CN101520505A - 全球卫星导航系统弱信号下的自适应相干累积联合捕获方法 - Google Patents

Abstract

全球卫星导航系统弱信号下的自适应相干累积联合捕获方法，它涉及信号捕获领域，它既保留了现有相干累积方法的捕获概率高的性能，又避免了相干累积方法中的导航数据翻转影响。它利用了相干累积和差分累积，同时在捕获过程中能检测出导航数据的翻转位置。在未检测到导航数据翻转时先采用相干累积的方法，当导航数据翻转被检测到后采用差分累积的方法。既利用了相干累积高处理增益的优点又利用了差分累积不受导航数据翻转影响的优点。另外，与传统方法固定捕获检测阈值不同，本发明是根据接收信号的噪声来自适应调整阈值。它的自适应相干累积联合捕获方法与传统的方法相比既提高了检测概率同时缩短了捕获时间，它适用于在弱信号环境下的精确定位。

Description

全球卫星导航系统弱信号下的自适应相干累积联合捕获方法

技术领域

本发明涉及全球卫星导航系统中的信号捕获领域。

背景技术

全球导航卫星系统(GNSS)室外定位技术的研究与应用已经很普遍。GNSS接收机处理信号的第一个功能模块就是捕获模块。它用来检测从天线端是否接收到有效的GNSS信号。本地产生的伪随机序列(PRN)码需要与接收信号同步，对接收信号解扩。捕获模块需要同时估计出本地信号与接收信号的PRN码相位差和载波多普勒频移，这两个估值将用于接收机后续的跟踪模块。

GNSS信号的捕获是一种二维搜索过程即PRN码的相位和信号多普勒频偏都要捕获结果给出。传统的捕获方法大多采用硬件相关技术典型的包括时域的串行捕获和频域的FFT方法。时域的传性搜索技术原理简单且易于实现但是捕获时间很长。利用FFT进行频域捕获的方法大大提高了捕获的时间，但是进行FFT操作通常会受到处理器运算能力的限制。由于DSP和嵌入式处理器的运行速度大大提高，使得在软件接收机上方便灵活的修改和设计新的算法成为可能。本发明即是针对软件接收机设计的一种捕获方法。

近年来，在弱信号环境下精确定位的需求越来越迫切，例如在市区楼宇密集的环境或者在室内环境中精确定位。目前传统的GNSS信号捕获方法适用于室外开阔环境下的定位需求，但是在弱信号的条件下已经不能正常工作。为了能够在低信噪比的环境中工作，必须增加信号累积时间进行捕获。

目前对弱信号条件的定位技术已经有了一些进展，可以分为两大类技术。一种称为辅助GPS(AGPS)技术，它主要利用其他系统(例如移动网络)提供的一些信息来帮助捕获信号进行定位。还有一种是通过设计有效的算法增加累积时间来捕获信号，因为它不需要借助任何外部的信息，所以接收机的工作不受限因而受到关注。相干累积(CI)是通常采用的一种提高捕获灵敏度的方法，它不存在平方损失因此在没有导航数据翻转影响时能提供最大的处理增益，但是受到导航数据翻转影响时性能严重下降，并且运算量大。非相干累积(NCI)不受导航数据翻转的影响但是存在平方损失。差分相干累积(DCI)是一种介于相干与非相干之间的方法，虽然它不受导航数据翻转的影响且减少了平方损失，但是在导航数据不翻转时，处理增益小于相干累积。

由于现代GNSS系统的信号均采用扩频调制(俄罗斯的Glonass采用跳频调制)，在信号捕获部分所采用的方法流程一致，仅仅是参数不同。为了具体描述本发明的方法步骤，比较性能参数，本文档中的参数以GPS L1频段为例。GPS L1采用的PRN码是码周期长度为1023码片的C/A码。假设软件接收机对信号进行5MHz的采样速率，则每个C/A码周期(1ms)内有5000个采样点。用FFT的方法计算1ms的接收信号与本地信号循环相关。相关结果作为二维搜索中的其中一维，码域搜索简记为x域。对于多普勒频率的搜索是另一维，通过选取本地信号不同的载波频率点来实现搜索，简记为y域。本地载波的中心频率为1250kHz，多普勒搜索范围为1250±10kHz。本地载波频点选择的步长为1kHz，在多普勒频率搜索范围内共选取21个频点。将二维搜索表示为

其中p＝5000，q＝21。当本地信号与接收信号同步后，正确的码相位和多普勒频移表示为m(i_c，j_c)。将GPS接收信号表示为

$r\left(t\right)=\sqrt{A}\·N\left(t\right)s(t-\mathrm{\τ})e^{j2\mathrm{\π}{f}_{d}t}+n\left(t\right)---\left(2\right)$

