CN101854190A - 基于频域传递函数估计的多径消减方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种利用接收信号频谱与本地伪随机扩频码频谱相除获得频域传递函数，减少多径对直达路径延迟进行精确估计影响的改进方法。为克服奇异值、噪声对频域除法获得传递函数的影响，首先进行频域数据平滑，然后对奇异值点附近的数据进行删除并就利用其附近的非奇异值进行插值以获得奇异值附近的数据。为克服傅立叶变换的分辨率受接收信号采样率决定的缺点，通过本地产生高采样率的伪随机扩频码参考数据，搜索最强的直达路径信号及对应的延迟，获得精确的直达信号的延迟值，这个延迟值是对接收机码锁相环已经锁定的本地伪随机扩频码时间位置的一个精确的修正值，该修正值在没有多径信号的情况下应为零，即最终的直达路径精确延迟是原闭环码锁定环的锁定的时间延迟与这个精确的时间修正值的代数和。

Description

基于频域传递函数估计的多径消减方法

技术领域

本发明涉及一种信号的接收，特别涉及一种需要区分和估计信号传播路径延迟以减少多径信号对直达路径时间延迟估计精度影响的方法与装置，属于通讯技术领域。

背景技术：

在利用信号接收，进行位置测量、定位过程中，典型的情况如GPS全球定位系统，信号所经信道的多径特征会引起接收机伪随机扩频码跟踪测量的误差，从而引起定位误差。多径对接收机伪随机扩频码跟踪的影响主要在于产生自相关函数畸变，引起伪随机扩频码鉴别器的输出锁定在与直达路径定位有一定误差的位置上，即在某一时刻码跟踪环可能工作在一个非真实的锁定值上。

通过采取选择具有抑制多径的接收机天线，使接收机接收的信号主要是直达信号，但也仍然存在受到衰减的多径信号。为获得在多径环境下，真实的直达路径的延迟估计，需要估计多径信道的信息以修正或消除多径对码鉴别器的影响。处理方法包括对鉴别器进行改进使多径对码鉴别器的影响减小；另一种是不改变码鉴别器，但对码鉴别器的输出结果进行修正。

在使用后一种方法中，通过利用接收信号与本地伪随机扩频码的相关获得的频谱与参考的伪随机码的相关函数的频谱的比值，可以获得接收信道的特性，通过反傅立叶变换运算得到直达信号与多径信号的延迟估计，如文献[Chun Yang，Capt.Alec Porter，“Frequency-Domain Characterization of GPS Multipath for Estimation andMitigation”，ION GNSS 18th International Technical Meeting of the SatelliteDivision，13-16 September 2005，Long Beach，CA]叙述了利用求取频域传递函数来得到多径的估计方法。但正如该文献的实验结果看到的该方法存在以下缺点：一个是在接收信号的频谱与本地参考信号的频谱相比或相除时会出现0/0的情况而出现奇异值，在有噪声的时候，该奇异值的范围会进一步扩大，而这些数据是不可靠的，从而使该方法在有噪声的情况下失效；另一个是通过除法获得的多径信道的传递函数的傅立叶变换的分辨率仅与接收信号的采样率相当，如5Mhz采样率，分辨率就只有200ns，25Mhz采样率，分辨率是40ns，这对高精度的测量来说是远远不够的。

发明内容：本发明目的就是提出一种利用接收信号频谱与本地伪随机扩频码频谱相除获得多径信道频域传递函数，减少多径对直达路径延迟精确估计影响的改进方法。

为克服上述两个缺点中的奇异值问题采用对接收信号频谱与本地参考伪随机扩频码频谱相除所获得的频域传递函数值首先进行频域数据平滑，平滑的点数可以是三点、五点或其它点数，然后对奇异值点附近的数据进行删除并就利用其附近的非奇异值进行插值以获得奇异值附近的数据，去除奇异值的范围或插值的范围，可以根据载/信噪比情况进行调整，载噪比小时应扩大插值范围，即载噪比小时不可靠的数据范围会增大。

