CN102307054A - 一种新的直接序列扩频信号的捕获方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及直接序列扩频信号捕获技术领域中的一种新的直接序列扩频信号的捕获方法。本发明提出的技术方案首先对接收到的数据进行预处理，然后用一个较低的采样率对其采样，得到观测信号。通过计算该观测信号在预处理矩阵和扩频序列的循环移位矩阵的乘积矩阵上的投影值的变化情况，来估计接收到的扩频信号的相位值。采用本技术方案进行扩频信号捕获时，可以在低于奈奎斯特采样定律要求的采样率下，完成扩频序列的捕获，从而大大降低捕获系统的成本。

Description

一种新的直接序列扩频信号的捕获方法

技术领域

本发明涉及数字信号处理领域的扩频信号捕获技术，具体涉及对直接序列扩频信号进行捕获的方法。

背景技术

在对直接序列扩频信号进行接收处理时的一项关键技术是扩频序列的同步，即在接收端用作解扩的序列必须和扩频信号中的扩频序列对齐，或者说相位相同，以保证能够正确地得到原始信号。由于接收信号中扩频序列的起始相位是随机的，因此，必须首先对扩频序列进行捕获，即得到其起始相位的估计值，再在后续的跟踪环节进行精确同步。

假设接收端的信号为：

x(t)＝A×D(t-τ，f_dd)×C(t-τ，f_dε)×cos[2π(f_I+f_d)t+θ]+n(t)

其中，A为接收信号幅度，D(t)为传输的原始信号，C(t)为扩频序列，τ为传输时延，f_I和f_d分别为中频和多普勒频率，θ为载波相位，n(t)为噪声，f_dd表示多普勒频率f_d折算到原始信号上的调整值，f_dε表示多普勒频率f_d折算到扩频序列上的调整值。一般而言，扩频序列C(t)的码率远远高于原始信号D(t)，进一步假设扩频序列的码率为c(单位：码片/秒)，序列长度为L(单位：码片)，则扩频序列的周期为T＝L/c(单位：秒)。

对扩频序列的捕获实际上就是对τ和f_d的值进行估计。目前常用的方法是循环相关法，即在接收端用扩频序列和接收信号进行循环相关并对相关结果进行判断，如果超过了门限值，就认为捕获成功，反之，捕获失败。

按照实现循环相关的方法不同，又分为时域捕获和频域捕获两种，下面分别进行介绍：

时域捕获法依次包括如下步骤：

步骤1：设定采样频率f_s，对接收信号x(t)进行采样，得到一帧离散信号x[n]，n＝0，1，2，...，N-1，其中N为帧长，通常满足N/f_s为扩频序列周期T的整倍数。

步骤2：选择一个尚未进行过捕获的多普勒频率估计值并根据f_s和

生成本地扩频序列

n＝0，1，2，...，N-1。

步骤3：将x[n]和

进行循环相关，得到相关值

即

$R[m,{\hat{f}}_d]=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}x\left[n\right]l[{<n-m>}_N,{\hat{f}}_d],$ m＝0，1，2，...，N-1

其中，

表示对循环移位m个样本，<n-m>_N表示对(n-m)的值按N进行求模的结果。

步骤4：检索是否还存在没有进行过捕获的多普勒频率估计值

如果有，返回步骤2，否则，执行步骤5。

步骤5：运用预先设定的判决规则，将步骤3得到的所有相关值与预先设定的门限值作比较，如果满足该判决规则的要求，就认为捕获成功，反之，捕获失败。

频域捕获法依次包括如下步骤：

步骤1：设定采样频率f_s，对接收信号x(t)进行采样，得到一帧离散信号x[n]，n＝0，1，2，...，N-1，其中N为帧长，通常满足N/f_s为扩频序列周期T的整倍数。

步骤2：对x[n]进行DFT运算，得到其频域表征X[k]，k＝0，1，2，...，N-1，并对结果取共轭，得到X*[k]。

步骤3：选择一个尚未进行过捕获的多普勒频率估计值

并根据f_s和

生成本地扩频序列

n＝0，1，2，...，N-1。

步骤4：对

进行DFT运算，得到其频域表征

k＝0，1，2，...，N-1。

步骤5：将X*[k]和

依次相乘，得到 $Y[k,{\hat{f}}_d]=X*\left[k\right]\&times;L[k,{\hat{f}}_d],$ k＝0，1，2，...，N-1。

