CN101222314B - 一种异地采样系统时钟周期误差的校正方法 - Google Patents

Abstract

一种异地采样系统时钟周期误差的校正方法属无线通信系统的信号采样和信号处理。两路接收机的采样序列起始时刻同步利用GPS卫星提供的标准授时。采样时间间隔用A/D采样卡控制。方法是利用周期校正量和时差对准量确定异地信号采样系统中的一部接收机采样序列的重构序列，计算重构序列与另一部接收机采样序列之间的相关系数，搜索不同周期校正量和时差对准量对应的相关系数的最大值，由相关系数的最大值对应的位置确定最优的周期校正量和时差对准量。本发明应用于采样时钟周期难以保持精确一致的异地采样系统，满足异地采样系统对采样时钟周期误差的校正要求；应用于时差定位系统，满足在异地采样时钟周期存在误差情况下对高精度时差估计要求。

Description

一种异地采样系统时钟周期误差的校正方法

技术领域

本发明涉及无线通信系统的信号采样和信号处理，尤其是异地采样系统时钟周期误差的校正方法。

背景技术

本发明涉及异地信号采样系统中的模拟/数字(Analog/Digital，A/D)采样卡时钟周期误差的校正。

在无线通信系统中，常常需要分处两地的两部接收机同时接收信息。在这种异地信号采样接收系统中，由于两部接收机位于空间不同的位置，需要引入两个外部时钟系统分别控制两部接收机的信号采样过程，因此，采样卡时钟同步成为一个十分重要的问题。例如，在时差定位系统中，两个接收机位于空间不同的位置，分别接收来自空间同一信号源经过一定传播时延的信号，其中一路接收信号可以看作是另一路接收信号的时延副本。传统的到达时差(Time Difference of Arrival，TDOA)估计方法的主要思想是将一路接收信号的采样序列相对另一路接收信号的采样序列按照不同的采样点移位，利用互相关技术比较两路信号的采样序列之间的相似性，相似性最大的采样点移位量对应两路信号TDOA的估计值。由于时差估计的基本原理是计算相关，因此要求两路接收信号具有严格同步的时钟，即一方面要求两路接收信号的采样序列的起始时刻同步，另一方面要求采样时间间隔或采样卡的时钟周期相同。

异地信号采样起始时刻的同步可以通过全球定位系统(Globe Positioning System，GPS)完成，在两部接收机中分别加入GPS设备，接收机利用GPS卫星提供的高精度时间标准进行授时，其精度可以达到5ns以内。

接收机采样时间间隔通过A/D采样卡的时钟来控制，由于两部接收机采用不同的A/D采样卡，而时钟周期并不能做到完全相同，因此会导致实际的采样过程中两部接收机的采样时刻并不相同，并且随着采样时间的增加，两部接收机的相同采样点之间的时间偏差越来越大。

采样时刻的漂移会使两部接收机输出的离散时间序列不再联合平稳，它们之间的互相关函数变为一个随时间变化的量，这时两路信号的TDOA估计值偏离真实值，这种偏差在采样时间或累积时间长的情况下尤为明显。

为获得高精度的TDOA估计，累积时间不能太短，因此，需要对异地信号采样系统中的A/D采样卡时钟周期误差进行校正。

发明内容

本发明的目的提供一种有效、简单并且实用的时钟周期误差的校正方法，利用信号处理对异地A/D采样卡的时钟周期误差进行高精度校正。

本发明的目的是这样达到的：一种异地采样系统时钟周期误差的校正方法，两路接收机的采样序列起始时刻同步利用GPS卫星提供的高精度时间标准进行授时，采样时间间隔通过A/D采样卡控制。其特征在于：利用周期校正量和时差对准量确定异地信号采样系统中的一部接收机采样序列的重构序列，计算重构序列与另一部接收机采样序列之间的相关系数，搜索不同周期校正量和时差对准量对应的相关系数的最大值，由相关系数的最大值对应的位置确定最优的周期校正量和时差对准量。其具体步骤是：

