器输出的这些量测信息对状态向量进行更新。
根据卡尔曼滤波器状态变量选取的情况，基于矢量的跟踪方法可以分为两类：一类是以本地信号与输入信号之间的伪码相位差、载波频率差或者载波相位差等跟踪误差作为滤波器的状态变量，在根据相关器的累加输出进行更新后，直接送回本地信号发生器，调节载波和伪码数控振荡器（NCO），以生成新的本地载波、伪码副本；另一类则是以载体的位置、速度误差以及接收机的钟差、钟漂等为状态变量，用同一个滤波器完成跟踪和导航解算工作，在积分清零周期的末端，根据鉴相器函数对相关器的同相、正交累积输出进行相应的计算，得到伪码相位差、载波频率差或者载波相位差，作为量测信息输入到卡尔曼滤波器中对状态变量进行更新。同时，利用滤波器估计得到的误差变量对载体的导航参数进行修正，并计算相应的伪码相位、载波频率（相位）信息，反馈回本地信号发生器，对本地信号进行调节。
与传统的标量跟踪方法相比，矢量跟踪的主要优点为：
（1）强度较高信号的跟踪信息能够促进对弱信号的跟踪。这是由于伪码跟踪是取决于载体的位置，而不是微弱信号跟踪通道单个滤波器的运转。而载体位置可以根据目前强信号的跟踪信息来确定。因此，弱信号的跟踪参数可以由卡尔曼滤波器的状态变量预测得到。
（2）所有通道数据的集中处理使噪声被削弱，并且降低了噪声进入非线性跟踪区域的可能性。
（3）在一颗或数颗卫星发生短暂信号中断的情况下，仍能维持跟踪正常运行；并且在信号中断后，能够根据导航滤波器的估计信息预测出伪码相位和载波频率信息，从而迅速地重新捕获到卫星信号。
（4）在干扰或微弱信号条件下，能够改进接收机的跟踪性能，与惯导系统相组合时尤其如此。
（5）能够对不同准确度的量测信息进行加权处理。在包含较低噪声的高载噪比条件下得到的量测信息可以取较大的权值，而对于低载噪比或信号中断条件下的量测信息则取较小的权值，甚至可以忽略其影响。
然而，矢量跟踪也存在着一个根本的问题：所有通道的跟踪都由导航滤波器密切联系在一起，任何一个通道的误差都有可能会反过来影响到其他跟踪通道。
5SINS/GPS深组合软件接收机
SINS/GPS深组合接收机与基于矢量跟踪的接收机结构类似，基于矢量的跟踪方法成为SINS/GPS深组合结构的基础。为了提高运行效率，在基于矢量的跟踪方法中利用联邦滤波或者分布式滤波器来代替集中式的导航滤波器，这种方法称为分布式矢量跟踪方法。在这种分布式矢量跟踪结构中，每个通道中都有一个辅助Kalman滤波器，用来估计该通道的跟踪误差。在分布式矢量跟踪结构中，对本地信号发生器的反馈信息为通道滤波器和导航滤波器的输出之和。通道滤波器的估计结果用于更新载波相位跟踪回路，这主要是因为最终导航解的精度以及时间变动性难以满足对载波跟踪环的辅助需求。与集中式矢量跟踪结构相比，这种分布式结构具有两个显著的优点：
第一，导航滤波器实现方式不同，从而减少了导航滤波器的状态变量维数及系统模型的阶数；
第二，用来估计跟踪误差的通道滤波器可以以较低的输出频率向导航滤波器传递信息，从而减少运算量，提高系统的运行效率。
SINS/GPS深组合接收机就是由这种分布式矢量跟踪结构扩展而来的，它的结构如图5。在这种深组合接收机中，增加了惯性测量单元（IMU）和SINS导航解算环节，并且用SINS/GPS组合导航滤波器代替了矢量跟踪结构中的导航滤波器。
由于SINS/GPS深组合接收机是根据矢量跟踪结构扩展而来的，所以它具有与分布式矢量跟踪结构相似的特点。除此之外，由于惯性测量单元的引入，深组合接收机具有矢量跟踪接收机无法比拟的优势：在深组合接收机中，惯性测量单元能够精确地测量出当前时刻接收机天线的运动情况，而在基于矢量跟踪的接收机中，则需根据过去时刻的估计信息来预测导航解，这将引入更多的误差，尤其是在利用较长时间间隔的相干积分时将会导致额外的衰减。
6结论
在GPS接收机中，由于载波跟踪环对噪声和干扰较为敏感，所以在干扰或者低信噪比环境中，载波跟踪容易失锁。在信号跟踪过程中，对于任何形式的接收机来讲，最根本的目的是产生能够与输入信号精确匹配的本地信号。
