CN101206259A - 基于数字匹配滤波器的多星座导航弱信号的捕获方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于数字匹配滤波器的多星座导航弱信号的捕获方法，其特征在于，包括下述步骤：复现序列分组：取出一组进行初始化集合：接收序列分组后的求和运算：复现序列与接收序列的相关运算：对全部分组进行集合、接收序列分组后的求和运算和相关运算步骤：输出全部相关结果；在弱信号环境下，还可再利用非相干积分方式来提高信号增益。本发明采用提前处理复现序列信号的方法，在相关运算前充分利用处理器处理复现序列，而在相关过程中只进行加减运算。这样就减少了计算量，可以节省处理器在相关过程中的处理时间。

Description

基于数字匹配滤波器的多星座导航弱信号的捕获方法

技术领域

本发明涉及一种多星座导航弱信号的捕获方法，特别涉及一种基于数字匹配滤波器的多星座导航弱信号的捕获方法。

背景技术

目前GPS已经广泛应用在各个领域中，并且承担着越来越重要的角色。但是目前遇到的主要技术障碍就是GPS接收机在诸如室内，狭窄的通道，森林等环境中时，会遇到可视卫星数量少，信号弱的情况。欧洲伽利略系统中也会存在这样的问题。针对这些情况，华为技术有限公司的李亚锐，郭一兵等的发明专利00117306.5《检测已知频率的微弱信号的方法及装置》、天津大学的林凌和李刚的发明专利申请200610013416.8《高精度采集微弱信号的方法与电路》都对弱信号的接收做了说明。北京大学吴建军和董明科发明专利02116874.1的《直接序列扩频通信PN码捕获方法及电路》中提出一种直接序列扩频通信的捕获方法以及电路设计方法，该方法可以克服高信噪比时大幅度信号对PN[伪随机]码捕获电路的不利影响，能够实现输入信噪比全程的均匀捕获，尤其是PN码的快速捕获。但是在信噪比较低的情况下，这在目前为止公开的专利中尚未发现有效的解决方案。

发明内容

本发明要解决的技术问题是保证在能够接收弱信号的条件下，提供一种基于数字匹配滤波器的多星座导航弱信号的捕获方法。

为达到以上述目，本发明是采取如下技术方案予以实现的：

一种基于数字匹配滤波器的多星座导航弱信号的捕获方法，其特征在于，包括下述步骤：

a.复现序列分组：假设接收序列码长为N，当复现码相位的增量选取1/2码片时，复现的序列数则为2N，为了减少计算量，这里选取每组的复现序列数为M(M＜＜N)，对于2N个复现序列，需要分成

组；

b.取出一组进行初始化集合：对于码长为N，复现序列数为M的一组序列，可以把这组序列看作一个N行M列的二维矩阵R，矩阵R按照下述方法进行变换：对矩阵R进行加1除2操作，形成另外一个矩阵R₁，该矩阵R₁各元素取值为0或1，且与矩阵R中各元素一一对应，矩阵R₁也可看作是由N个行向量组成的矩阵，其中每个向量由M维元素组成，那么N个向量中最多有2^M个不同的向量，即如果把相同的行向量分为一组，最多可以形成2^M组；进一步，把每个M维行向量的所有元素顺序组合在一起形成一个一维向量，如把一个M维向量 ${\hat{r}}_i=\{{\hat{r}}_{(i,1)}{\hat{r}}_{(i,2)}...{\hat{r}}_{(i,M)}\}=\{10\·\·\·1\}$ 中的所有元素组合在一起形成由M位二进制数组成的一维向量 $\{{\hat{r}}_{(i,1)}{\hat{r}}_{(i,2)}...{\hat{r}}_{(i,M)}\}=\{10\·\·\·1\},$ 或者说把两个向量对应起来，其中