步骤6：对进行IDFT运算，得到

m＝0，1，2，...，N-1。

步骤7：检索是否还存在没有进行过捕获的多普勒频率估计值

如果有，返回步骤3，否则，执行步骤8。

步骤8：运用预先设定的判决规则，将步骤3得到的所有相关值与预先设定的门限值作比较，如果满足该判决规则的要求，就认为捕获成功，反之，捕获失败。

随着现代通信技术的发展，信号的码率将越来越高，带宽也将越来越宽，这对前端ADC器件的采样频率的要求也越来越高。缺乏低成本的高速ADC已经成为限制超高速、超宽带通信技术应用的主要原因之一。而无论是时域捕获还是频域捕获，其主要问题在于，为了取得较好的扩频性能，扩频序列码率一般都很高，导致扩频信号的带宽很宽，由于奈奎斯特(Nyquist)采样定律的限制，其采样率往往也较高。即使在后续处理中有进行数据压缩，也都是先依照奈奎斯特(Nyquist)定律采样数据，然后再进行压缩，并没有从根本上解决采样率过高的问题。这必将增大系统对前端模数转换器(ADC)的要求，同时也增大了系统的运算和存储成本。

发明内容

基于现有的直接序列扩频信号的捕获方法存在的上述问题，本发明提供一种新的直接序列扩频信号捕获方法，可以在低于奈奎斯特采样定律要求的采样率下，完成扩频序列的捕获，从而大大降低实现系统的成本。

本发明提出的一种新的直接序列扩频信号的捕获方法，其特征是依次包括如下步骤：

步骤1：设置参数，包括扩频序列长度L，扩频序列的码率c，满足奈奎斯特定律的采样频率f_s，用于捕获的接收数据的时间长度T_P，用于捕获的接收数据帧包含的参考采样点数N＝T_P×f_s，压缩比r，真实采样率f_r＝f_s×r，真实帧长M，多普勒频率的搜索范围、搜索间隔和预设的判定门限，其中，压缩比0＜r≤1，真实帧长M为不低于乘积N×r的最小整数；

步骤2：选择一个尚未进行过捕获的多普勒频率估计值

并根据f_s和

生成本地扩频序列 $l_0\left[{\hat{f}}_d\right]=\left\{l\right[{\hat{f}}_d,n\left]\right\}\&Element;C^{N\&times;1},$ n＝0，1，2，...，N-1；

步骤3：对本地扩频序列

进行L-1次循环移位，第m次循环移位得到扩频序列 $l_m\left[{\hat{f}}_d\right]={\left\{l\right[{\hat{f}}_d,\mathrm{m\&beta;}],l[{\hat{f}}_d,\mathrm{m\&beta;}+1],\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,l[{\hat{f}}_d,N-1],l[{\hat{f}}_d,0\left]l\right[{\hat{f}}_d,1],\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,l[{\hat{f}}_d,\mathrm{m\&beta;}-1\left]\right\}}^T,$ β＝f_s/c，将

和所有循环移位得到的序列一道，构造出该扩频序列的循环移位矩阵 $\mathrm{\&Psi;}\left[{\hat{f}}_d\right]=\left[l_0\right[{\hat{f}}_d],l_1[{\hat{f}}_d],\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,l_{L-1}[{\hat{f}}_d\left]\right];$

步骤4：选取一个与

不相关的采样预处理矩阵Φ∈C^M×N；

步骤5：将步骤3得到的

和步骤4选取的矩阵Φ相乘，得到矩阵 $\mathrm{\&Theta;}\left[{\hat{f}}_d\right]=$ $\mathrm{\&Phi;}\&times;\mathrm{\&Psi;}\left[{\hat{f}}_d\right]=\left[{\mathrm{\&theta;}}_0\right[{\hat{f}}_d],{\mathrm{\&theta;}}_1[{\hat{f}}_d],...,{\mathrm{\&theta;}}_L[{\hat{f}}_d\left]\right]\&Element;C^{M\&times;L},$ 其中 ${\mathrm{\&theta;}}_m\left[{\hat{f}}_d\right]=\left[{\mathrm{\&theta;}}_m\right[{\hat{f}}_d,0],{\mathrm{\&theta;}}_m[{\hat{f}}_d,$ $1],...,{\mathrm{\&theta;}}_m{[{\hat{f}}_d,M-1]]}^T\&Element;C^{M\&times;1}$ 为