为克服傅立叶变换的分辨率受接收信号采样率决定的缺点，通过本地产生高采样率的伪随机扩频码参考数据，如采样率可以提高到1Ghz或更高，来有效克服。由于伪随机扩频码的产生是通过固定生成多项表达式产生的，这在进行提高采样率处理时是很容易的。利用提高了采样率的本地伪随机扩频码为基础，通过抽取得到与接收信号相同采样率的本地伪随机扩频码与接收信号进行在频域相除运算后作反傅立叶变换，对反变换后的时域信号在时域搜索最强的直达路径信号及对应的延迟并记录下来，接着在一定范围内以高采样率如前述1Ghz所决定的采样间隔如前述1ns移动本地参考伪随机扩频码，重复与接收信号频谱相除、频域传递函数据平滑、奇异值剔除和内插、做反傅立叶变换、搜索最强的直达信号及对应延迟并记录的过程，直至完成全部范围内的运算和结果记录，然后对这些与搜索范围对应的搜索值记录进行最大值搜索处理，获得精确的直达信号的延迟值，这个延迟值是相对于接收机码锁相环已经锁定的本地伪随机扩频码时间位置的一个精确的修正值，该修正值在没有多径信号的情况下应为零，即最终的直达路径精确延迟是原闭环码锁定环的锁定的时间延迟与这个精确的时间修正值的代数和。

本发明基于频域传递函数估计的多径消减方法，其特征在于依次包括以下工艺步骤：

(1)采用传统扩频中频数字接收机，在粗多普勒频偏和码相位信息已获得的情况下，闭环载波跟踪环和闭环码跟踪环；

(2)获取数据计算频谱：

A、获取时间长度为T_d的去除载波的中频数字化多径接收数据s(nt_s)，t_s是采样时间间隔，利用离散傅立叶变换(DFT)计算，S(f)＝DFT(s(nt_s))。

B、获取时间长度为T_d的本地伪随机扩频码数据s₀(nt_s)，并获得与s₀(nt_s)时间对准的提高了采样率的本地伪随机扩频码数据s₁(kt_s1)，t_s1是s₁(t)的采样间隔，且t_s＝d*t_s1，d为正整数，利用离散傅立叶变换(DFT)计算S_0m(f)＝DFT(s₁(nt_s+mt_s1)，m取值范围为[-d，d].

(3)利用除法计算频域多径传递函数：

H(f)＝S(f)/S₀(f)＝S(f)*S^* _0m(f)/|S_0m(f)|²

(4)对频域多径传递函数：H(f)进行平滑、奇异值去除和内插计算得到H′″(f)

(5)对平滑和内插后的频域多径传递函数H′″(f)求逆傅立叶变换或反离散傅立叶变换(IDFT)运算：h′(t)＝IDFT(H′″(f))

(6)搜索h′(t)的幅度峰值|h′(Δτ_m)|及其对应的时间Δτ_m，获得直达路径的时间延迟与本地码发生器锁定位置的时间差Δτ_m。

(7)提高多径分辨率的搜索，搜索范围是接收信号s(nt_s)采样间隔内高采样率本地伪随机扩频码s₁(nt_s+m t_s1)的数目，即m从-d开始每次增加1直至d，如果未完成，m加1后回到第(2)的B步，接着完成(3)、(4)、(5)和(6)步；如果完成，则进入第(8)步。

(8)完成搜索m取值范围为[-d，d]的幅度峰值|h′(Δτ_m)|中最大幅值对应的精确时间Δτ_max。

(9)搜索结果去修正原闭环码锁定环的锁定时间，即最终的锁定时间为原闭环码锁定环的锁定的时间延迟与修正值Δτ_max的代数和。

其中步骤(2)中获取的A、B的数据时间长度T_d为一个伪随机码周期的整数倍，数据的点数为

表示取小于等于x的整数；

其中步骤(2)中B的本地为随机扩频码数据是通过已经锁定的已知规律的低采样率的本地伪随机扩频码s₀(nt_s)的相位，通过已知生成多项式产生的更高采样率的本地为随机扩频码数据。需要说明的是这个高采样率的本地为随机扩频码数据是很容易产生的，因为其生成多项式已经知道，初始状态已知，随机扩频码数据也仅是0，1。