在常规GPS软件接收机结构中，这一目的是通过多个跟踪通道对可视卫星进行固定跟踪而实现的，并且跟踪通道之间没有任何信息共享和交流；基于滤波估计的GPS软件接收机利用一个专用的卡尔曼滤波器来代替常规接收机的码相位、载波相位（频率）鉴别器和环路滤波器，而自适应的量测信息加权法与卡尔曼滤波器的配合使用，能够提高环路在微弱信号环境中的跟踪性能。由于所有的信号都是通过同一天线接收的，因此天线的位置、速度决定了信号之间存在着固有的相关性；基于矢量跟踪结构的GPS软件接收机通过观测获取接收机天线的位置和速度而直接驱动本地信号发生器，从而提高了对弱信号的跟踪性能，即使在卫星发生短暂的信号中断情况下，仍能维持跟踪正常运行，并且在信号中断后，能够根据导航滤波器的估计信息预测出伪码相位和载波频率信息，从而迅速地重捕获到卫星信号。
基于SINS/GPS深组合结构的GPS软件接收机实际上是矢量跟踪结构的一种扩展，它通过利用SINS提供的导航信息增强了接收机的重捕获、跟踪和定位能力。这种分布式结构由于使用了不同形式的导航滤波器，从而减少了导航滤波器的状态变量维数以及系统模型的阶数。而用来估计跟踪误差的通道滤波器可以以较低的输出频率向导航滤波器传递信息，这种结构设计不仅减少了运算量，而且提高了系统的运行效率。
可见，深组合结构具有良好的抗干扰性能和动态跟踪能力，在超视距空空导弹、各种战术导弹、无人机及战斗机等高动态飞行器上具有广阔的应用前景。
然而，矢量跟踪也存在着一个根本的问题：所有通道的跟踪都由导航滤波器密切联系在一起，任何一个通道的误差都有可能会反过来影响到其他跟踪通道。
5SINS/GPS深组合软件接收机
SINS/GPS深组合接收机与基于矢量跟踪的接收机结构类似，基于矢量的跟踪方法成为SINS/GPS深组合结构的基础。为了提高运行效率，在基于矢量的跟踪方法中利用联邦滤波或者分布式滤波器来代替集中式的导航滤波器，这种方法称为分布式矢量跟踪方法。在这种分布式矢量跟踪结构中，每个通道中都有一个辅助Kalman滤波器，用来估计该通道的跟踪误差。在分布式矢量跟踪结构中，对本地信号发生器的反馈信息为通道滤波器和导航滤波器的输出之和。通道滤波器的估计结果用于更新载波相位跟踪回路，这主要是因为最终导航解的精度以及时间变动性难以满足对载波跟踪环的辅助需求。与集中式矢量跟踪结构相比，这种分布式结构具有两个显著的优点：
第一，导航滤波器实现方式不同，从而减少了导航滤波器的状态变量维数及系统模型的阶数；
第二，用来估计跟踪误差的通道滤波器可以以较低的输出频率向导航滤波器传递信息，从而减少运算量，提高系统的运行效率。
SINS/GPS深组合接收机就是由这种分布式矢量跟踪结构扩展而来的，它的结构如图5。在这种深组合接收机中，增加了惯性测量单元（IMU）和SINS导航解算环节，并且用SINS/GPS组合导航滤波器代替了矢量跟踪结构中的导航滤波器。
由于SINS/GPS深组合接收机是根据矢量跟踪结构扩展而来的，所以它具有与分布式矢量跟踪结构相似的特点。除此之外，由于惯性测量单元的引入，深组合接收机具有矢量跟踪接收机无法比拟的优势：在深组合接收机中，惯性测量单元能够精确地测量出当前时刻接收机天线的运动情况，而在基于矢量跟踪的接收机中，则需根据过去时刻的估计信息来预测导航解，这将引入更多的误差，尤其是在利用较长时间间隔的相干积分时将会导致额外的衰减。
6结论
在GPS接收机中，由于载波跟踪环对噪声和干扰较为敏感，所以在干扰或者低信噪比环境中，载波跟踪容易失锁。在信号跟踪过程中，对于任何形式的接收机来讲，最根本的目的是产生能够与输入信号精确匹配的本地信号。
在常规GPS软件接收机结构中，这一目的是通过多个跟踪通道对可视卫星进行固定跟踪而实现的，并且跟踪通道之间没有任何信息共享和交流；基于滤波估计的GPS软件接收机利用一个专用的卡尔曼滤波器来代替常规接收机的码相位、载波相位（频率）鉴别器和环路滤波器，而自适应的量测信息加权法与卡尔曼滤波器的配合使用，能够提高环路在微弱信号环境中的跟踪性能。由于所有的信号都是通过同一天线接收的，因此天线的位置、速度决定了信号之间存在着固有的相关性；基于矢量跟踪结构的GPS软件接收机通过观测获取接收机天线的位置和速度而直接驱动本地信号发生器，从而提高了对弱信号的跟踪性能，即使在卫星发生短暂的信号中断情况下，仍能维持跟踪正常运行，并且在信号中断后，能够根据导航滤波器的估计信息预测出伪码相位和载波频率信息，从而迅速地重捕获到卫星信号。
