CN101207405B - 一种伪码序列的捕获方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及直接序列扩频通信技术领域，特别涉及一种伪码序列的捕获方法。本发明通过将本地复制码的所有不同码相位序列均匀的划分成n分组，每分组包含m个不同码相位序列，将每分组中的m个码相位序列相加，得到该分组的复合码序列。首先利用复合码序列分别与接收到的卫星伪码序列进行相关积分，搜索含有卫星伪码序列的复合码序列；再通过在该复合码序列相应分组的m个码相位序列中搜索卫星伪码序列。这种方法可以广泛应用GPS信号、伽利略信号以及其它通信信号的软件接收机中，可以灵活捕获不同长度的直接序列扩频码。

Description

一种伪码序列的捕获方法

技术领域

本发明涉及直接序列扩频通信技术领域，特别涉及一种伪码序列的捕获方法。

背景技术

软件无线电的概念是指用可编程微处理器代替模拟或者数字器件实现信号处理的大部分功能，软件无线电把接收机的仿真与实现紧密联系起来，具有更大的灵活性。自从软件无线电的概念出现以后，从80年代以硬件为主的数字无线电技术开始向着今后更加灵活、更加先进的方向发展。

软件捕获信号算法的实现可以使接收机更加灵活的适应不同码长的不同伪随机噪声序列、载波频率、相位变化等，也为接收机的广泛使用提供了保障。1)接收机的灵活配置为接收机随时对所需要的信号进行实时模拟处理提供了可能性。可以针对不同的情况采用不同的算法，对数据进行采集、分析和测试。2)接收机的软件模块化设计也可以对各模块的输入和输出信号进行可视化监测，因此在不同算法后可以对各个模块的性能进行评估，以便择优使用。3)接收机的软件化能够大大提高接收机的利用效率。接收机的软件化不仅可以灵活接收处理来自不同伪随机噪声码，也可以根据接收机所处的环境灵活使用不同的算法来处理数据、分析数据等，这样可以提高接收机的使用效率。

软件接收机包括硬件和软件设计。硬件设计主要是模数转换器(ADC)和数字信号处理器(DSP)的设计，软件设计包括各种处理算法，如相关算法、定位算法等。

对同步捕获方法的研究是随着扩频技术的出现而开始的，早期曾经采用发送参考序列、发送特定同步码、统一定时以及序列状态估计等方法实现码同步，但是这些都不是很理想。比较成熟的技术就是相关搜索技术，即采用不同相位的本地序列与接收序列做相关运算，通过相关值的大小判断序列是否同步。而这些方法目前都是靠使用硬件来实现的。

就目前而言，关于接收机伪随机噪声码的同步捕获方法的研究主要集中在捕获方法、捕获时间、检测判决变量在各种信道下的统计分布三个方面。通常在一般的接收机中，对于码相位的同步，需要对所有的码相位进行搜索，计算量大，搜索时间长。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种计算量小、搜索时间短的伪码序列的捕获方法。

本发明的原理是这样的：根据伪随机码序列的相关性知道，对于任意一个伪随机码序列的自相关函数具有如下性质：

$R\left(\mathrm{\τ}\right)=\left\{\begin{array}{cc}[1-\frac{\left|\mathrm{\τ}\right|}{p{T}_c}(p+1)]& \left|\mathrm{\τ}\right|\≤T_c\\ -\frac{1}{p}& T_c\≤\left|\mathrm{\τ}\right|\≤(p-1)T_c\end{array}\right.---(1-1)$

其中p为伪随机码序列的周期，即码长；T_c为序列的码元持续时间，即码元宽度。上式也就是说明了如果两个伪随机码序列的相位差在一个码元内，两个序列归一化的相关结果比较大，否则，两个伪随机码序列归一化的相关结果只是

为了方便表示，这里假设接收到两个伪随机噪声码的混合序列，并且只用其伪码形式表示，则接收码为：

x(t)＝PN₁(t+τ₁)+PN₂(t+τ₂)，其中PN_i表示第i个伪随机噪声序列码；τ₁表示接收到的相应码所对应的码相位。

再假设本地复现了第1个伪随机噪声序列码，本地复现码可以表示为：

y(t)＝PN₁(t+τ₁′)