其中A为信号的接收功率，N(t)为导航数据周期为20ms，τ为接收C/A码的相位延迟，f_d为多普勒频移，n(t)为高斯白噪声。将接收信号r(t)与本地信号s(t)进行相关运算

$y^{\left(n\right)}(i,j)={\∫}_{(n-1)T}^{\left(n\right)T}r\left(t\right){\left[s(t-{\mathrm{\τ}}_i)e^{j2\mathrm{\π}{f}_{d}t}\right]}^{*}\mathrm{dt}---\left(3\right)$

其中T为C/A码周期1ms；，y⁽ⁿ⁾(i，j)为本地信号在第n个码周期内，本地码延迟τ_i，本地信号多普勒频移为f_j时的相关结果。将y⁽ⁿ⁾(i，j)用矩阵的元素m(i，j)表示。

当GPS信号的信噪比(SNR)较高时，如在室外空旷环境中，1ms的相关运算就足以捕获到信号。但是在低信噪比的情况下，需要对多个周期的相关结果进行累积以检测到相关峰值。累积方法能有效的抑制噪声，提高捕获概率，改善接收机的灵敏度。相干累积、非相干累积和差分累积是目前常用的集中累积方法。累积时间为Nms时，三种方法的相关峰值计算方法为：

$P_{\mathrm{CC}}^N=\underset{m(i,j)}{\max }\left\{{\left|\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{y}^{\left(n\right)}(i,j)\right|}^2\right\}---\left(4\right)$

$P_{\mathrm{NCC}}^N=\underset{m(i,j)}{\max }\left\{{\left|\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{y}^{\left(n\right)}(i,j)\right|}^2\right\}---\left(5\right)$

$P_{\mathrm{DCC}}^N=\underset{m(i,j)}{\max }\left\{{\left|\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left[y^{(n-1)}(i,j)\right]}^{*}{y}^{\left(n\right)}(i,j)\right|}^2\right\}---\left(6\right)$

三种累积方法得到的相关峰值是不同的，但是每种方法都有各自的优缺点。相干累积由于不存在平方损失，所以对峰值的捕获概率最高，但受周期20ms的导航数据翻转影响严重。导航数据的翻转抵消了相干累积的效果，限制了相干累积的时间长度。非相干累积对每ms相关结果的绝对值进行累加，因此不存在导航数据翻转的影响，但是却有平方损失。差分累积对相邻的两个ms的相关结果共轭相乘，对导航数据的翻转不敏感，同时不存在平方损失。虽然比相干累积的性能差，但是优于非相干累积。

发明内容

本发明提出的全球卫星导航系统弱信号下的自适应相干累积联合捕获方法，既保留了现有相干累积方法的捕获概率高的性能，又避免了相干累积方法中的导航数据翻转影响。

本发明的捕获方法步骤如下：

步骤一：根据1ms的接收信号数据的方差来估计GPS信号的信噪比SNR，然后根据所述信噪比SNR选取阈值峰值检测阈值PDT和导航数据翻转的检测阈值BTT；设置累积结果的初始值为0，执行步骤二，开始相干累积；

步骤二：将本地信号与接收信号进行1次相关，再与之前的累积结果进行相干累积，获得并保存第N次相干累积结果；其中所述的1次相关是对1ms的本地信号与接收信号进行的相关运算；用相关峰值

和次相关峰值的比值作为峰值检测中的判决变量，判断所述判决变量是否大于峰值检测阈值PDT，如公式7

$P_{\mathrm{ACI},m}^N/P_{\mathrm{ACI},s}^N>\mathrm{PDT},---\left(7\right)$

如果判断结果为是，则判定捕获到正确的相关峰值，给出码相位和多普勒频移，捕获成功，程序停止，结束运行；如果判断结果为否，则判定未捕获到正确的相关峰值，执行步骤三；

步骤三：判断相干累积次数N是否达到20；如果判断结果为否，则令N＝N+1，返回执行步骤二进行第N次相干累积；如果判断结果为是，则相干累积次数N清零，将保存的20个相干累积结果供步骤四调用，执行步骤四；

步骤四：进行导航数据翻转检测，检测准则为判断每两个相邻的相干累积峰值的比值是否大于导航数据翻转的检测阈值BTT，

$(\frac{P_{\mathrm{CI}}^{N-1}}{P_{\mathrm{CI}}^N},\frac{P_{\mathrm{CI}}^{N-1*}}{P_{\mathrm{CI}}^{N*}})>\mathrm{BTT},---\left(8\right)$