基于SINS/GPS深组合结构的GPS软件接收机实际上是矢量跟踪结构的一种扩展，它通过利用SINS提供的导航信息增强了接收机的重捕获、跟踪和定位能力。这种分布式结构由于使用了不同形式的导航滤波器，从而减少了导航滤波器的状态变量维数以及系统模型的阶数。而用来估计跟踪误差的通道滤波器可以以较低的输出频率向导航滤波器传递信息，这种结构设计不仅减少了运算量，而且提高了系统的运行效率。
可见，深组合结构具有良好的抗干扰性能和动态跟踪能力，在超视距空空导弹、各种战术导弹、无人机及战斗机等高动态飞行器上具有广阔的应用前景。
然而，矢量跟踪也存在着一个根本的问题：所有通道的跟踪都由导航滤波器密切联系在一起，任何一个通道的误差都有可能会反过来影响到其他跟踪通道。
5SINS/GPS深组合软件接收机
SINS/GPS深组合接收机与基于矢量跟踪的接收机结构类似，基于矢量的跟踪方法成为SINS/GPS深组合结构的基础。为了提高运行效率，在基于矢量的跟踪方法中利用联邦滤波或者分布式滤波器来代替集中式的导航滤波器，这种方法称为分布式矢量跟踪方法。在这种分布式矢量跟踪结构中，每个通道中都有一个辅助Kalman滤波器，用来估计该通道的跟踪误差。在分布式矢量跟踪结构中，对本地信号发生器的反馈信息为通道滤波器和导航滤波器的输出之和。通道滤波器的估计结果用于更新载波相位跟踪回路，这主要是因为最终导航解的精度以及时间变动性难以满足对载波跟踪环的辅助需求。与集中式矢量跟踪结构相比，这种分布式结构具有两个显著的优点：
第一，导航滤波器实现方式不同，从而减少了导航滤波器的状态变量维数及系统模型的阶数；
第二，用来估计跟踪误差的通道滤波器可以以较低的输出频率向导航滤波器传递信息，从而减少运算量，提高系统的运行效率。
SINS/GPS深组合接收机就是由这种分布式矢量跟踪结构扩展而来的，它的结构如图5。在这种深组合接收机中，增加了惯性测量单元（IMU）和SINS导航解算环节，并且用SINS/GPS组合导航滤波器代替了矢量跟踪结构中的导航滤波器。
由于SINS/GPS深组合接收机是根据矢量跟踪结构扩展而来的，所以它具有与分布式矢量跟踪结构相似的特点。除此之外，由于惯性测量单元的引入，深组合接收机具有矢量跟踪接收机无法比拟的优势：在深组合接收机中，惯性测量单元能够精确地测量出当前时刻接收机天线的运动情况，而在基于矢量跟踪的接收机中，则需根据过去时刻的估计信息来预测导航解，这将引入更多的误差，尤其是在利用较长时间间隔的相干积分时将会导致额外的衰减。
6结论
在GPS接收机中，由于载波跟踪环对噪声和干扰较为敏感，所以在干扰或者低信噪比环境中，载波跟踪容易失锁。在信号跟踪过程中，对于任何形式的接收机来讲，最根本的目的是产生能够与输入信号精确匹配的本地信号。
在常规GPS软件接收机结构中，这一目的是通过多个跟踪通道对可视卫星进行固定跟踪而实现的，并且跟踪通道之间没有任何信息共享和交流；基于滤波估计的GPS软件接收机利用一个专用的卡尔曼滤波器来代替常规接收机的码相位、载波相位（频率）鉴别器和环路滤波器，而自适应的量测信息加权法与卡尔曼滤波器的配合使用，能够提高环路在微弱信号环境中的跟踪性能。由于所有的信号都是通过同一天线接收的，因此天线的位置、速度决定了信号之间存在着固有的相关性；基于矢量跟踪结构的GPS软件接收机通过观测获取接收机天线的位置和速度而直接驱动本地信号发生器，从而提高了对弱信号的跟踪性能，即使在卫星发生短暂的信号中断情况下，仍能维持跟踪正常运行，并且在信号中断后，能够根据导航滤波器的估计信息预测出伪码相位和载波频率信息，从而迅速地重捕获到卫星信号。
基于SINS/GPS深组合结构的GPS软件接收机实际上是矢量跟踪结构的一种扩展，它通过利用SINS提供的导航信息增强了接收机的重捕获、跟踪和定位能力。这种分布式结构由于使用了不同形式的导航滤波器，从而减少了导航滤波器的状态变量维数以及系统模型的阶数。而用来估计跟踪误差的通道滤波器可以以较低的输出频率向导航滤波器传递信息，这种结构设计不仅减少了运算量，而且提高了系统的运行效率。
可见，深组合结构具有良好的抗干扰性能和动态跟踪能力，在超视距空空导弹、各种战术导弹、无人机及战斗机等高动态飞行器上具有广阔的应用前景。