                            (1-2)

其中PN₁表示第1个伪随机噪声序列码；τ₁′表示复现的第1个伪随机噪声序列码序列所对应的码相位。

如果把接收的码序列和复现的码序列做相关运算，则会有：

R(t)＝x(t)·y(t)

＝[PN₁(t+τ₁)+PN₂(t+τ₂)]·PN₁(t+τ₁′)

＝PN₁(t+τ₁)·PN₁(t+τ₁′)+PN₂(t+τ₂)·PN₁(t+τ₁′)

＝R₁(τ₁-τ₁′)+R2(t)

                       (1-3)

上式中的相关结果可以看成有两部分，其中第一部分R₁(t)是同一码族中的两个码序列之间的相关部分，第二部分R₂(t)是不同码族中的两个码序列之间的相关部分。从伪随机码序列的性质可以知道，两个不同码族中的码序列之间的相关值为0(理想情况下)。从对第二部分的说明能够看出，即使接收到的码中有多个伪随机噪声序列码存在，都属于这一部分，其值理论上都为0(实际上也是接近0的一个值)。

下面再来说明第一部分的情况。关于第一部分也可以分为两种情况：

1、当接收到的序列与本地复现的序列是同族序列中的相位不同(指相位差大于一个码片)的两个序列时，根据式(1-1)，第一部分可以写成：

$R1\left(t\right)={\mathrm{PN}}_1(t+{\mathrm{\τ}}_1)\·{\mathrm{PN}}_1(t+{\mathrm{\τ}}_1^{\′})$

$=R1({\mathrm{\τ}}_1-{\mathrm{\τ}}_1^{\′})=-\frac{1}{p}---(1-4)$

其中，|τ₁-τ₁′|≥T_c，T_c为码元宽度。上式说明随着p的增大，这样的两个序列相关值也是比较小的。

2当接收到的序列与本地复现的序列是同族序列中的相位接近(指相位差小于一个码片)两个的序列时，同样根据式(1-1)，第一部分可以写成：

$R1\left(t\right)={\mathrm{PN}}_1(t+{\mathrm{\τ}}_1)\·{\mathrm{PN}}_1(t+{\mathrm{\τ}}_1^{\′})$

$=R1({\mathrm{\τ}}_1-{\mathrm{\τ}}_1^{\′})=1-\frac{|{\mathrm{\τ}}_1-{\mathrm{\τ}}_1^{\′}|}{p{T}_c}(p+1)$

$=1-\frac{|{\mathrm{\τ}}_1-{\mathrm{\τ}}_1^{\′}|}{T_c}\×\frac{(p+1)}{p}---(1-5)$

其中，|τ₁-τ₁′|≤T_c，T_c为码元宽度。上式说明随着两个序列的相位差越小，其归一化的相关值越大，二者呈现一个线性增长关系。

通过上述分析可以得到：不论复现的序列是否与接收序列是同族，只要复现序列与接收序列的相位相差不在一个码片之内，那么其归一划的相关值就是比较小。

利用上述的分析结果，可以得出：如果把本地复现的多个不同相位的序列叠加在一起，用它们的和来与接收码序列相关，根据相关结果就可以判断出多个不同相位序列中的一个序列是否出现接收序列。利用这个分析结果，把前面的算法进行了改进。

为了说明该算法，进一步假设接收的码序列为

x(t)＝PN₁(t+τ₁)+PN₂(t+τ₂)，

本地复现的码序列可以表示为：y(t)＝PN₁(t+τ₁′)+PN₁(t+τ₂′)，其中PN₁表示第1种伪随机噪声序列码；τ₁′表示复现的第1种伪随机噪声序列码的第一个码序列所对应的码相位；τ₂′表示复现的第1种伪随机噪声序列码的第二个码序列所对应的码相位，这里还要假设|τ₁-τ₁′|≥T_c和|τ₁-τ₂′|≥T_c，表示复现序列中的第一个序列的码相位与接收序列的码相位的相位差在一个码片或者码元内，而第二个复现序列中的码相位与接收序列的码相位的相位差大于一个码元周期。