的列向量，m＝0，1，2，...，L-1；

步骤6：对接收到的直接序列扩频信号进行采样，得到采样输出的序列y；

步骤7：以步骤5得到的矩阵

和步骤6的序列y作为输入，在满足

的元素绝对值之和最小的限制条件下，估算出方程中的扩频序列的相位相关序列

步骤8：检索是否还存在没有进行过捕获的多普勒频率估计值

如果有，返回步骤2，否则，执行步骤9；

步骤9：对步骤7估算出的所有相位相关序列运用预先设定的判决规则进行判断，如果满足该判决规则的要求，就认为捕获成功，反之，捕获失败。

所述步骤1中多普勒频率的搜索间隔不超过用于捕获的接收数据的时间长度的倒数，即多普勒频率的搜索间隔≤1/T_p。

所述步骤6按照如下步骤进行：

1)将接收到的直接序列扩频信号x(t)分为M路；

2)将信号依次经过N-1个延迟单元，每个延迟单元的延迟时间为1/f_s，共产生N个输出：x(t-k/f_s)，k＝0，1，2，...，N-1；

3)将每个延迟单元的输出分别与所述步骤4选取的矩阵Φ对应的一行系数相乘，并将乘积累加起来，得到该路的滤波输出m＝0，1，…，M-1；

4)对每一路滤波的输出，进行采样频率为f_r/M的采样；

5)将M路的采样结果进行并/串转换，得到最终的采样输出序列y＝{y₀[0]，y₁[0]，...，y_M-1[0]，y₀[1]，y₁[1]，...，y_M-1[1]，y₀[2]，y₁[2]，...，y_M-1[2]，...，y₀[n]，y₁[n]，...，y_M-1[n]，...}＝{y[0]，y[1]，y[2]，...，y[n]，...}。

所述步骤7中估算扩频序列相位相关序列

的方法，为基追踪法、匹配追踪法、正交匹配追踪法、分段正交匹配追踪法、子空间追踪法中的任意一种。

所述正交匹配追踪法按照如下步骤进行：

1)初始化向量v₀＝y＝[v₀[0]，v₀[1]，...，v₀[M-1]]^T，位置向量h和对应的矩阵Λ均初始化为空集，迭代次数i＝1；

2)将v_i-1与中每一列进行相关，记录对应的相关值，得到相关值向量c＝[c₀，c₁，...，c_L-1]，其中 $c_m=|<v_{i-1},{\mathrm{\&theta;}}_m[{\hat{f}}_d]>|=\left|\underset{n=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{v}_{i-1}\right[n\left]{\mathrm{\&theta;}}_m^{*}\right[{\hat{f}}_d,n],|$ m＝0，1，…，L-1，符号

表示求这两个向量的相关值，上标*表示求共轭，然后寻找其中最大的相关值c_p，并记录该最大值对应的位置p，p＝0，1，...，L-1；

3)更新向量h和矩阵Λ，将p并入h中，并将

中位置p对应的列向量

并入Λ中，即h＝h∪p，

∪表示集合的“并”操作；

4)利用观测向量y和上一步更新的矩阵Λ来对扩频序列相位的估计值δ进行更新，即计算观测向量y在更新矩阵Λ中各列上的投影，即 $\widehat{\mathrm{\&delta;}}={\left({\mathrm{\&Lambda;}}^H\mathrm{\&Lambda;}\right)}^{-1}{\mathrm{\&Lambda;}}^{H}y;$

5)将观测向量y中和矩阵Λ各列相关的所有分量去除，更新余量，即 $v_i=y-\mathrm{\&Lambda;}\widehat{\mathrm{\&delta;}};$

6)判断

是否成立，γ为事先设定的迭代门限值，0＜γ＜＜1；如果不成立，则令i＝i+1，回到2)步；如果成立，则停止迭代，利用h和

输出扩频序列相位估计相关序列 $\hat{s}\left[{\hat{f}}_d\right]=$ ${\left[\hat{s}\right[{\hat{f}}_d,0],\hat{s}[{\hat{f}}_d,1],...,\hat{s}[{\hat{f}}_d,L-1\left]\right]}^T,$ 输出的方法是：如果m∈h，且m＝h[q]，即：m在集合h中，且m为h中的第q个元素，则 $\hat{s}[{\hat{f}}_d,m]=\hat{s}[{\hat{f}}_d,h[q\left]\right]=\widehat{\mathrm{\&delta;}}\left[q\right],$ 即就取值为