首先，利用两个不同位置处接收的信号确定两部接收机采样后的序列。

其次，根据异地采样系统采样时钟的精度指标，确定周期校正量的取值范围和取值集合，根据异地采样系统之间的距离差确定时差对准量的取值范围和时差对准量的取值集合。

然后，针对每对周期校正量和时差对准量，确定其中一部接收机采样后的序列的重构序列，并确定重构序列与另一部接收机采样序列之间的相关系数；

最后，确定所有相关系数的最大值，由所有相关系数的最大值对应的位置确定最优的周期校正量和时差对准量。

所述利用两个不同位置处接收的信号确定两部接收机采样后的序列是 $\left\{\begin{array}{c}x\left(n\right)=A_{x}s\left(n\right)+\mathrm{\φ}\left(n\right)\\ y\left(n\right)=A_{y}s\left(\frac{n+D}{a}\right)+\mathrm{\ψ}\left(n\right)\end{array}\right.,$ 其中φ(n)和ψ(n)分别为两部接收机采样序列中的噪声成分，A_x和A_y分别表示信号的幅度，α是A/D采样卡时钟周期不同引入的比例因子，D是归一化时差，n＝1，2，…，N，N是采样点的个数。

所述根据异地采样系统采样时钟周期的精度指标，确定周期校正量的取值范围是[α₁，α_P]，取值集合是{α₁，α₂，…α_P}，其中 ${\mathrm{\α}}_1=\frac{1-\stackrel{\‾}{\mathrm{\α}}}{1+\stackrel{\‾}{\mathrm{\α}}},$ ${\mathrm{\α}}_P=\frac{1+\stackrel{\‾}{\mathrm{\α}}}{1-\stackrel{\‾}{\mathrm{\α}}},$ ${\mathrm{\α}}_i={\mathrm{\α}}_1+\frac{{\mathrm{\α}}_P-{\mathrm{\α}}_1}{P-1}(i-1),$ i＝1，2，…，P。

所述根据异地采样系统之间的距离差r，确定时差对准量的取值范围是[τ₁，τ_Q]，时差对准量的取值集合是{τ₁，τ₂，…τ_Q}，其中 ${\mathrm{\τ}}_1=-\frac{r}{c},$ ${\mathrm{\τ}}_Q=\frac{r}{c},$ c是光速， ${\mathrm{\τ}}_j={\mathrm{\τ}}_1+\frac{{\mathrm{\τ}}_Q-{\mathrm{\τ}}_1}{Q-1}(j-1),$ j＝1，2，…，Q。

所述根据异地采样系统采样时钟周期的精度指标，是指偏离采样时钟周期的标准值的最大幅度等于采样时钟周期的标准值的

倍。

所述针对周期校正量和时差对准量(α_i，τ_j)，i＝1，2，…，P，j＝1，2，…Q，确定重构序列是y(αn-τ)的估计，是 $\hat{y}\left(n\right|{\mathrm{\α}}_i,{\mathrm{\τ}}_j)=\underset{l=l_0-L}{\overset{l_0+L}{\mathrm{\Σ}}}y\left(l\right)\sin c({\mathrm{\α}}_{i}n-{\mathrm{\τ}}_j-l)$ 其中，L＝3，

n＝1，2，…，N；

所述确定的重构序列与另一部接收机采样序列之间的相关系数是：

$J({\mathrm{\α}}_i,{\mathrm{\τ}}_j)=\frac{\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}x\left(n\right)\hat{y}\left(n\right|{\mathrm{\α}}_i,{\mathrm{\τ}}_j)}{\sqrt{\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{x}^2\left(n\right)\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{y}}^2\left(n\right|{\mathrm{\α}}_i,{\mathrm{\τ}}_j)}}$ 其中i＝1，2，…，P；j＝1，2，…Q。