同样如果把接收的序列码和复现的序列码做相关运算，则会有：

R(t)＝x(t)·y(t)

＝[PN₁(t+τ₁)+PN₂(t+τ₂)]·[PN₁(t+τ₁′)+PN₁(t+τ₂′)]

＝PN₁(t+τ₁)·PNt(t+τ₁)+PN₁(t+τ₁)·PN₁(t+τ₂′)

+[PN₂(t+τ₂)·PN₁(t+τ₁′)+PN₂(t+τ₂)·PN₁(t+τ₂′)]

                                            (1-6)

上式中一共有三项，其中第三项还包括两部分，分别是：

PN₂(t+τ₂)·PN₁(t+τ₁′)

和

PN₂(t+τ₂)·PN₁(t+τ₂′)。

根据前面分析知道，这两项都是不同族的两个序列进行相关运算，其归一化的相关值是很小的，可以忽略不计的。

式(1-6)中的第二项是：PN₁(t+τ₁)·PN₁(t+τ₂′)，表示的是同族的两个相位不同的序列进行相关运算。由于已经假设|τ₁-τ₂′|≥T_c，因此该项归一化的相关结果可以直接得到，应该是

式(1-6)中的第一项是：PN₁(t+τ₁)·PN₁(t+τ₁′)，表示的是同族的两个相位不同的序列进行相关运算。由于已经假设|τ₁-τ₁′|≤T_c，因此该项归一化的相关结果也可以直接从式(1-5)得到，应该是

到此可以得到接收码序列与复现码序列的相关值为：

$R=1-\frac{|{\mathrm{\τ}}_1-{\mathrm{\τ}}_1^{\′}|}{T_c}\×\frac{(p+1)}{p}+(-\frac{1}{p})---(1-7)$

上式与式(1-5)相比，多了一项

显然，是因为经过求和才使得相关结果中增加了该项，会导致结果有一定的衰减。

需要补充说明一点，由于上面推导假设了求和中有一个复现码序列与接收序列是同族但是相位差大于一个码元宽度，如果有m个这样的序列出现在和项中，式(1-7)需要重新写成下式：

$R=1-\frac{|{\mathrm{\τ}}_1-{\mathrm{\τ}}_1^{\′}|}{T_c}\×\frac{(p+1)}{p}+m\×(-\frac{1}{p})---(1-8)$

其中参数m表示参与求和的序列中与接收序列同族但是与接收序列码相位的相位差大于一个码元的序列个数。

根据上述原理，本发明的技术方案是这样实现的，一种伪码序列的捕获方法，其特征在于，

第一步，由伪随机码产生器产生位于接收机上空的卫星伪码序列(卫星伪随机码)的本地复制码，将此本地复制码的所有不同码相位序列均匀的划分成n分组，每分组包含m个不同码相位序列，将每分组中的m个码相位序列相加，得到该分组的复合码序列，记为P_i，i为分组号，i＝1，2，3……n；

第二步，将复合码序列P_i分别与接收到的卫星伪码序列进行相关积分，如果复合码序列P_i相关积分值大于阈值Th1，则表示检测的卫星伪码序列包含在该分组的码相位序列中；如果复合码序列P_i相关积分值小于阈值Th1，则继续进行复合码序列P_i+1的相关积分运算；如果所有的复合码序列P_i相关积分值都不大于阈值Th1，则改为用每个单独的码相位序列进行搜索，即采用传统码相位序列搜索方法；

第三步，对于上述复合码序列P_i相关积分值大于阈值Th1的相应分组，将该分组中的m个码相位序列再分别和接收到的卫星伪码序列进行相关积分，如果某个码相位序列相关积分值大于阈值Th2，该码相位序列就和卫星伪码序列同步，即卫星伪码序列被捕获。