表示矩阵中第i行第a列的元素；同时把这个有M位二进制数的一维向量 $\{{\hat{r}}_{(i,1)}{\hat{r}}_{(i,2)}...{\hat{r}}_{(i,M)}\}=\{10\·\·\·1\}$ 与{0，1，…2^M-1}共2^M个数据中的某个数据A对应起来，因为A也可以表示为M位的二进制数据10…1；经过上述步骤进行分组，这个码长为N，复现序列数为M的一组序列，可以看作由N个M位的二进制数据组成的一个矩阵，然后把相同数据所对应的行数分为一组，可以得到2^M组，用下式定义：

U_i＝{j|D(R₁(j))＝i}

其中，i∈{0，1，…，2^M-1}，R₁(j)表示由复现序列矩阵R₁中第j行上M个元素组成的一维向量，D(R₁(j))表示该向量根据上述对应关系所确定的数字；所以U_i就表示由复现序列矩阵R₁中的每行元素各自组成的M位一维向量所对应的数字等于i的所有行号的集合；

c.接收序列分组后的求和运算：根据步骤b的分组方法，把U中各行号对应的行向量划分为一组后，相应的，对接收序列也进行同样的分组，由于两者分组相同，因此也可使用下式表示：

U_i＝{j|D(R₁(j))＝i}

其中，i∈{0，1，...，2^M-1}，R₁(j)表示由复现序列矩阵R₁中第j行上M个元素组成的一维向量，D(R₁(j))表示该向量根据上述对应关系所确定的数字；所以U_i就表示由复现序列矩阵R₁中的每行元素各自组成的M位一维向量所对应的数字等于i的所有行号的集合；为了方便说明，这里再引入一个2^M行2M+2列的存储矩阵SEQ，其中第M+1列从上到下依次存储0，1，…，2^M-1共2^M个十进制数据，每个十进制数都对应一个K位的二进制数；而这K位就依次存储在同行第1列到第K列的对应位置上，如第M+1列的第13行保存十进制数据12，其中M≥4，它对应的M位二进制数应该是：

那么该行第1列到第M列对应存储此二进制数的每一位；第M+3列到第2M+2列依次保存同行第1列到第M列各对应元素乘2减1后的运算结果；第M+2列用于保存接收码中所有j行元素的和，其中j∈U_i，(i＝0，1，...，2^M-1)；上述组合结果提前保存在存储器中，如果得到了如下描述的接收序列：

               x_N-1，x_N-2，...，x₃，x₂，x₁，x₀

其中，N是采样值的编号，则可以把接收序列看作一个N行1列的矩阵，它的行数与复现序列一致，根据上述的分组方法，该序列也分成了2^M组，然后按照下述方程进行求和运算，并把计算结果保存在存储矩阵SEQ中相应的位置：

$S_i=\underset{j\∈U_i}{\mathrm{\Σ}}{x}_j$

其中，i∈{0，1，...，2^M-1}；

d.复现序列与接收序列的相关运算：把存储矩阵SEQ中第M+2列所存储的和值与第M+3列到第2M+2列中所保存的值合并起来以获得M个相关值C^m，其中m∈M，根据下列方程确定其相关值：

$C^m=\underset{j=0}{\overset{2^M-1}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{(M+2+m,j)}{S}_j$

其中b_(M+2+m，j)表示上述矩阵SEQ中第M+2+m行第j列的元素，其值已经提前知道，且为1或-1；因此，每个序列的相关值实际上就是把步骤c中得到的和S_i经过符号变化再求和得到；

e.对全部分组进行步骤b～d的集合、接收序列分组后的求和运算和相关运算：输出全部相关结果。

上述方案中，在经过步骤d得出接收码序列与所有可能出现的码相位序列之间一个码周期上的相关结果后，在弱信号环境下，再利用非相干积分方式来提高信号增益，非相干积分的次数是根据信号的信噪比进行确定；相应的门限值为是根据设定的捕获概率和误补概率确定。所述的每组复现序列数M的选取，当GPS码长为1023时，M选取值为5；当增加子载波后的伽利略卫星的码长为8184时，M选取为7。