所述确定重构序列是y(αn-τ)的估计，是 $\hat{y}\left(n\right|{\mathrm{\α}}_i,{\mathrm{\τ}}_j)=\underset{l=l_0-L}{\overset{l_0+L}{\mathrm{\Σ}}}y\left(l\right)\sin c({\mathrm{\α}}_{i}n-{\mathrm{\τ}}_j-l),$ 其中的L可以取更大的值，当L＞3时，可以进一步降低y(αn-τ)的估计误差，但是会提高计算量。

所述由相关系数最大值对应的时钟周期校正量为α_o，时差对准量为τ_o，其中

${\mathrm{\α}}_o={\mathrm{\α}}_{\hat{i}},$ ${\mathrm{\τ}}_o={\mathrm{\τ}}_{\hat{j}},$ $(\hat{i},\hat{j})=\arg \underset{1\≤i\≤P,1\≤j\≤Q}{\max }J({\mathrm{\α}}_i,{\mathrm{\τ}}_j).$

所述利用两个不同位置处接收的信号确定两部接收机采样后的序列，是由如下步骤进行：当不考虑噪声时，两部接收机接收的连续信号表述为 $\left\{\begin{array}{c}x\left(t\right)=A_{x}s\left(t\right)\\ y\left(t\right)=A_{y}s(t+\tilde{D})\end{array}\right.$

其中，s(t)为需要估计的第二路信号相对于第一路信号到达的时间差，A_x和A_y分别表示信号的幅度，

为第二路接收信号相对于第一路信号的时间差，

设第一路接收机A/D采样卡采样间隔为T_s，第二路A/D采样卡采样间隔为T_s+Δ，Δ为第二路相对于第一路存在的时钟周期误差，两部接收机采样后的离散时间信号可表示为： $\left\{\begin{array}{c}x\left(n{T}_s\right)=A_{x}s\left(n{T}_s\right)\\ y\left[n(T_s+\mathrm{\Δ})\right]=A_{y}s[n(T_s+\mathrm{\Δ})+\tilde{D}]\end{array}\right.$

其中，n＝1，2，…，N，N为采样点数，

设T_s＝1，则上式简化为： $\left\{\begin{array}{c}x\left(n\right)=A_{x}s\left(n\right)\\ y\left[n(1+\mathrm{\Δ})\right]=A_{y}s[n(1+\mathrm{\Δ})+\tilde{D}]\end{array}\right.$

定义a＝1/(1+Δ)为A/D采样卡时钟周期不同引入的比例因子，并用1+Δ归一化

得到归一化时差 $D=\frac{\tilde{D}}{1+\mathrm{\Δ}}=a\tilde{D},$ 则为：

$\left\{\begin{array}{c}x\left(n\right)=A_{x}s\left(n\right)\\ y\left(\frac{n}{a}\right)=A_{y}s\left(\frac{n+D}{a}\right)\end{array}\right.$

加入两部接收机采样序列中的噪声成分φ(n)和ψ(n)，则两部接收机采样后的离散的时间信号，即两部接收机采样后的序列为：

$\left\{\begin{array}{c}x\left(n\right)=A_{x}s\left(n\right)+\mathrm{\φ}\left(n\right)\\ y\left(n\right)=A_{y}s\left(\frac{n+D}{a}\right)+\mathrm{\ψ}\left(n\right)\end{array}\right..$

本发明的优点是：

将本发明提出的异地采样系统时钟周期误差的校正方法应用于采样时钟周期难以保持精确一致的异地采样系统，满足异地采样系统对采样时钟周期误差的校正要求；应用于时差定位系统，满足时差定位系统在异地采样时钟周期存在误差的情况下对高精度时差估计性能的要求。对提高异地采样系统高精度质量有非常重要的作用。