所述卫星伪码序列是GPS信号。

所述将此本地复制码的所有不同码相位序列均匀的划分成n分组，每分组包含m个不同码相位序列，其中m为10～32，n为32～103。

所述将此本地复制码的所有不同码相位序列均匀的划分成n分组，每分组包含m个不同码相位序列，其中m为32，n为32。

所述卫星伪码序列是伽利略信号。

本发明对要进行搜索的码相位序列先进行分组，根据比较阈值，找出包含卫星伪码序列的分组，然后再对分组中的码相位序列进行搜索，找出最终要同步的码相位序列，这样将会大大降低搜索量和搜索时间，提高接收机的性能。

当m＝1，n＝1023时，相当于每分组一个码相位，有1023组，这种情况等于没有进行分组，和传统的码相位搜索方法一样了。

当m＝1023，n＝1时，相当于只有一个分组，但是这个分组中有1023个码相位，同样和传统的方法是一样的。

当m＝10，n＝103，每组10个码相位，一共103组，最后一组3个码相位，相关积分计算量CQ≈103+10＝113。

因此，最小相关积分计算量应该是min(n+1023/n)，n∈[1，1023]，可以求出n≈32，最小的相关积分计算量CQ＝32+31＝63。而传统的码相位检测方法需要的相关积分计算量是1023。

附图说明

以下结合附图说明和具体的实施方式对本发明作进一步的详细说明。

图1是本发明的流程图。

图2是两个序列自相关函数归一化的图形，横坐标为两个同族码相差的码相位τ，纵坐标为归一化自相关函数值。是归一化相关值，T_c为码元宽度。

图3GPS信号仿真模块图。

图4是信噪比为-10dB时的情况，横坐标为相关时间点，纵坐标为归一化自相关函数值。

图4a表示12个复现码序列的延迟码之和都与接收码序列的相位对齐。

图4b表示12个复现码序列的延迟码之和，其中的一个复现码序列与接收码序列相位相同。

图4c表示本地复现码的12个延迟码中不存在与接收码对齐的码。

图5是信噪比为-20dB的情况下，横坐标为相关时间点，纵坐标为归一化自相关函数值。

图5a表示12个复现码序列的延迟码之和都与接收码序列的相位对齐。

图5b表示12个复现码序列的延迟码之和，其中的一个复现码序列与接收码序列相位相同。

图5c表示本地复现码的12个延迟码中不存在与接收码对齐的码。

图6是信噪比为-30dB的情况，横坐标为相关时间点，纵坐标为归一化自相关函数值。

图6a表示12个复现码序列的延迟码之和都与接收码序列的相位对齐。

图6b表示12个复现码序列的延迟码之和，其中的一个复现码序列与接收码序列相位相同。

图6c表示本地复现码的12个延迟码中不存在与接收码对齐的码。

具体实施方式

如图1所示为本发明的流程图：1)首先由伪随机码产生器，产生位于接收机上空的卫星伪码序列的本地复现码。2)将本地复现码的所有不同码相位序列，均匀的划分成n分组，每分组包含m个码相位序列。3)将每分组中的m个码相位序列相加得到复合码序列。4)将相加后的复合码序列，和接收到的卫星伪码序列进行相关积分，如果大于阈值Th1，则表示检测的卫星伪码序列包含在此分组中。如果不大于阈值Th1，则对下一分组的复合码序列进行相关积分，直到找到大于阈值Th1的复合码序列。5)对找出的复合码序列，将其相应分组中的每一个码相位序列与卫星伪码序列再进行相关积分，找出其中大于阈值Th2的那个码相位序列，这样就可以找出卫星伪码序列的具体码相位。

实施例：当m＝32，n＝32，每分组32个码相位序列，一共32分组，最后一分组31个码相位序列，因为与32相差不大，可以取相同阈值作为判定条件或取阈值的31/32作为判定条件。然后对每一分组的码相位序列求和，再和卫星伪随机码序列相关积分，假如第12分组的相关积分值大于阈值2dB，说明这个分组中含有卫星伪随机码序列，那么就停止进行组搜索。随后在第12分组内进行32个码相位序列的具体搜索，假如第25个码相位序列进行相关积分后，其值大于3dB，那么就可以判断找到了卫星伪随机码序列。该码相位序列的排列次序为11×32+25＝377，相关积分的计算量是12+25＝37。