其中N＝1、2、3…、20，

为前向相干累积

$P_{\mathrm{CI}}^N=\underset{m(i,j)}{\max }\left\{{\left|\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{y}^{\left(n\right)}(i,j)\right|}^2\right\},---\left(9\right)$

为后向相干累积

$P_{\mathrm{CI}}^{N*}=\underset{m(i,j)}{\max }\left\{{\left|\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{y}^{(21-n)}(i,j)\right|}^2\right\};---\left(10\right)$

如果判断结果为否，则未检测到导航数据翻转，返回执行步骤二进行相干累积；如果判断结果为是，则检测到导航数据翻转，得到的导航数据翻转位置λ₁，执行步骤五；

步骤五：根据得到的导航数据翻转位置λ₁，将累积算法调整为差分累积；自适应相干累积联合差分累积的峰值最后可表示为：

$P_{\mathrm{ACI}}^N=\underset{i=1}{\overset{n-1}{\mathrm{\Σ}}}[P_{\mathrm{CI}}^{{\mathrm{\λ}}_i}+P_{\mathrm{DCI}}^{20-{\mathrm{\λ}}_i}]+P_{\mathrm{CI}}^{\mathrm{\λn}}+P_{\mathrm{CI}}^{N-{\mathrm{\λ}}_i},---\left(11\right)$

然后判断是否大于峰值检测阈值PDT；如果判断结果为是，则捕获成功，停止；如果判断结果为否，则保存差分累积获得的累积结果后，返回步骤二进行相干累积，直到捕获成功。

本发明的自适应相干累积联合捕获方法(ACI)同时利用了相干累积和差分累积。同时在捕获过程中能检测出导航数据的翻转位置。在未检测到导航数据翻转时先采用相干累积的方法，当导航数据翻转被检测到后采用差分累积的方法。既利用了相干累积高处理增益的优点又利用了差分累积不受导航数据翻转影响的优点。另外，与传统方法固定捕获检测阈值不同，本发明是根据接收信号的噪声来自适应调整阈值。本发明的自适应相干累积联合捕获方法与传统的方法相比既提高了检测概率同时缩短了捕获时间。

附图说明

图1为自适应相干累积联合捕获方法，差分累积和非相干累积的峰值检测阈值示意图；图2为在检测概率为95％时，三种累积方法总累积时间示意图；图3为总累积时间为50ms时，三种累积方法的检测概率。图1至图3中的

自适应相干累积，

差分相干累积，

非相干累积。

具体实施方式

具体实施方式一：本实施方式的步骤如下：

步骤一：根据1ms的接收信号数据的方差来估计GPS信号的信噪比SNR，然后根据所述信噪比SNR选取阈值峰值检测阈值PDT和导航数据翻转的检测阈值BTT；设置累积结果的初始值为0，执行步骤二，开始相干累积；

步骤二：将本地信号与接收信号进行1次相关，再与之前的累积结果进行相干累积，获得并保存第N次相干累积结果；其中所述的1次相关是对1ms的本地信号与接收信号进行的相关运算；用相关峰值

和次相关峰值

的比值作为峰值检测中的判决变量，判断所述判决变量是否大于峰值检测阈值PDT，如公式7

$P_{\mathrm{ACI},m}^N/P_{\mathrm{ACI},s}^N>\mathrm{PDT},---\left(7\right)$

如果判断结果为是，则判定捕获到正确的相关峰值，给出码相位和多普勒频移，捕获成功，程序停止，结束运行；如果判断结果为否，则判定未捕获到正确的相关峰值，执行步骤三；

步骤三：判断相干累积次数N是否达到20；如果判断结果为否，则令N＝N+1，返回执行步骤二进行第N次相干累积；如果判断结果为是，则相干累积次数N清零，将保存的20个相干累积结果供步骤四调用，执行步骤四；

步骤四：进行导航数据翻转检测，检测准则为判断每两个相邻的相干累积峰值的比值是否大于导航数据翻转的检测阈值BTT，即前向累积和后向累积中是否有任何一个超过阈值；

$(\frac{P_{\mathrm{CI}}^{N-1}}{P_{\mathrm{CI}}^N},\frac{P_{\mathrm{CI}}^{N-1*}}{P_{\mathrm{CI}}^{N*}})>\mathrm{BTT},---\left(8\right)$

其中N＝1、2、3…、20，

为前向相干累积

$P_{\mathrm{CI}}^N=\underset{m(i,j)}{\max }\left\{{\left|\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{y}^{\left(n\right)}(i,j)\right|}^2\right\},---\left(9\right)$