附图说明

附图是本发明校正方法流程图。

具体实施方式

附图给出了本发明具体实施例。

实施例中的主要术语与符号定义：

s(t)              需要估计到达时间差的信号

A_x和A_y            分别表示信号到达两个不同位置的接收机时的幅度

                第二路接收信号相对于第一路信号的到达时间差(TDOA)。

x(n)和y(n)        两部接收机采样后的序列

φ(n)和ψ(n)        分别为两部接收机采样序列中的噪声成分

τ                 用采样周期归一化的信号到达时间差

α                 A/D采样卡时钟周期不同引入的比例因子

T_s                第一路接收机A/D采样卡的采样周期

J(α，τ)            两部接收机采样后的序列x(n)和y(n)的二维互模糊函数

        一部接收机采样后的序列的重构序列

{α₁，α₂，…α_P}    周期校正量的取值集合

{τ₁，τ₂，…τ_Q}     时差对准量的取值集合

            x四舍五入后的整数

$(\hat{i},\hat{j})=\arg \underset{1\≤i\≤P,1\≤j\≤Q}{\max }J({\mathrm{\α}}_i,{\mathrm{\τ}}_j)$ J(α_i，τ_j)在1≤i≤P，1≤j≤Q范围内的最大值对应的位置

以下结合附图对本发明的具体实施方式进行说明。

暂不考虑噪声，两部接收机接收的连续信号可表示为：

$\left\{\begin{array}{c}x\left(t\right)=A_{x}s\left(t\right)\\ y\left(t\right)=A_{y}s(t+\tilde{D})\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中，s(t)为SOI(signal of interest)，即需要处理的信号，A_x和A_y分别表示信号的幅度，

为第二路接收信号相对于第一路信号的TDOA。

当A/D采样卡时钟周期不同时，假设第一路接收机A/D采样卡采样周期为T_s，第二路A/D采样卡采样周期为T_s+Δ，Δ为第二路相对于第一路存在的时钟周期误差。两部接收机采样后的离散时间信号可表示为：

$\left\{\begin{array}{c}x\left(n{T}_s\right)=A_{x}s\left(n{T}_s\right)\\ y\left[n(T_s+\mathrm{\Δ})\right]=A_{y}s[n(T_s+\mathrm{\Δ})+\tilde{D}]\end{array}\right.---\left(2\right)$

其中，n＝1，2，…，N，N为采样点数。

为简化表达式，不妨假设T_s＝1，则式(2)可写为：

$\left\{\begin{array}{c}x\left(n\right)=A_{x}s\left(n\right)\\ y\left[n(1+\mathrm{\Δ})\right]=A_{y}s[n(1+\mathrm{\Δ})+\tilde{D}]\end{array}\right.---\left(3\right)$

定义a＝1/(1+Δ)为A/D采样卡时钟周期不同引入的比例因子，并用1+Δ归一化得到归一化时差 $D=\frac{\tilde{D}}{1+\mathrm{\Δ}}=a\tilde{D},$ 则式(3)又可写为：

$\left\{\begin{array}{c}x\left(n\right)=A_{x}s\left(n\right)\\ y\left(\frac{n}{a}\right)=A_{y}s\left(\frac{n+D}{a}\right)\end{array}\right.---\left(4\right)$

加入噪声，则两部接收机采样后的离散时间信号可表示为：

$\left\{\begin{array}{c}x\left(n\right)=A_{x}s\left(n\right)+\mathrm{\φ}\left(n\right)\\ y\left(n\right)=A_{y}s\left(\frac{n+D}{a}\right)+\mathrm{\ψ}\left(n\right)\end{array}\right.---\left(5\right)$

其中，φ(n)和ψ(n)分别为两部接收机采样序列中的噪声成分。

对于给定的两部接收机采样后的序列x(n)和y(n)，二维互模糊函数定义为：

$J(\mathrm{\α},\mathrm{\τ})=\underset{n}{\mathrm{\Σ}}x\left(n\right)y(\mathrm{\αn}-\mathrm{\τ})---\left(6\right)$

由式(5)可知，当α＝a，τ＝D时，二维互模糊函数J(α，τ)的值最大。因此，根据式(6)的最大值的位置可以估计采样卡时钟周期不同引入的比例因子a和归一化时差D。

但是，式(6)中的y(αn-τ)不是直接观测到的离散时间信号y(n)，需要先利用直接观测到的离散时间采样信号y(n)估计y(αn-τ)，再代入式(6)，才能计算二维互模糊函数，进而搜索使式(6)最大的α和τ。