下面通过对GPS信号和伽利略信号的捕获实例的仿真进一步说明本发明的实施方式。仿真的平台是Matlab6.5。

参照图2，是两个序列自相关函数归一化的图形，两个序列为不同码相位的同族伪随机码，横坐标为这两个同族码相差的码相位τ，纵坐标为归一化自相关函数值。可以看出，在一个周期内，相差的码相位τ越小，相关值越大。

参照图3，因为GPS信号中伪码的长度是1023，将每个GPS随机码分为86分组，每分组12个码相位序列，每分组中的不同码相位序列进行相加，然后和接收卫星伪随机码序列进行相关积分运算。图中的加性白高斯噪声模块(AWGN)，即对相关积分运算的输入信号引入的是高斯白噪声，并且此噪声是加在输入信号端的。Gold Sequencegenerator模块是格尔德码产生器，产生伪随机码。Matrix multiply模块是相关积分的模块。Delay模块是延时模块，延时一个码相位。还有一个码相位序列相加器，进行码相位序列的相加，即将12个码相位序列进行相加。

图4、图5、图6，分别给出了在不同信噪比(GPS信号和加性高斯噪声之比)三种情况的相关结果。

从仿真结果可以看出：

图4a、图5a、图6a可以说明：如果12个本地复现码的码相位都与接收码的码相位相同的话，相关结果中的峰值都是比较明显的。

图4b、图5b、图6b可以说明：如果12个本地复现码序列中有一个序列的码相位与接收码的码相位相同的话，其相关结果的峰值虽然较相应图4a、图5a、图6a的峰值有明显下降，但是其峰值也是很明显的。峰值下降的原因是有11个与接收码的码相位不同的序列参与了求和，实际上就是因为式(1-8)中的第二项在起作用。

图4c、图5c、图6c可以说明：如果本地复现的12个码序列的码相位中没有一个相位码与接收码的码相位相同，则相关结果是更小的。

将本发明也可用于捕获伽利略系统E1频段开放信号中。对于伽利略信号的捕获，与GPS信号的主要区别就是码的长度不同，其他步骤相同，可以得到一致结果。

因此，上述结果说明，完全可以先对同族码的码相位序列进行分组求和，确定分组后，再确定具体的码相位序列。这样可以减少相关积分的次数，减少运算量和运算时间，对于接收机来说，在同样的时钟周期下，可以缩短捕获信号的时间。

Claims (3)

1.一种伪码序列的捕获方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步，由伪随机码产生器产生位于接收机上空的卫星伪码序列的本地复制码，将此本地复制码的所有不同码相位序列均匀的划分成n分组，每分组包含m个不同码相位序列，将每分组中的m个码相位序列相加，得到该分组的复合码序列，记为P_i，i为分组号，i＝1，2，3……n；

第二步，将复合码序列P_i分别与接收到的卫星伪码序列进行相关积分，如果复合码序列P_i相关积分值大于阈值Th1，则表示检测的卫星伪码序列包含在该分组的码相位序列中；如果复合码序列P_i相关积分值小于阈值Th1，则继续进行复合码序列P_i+1的相关积分运算；如果所有的复合码序列P_i相关积分值都不大于阈值Th1，则改为用每个单独的码相位序列进行搜索，即采用传统码相位序列搜索方法；

第三步，对于上述复合码序列P_i相关积分值大于阈值Th1的相应分组，将该分组中的m个码相位序列再分别和接收到的卫星伪码序列进行相关积分，如果某个码相位序列相关积分值大于阈值Th2，该码相位序列就和卫星伪码序列同步，即卫星伪码序列被捕获。

2.根据权利要求1所述的一种伪码序列的捕获方法，其特征在于，所述卫星伪码序列是GPS信号。

3.根据权利要求1所述的一种伪码序列的捕获方法，其特征在于，所述卫星伪码序列是伽利略信号。

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