的第q个元素，如果

即m不在集合h中，则

所述步骤9预先设定的判决规则是：

1)对步骤7得到的所有扩频序列相位估计相关序列

计算其平均值average，对其取绝对值，记为|average|；

2)在所有的

中，寻找绝对值最大的一个相关值

3)计算比值

如果该比值大于步骤1中设定的判定门限，则捕获成功，多普勒频率估计值为扩频序列相位估计值为

否则，认为捕获失败。

如果所述步骤9的判决结果为捕获成功，则依次执行如下内插校正步骤：

1)由多普勒频率估计值为找到对应的相位估计相关序列

由扩频序列相位估计值

在

中找到对应的相关值

2)根据预先设定的用扩频码片个数表示的相位估计精度，设定参与内插校正的相关值的个数Num，即：若相位估计精度为1/Num，则参与内插校正的相关值的个数为Num；

3)根据Num的值，记录包括

在内，与

相邻的Num个绝对值最大的相关值和它们对应的相位ρ_i，i＝0，1，...，Num-1；

4)使用任意一种内插法对该扩频序列相位估计值进行内插校正。

所述内插法为一阶线性内插法、二阶内插法、三阶内插法中的任意一种。

由于扩频序列具有很好的随机性，即除了和序列自身会产生很大的相关值外，扩频序列和其它序列，包括其本身的循环移位序列，都是正交的，即：相关值很小。从上面的技术方案描述可以看出，本发明提出的技术方案，正是利用了扩频信号的这一点特性，由扩频序列以及其循环移位序列构成扩频序列的循环移位矩阵，以对扩频序列相位进行估计。由于接收时刻是随机的，扩频信号中的扩频序列的起始相位也是随机的，但将扩频信号在该扩频序列的循环移位矩阵上投影后，只有相位对齐或基本对齐的那一列或几列才会产生较大的相关值，其它位置的相关值都很小，因此，投影产生的系数向量是稀疏的，捕获过程感兴趣的正是其中非常有限的几个较大的相关值，对绝大部分的较小的相关值不感兴趣，因此，可以考虑用更低的采样率或更少的数据对这些相关值进行估计，这有利于后续采用求解优化问题的方法来估计接收到的扩频信号的相位值。

为此，本发明提出的技术方案首先对接收数据进行预处理，然后用一个较低的采样率对其采样，得到观测信号。通过计算该观测信号在预处理矩阵和变换基矩阵的乘积矩阵上的投影值的变化情况，来估计接收到的扩频信号的相位值。

由此可见，本发明在增加一些简单的预处理步骤以后，就可以用低于奈奎斯特采样频率的采样器对接收到的信号进行采样，这降低了对前端模数转换器(ADC)的要求，节省了高速ADC带来的高成本。

另外，由于上述扩频序列的循环移位矩阵的各列必须是正交的，因此各列之间的相位必须间隔一个码片。所以，投影的系数向量的相位估计精度为一个码片，这在实际应用中精度偏低。为了提高估计精度，本发明提出的技术方案，在成功捕获到信号的情况下，利用估计出的系数向量中的几个最大值，对相位估计值进行内插校正，以提高估计精度。

附图说明

附图1为本发明提出的一种新的直接序列扩频信号捕获方法的总体流程图；

附图2为与本发明提出的捕获方法配套的预处理及低速采样方法示意图；

附图3为采用正交匹配追踪算法估算扩频序列相位相关序列的流程图；

具体实施方式

直接序列扩频的一个典型应用是在GPS系统中，使用Gold码对GPS导航电文进行扩频，以保证远距离传输的抗干扰性能。下面以GPSL1信号的捕获为例，说明本发明技术方案的实施方式。

第一步，设置参数，扩频序列长度L＝1023，扩频序列的码率c＝1.023MHz，载波频率f_c＝1575.42MHz，中频f_I＝4.7224MHz，满足奈奎斯特定理的采样频率f_s＝16.368MHz，参考采样间隔T_s＝1/f_s＝0.061us，用于捕获的接收数据长度T_P＝1ms，压缩比r＝0.1，多普勒频率的搜索范围为[f_I-10KHz，f_I+10KHz]、搜索间隔为1KHz，预设的判定门限Thresh＝4，真实采样率为f_r＝1.6368MHz，真实采样间隔为T_r＝1/f_r＝0.61us，参考帧长N＝16368，真实帧长M＝1637。

第二步，根据N和M的值，选择随机高斯矩阵Φ∈C^1637×16368作为采样预处理矩阵。

其中的矩阵元素

满足均值为0，方差为1/M＝1/1367的高斯分布，m＝0，1，...，1636，n＝0，1，...，16367。

实际上，只要任意选择一个与第五步得到的循环移位矩阵不相关的矩阵，都可以适用本方法。所谓矩阵Φ和

不相关，就是指矩阵Φ的任一行和矩阵的每一列都不相关。

第三步，利用矩阵Φ中的元素，按照附图2设计的预处理及低速采样电路，对输入的中频模拟信号x(t)进行预处理和采样，具体步骤如下：

(a)将x(t)分为M＝1367路；

(b)每路信号依次经过N-1＝16367个延迟单元，每个延迟单元的延迟量为T_s＝0.061us，产生16368个延迟输出：x(t)，x(t-T_s)，x(t-2T_s)，...，x(t-16367T_s)；

(c)将每路的16368个延迟输出分别与第二步选择的随机高斯矩阵Φ中对应的一行系数相乘，并将乘积累加起来，得到该路的滤波输出，对于第m路信号，经过随机滤波器后，其输出y_m(t)为：

m＝0，1，…，1636

(d)对这1637路滤波输出，进行并行的AD采样，每路AD的采样间隔为M×T_r＝1637×0.61us＝1ms，得到y_m[n]，m＝0，1，2，...，1636；

(e)将1637路的采样结果进行并/串转换，得到最终的压缩采样输出序列y＝{y₀[0]，y₁[0]，...，y₁₆₃₆[0]，y₀[1]，y₁[1]，...，y₁₆₃₆[1]，y₀[2]，y₁[2]，...，y₁₆₃₆[2]，...，y₀[n]，y₁[n]，...，y₁₆₃₆[n]，...}＝{y[0]，y[1]，y[2]，...，y[n]，...}，由于经过了并/串转换，附图2的采样电路的实际采样率为f_r＝1/T_r＝1/0.61us＝1.6368MHz；