本发明的优点是，用简单的方法得出所需要的统计量，并尽可能的减少相关过程中的运算量。随着码长的增加，可能出现的码相位也在成倍增加，这将导致复现的序列数也成倍的增加。为此本发明提出把复现序列进行合理分组，这样可以把复现序列进行提前处理。当复现序列分组合适的话，会使得相关运算变成简单的加减运算。本发明采用提前处理复现序列信号的方法，在相关运算前充分利用处理器处理复现序列，而在相关过程中只进行加减运算。这样就减少了计算量，可以节省处理器在相关过程中的处理时间。由于其它的复杂运算是在接收信号以前就都计算好的，相关过程只使用加减法运算，从而可以简化相关过程的复杂性。

附图说明

图1是本发明基于数字匹配滤波器的多星座导航弱信号的捕获方法的步骤框图。

图2是本发明用于提高信噪比的非相干积分流程框图。

图3时本发明复现序列矩阵所对应的存储空间存储矩阵SEQ的结构示意图，该图以第13行为例对矩阵SEQ的构造进行了说明。

图4是一个M维向量与数字A的对应关系，本发明利用这种对应关系来描述匹配滤波器的实现过程。

图5给出接收序列长度为N＝1023和N＝8184的两种情况下，M的取值与归一化后计算效率的比较结果。

图6是捕获伽利略卫星信号码的相关结果图。其中图6(a)为没有噪声的情况下的相关结果；图6(b)为有噪声的情况下的相关结果。

具体实施方式

以下结合附图及实施例对本发明作进一步的详细说明。

如图1、图2所示，一种基于数字匹配滤波器的多星座导航弱信号的捕获方法，包括下述步骤：

复现序列的分组

假设接收序列码长为N，那么为了能够成功捕获信号，复现码码相位的增量应该选取1/2码片比较合适。当然这里并不是只适合1/2码片，对于其它小于1/2码片的情况也适合。以下以1/2码片为例说明，所以这里复现的序列数应该为2N。为了减少计算量，这里选取每组的复现序列数为M(M＜＜N)，关于M的选取情况将在后面进行详细说明。对于2N个复现序列而言，需要分成

组。但是由于M与2N不是整除的关系，因此一般情况下，最后一组的序列数小于M。此时，这组的计算虽然会比其它组稍显复杂，但对整体计算的复杂程度影响不大。

由于每组的复现序列数相同，计算过程也相同，因此下面仅对其中一组的计算情况进行分析，其它组情况类似。对于码长为N，复现序列数为M的一组序列，可以把这组序列看作一个N行M列的二维矩阵R(注意：复现的码序列已知，所以二维矩阵R也是确定的，矩阵中各元素取值为-1或1)。矩阵R按照下述方法进行变换：对矩阵R进行加1除2操作，形成另外一个矩阵R₁(该矩阵各元素取值为0或1，且与R中各元素一一对应)。当然也可以把这个矩阵看作是由N个行向量组成的矩阵，其中每个向量由M维元素组成，那么N个向量中最多有2^M个不同的向量。换句话说，如果把相同的行向量分为一组，最多可以形成2^M组。进一步，把这里的每个M维行向量的所有元素顺序组合在一起形成一个一维向量。例如把一个M维向量 ${\hat{r}}_i=\{{\hat{r}}_{(i,1)}{\hat{r}}_{(i,2)}...{\hat{r}}_{(i,M)}\}=\{10\·\·\·1\}$ 中的所有元素组合在一起形成由M位二进制数组成的一维向量 $\{{\hat{r}}_{(i,1)}{\hat{r}}_{(i,2)}...{\hat{r}}_{(i,M)}\}=\{10\·\·\·1\},$ 或者说把两个向量对应起来，其中