连续信号s(t)可通过下式由离散时间信号s(k)重构：

$s\left(t\right)=\underset{k}{\mathrm{\Σ}}s\left(k\right)\sin c(t-k)---\left(7\right)$

对s(t)在时刻重采样，得：

$s\left(\frac{n}{a}\right)=\underset{k}{\mathrm{\Σ}}s\left(k\right)\sin c(\frac{n}{a}-k)---\left(8\right)$

其中，

$\sin c(\·)=\frac{\sin \mathrm{\π}(\·)}{\mathrm{\π}(\·)}---\left(9\right)$

当TDOA值等于D时，有：

$s\left(\frac{n+D}{a}\right)=z\left(n\right)=\underset{k}{\mathrm{\Σ}}s\left(k\right)\sin c(\frac{n+D}{a}-k)---\left(10\right)$

由式(10)可见，s(n)与z(n)为联合非平稳，二者的互相关函数的最大值是一个与时间n有关的量。

利用式(10)和直接观测到的离散时间采样信号y(n)可得y(αn-τ)的估计：

$y\left(n\right|\mathrm{\α},\mathrm{\τ})=\underset{k}{\mathrm{\Σ}}y\left(k\right)\sin c(\mathrm{\αn}-\mathrm{\τ}-k)---\left(11\right)$

最大化式(6)通常需要分别对α和τ进行二维搜索，对每个α和τ值都需计算式(6)和(11)。

注意到式(9)表示的sinc函数随时间的增加迅速衰减，因此可以对式(11)中的求和运算进行截断操作，只利用峰值附近的少数几个点求和，即存在简化计算的近似式：

$\hat{y}\left(n\right|\mathrm{\α},\mathrm{\τ})=\underset{l=l_0-L}{\overset{l_0+L}{\mathrm{\Σ}}}y\left(l\right)\sin c(\mathrm{\αn}-\mathrm{\τ}-l)---\left(12\right)$

其中，

所以|αn-l₀|＜0.5。由于当|x|＞2.7时，|sinc(x)|＜0.1，所以当L＝3时，可忽略截断操作引入的误差。

附图示出本发明一种异地采样系统时钟周期误差的校正方法的流程图。

流程开始于步骤101。

在步骤102，确定两部接收机采样后的序列x(n)和y(n)，其中，n＝1，2，…，N，N是采样点的个数。

在步骤1031，根据异地采样系统采样时钟周期的精度指标偏离采样时钟周期的标准值的最大幅度等于采样时钟周期的标准值的

倍来确定周期校正量的取值范围[α₁，α_P]和取值集合{α₁，α₂，…α_P}，其中 ${\mathrm{\α}}_1=\frac{1-\stackrel{\‾}{\mathrm{\α}}}{1+\stackrel{\‾}{\mathrm{\α}}},$ ${\mathrm{\α}}_P=\frac{1+\stackrel{\‾}{\mathrm{\α}}}{1-\stackrel{\‾}{\mathrm{\α}}},$ ${\mathrm{\α}}_i={\mathrm{\α}}_1+\frac{{\mathrm{\α}}_P-{\mathrm{\α}}_1}{P-1}(i-1),$ i＝1，2，…，P。

在步骤1032，根据异地采样系统之间的距离差r，确定时差对准量的取值范围[τ₁，τ_Q]和时差对准量的取值集合{τ₁，τ₂，…τ_Q}，其中 ${\mathrm{\τ}}_1=-\frac{r}{c},$ ${\mathrm{\τ}}_Q=\frac{r}{c},$ c是光速， ${\mathrm{\τ}}_j={\mathrm{\τ}}_1+\frac{{\mathrm{\τ}}_Q-{\mathrm{\τ}}_1}{Q-1}(j-1),$ j＝1，2，…，Q。