其中步骤(4)中的平滑、奇异值去除和内插运算，包括平滑运算、奇异值去除和内插运算。平滑运算就是对已获得的频域传递函数H(f)在频域进行平均，即为获得中间点的平滑数据取其周围的数据相加并取算术平均，所取的周围数据的点数包括被平滑的数据点数为奇数个数据。奇异值去除和内插运算根据除法获得频域传递函数H(f)的除数即本地为随机扩频码的频域函数S_0m(f)为零的点的分布进行，首先计算出S_0m(f)为零的频率，接着删除S_0m(f)为零的频点及其附近大于和小于该频点各M点的取值即每个S_0m(f)为零的位置需要删除该数据点周围2*M+1个数据，M为正整数，然后利用其余未删除的S_0m(f)数据，对已删除的数据进行不等距节点内插，具体的插值方法可以使线性、样条函数等。本发明的实施例中给出了线性插值的结果。而S_0m(f)为零的具体频率位置需要根据采样率、采样数据持续时间、本地为随机扩频码的相关函数的特点确定。在实施例中将给出一个具体实例结果。

本发明基于频域传递函数估计的多径消减方法的优点在于：

(1)克服了频域除法获得传递函数时引起的奇异值影响

(2)克服了噪声对频域除法获得传递函数的影响

(3)利用本地已知生成规律的伪随机扩频码的高采样率数据，通过搜索可获得精度与所生成高采样率时间相当的多径估计结果，如高采样率的数据采样时间为1ns，则多径搜索精度可以达到1ns以内。

附图说明：

图1，本发明方法的数据获取与处理背景示意图

图2，本发明算法流程图

图3，实施例中初始频域传递函数的实部

图4，实施例中初始频域传递函数的虚部

图5，实施例中初始频域传递函数的模

图6，实施例中对初始频域传递函数平滑后的实部

图7，实施例中对初始频域传递函数平滑后的虚部

图8，实施例中对初始频域传递函数平滑后的模

图9，实施例中对平滑后频域传递函数奇异值去除和内插后的实部

图10，实施例中对平滑后频域传递函数奇异值去除和内插后的虚部

图11，实施例中对平滑后频域传递函数奇异值去除和内插后的模

图12，对经过平滑、奇异值去除和内插后的频域函数的傅立叶反变换

图13，精确搜索本地码数据获取过程

图14，一条多径下经典方法与精确搜索后的延迟估计误差包络

图15，平滑滤波一次的滤波频域特性

图16，平滑滤波10次的滤波频域特性

图17，平滑滤波20次的滤波频域特性

图中各代号的说明，1接收机天线，2模拟前端，3第一乘法器，4第二乘法器，5积分清零器，6环路滤波及后处理，7本地载波信号发生器，8本地码发生器，9信号处理，10算法开始时已完成接收机的频率锁相环和码锁相环锁定，11获取时间长度为Td的去除载波的中频数字化多径接收数据s(nts)，ts是采样时间间隔，12利用离散傅立叶变换(DFT)计算S(f)＝DFT(s(nts))，13获取时间长度为Td的本地伪随机扩频码数据s₀(nts)，并获得与s₀(nts)时间对准的提高了采样率的本地伪随机扩频码数据s₁(kts1)，t_s1是s₁(t)的采样时间间隔，且t_s＝d*t_s1，d为正整数，且s₁(nt_s1)＝s₀(nt_s)，k＝n*d，14利用离散傅立叶变换(DFT)计算S_0m(f)＝DFT(s₁(nt_s+mt_s1)，m取值范围为[-d，d]，15利用除法计算频域多径传递函数：H(f)＝S(f)/S_0m(f)＝S(f)*S^* _0m(f)/|S_0m(f)|²，16对频域多径传递函数：H(f)进行平滑、奇异值去除和内插计算得到H′″(f)，17对平滑、奇异值去除和内插后的频域多径传递函数H′″(f)求逆离散傅立叶变换(IDFT)运算：h′(t)＝IDFT(H′″(f))，18搜索h′(t)的幅度峰值及其对应的时间，获得直达路径的时间延迟与本地码发生器锁定位置的时间差Δτ_m，19提高多径分辨率的搜索，m搜索范围为[-d，d]是否完成？未完成转入第13步，第20完成，并输出搜索的最大幅值对应的精确偏移时间去修正原闭环码锁定环的锁定时间位置，从而求得实际延迟。

图12中的21表示一个幅度峰值位置，22表示一个次幅度峰值位置。图14中，23_1、23_2表示接收机的码鉴别器的早迟码间隔为一个码片时间T_c的码延迟估计误差包络，其中23_1表示多径信号与直达信号同相情况，23_2表示多径信号与直达信号反相情况。24_1、24_2表示接收机的码鉴别器的早迟码间隔为一个采样间隔时间t_s的码延迟估计误差包络，其中24_1表示多径信号与直达信号同相情况，24_2表示多径信号与直达信号反相情况。25_1、25_2表示精确搜索后的码延迟估计误差包络，其中25_1表示多径信号与直达信号同相情况，25_2表示多径信号与直达信号反相情况，接收机的码鉴别器的早迟码间隔仍为一个采样间隔时间t_s。