(f)按照帧长M＝1637对压缩采样输出序列y进行分段，取出一帧以供后续处理，记为y＝{y[n]}∈C^1637×1，n＝0，1，2，...，1636。第四步，在[f_I-10KHz，f_I+10KHz]的范围里，以1KHz为间隔，选择一个尚未进行过捕获的多普勒频率估计值

并根据f_s和

生成本地扩频序列n＝0，1，2，...，16367，具体步骤如下：

(a)根据载波频率f_c＝1575.42MHz和扩频序列码率c＝1.023MHz，生成多普勒比例因子ε：

ε＝f_c/c＝1540

(b)利用多普勒比例因子ε计算折算到扩频序列上的多普勒频率

${\hat{f}}_{\mathrm{d\&epsiv;}}={\hat{f}}_d/1540$

(c)利用

和

生成本地扩频序列信号

即

$l(t,{\hat{f}}_d)=C(t,{\hat{f}}_{\mathrm{d\&epsiv;}})\cos \left[2\mathrm{\&pi;}(f_I+{\hat{f}}_d)t\right]$

(d)基于参考采样频率f_s＝16.368MHz，得到离散的本地扩频序列样本 $l_0\left[{\hat{f}}_d\right]$ $=\left\{l\right[{\hat{f}}_d,n\left]\right\}\&Element;C^{16368\&times;1},$ 即

$l_0\left[{\hat{f}}_d\right]={\left\{l\right[{\hat{f}}_d,0],l[{\hat{f}}_d,1],\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,l[{\hat{f}}_d,n],\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,l[{\hat{f}}_d,16367\left]\right\}}^T$

其中， $l[{\hat{f}}_d,n]=l({\hat{f}}_d,t){|}_{t=\mathrm{nTs}=n\&times;0.061\mathrm{us}}.$

第五步，利用本地扩频序列

及其循环移位序列，构成扩频信号的循环移位矩阵

具体包括如下步骤：

(a)计算一个扩频序列码片对应的离散样本点数β＝f_s/c＝16；

(b)以β＝16为基本移位单位，对序列

进行循环移位，得到移位后的序列

m＝0，1，2，...，1022，其中，

是

循环移位m个扩频序列码片，即循环移位16m个样本点的结果，用公式表示如下：

$l_0\left[{\hat{f}}_d\right]={\left\{l\right[{\hat{f}}_d,0],l[{\hat{f}}_d,1],\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,l[{\hat{f}}_d,n],\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,l[{\hat{f}}_d,16366],l[{\hat{f}}_d,16367\left]\right\}}^T$

$l_1\left[{\hat{f}}_d\right]={\left\{l\right[{\hat{f}}_d,16],l[{\hat{f}}_d,17],\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,l[{\hat{f}}_d,16367],l[{\hat{f}}_d,0],l[{\hat{f}}_d,1],\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,l[{\hat{f}}_d,15\left]\right\}}^T$

.

.

.

$l_m\left[{\hat{f}}_d\right]={\left\{l\right[{\hat{f}}_d,16m],l[{\hat{f}}_d,16m+1],\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,l[{\hat{f}}_d,N-1],l[{\hat{f}}_d,0],\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,l[{\hat{f}}_d,16m-1\left]\right\}}^T$

.

.

.

$l_{1022}\left[{\hat{f}}_d\right]={\left\{l\right[{\hat{f}}_d,16352],l[{\hat{f}}_d,16353],\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,l[{\hat{f}}_d,16367],l[{\hat{f}}_d,0],\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,l[{\hat{f}}_d,16351\left]\right\}}^T$

(c)利用

和

构成扩频信号的循环移位矩阵

(d)将

和第二步所得的随机矩阵Φ相乘，得到矩阵 $\mathrm{\&Theta;}\left[{\hat{f}}_d\right]=\mathrm{\&Phi;}\&times;\mathrm{\&Psi;}\left[{\hat{f}}_d\right]=$ $\left[{\mathrm{\&theta;}}_0\right[{\hat{f}}_d],{\mathrm{\&theta;}}_1[{\hat{f}}_d],...,{\mathrm{\&theta;}}_L[{\hat{f}}_d\left]\right]\&Element;C^{1367\&times;1023},$ 其中 ${\mathrm{\&theta;}}_m\left[{\hat{f}}_d\right]=\left[{\mathrm{\&theta;}}_m\right[{\hat{f}}_d,0],{\mathrm{\&theta;}}_m[{\hat{f}}_d,1],...,$ ${\mathrm{\&theta;}}_m{[{\hat{f}}_d,1636]]}^T\&Element;C^{1367\&times;1}$ 为