在步骤1041，针对周期校正量和时差对准量(α_i，τ_j)，i＝1，2，…，P，j＝1，2，…Q，确定重构序列：

$\hat{y}\left(n\right|{\mathrm{\α}}_i,{\mathrm{\τ}}_j)=\underset{l=l_0-L}{\overset{l_0+L}{\mathrm{\Σ}}}y\left(l\right)\sin c({\mathrm{\α}}_{i}n-{\mathrm{\τ}}_j-l)---\left(13\right)$

其中，L＝3，

n＝1，2，…，N。

在步骤1042，计算相关系数：

$J({\mathrm{\α}}_i,{\mathrm{\τ}}_j)=\frac{\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}x\left(n\right)\hat{y}\left(n\right|{\mathrm{\α}}_i,{\mathrm{\τ}}_j)}{\sqrt{\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{x}^2\left(n\right)\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{y}}^2\left(n\right|{\mathrm{\α}}_i,{\mathrm{\τ}}_j)}}---\left(14\right)$

其中，i＝1，2，…，P；j＝1，2，…Q。

在步骤1051，确定PQ个相关系数的最大值对应的周期校正量为 ${\mathrm{\α}}_o={\mathrm{\α}}_{\hat{i}},$ 对应的时差对准量为 ${\mathrm{\τ}}_o={\mathrm{\τ}}_{\hat{j}},$ 其中 $(\hat{i},\hat{j})=\arg \underset{1\≤i\≤P,1\≤j\≤Q}{\max }J({\mathrm{\α}}_i,{\mathrm{\τ}}_j).$

在步骤1052，确定异地采样系统时钟周期误差的校正量为α_o，时差估计为τ_o。

本发明的校正方法流程结束于步骤106。

应该注意两点，首先，步骤1031中的周期校正量的取值集合{α₁，α₂，…α_P}和步骤1032中的时差对准量的取值集合{τ₁，τ₂，…τ_Q}的大小决定了本发明的一种异地采样系统时钟周期误差的校正方法的处理性能，一方面，对一定的PQ值而言，周期校正量的取值范围和时差对准量的取值范围越大，则估计精度越低；另一方面，对一定周期校正量取值范围和时差对准量取值范围而言，大的PQ值有利于获得高精度的TDOA估计，但是所需的计算量也较大。其次，步骤1041中的L可以取更大的值，当L＞3时，可以降低步骤1041中截断操作引入的误差，但是会增加确定重构序列所需要的计算量。

虽然已经参考附图对本发明的一种异地采样系统时钟周期误差的校正方法以举例方式进行了描述，但是本发明不限于上述这些细节，并且本申请含盖权利要求范围之内的各种变型或改变。

本发明的工业应用性：可以将本发明提出的一种异地采样系统时钟周期误差的校正方法应用于采样时钟周期难以保持精确一致的异地采样系统，满足异地采样系统对采样时钟周期误差的校正要求；应用于时差定位系统，可以满足时差定位系统在异地采样时钟周期存在误差的情况下对高精度时差估计性能的要求。

Claims (8)

1.一种异地采样系统时钟周期误差的校正方法，两路接收机的采样序列起始时刻同步利用GPS卫星提供的高精度时间标准进行授时，采样时间间隔通过A/D采样卡控制，其特征在于：利用周期校正量和时差对准量确定异地采样系统中的一部接收机采样序列的重构序列，计算重构序列与另一部接收机采样序列之间的相关系数，搜索不同周期校正量和时差对准量对应的相关系数的最大值，由相关系数的最大值对应的位置确定最优的周期校正量和时差对准量；

其具体步骤是：

首先，利用两个不同位置处接收的信号确定两部接收机采样后的序列；

其次，根据异地采样系统采样时钟周期的精度指标，确定周期校正量的取值范围和取值集合，根据异地采样系统之间的距离差确定时差对准量的取值范围和时差对准量的取值集合；然后，针对每对周期校正量和时差对准量，确定其中一部接收机采样后的序列的重构序列，并确定重构序列与另一部接收机采样序列之间的相关系数；