具体实施方式：

下面结合附图进一步说明基于频域传递函数估计的多径消减方法的实施，但并不意味着对本发明内容的任何限制。

附图1给出了本发明计算方法获取信号的方法。图1中，接收机天线1接收到信号后，由模拟前端2进行变频成中频、滤波和模数转换处理，处理后获得的数字信号由第一乘法器3与本地载波信号发生器7的输出进行中频到基带的信号的转换，第一乘法器3的输出分为两路，一路送入信号处理9进行处理，另一路送入第二乘法器4与本地码发生器8的输出进行相乘获得解扩的信号，解扩信号送入积分清零器5进行滤波处理，即在规定的积分时间后输出积分值并对积分器清零，积分清零器5的输出送入环路滤波及后处理6，环路滤波及后处6理一方面产生控制数据输入到本地载波信号发生器7以控制其载波频率和相位，另一控制数据输入到本地码发生器8以控制其码产生的相位与接收机天线1接收到信号中的伪随机扩频码同步，另一方面对积分清零器5送入的数据进行解码获得数据与信号处理9送来的数据一起被处理获得有效的输出信息。本地码发生器8的另一路输出被送入信号处理9作为本发明方法的本地参考数据被处理。

信号处理9中将完成图2所示步骤的处理，包括：步骤10算法开始时已完成接收机的频率锁相环和码锁相环锁定，即载波频率和相位已基本同步，本地伪随机扩频码已与接收信号的伪随机扩频码同步在一个码元时间的几分之一以内。这时进行步骤11获取时间长度为Td的去除载波的中频数字化多径接收数据s(nt_s)，t_s是采样时间间隔，对获取的s(nt_s)进行步骤12利用离散傅立叶变换(DFT)计算S(f)＝DFT(s(nt_s))，在进行步骤11获取时间长度为T_d的去除载波的中频数字化多径接收数据s(nt_s)的同时进行步骤13获取时间长度为Td的本地伪随机扩频码数据s₀(nts)，并获得与s₀(nts)时间对准的提高了采样率的本地伪随机扩频码数据s₁(kts1)，t_s1是s₁(t)的采样时间间隔，且t_s＝d*t_s1，d为正整数，且s₁(kt_s1)＝s₀(nt_s)，k＝n*d，在本步中伪随机扩频码从本地码发生器8得到的是s₀(nt_s)，即采样时间间隔为t_s，将采样率提高d倍，可通过已知的本地码发生器8的产生公式和初始条件获得s₁(kt_s1)，s₁(kt_s1)与本地码发生器8得到的s₀(nt_s)相关后的相关峰值点就是s₁(kt_s1))与s₀(nt_s)的对准点并用s₁(kt_s1)作后续的计算。注意，s₁(kt_s1)与本地码发生器8得到的s₀(nt_s)相关运算时，s₁(kt_s1)每次移动的时间是t_s1，但与s₀(nt_s)相关时取样间隔为t_s。具体见后面图13的说明。完成步骤13获取时间长度为Td的本地伪随机扩频码数据s₁(kt_s1)后，进行步骤14利用离散傅立叶变换(DFT)计算S_0m(f)＝DFT(s₁(nt_s+mt_s1))，m取值范围为[-d，d]，在完成步骤12利用离散傅立叶变换(DFT)计算S(f)＝DFT(s(nt_s))和步骤14利用离散傅立叶变换(DFT)计算S_0m(f)＝DFT(s₁(nt_s+mt_s1))后进入步骤15利用除法计算频域多径传递函数：H(f)＝S(f)/S_0m(f)＝S(f)*S^* _0m(f)/|S_0m(f)|²，步骤16对频域多径传递函数：H(f)进行平滑、奇异值去除和内插计算得到H′″(f)，具体的平滑和内插方法见后面详述，然后进行步骤17对平滑、奇异值去除和内插后的频域多径传递函数H′″(f)求逆离散傅立叶变换(IDFT)运算：h′(t)＝IDFT(H′″(f))，然后进行步骤18搜索h′(t)的幅度峰值及其对应的时间，获得直达路径的时间延迟与本地码发生器锁定位置的时间差Δτ_m，用此偏移修正码锁相环锁定的时间位置，从而求得实际延迟。步骤19提高多径分辨率的搜索，m搜索范围[-d，d]是否完成？即m从-d开始，到-d+1，…，d-1，d是否完成，未完成转入步骤第13步，在第13步中获得的s₁(nt_s+m*t_s1)，其初始位置每次被向前或向后移动一个采样时间t_s1，由m决定最终移动的时间间隔t_s1数目，以这个新移动时间起点作为第一个数据，间隔d个数据抽取一个点得到新的s₁(nt_s+m*t_s1)，接着进行后续的14、15、16、17、18步骤，步骤20完成，即m的取值范围已经完成，并输出搜索的最大幅值对应的精确时间搜索结果，该结果输入到环路滤波及后处理6去修正原闭环码锁定环的锁定时间。