表示矩阵中第i行第a列的元素。同时把这个有M位二进制数的一维向量 $\{{\hat{r}}_{(i,1)}{\hat{r}}_{(i,2)}...{\hat{r}}_{(i,M)}\}=\{10\·\·\·1\}$ 与{0，1，…2^M-1}共2^M个数据中的某个数据A对应起来，因为A也可以表示为M位的二进制数据10…1。

经过上述步骤进行分组，这个码长为N，复现序列数为M的一组序列，可以看作由N个M位的二进制数据组成的一个矩阵，然后把相同数据所对应的行数分为一组，可以得到2^M组。用下式定义：

U_i＝{j|D(R₁(j))＝i}

其中，i∈{0，1，…，2^M-1}，R₁(j)表示由复现序列矩阵R₁中第j行上M个元素组成的一维向量，D(R₁(j))表示该向量根据上述对应关系所确定的数字。所以U_i就表示由复现序列矩阵R₁中的每行元素各自组成的M位一维向量所对应的数字等于i的所有行号的集合。

接收序列分组后的求和运算

根据上述的分组方法，把U_i中各行号对应的行向量划分为一组后，相应的，对接收序列也进行同样的分组。由于两者分组相同，因此使用下式表示：

U_i＝{j|D(R₁(j))＝i}

其中，i∈{0，1，...，2^M-1}，R₁(j)表示由复现序列矩阵R₁中第j行上M个元素组成的一维向量，D(R₁(j))表示该向量根据上述对应关系所确定的数字。所以U_i就表示由复现序列矩阵R₁中的每行元素各自组成的M位一维向量所对应的数字等于i的所有行号的集合。

为了方便说明，这里再引入一个2^M行2M+2列的矩阵SEQ，其中第(M+1)列从上到下依次存储0，1，…，2^M-1共2^M个十进制数据，每个十进制数都对应一个K位的二进制数；而这K位就依次存储在同行第1列到第K列的对应位置上，如第(M+1)列的第13行(这个假设需要M≥4)保存十进制数据12，它对应的M位二进制数应该是：

那么该行第1列到第M列对应存储此二进制数的每一位。第(M+3)列到第(2M+2)列依次保存同行第1列到第M列各对应元素乘2减1后的运算结果。第(M+2)列用于保存接收码中所有j行元素的和，其中j∈U_i，(i＝0，1，...，2^M-1)。

上述组合结果提前保存在存储器中的。如果得到了如下描述的接收序列：

           x_N-1，x_N-2，...，x₃，x₂，x₁，x₀

其中，N是采样值的编号，则可以把接收序列看作一个N行1列的矩阵。注意它的行数必须与复现序列一致，这是相关所必须的。根据上述的分组介绍，该序列也分成了2^M组。那么现在需要按照下述方程进行求和运算：

$S_i=\underset{j\∈U_i}{\mathrm{\Σ}}{x}_j$

其中，i∈{0，1，...，2^M-1}。并把计算结果保存在上述矩阵中相应的位置。

复现序列与接收序列的相关运算

当上述矩阵中的元素都已经计算好后，接收序列与复现序列数组的相关运算就可以进行了。具体如下：

把上述矩阵中第(M+2)列所存储的和值与第(M+3)列到第(2M+2)列中所保存的值合并起来以获得M个相关值C^m，其中m∈M。根据下列方程确定其相关值：

$C^m=\underset{j=0}{\overset{2^M-1}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{(M+2+m,j)}{S}_j$

其中b_(M+2+m，j)表示上述矩阵SEQ中第(M+2+m)行第j列的元素，其值已经提前知道，且为1或-1。因此，每个序列的相关值实际上就是把步骤2中得到的和S_i经过符号变化再求和得到。