的列向量，m＝0，1，2，...，1022。

第六步，以矩阵

和序列y作为输入，利用正交匹配跟踪法，在满足

的元素绝对值之和最小的限制条件下，估算出方程中的扩频序列的相位相关序列m＝0，1，...，1022，具体步骤如下：

(a)初始化列向量v₀＝y＝[v₀[0]，v₀[1]，...，v₀[1636]]^T∈C^1637×1，用于重构的下标向量h和基矩阵Λ均初始化为空集，迭代次数i＝1；

(b)将v_i-1与

中每一列进行相关，记录对应的相关值，得到相关值向量c＝[c₀，c₁，...，c_L-1]，其中

$c_m=|<v_{i-1},{\mathrm{\&theta;}}_m[{\hat{f}}_d]>|=\left|\underset{n=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{v}_{i-1}\right[n\left]{\mathrm{\&theta;}}_m^{*}\right[{\hat{f}}_d,n],|$ m＝0，1，…，L-1，符号

表示求这两个向量的相关值，上标*表示求共轭，然后寻找其中最大的相关值c_p，并记录该最大值对应的位置p，p＝0，1，...，L-1；

(c)更新位置向量h和矩阵Λ，将p并入h中，并将中位置p对应的列向量

并入Λ中，即h＝h∪p，

∪表示集合的“并”操作；

(d)利用观测向量y和上一步更新的矩阵Λ来对扩频序列相位的估计值δ进行更新，即计算观测向量y在更新矩阵Λ中各列上的投影，即

(e)将观测向量y中和矩阵Λ各列相关的所有分量去除，更新余量，即 $v_i=y-\mathrm{\&Lambda;}\widehat{\mathrm{\&delta;}};$

(f)设置γ＝0.01，判断是否满足停止条件，即

$v_i^H{v}_i<0.01\&times;\left(y^{H}y\right)$

如果不满足上式，则令i＝i+1，回到(b)。

如果满足上式，停止迭代，输出扩频序列相位估计相关序列

即：如果m∈h，且m＝h[q]，即：m在集合h中，且m为h中的第q个元素，则 $\hat{s}[{\hat{f}}_d,m]=\hat{s}[{\hat{f}}_d,h[q\left]\right]=\widehat{\mathrm{\&delta;}}\left[q\right],$ 即

就取值为

的第q个元素，如果

即m不在集合h中，则

需要说明的是，本具体实施方式的第六步采用的是正交匹配跟踪法来求解，实际上，这一步要完成的工作，就是在满足

的元素绝对值之和最小的限制条件下，求解方程

中的

得到扩频序列相位估计相关序列

在现有技术中，求解这样一个受限的最优化问题，有多种可用的方法，比如：基追踪法、匹配追踪法、分段正交匹配追踪法、子空间追踪法等，都可以用于本技术方案中的该步骤求解。

第七步，在[f_I-10KHz，f_I+10KHz]的范围内，以1KHz的间隔搜索是否有未进行捕获的多普勒频率。若有，则设置新的多普勒频率估计值，回到第四步，否则，执行第八步。

第八步，对于所有的21个扩频序列相位估计相关序列中，计算所有相关值的平均值average，并记录其中绝对值最大的值，假设最大值在

处，记为

(a)计算比值

(b)将比值和门限Thresh＝4比较。若小于该门限，则捕获失败；否则，捕获成功，多普勒频率估计值为

扩频序列相位粗略估计值为

第九步，对扩频序列相位粗略估计值进行内插校正，具体步骤如下：

(a)设定扩频序列相位估计精度为1/4码片，则参与内插的相关值个数为Num＝4；

(b)在多普勒频率估计值为

对应的相位估计相关序列中，记录与

相邻的4个绝对值最大的值和它们对应的相位，设4个最大的相关值分别为

和

对应的相位分别为

和

(c)利用下面的一阶线性内插公式进行内插，得到校正后的相位估计值，这里仍记为

$\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&alpha;}}=\frac{1}{\mathrm{Total}}\&times;\{(\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&alpha;}}-1)\&times;|\hat{s}[(\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&alpha;}}-1),{\hat{f}}_d]|+\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&alpha;}}\&times;|\hat{s}[\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&alpha;}},{\hat{f}}_d]|$

$+(\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&alpha;}}+1)\&times;\left|\hat{s}\right[(\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&alpha;}}+1),{\hat{f}}_d\left]\right|+(\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&alpha;}}+2)\&times;\left|\hat{s}\right[(\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&alpha;}}+2),{\hat{f}}_d\left]\right|\}.$

$\mathrm{Total}=\left|\hat{s}\right[(\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&alpha;}}-1),{\hat{f}}_d\left]\right|+\left|\hat{s}\right[\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&alpha;}},{\hat{f}}_d\left]\right|+\left|\hat{s}\right[(\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&alpha;}}+1),{\hat{f}}_d\left]\right|+\left|\hat{s}\right[(\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&alpha;}}+2),{\hat{f}}_d\left]\right|$