频域传递函数H(f)的平滑和插值：

频域平滑：为后续去除由于除法引起的奇异值做准备，采用如下的平滑方法：

对在采样率为f_s＝1/t_s下，由频域除法获得的频域传递函数数据H(nΔf_s)，n＝0，1，…，N。

采用5点滑动平均输出H′(nΔf_s)，n＝0，1，…，N。

$H^{\′}\left({\mathrm{n\Δf}}_s\right)=\frac{1}{5}[H\left((n-2){\mathrm{\Δf}}_s\right)+H\left((n-1){\mathrm{\Δf}}_s\right)+H\left(\left(n\right){\mathrm{\Δf}}_s\right)+H\left((n+1){\mathrm{\Δf}}_s\right)+H\left((n+2){\mathrm{\Δf}}_s\right)]---\left(1\right)$

$H^{\′}\left(0\right)=\frac{1}{5}[3H\left(0\right)+2H\left({\mathrm{\Δf}}_s\right)+H\left({2\mathrm{\Δf}}_s\right)-H\left({4\mathrm{\Δf}}_s\right)]---\left(2\right)$

$H^{\′}\left({\mathrm{\Δf}}_s\right)=\frac{1}{10}[4H\left(0\right)+3H\left({\mathrm{\Δf}}_s\right)+2H\left({2\mathrm{\Δf}}_s\right)+H\left({3\mathrm{\Δf}}_s\right)]---\left(3\right)$

$H^{\′}\left((N-1){\mathrm{\Δf}}_s\right)=\frac{1}{10}[H\left((N-3){\mathrm{\Δf}}_s\right)+2H\left((N-2){\mathrm{\Δf}}_s\right)+3H\left((N-1){\mathrm{\Δf}}_s\right)+4H\left({\mathrm{N\Δf}}_s\right)]---\left(4\right)$

$H^{\′}\left({\mathrm{N\Δf}}_s\right)=\frac{1}{5}[-H\left((N-4){\mathrm{\Δf}}_s\right)+H\left((N-2){\mathrm{\Δf}}_s\right)+2H\left((N-1){\mathrm{\Δf}}_s\right)+3H\left({\mathrm{N\Δf}}_s\right)]---\left(5\right)$

由于式(1)具有对称性，平滑输出不会对原数据产生相移，因此不会影响延迟的估计。

其滤波特性为：

$H_s\left(f\right)=\frac{\mathrm{DFT}\left(H^{\′}\left(n\right)\right)}{\mathrm{DFT}\left(H\left(n\right)\right)}$

$=\frac{1}{5}[1+(e^{-j4\mathrm{\πf}}+e^{j4\mathrm{\πf}})+(e^{-j2\mathrm{\πf}}+e^{j2\mathrm{\πf}})]---\left(6\right)$

$=\frac{1}{5}[1+2\cos \left(4\mathrm{\πf}\right)+2\cos \left(4\mathrm{\πf}\right)]$

如果一次平滑不能满足要求，可使用级联方式连续平滑：

$H_{\mathrm{sf}}\left(f\right)=H_s^k\left(f\right)={\left\{\frac{1}{5}\right[1+2\cos \left(4\mathrm{\πf}\right)+2\cos \left(4\mathrm{\πf}\right)\left]\right\}}^p---\left(7\right)$