非相关积分提高增益

经过上述运算可以得出接收码序列与所有可能出现的码相位序列之间的相关结果，这个结果仅仅是在一个码周期上的结果。在弱信号环境下，需要利用非相干积分方式来提高信号增益(图2)。这里需要设定非相干积分的次数和相应的门限值等。非相干积分的次数根据信号的信噪比确定为10次；相应的门限值根据设定的捕获概率和误补概率可以确定为3dB。在以上复现序列的分组步骤中，每组复现序列数M的选取需要根据计算量的复杂程度来选取。根据接收序列长度N的不同，M也有不同的最佳值选取。分析得出在N＝1023(GPS码长)时，M的最佳值为5，而在N＝8184(增加子载波后的伽利略卫星码码长)时，M＝7。

下面通过对GPS信号码和伽利略信号码的捕获实施例仿真来进一步说明本发明的实施方式。这里，仿真的平台是Matlab6.5。

实施例1

将本发明方法用于捕获GPS卫星信号。

GPS信号中伪码的长度是1023，因此在图4中N是1023。由图5所示，当序列码长度为1023的时候，M的最佳值为5。由图3还可以知道复现序列所对应的存储空间存储矩阵SEQ的情况。

实施例2

将本发明方法用于捕获伽利略系统E1频段开放信号中。此过程与实施例1GPS信号捕获过程相比较，只是码的长度有所不同而已。具体过程与实施例1中所述一致，此处不再赘述。图6是在没有噪声和有噪声两种情况下捕获伽利略信号的结果。由结果可知，只要非相干积分的门限值选择的合适，既符合规定的捕获概率和误捕概率的要求，那么就可以成功的捕获信号。

实现本发明方法的硬件包含存储器，数字信号处理器，非相干积分和累加以及门限判决电路，其中存储器，用来存储复现序列和统计量结果，其大小与复现序列数以及接收码长度有关；数字信号处理器，用以计算加减法运算和逻辑操作，得到所需要的统计量以进行下一步判决。

Claims (4)

1.一种基于数字匹配滤波器的多星座导航弱信号的捕获方法，其特征在于，包括下述步骤：

a.复现序列分组：假设接收序列码长为N，当复现码相位的增量选取1/2码片时，复现的序列数则为2N，为了减少计算量，这里选取每组的复现序列数为M(M＜＜N)，对于2N个复现序列，需要分成组；

b.取出一组进行初始化集合：对于码长为N，复现序列数为M的一组序列，可以把这组序列看作一个N行M列的二维矩阵R，矩阵R按照下述方法进行变换：对矩阵R进行加1除2操作，形成另外一个矩阵R₁，该矩阵R₁各元素取值为0或1，且与矩阵R中各元素一一对应，矩阵R₁也可看作是由N个行向量组成的矩阵，其中每个向量由M维元素组成，那么N个向量中最多有2^M个不同的向量，即如果把相同的行向量分为一组，最多可以形成2^M组；进一步，把每个M维行向量的所有元素顺序组合在一起形成一个一维向量，如把一个M维向量 ${\hat{r}}_i=\{{\hat{r}}_{(i,1)}{\hat{r}}_{(i,2)}...{\hat{r}}_{(i,M)}\}=\{10\·\·\·1\}$ 中的所有元素组合在一起形成由M位二进制数组成的一维向量 $\{{\hat{r}}_{(i,1)}{\hat{r}}_{(i,2)}...{\hat{r}}_{(i,M)}\}=\{10\·\·\·1\},$ 或者说把两个向量对应起来，其中

表示矩阵中第i行第a列的元素；同时把这个有M位二进制数的一维向量 $\{{\hat{r}}_{(i,1)}{\hat{r}}_{(i,2)}...{\hat{r}}_{(i,M)}\}=\{10\·\·\·1\}$ 与{0，1，…2^M-1}共2^M个数据中的某个数据A对应起来，因为A也可以表示为M位的二进制数据10…1；经过上述步骤进行分组，这个码长为N，复现序列数为M的一组序列，可以看作由N个M位的二进制数据组成的一个矩阵，然后把相同数据所对应的行数分为一组，可以得到2^M组，用下式定义：