需要说明的是，第九步的(c)步骤选用了一阶线性内插的方法来对扩频序列相位粗略估计值进行内插以提高估计精度，在实际应用过程中，任何现有技术中的内插方法，如：二阶内插法、三阶内插法等，都可以用于对扩频序列相位粗略估计值进行内插以提高估计精度。

此外，即便没有采用本发明提出的预处理及低速采样电路对输入的直扩信号进行采样，而是采用满足奈奎斯特采样定理的采样频率f_s来对输入信号进行采样，本发明提出的捕获方法仍然适用。

Claims (8)

1.一种新的直接序列扩频信号的捕获方法，其特征是依次包括如下步骤：

步骤1：设置参数，包括扩频序列长度L，扩频序列的码率c，满足奈奎斯特定律的采样频率f_s，用于捕获的接收数据的时间长度T_P，用于捕获的接收数据帧包含的参考采样点数N＝T_P×f_s，压缩比r，真实采样率f_r＝f_s×r，真实帧长M，多普勒频率的搜索范围、搜索间隔和预设的判定门限，其中，压缩比0＜r≤1，真实帧长M为不低于乘积N×r的最小整数；

步骤2：选择一个尚未进行过捕获的多普勒频率估计值

并根据f_s和

生成本地扩频序列 $l_0\left[{\hat{f}}_d\right]=\left\{l\right[{\hat{f}}_d,n\left]\right\}\&Element;C^{N\&times;1},$ n＝0，1，2，...，N-1；

步骤3：对本地扩频序列

进行L-1次循环移位，第m次循环移位得到扩频序列 $l_m\left[{\hat{f}}_d\right]={\left\{l\right[{\hat{f}}_d,\mathrm{m\&beta;}],l[{\hat{f}}_d,\mathrm{m\&beta;}+1],\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,l[{\hat{f}}_d,N-1],l[{\hat{f}}_d,0\left]l\right[{\hat{f}}_d,1],\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,l[{\hat{f}}_d,\mathrm{m\&beta;}-1\left]\right\}}^T,$ β＝f_s/c，将

和所有循环移位得到的序列一道，构造出该扩频序列的循环移位矩阵 $\mathrm{\&Psi;}\left[{\hat{f}}_d\right]=\left[l_0\right[{\hat{f}}_d],l_1[{\hat{f}}_d],\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,l_{L-1}[{\hat{f}}_d\left]\right];$

步骤4：选取一个与不相关的采样预处理矩阵Φ∈C^M×N；

步骤5：将步骤3得到的和步骤4选取的矩阵Φ相乘，得到矩阵 $\mathrm{\&Theta;}\left[{\hat{f}}_d\right]=$ $\mathrm{\&Phi;}\&times;\mathrm{\&Psi;}\left[{\hat{f}}_d\right]=\left[{\mathrm{\&theta;}}_0\right[{\hat{f}}_d],{\mathrm{\&theta;}}_1[{\hat{f}}_d],...,{\mathrm{\&theta;}}_L[{\hat{f}}_d\left]\right]\&Element;C^{M\&times;L},$ 其中 ${\mathrm{\&theta;}}_m\left[{\hat{f}}_d\right]=\left[{\mathrm{\&theta;}}_m\right[{\hat{f}}_d,0],{\mathrm{\&theta;}}_m[{\hat{f}}_d,$ $1],...,{\mathrm{\&theta;}}_m{[{\hat{f}}_d,M-1]]}^T\&Element;C^{M\&times;1}$ 为

的列向量，m＝0，1，2，...，L-1；

步骤6：对接收到的直接序列扩频信号进行采样，得到采样输出的序列y；

步骤7：以步骤5得到的矩阵和步骤6的序列y作为输入，在满足

的元素绝对值之和最小的限制条件下，估算出方程

中的扩频序列的相位相关序列

步骤8：检索是否还存在没有进行过捕获的多普勒频率估计值

如果有，返回步骤2，否则，执行步骤9；

步骤9：对步骤7估算出的的所有相位相关序列运用预先设定的判决规则进行判断，如果满足该判决规则的要求，就认为捕获成功，反之，捕获失败。

2.根据权利要求1所述的一种新的直接序列扩频信号的捕获方法，其特征是：所述步骤1中多普勒频率的搜索间隔不超过用于捕获的接收数据的时间长度的倒数，即多普勒频率的搜索间隔≤1/T_p。

3.根据权利要求1所述的一种新的直接序列扩频信号的捕获方法，其特征是：所述步骤6按照如下步骤进行：

1)将接收到的直接序列扩频信号x(t)分为M路；

2)将信号依次经过N-1个延迟单元，每个延迟单元的延迟时间为1/f_s，共产生N个输出：x(t-k/f_s)，k＝0，1，2，...，N-1；

3)将每个延迟单元的输出分别与所述步骤4选取的矩阵Φ对应的一行系数相乘，并将乘积累加起来，得到该路的滤波输出m＝0，1，…，M-1；

4)对每一路滤波的输出，进行采样频率为f_r/M的采样；

5)将M路的采样结果进行并/串转换，得到最终的采样输出序列y＝{y₀[0]，y₁[0]，...，y_M-1[0]，y₀[1]，y₁[1]，...，y_M-1[1]，y₀[2]，y₁[2]，...，y_M-1[2]，...，y₀[n]，y₁[n]，...，y_M-1[n]，...}＝{y[0]，y[1]，y[2]，...，y[n]，...}。