图15、图16、图17分别给出了(7)式中p＝1、p＝10和p＝20的平滑滤波频域特性。

奇异值去除和频域内插：频域内插过程就是在平滑后对奇异点进行去除和用周围的非奇异值数据点内插出去除的奇异值点。根据已知的伪随机序列的参数、采样率和采样持续时间或相关积分时间可得到奇异值发生的位置。本实施例利用GPS的C/A码情况。对GPS的C/A码其码片宽度为T_c＝1/1.023us，则其自相关函数C₀(τ)＝IDFT{|S₀(f)|²}的归一化自相关函数

表示为：

${\stackrel{\&OverBar;}{C}}_0\left(\mathrm{\&tau;}\right)=\left\{\begin{array}{c}\frac{\mathrm{\&tau;}}{T_c}+1,-T_c\&le;\mathrm{\&tau;}<0\\ \frac{-\mathrm{\&tau;}}{T_c}+\mathrm{1,0}\&le;\mathrm{\&tau;}<T_c\\ 0,\mathrm{\&tau;}\&NotElement;[-T_c,T_c]\end{array}\right.---\left(8\right)$

其傅立叶变换(FT)为：

$C_{0f}\left(f\right)=\mathrm{FT}\left({\stackrel{\&OverBar;}{C}}_0\left(\mathrm{\&tau;}\right)\right)=\frac{{\sin }^2\left({\mathrm{\&pi;fT}}_c\right)}{{\left(\mathrm{\&pi;f}\right)}^2{T}_c}=k_0{\left|S_{0m}\left(f\right)\right|}^2---\left(9\right)$

k₀是归一化常系数。显然，式(9)在

πfT_c＝±kπ，k≠0，k＝±1，±2，…(10)

即

$f=\&PlusMinus;\frac{k}{T_c},k\&NotEqual;0,k=\&PlusMinus;1,\&PlusMinus;2,...---\left(11\right)$

位置会出现归一化自相关函数

的傅立叶变换C_0f(f)＝0，从而在使用式

做除法时会出现奇异值，在本实施例中，信号以25Mhz采样，采样时间间隔t_s＝1/25Mhz＝40ns，T_c＝(1/1.023)us，采样了T_d＝1ms的时间共计

个数据，

表示取小于等于x的整数，当利用离散傅利叶变换时离散频率间隔为

而在

即在f*T_d＝k*1023谱线位置会出现奇异值，因此可以在T_d和T_c确定后对C_0f(f)出现奇异值的位置将这些奇异值去除，并用周围非奇异值对去除的值进行插值。特别由于噪声的影响，奇异值不再只局限于

的位置，这些奇异值位置附近也会受影响，因此实际中应去除奇异值位置为中心的周围一定范围的值，本实施例中去除了

外，附近各M＝50个数据也将被作为不可靠数据去除，即比如k＝1，将除去的谱线范围为：的附近即1023-50，1023-49，…，1023+49，1023+50，共计2*M+1＝101个数据点被去除。对其它的k值也类似处理，去除奇异值的频域传递函数为H″(f)，然后用周围的非奇异值插值出所有去除的值。设内插处理为影射INTERP(.)则有最后输出为：

H′″(nf_s)＝INTERP(H″(nf_s))                 (12)

本实施例中使用不等距节点内插方法具体使用的是线性插值，插值出去除的奇异值。由于这种数学方法已是一种经典的方法这里就不详述。

下面给出本实施例的一些结果，需要说明的是本实施例并不意味着对本发明的任何限制。接收信号是GPS的C/A伪随机扩频码信号其生成多项式、初始状态由于均公开可查这里不再赘述，所用卫星号为2号，在接收机闭环前已完成状态搜索，因此本地码生成的状态已知。接收信号采样率25Mhz，t_s＝1/25us＝40ns，C/A码片时间T_c＝(1/1.023)us，采样了T_d＝1ms的时间共计25000个数据，需要注意的是T_d取值应是本地为随机扩频码的周期的整数倍，如C/A码的周期是1ms，故应取1ms的整数倍，1ms、2ms、3ms等等，这里T_d取1ms。本地为随机扩频码s₀(n t_s)，n＝1，2，…，25000。提高采样率的本地为随机扩频码

在接收机接收到的信号s(n t_s)具有直达信号和一条相对直达信号延迟为900ns、幅度相对直达信号幅度衰减7dB的多径信号，载噪比为40dB-hz。求S(f)＝DFT(s(nt_s))，S_0m(f)＝DFT(s₁(nt_s+mt_s1)，m取值范围为[-40，40].求出频域传递函数