U_i＝{j|D(R₁(j))＝i}

其中，i∈{0，1，…，2^M-1}，R₁(j)表示由复现序列矩阵R₁中第j行上M个元素组成的一维向量，D(R₁(j))表示该向量根据上述对应关系所确定的数字；所以U_i就表示由复现序列矩阵R₁中的每行元素各自组成的M位一维向量所对应的数字等于i的所有行号的集合；

c.接收序列分组后的求和运算：根据步骤b的分组方法，把U_i中各行号对应的行向量划分为一组后，相应的，对接收序列也进行同样的分组，由于两者分组相同，因此也可使用下式表示：

U_i＝{j|D(R₁(j))＝i}

其中，i∈{0，1，...，2^M-1}，R₁(j)表示由复现序列矩阵R₁中第j行上M个元素组成的一维向量，D(R₁(j))表示该向量根据上述对应关系所确定的数字；所以U_i就表示由复现序列矩阵R₁中的每行元素各自组成的M位一维向量所对应的数字等于i的所有行号的集合；为了方便说明，这里再引入一个2^M行2M+2列的存储矩阵SEQ，其中第M+1列从上到下依次存储0，1，…，2^M-1共2^M个十进制数据，每个十进制数都对应一个K位的二进制数；而这K位就依次存储在同行第1列到第K列的对应位置上，如第M+1列的第13行保存十进制数据12，其中M≥4，它对应的M位二进制数应该是：

那么该行第1列到第M列对应存储此二进制数的每一位；第M+3列到第2M+2列依次保存同行第1列到第M列各对应元素乘2减1后的运算结果；第M+2列用于保存接收码中所有j行元素的和，其中j∈U_i，(i＝0，1，...，2^M-1)；上述组合结果提前保存在存储器中，如果得到了如下描述的接收序列：

          x_N-1，x_N-2，...，x₃，x₂，x₁，x₀

其中，N是采样值的编号，则可以把接收序列看作一个N行1列的矩阵，它的行数与复现序列一致，根据上述的分组方法，该序列也分成了2^M组，然后按照下述方程进行求和运算，并把计算结果保存在存储矩阵SEQ中相应的位置：

$S_i=\underset{j\∈U_i}{\mathrm{\Σ}}{x}_j$

其中，i∈{0，1，...，2^M-1}；

d.复现序列与接收序列的相关运算：把存储矩阵SEQ中第M+2列所存储的和值与第M+3列到第2M+2列中所保存的值合并起来以获得M个相关值C^m，其中m∈M，根据下列方程确定其相关值：

$C^m=\underset{j=0}{\overset{2^M-1}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{(M+2+m,j)}{S}_j$

其中b_(M+2+m，j)表示上述矩阵SEQ中第M+2+m行第j列的元素，其值已经提前知道，且为1或-1；因此，每个序列的相关值实际上就是把步骤c中得到的和S_i经过符号变化再求和得到；

e.对全部分组进行步骤b～d的集合、接收序列分组后的求和运算和相关运算：输出全部相关结果。

2.按照权利要求1所述的基于数字匹配滤波器的多星座导航弱信号的捕获方法，其特征在于，在经过步骤d得出接收码序列与所有可能出现的码相位序列之间一个码周期上的相关结果后，在弱信号环境下，再利用非相干积分方式来提高信号增益，非相干积分的次数为10次；相应的门限值为3dB。

3.按照权利要求1所述的基于数字匹配滤波器的多星座导航弱信号的捕获方法，其特征在于，所述的每组复现序列数M的选取，当GPS码长为1023时，M选取值为5；

4.按照权利要求1所述的基于数字匹配滤波器的多星座导航弱信号的捕获方法，其特征在于，当增加子载波后的伽利略卫星的码长为8184时，M选取为7。

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