4.根据权利要求1所述的一种新的直接序列扩频信号的捕获方法，其特征是：所述步骤7中估算扩频序列相位相关序列

的方法，为基追踪法、匹配追踪法、正交匹配追踪法、分段正交匹配追踪法、子空间追踪法中的任意一种。

5.根据权利要求4所述的一种新的直接序列扩频信号的捕获方法，其特征是：所述正交匹配追踪法按照如下步骤进行：

1)初始化向量v₀＝y＝[v₀[0]，v₀[1]，...，v₀[M-1]]^T，位置向量h和对应的矩阵Λ均初始化为空集，迭代次数i＝1；

2)将v_i-1与

中每一列进行相关，记录对应的相关值，得到相关值向量c＝[c₀，c₁，...，c_L-1]，其中

$c_m=|<v_{i-1},{\mathrm{\&theta;}}_m[{\hat{f}}_d]>|=\left|\underset{n=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{v}_{i-1}\right[n\left]{\mathrm{\&theta;}}_m^{*}\right[{\hat{f}}_d,n],|$ m＝0，1，…，L-1，符号

表示求这两个向量的相关值，上标*表示求共轭，然后寻找其中最大的相关值c_p，并记录该最大值对应的位置p，p＝0，1，...，L-1；

3)更新向量h和矩阵Λ，将p并入h中，并将

中位置p对应的列向量

并入Λ中，即h＝h∪p，

∪表示集合的“并”操作；

4)利用观测向量y和上一步更新的矩阵Λ来对扩频序列相位的估计值δ进行更新，即计算观测向量y在更新矩阵Λ中各列上的投影，即 $\widehat{\mathrm{\&delta;}}={\left({\mathrm{\&Lambda;}}^H\mathrm{\&Lambda;}\right)}^{-1}{\mathrm{\&Lambda;}}^{H}y;$

5)将观测向量y中和矩阵Λ各列相关的所有分量去除，更新余量，即 $v_i=y-\mathrm{\&Lambda;}\widehat{\mathrm{\&delta;}};$

6)判断

是否成立，γ为事先设定的迭代门限值，0＜γ＜＜1；如果不成立，则令i＝i+1，回到2)步；如果成立，则停止迭代，利用h和

输出扩频序列相位估计相关序列 $\hat{s}\left[{\hat{f}}_d\right]=$ ${\left[\hat{s}\right[{\hat{f}}_d,0],\hat{s}[{\hat{f}}_d,1],...,\hat{s}[{\hat{f}}_d,L-1\left]\right]}^T,$ 输出的方法是：如果m∈h，且m＝h[q]，即：m在集合h中，且m为h中的第q个元素，则 $\hat{s}[{\hat{f}}_d,m]=\hat{s}[{\hat{f}}_d,h[q\left]\right]=\widehat{\mathrm{\&delta;}}\left[q\right],$ 即

就取值为

的第q个元素，如果

即m不在集合h中，则

6.根据权利要求1所述的一种新的直接序列扩频信号的捕获方法，其特征是：所述步骤9预先设定的判决规则是：

1)对步骤7得到的所有扩频序列相位估计相关序列计算其平均值average，对其取绝对值，记为|average|；

2)在所有的

中，寻找绝对值最大的一个相关值

3)计算比值

如果该比值大于步骤1中设定的判定门限，则捕获成功，多普勒频率估计值为

扩频序列相位估计值为

否则，认为捕获失败。

7.根据权利要求1所述的一种新的直接序列扩频信号的捕获方法，其特征是：如果所述步骤9的判决结果为捕获成功，则依次执行如下内插校正步骤：

1)由多普勒频率估计值为

找到对应的相位估计相关序列

由扩频序列相位估计值

在

中找到对应的相关值

2)根据预先设定的用扩频码片个数表示的相位估计精度，设定参与内插校正的相关值的个数Num，即：若相位估计精度为1/Num，则参与内插校正的相关值的个数为Num；

3)根据Num的值，记录包括

在内，与

相邻的Num个绝对值最大的相关值

和它们对应的相位ρ_i，i＝0，1，...，Num-1；

4)使用任意一种内插法对该扩频序列相位估计值进行内插校正。

8.根据权利要求7所述的一种新的直接序列扩频信号的捕获方法，其特征是：所述内插法为一阶线性内插法、二阶内插法、三阶内插法中的任意一种。

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