图3表示频域传递函数的频谱实部，图4表示频域传递函数频谱的虚部，图5表示频域传递函数频谱的模。图3、4、5的横轴表示频域的离散点数，纵轴表示幅度。可以看到由于噪声和奇异值的影响，使频域传递函数频谱的许多数据无法使用。接着对频域传递函数H(f)的频谱进行平滑处理，平滑处理的平均点数为5，级联处理的阶数为20即式(7)中的k＝20，得到平滑处理后的频域传递函数H′(f)。图6表示对频域传递函数的平滑处理后频谱H′(f)实部，图7表示频域传递函数的平滑处理后频谱H′(f)的虚部，图8表示频域传递函数的平滑处理后频谱H′(f)的模。可以看到平滑处理后，频域传递函数的噪声被消弱，同时奇异值的幅度亦受到抑制，但传递函数的真实值部分、并未受到影响。接着对平滑后的数据进行奇异值的去除和内插处理，对其奇异值的去除和内插处理结果H′″(f)为图9表示对频域传递函数的奇异值去除和内插处理后频谱H′″(f)实部，图10表示频域传递函数的奇异值去除和内插处理后频谱H′″(f)的虚部，图11表示频域传递函数的奇异值去除和内插处理后频谱H′″(f)的模。可以看到已经获得了真实的频域传递函数。对上述处理后的多径传递函数H′″(f)做反离散傅里叶变换得到图12，可看到在以第一条谱线为参考，在标号为21处即第二条谱线处有一幅度峰值表示接收信号相对本地伪随机扩频码位置有一延迟40ns的直达路径，因为谱线的时间间隔为采样时间间隔t_s＝1/25Mhz＝40ns。在标号22处即第24条谱线处有一次幅度峰值，表示接收信号相对本地伪随机扩频码位置有一延迟920ns的多径信号。

多径分辨率的提高：

前面的讨论虽然解决了利用频域除法获得有效的频域多径传递函数，并由反傅立叶变换获得多径的分布情况，但是由于对定位精度有重要影响的是与直达路径信号延迟一个码片内的多径信号，接收信号的采样率只有25Mhz，意味着前面方法的多径分辨间隔只有40ns左右。为提高多径间隔的分辨率，本实施例通过提高本地伪随机码的采样率由原来的t_s＝1/25Mhz＝40ns提高至t_s1＝1/1000Mhz＝1ns。这是很容易做到的，因为本地伪随机码扩频码在实施例中为GPS的C/A码的产生公式、初始条件和接收机本地码的位置均已经知道。图13中，图13B表示实际接收数据位置，数据间隔时间为采样时间间隔本实施例中为40ns，D是s₀(n(d*ts1))的数据位置，其数据间隔更窄，具有更高的采样率，本实施例t_s1＝1/1000Mhz＝1ns，即本实施例中d＝40。在第15步的利用除法计算频域多径传递函数：H(f)＝S(f)/S_0m(f)＝S(f)*S^* _0m(f)/|S_0m(f)|²运算时，s₁(nt_s+mt_s1)可以采用向前搜索即A所示，其数据均取自D，或向后搜索即C，其数据也取自D。比如向前搜索1ns，s₁(nt_s+mt_s1)取D数据相对接收数据位置前1ns为起始点，然后每间隔t_s＝1/25Mhz＝40ns＝40*t_s1取一个数据获得向前搜索的s₁(nt_s+t_s1)，其它情况可类似获得。这样经过搜索可获得数据D的时间间隔的时间分辨率。搜索范围由接收数据B的时间间隔与本地数据D的时间间隔之比d＝40决定，即将接收数据的时间间隔细分为更精细的本地数据D的时间间隔。图14给出了一条多径下精确搜索后的延迟估计误差包络，图中横轴表示多径与直达路径延迟间隔单位为纳秒ns，纵轴表示直达路径延迟估计误差单位为伪随机码码片时间T_c＝(1/1.023)us。其中图14中23_1和23_1的曲线表示，接收机的码鉴别器的早迟码间隔为一个码片时间T_c＝(1/1.023)us时码延迟估计误差，图14中的24_1和24_2曲线表示接收机的码鉴别器的早迟码间隔为一个采样间隔时间t_s＝1/25Mhz＝40ns时码延迟估计误差，图14中的25_1和25_2曲线表示经过精确搜索后的码延迟估计误差。正负延迟估计误差表示多径与直达路径同相和反相的极端情况下的绝对值最大时的延迟估计误差，即延迟估计误差包络。本实施例可看到经过精确搜索后的直达路径延迟估计可以达到±1ns。