最后，确定所有相关系数的最大值，由所有相关系数的最大值对应的位置确定最优的周期校正量和时差对准量。

2.如权利要求1所述的校正方法，其特征在于：所述利用两个不同位置处接收的信号确定的两部接收机采样后的序列是

其中x(n)是第一部接收机采样后的序列，y(n)是第二部接收机采样后的序列，φ(n)和ψ(n)分别为两部接收机采样序列中的噪声成分，A_x和A_y分别表示信号的幅度，a是A/D采样卡时钟周期不同引入的比例因子，D是归一化时差，n＝1，2，…，N，N是采样点的个数，s(n)是第一部接收机接收的信号采样值，是第二部接收机接收的信号采样值。

3.如权利要求1所述的校正方法，其特征在于：所述根据异地采样系统采样时钟周期的精度指标，确定的周期校正量的取值范围是[α₁，α_P]，取值集合是{α₁，α₂，…α_P}，其中

i＝1，2，…，P，是偏离采样时钟周期标准值的最大幅度相对于采样时钟周期标准值的倍数；

所述根据异地采样系统之间的距离差r，确定的时差对准量的取值范围是[τ₁，τ_Q]，时差对准量的取值集合是{τ₁，τ₂，…τ_Q}，其中

c是光速，

j＝1，2，…，Q。

4.如权利要求3所述的校正方法，其特征在于：所述异地采样系统采样时钟周期的精度指标，是指偏离采样时钟周期标准值的最大幅度等于采样时钟周期标准值的

倍。

5.如权利要求1所述的校正方法，其特征在于：确定重构序列

其中，α_i是周期校正量，τ_j是时差对准量，i＝1，2，…，P，j＝1，2，…Q，L＝3，

n＝1，2，…，N，y(l)是第二部接收机采样后的序列，l＝l₀-L，l₀-L+1，…，l₀+L-1，l₀+L；

所述确定的重构序列与另一部接收机采样序列之间的相关系数是：

其中i＝1，2，…，P；j＝1，2，…Q，x(n)是第一部接收机采样后的序列。

6.如权利要求5所述的校正方法，其特征在于：所述确定重构序列后，其中的L可以取更大的值，当L＞3时，可以进一步降低y(αn-τ)的估计误差，但是会提高计算量。

7.如权利要求1所述的校正方法，其特征在于：所述由相关系数最大值对应的时钟周期校正量为α_o，时差对准量为τ_o，其中

其中J(α_i，τ_j)是确定的重构序列与另一部接收机采样序列之间的相关系数，α_i是周期校正量，τ_j是时差对准量。

8.如权利要求1或2所述的校正方法，其特征在于：所述利用两个不同位置处接收的信号确定两部接收机采样后的序列，是由如下步骤进行：当不考虑噪声时，两部接收机接收的连续信号表述为：

其中，为第二路信号相对于第一路信号到达的时间差，A_x和A_y分别表示信号的幅度，s(t)为需要估计到达时间差的信号；

设第一路接收机A/D采样卡采样间隔为T_s，第二路A/D采样卡采样间隔为T_s+Δ，Δ为第二路相对于第一路存在的时钟周期误差，两部接收机采样后的离散时间信号可表示为：

其中，n＝1，2，...，N，N为采样点数，

设T_s＝1，则上式简化为：

定义a＝1/(1+Δ)为A/D采样卡时钟周期不同引入的比例因子，并用1+Δ归一化

得到归一化时差

则为：

$\left\{\begin{array}{c}x\left(n\right)=A_{x}s\left(n\right)\\ y\left(\frac{n}{a}\right)=A_{y}s\left(\frac{n+D}{a}\right)\end{array}\right.$

加入两部接收机采样序列中的噪声成分φ(n)和ψ(n)，则两部接收机采样后的离散的时间信号，即两部接收机采样后的序列为：

$\left\{\begin{array}{c}x\left(n\right)=A_{x}s\left(n\right)+\mathrm{\φ}\left(n\right)\\ y\left(n\right)=A_{y}s\left(\frac{n+D}{a}\right)+\mathrm{\ψ}\left(n\right)\end{array}\right..$

Images