为后向相干累积

$P_{\mathrm{CI}}^{N*}=\underset{m(i,j)}{\max }\left\{{\left|\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{y}^{(21-n)}(i,j)\right|}^2\right\};---\left(10\right)$

如果判断结果为否，则未检测到导航数据翻转，返回执行步骤二进行相干累积；如果判断结果为是，则检测到导航数据翻转，得到的导航数据翻转位置λ₁，执行步骤五；

步骤五：根据得到的导航数据翻转位置λ₁，将累积算法调整为差分累积；自适应相干累积联合差分累积的峰值最后可表示为：

$P_{\mathrm{ACI}}^N=\underset{i=1}{\overset{n-1}{\mathrm{\Σ}}}[P_{\mathrm{CI}}^{{\mathrm{\λ}}_i}+P_{\mathrm{DCI}}^{20-{\mathrm{\λ}}_i}]+P_{\mathrm{CI}}^{\mathrm{\λn}}+P_{\mathrm{CI}}^{N-{\mathrm{\λ}}_i},---\left(11\right)$

然后判断

是否大于峰值检测阈值PDT；如果判断结果为是，则捕获成功，停止；如果判断结果为否，则保存差分累积获得的累积结果后，返回步骤二进行相干累积，直到捕获成功。

以GPS L1信号为例，根据GPS弱信号环境的特点，SNR选取的范围从-33dB到-39dB，接收信号的频率设为1251kHz，PDT的选取根据多次仿真得到的经验值在图中给出，为了进行对比同时给出了差分累积和非相干累积的PDT。

在不同信噪比下三种累积方法的性能比较如图和图所示。在同样的检测概率条件下，如图本发明的自适应相干累积联合捕获方法具有最少的累积时间，也就是捕获速度最快。在信噪比最低-39dB时，与差分累积和非相干累积相比累积时间分别降低了56ms和16ms。在相同的累积时间时50ms，信噪比为-39dB时，如图自适应相干累积联合捕获方法的检测概率为68％，而差分相干累积和非相干累积分别为50％和20％。因为相干累积在信噪比较低时，收到导航数据翻转的影响非常严重，所以不作为参考进行比较。

本发明提出的自适应相干累积联合捕获方法，根据检测到的导航数据翻转的位置，在相干累积和差分累积中自动选择并将它们联合。同时总相干累积时间和检测阈值也是根据SNR自动调整的。测试的结果表明，自适应相干累积联合捕获方法的性能在弱信号的条件下明显好于差分相干累积和非相干累积的捕获方法。

Claims (1)

1、全球卫星导航系统弱信号下的自适应相干累积联合捕获方法，其特征在于它步骤如下：

步骤一：根据1ms的接收信号数据的方差来估计GPS信号的信噪比SNR，然后根据所述信噪比SNR选取阈值峰值检测阈值PDT和导航数据翻转的检测阈值BTT；设置累积结果的初始值为0，执行步骤二，开始相干累积；

步骤二：将本地信号与接收信号进行1次相关，再与之前的累积结果进行相干累积，获得并保存第N次相干累积结果；其中所述的1次相关是对1ms的本地信号与接收信号进行的相关运算；用相关峰值

和次相关峰值的比值作为峰值检测中的判决变量，判断所述判决变量是否大于峰值检测阈值PDT，如公式7

如果判断结果为是，则判定捕获到正确的相关峰值，给出码相位和多普勒频移，捕获成功，程序停止，结束运行；如果判断结果为否，则判定未捕获到正确的相关峰值，执行步骤三；

步骤三：判断相干累积次数N是否达到20；如果判断结果为否，则令N＝N+1，返回执行步骤二进行第N次相干累积；如果判断结果为是，则相干累积次数N清零，将保存的20个相干累积结果供步骤四调用，执行步骤四；

步骤四：进行导航数据翻转检测，检测准则为判断每两个相邻的相干累积峰值的比值是否大于导航数据翻转的检测阈值BTT，

其中N＝1、2、3…、20，

为前向相干累积

为后向相干累积

如果判断结果为否，则未检测到导航数据翻转，返回执行步骤二进行相干累积；如果判断结果为是，则检测到导航数据翻转，得到的导航数据翻转位置λ₁，执行步骤五；

步骤五：根据得到的导航数据翻转位置λ₁，将累积算法调整为差分累积；自适应相干累积联合差分累积的峰值最后可表示为：

然后判断

是否大于峰值检测阈值PDT；如果判断结果为是，则捕获成功，停止；如果判断结果为否，则保存差分累积获得的累积结果后，返回步骤二进行相干累积，直到捕获成功。

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