Claims (6)

1.一种基于频域传递函数估计的多径消减方法，其特征在于依次包括以下工艺步骤：

(1)采用传统扩频中频数字接收机，在粗多普勒频偏和码相位信息已获得的情况下，闭环载波跟踪环和闭环码跟踪环；

(2)获取数据计算频谱：

A、获取时间长度为T_d的去除载波的中频数字化多径接收数据s(nt_s)，t_s是采样时间间隔，利用离散傅立叶变换(DFT)计算，S(f)＝DFT(s(nt_s))，t_s是采样间隔。

B、获取时间长度为T_d的本地伪随机扩频码数据s₀(nt_s)，并获得与s₀(nt_s)时间对准的提高了采样率的本地伪随机扩频码数据s₁(kt_s1)，t_s1是s₁(t)的采样间隔，且t_s＝d*t_s1，d为正整数，利用离散傅立叶变换(DFT)计算S_0m(f)＝DFT(s₁(nt_s+mt_s1)，m取值范围为[-d，d]；

(3)利用除法计算频域多径传递函数：

H(f)＝S(f)/S₀(f)＝S(f)*S^* _0m(f)/|S_0m(f)|²；

(4)对频域多径传递函数：H(f)进行平滑、奇异值去除和内插计算得到H′″(f)；

(5)对平滑、奇异值去除和内插后的频域多径传递函数H′″(f)求逆傅立叶变换(IDFT)运算：h′(t)＝IDFT(H′″(f))；

(6)搜索h′(t)的幅度峰值|h′(Δτ_m)|及其对应的时间Δτ_m，获得直达路径的时间延迟与本地码发生器锁定位置的时间差Δτ_m；

(7)提高多径分辨率的搜索，搜索范围是接收信号s(nt_s)采样间隔内高采样率本地伪随机扩频码s₁(nt_s+m t_s1)的数目，即m从-d开始每次增加1直至d，如果未完成，m加1后回到第(2)的B步，接着完成(3)、(4)、(5)和(6)步；如果完成，则进入第(8)步；

(8)完成搜索m取值范围为[-d，d]的幅度峰值|h′(Δτ_m)|中幅值最大对应的精确时间Δτ_max；

(9)搜索结果去修正原闭环码锁定环的锁定时间，即最终的锁定时间为原闭环码锁定环的锁定时间与修正值Δτ_max的代数和。

2.根据权利要求1所述的基于频域传递函数估计的多径消减方法，其特征在于所述第(2)步中获取的A、B的数据时间长度T_d为一个伪随机码周期的整数倍，数据的点数为

表示取小于等于x的整数。

3.根据权利要求1所述的基于频域传递函数估计的多径消减方法，其特征在于所述第(2)步B中获取的提高了采样率的本地伪随机扩频码数据s₁(kt_s1)，通过已知生成多项式、已知初始状态产生，随机扩频码数据取值范围是0，1。s₁(nt_s+m*t_s1)的初始位置由m*t_s1决定移动的时间间隔t_s1数目。

4.根据权利要求1所述的基于频域传递函数估计的多径消减方法，其特征在于所述第(4)步中的平滑、奇异值去除和内插计算中，平滑使用：

对在采样率为f_s＝1/t_s下，由频域除法获得的频域传递函数数据H(nΔf_s)，n＝0，1，…，N。

采用5点滑动平均输出H′(nΔf_s)，n＝0，1，…，N。

并使用级联方式连续平滑p次，p为正整数。

5.根据权利要求1所述的基于频域传递函数估计的多径消减方法，其特征在于所述第(4)步中的平滑、奇异值去除和内插计算中，奇异值去除使用：首先计算出S_0m(f)为零的频率，然后删除S_0m(f)为零的频点及其附近大于和小于该频点各M点的频域传递函数H(f)取值即每个S_0m(f)为零的位置需要删除2*M+1个数据，M为正整数。

6.根据权利要求1所述的基于频域传递函数估计的多径消减方法，其特征在于所述第(4)步中的平滑、奇异值去除和内插计算中，对内插：使用其余未删除的S_0m(f)数据，对已删除的数据进行不等距节点内插。

Images