CN103760576B - 一种基于相关峰的可变间距采样多径检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于相关峰的可变间距采样多径检测方法，属于信号处理技术领域，具体如下：采用m个相关器对相关峰信号进行采样，采样后的相关峰信号R_s(τ)_k+1输入至卡尔曼滤波器中；卡尔曼滤波器预测的直达信号的状态向量为；则多径信号为；计算R₁(τ)_k+1在k+1时刻的状态向量的测量值为y_k+1；则k+1时刻相关峰采样中的多径成分R_ref(y_k+1)，令R₀(τ)_k+1＝R_s(τ)_k+1-R_ref(y_k+1)；计算R₀(τ)_k+1在k+1时刻的状态向量的估计值；使用与y_k+1计算滤波器估计误差的方差P_k+1，则由P_k+1、测量噪声方差R_k+1和过程噪声方差Q_k+1共同产生L矩阵，对相关器进行反馈控制，其中m个相关器采用m阶矩阵l=[l₁、l₂、l₃…l_m-1、l_m]来控制，l_k+₁=l_k+L_k+₁，l₀=0。本发明适用于基于相关峰的可变间距采样。

Description

一种基于相关峰的可变间距采样多径检测方法

技术领域

本发明属于信号处理技术领域，尤其涉及一种由卡尔曼滤波器控制本地码相位的相关器，并对接收信号的相关峰进行可变间距采样的多径检测方法。

背景技术

随着技术进步，卫星导航中大部分误差得到了有效减小或消除，多径误差逐渐成为现代卫星导航系统中最重要的误差之一。卫星导航中消除多径的手段非常多，包括信号体制设计、抗多径天线、基带信号处理、观测量处理等。其中较为经典的是基带信号处理的方法。

基带信号处理的方法主要分为参量式和非参量式。

非参量式采用不同设计的码鉴别器减小多径带来的码跟踪影响，如采样窄相关技术、Double-Delta技术等均属于非参量式。然而非参量式算法对短时延多径引起的误差消除能力有限，同时对消除由多径引起的载波相位误差几乎没有效果。因此在需要获得高精度观测量，特别是需要高精度载波相位的情况下，通常需要采用参量式多径消除算法。

参量式多径消除算法通过一个相关器组对信号的相关峰在时延上进行采样，通过采样点估计多径参数，从而将多径从直达信号中分离出去，由此可以消除大部分多径引起的码跟踪误差和载波相位跟踪误差。

然而参量式多径消除算中的核心是对多径参数的估计，绝大部分参量式多径消除算法是基于最大似然估计的，如MEDLL算法等。大多数参量式多径消除算法在对相关峰采样上时，其相关器的设定都是等间距的，少部分虽然非等间距，但都是固定间距的，这样对于估计是不利的，因为对多径的估计实际上是对信号的参数估计，相关峰峰值附近的点对估计起到决定性的作用。固定采样间距的设计使得执行采样的相关器没有得到充分利用，降低了估计的效率和精度。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种基于相关峰的可变间距采样多径检测方法，该方法提高了多径参数估计的效率和精度。

为达到上述目的，本发明包括如下步骤：

第一步：采用m个相关器对相关峰信号进行采样，采样后的相关峰信号输入至卡尔曼滤波器中；

第二步：卡尔曼滤波器获得相关峰信号R_s(τ)_k+1后，对直达信号的状态向量进行预测，预测的状态向量为包括幅度预测值时延预测值和相位预测值

则多径信号为 $R_1{\left(\mathrm{\τ}\right)}_{k+1}=R_s{\left(\mathrm{\τ}\right)}_{k+1}-R_{\mathrm{ref}}\left({\stackrel{\‾}{x}}_{k+1}\right);$

其中R_ref(·)为参考相关函数，τ为时延量；

第三步、计算获得多径信号R₁(τ)_k+1在k+1时刻的状态向量的测量值y_k+1，包括相位测量值时延的测量值和幅度测量值

第四步：根据上述多径参数的测量值y_k+1，获得k+1时刻相关峰采样中的多径成分R_ref(y_k+1)，则剥离多径成分后的直达信号为R₀(τ)_k+1＝R_s(τ)_k+1-R_ref(y_k+1)；

计算获得R₀(τ)_k+1在k+1时刻的状态向量的估计值其中包括相位估计值时延估计值以及幅度估计值

第五步：使用上述估计值对m个相关器进行反馈控制；其中m个相关器采用m阶矩阵l来控制，其中l=[l₁、l₂、l₃…l_m-1、l_m]，则本步骤中对l的控制为：

l_k+1=l_k+L_k+1

其中l,0=0，L_k+1为k+1时刻的L矩阵，L_k+1由滤波器估计误差的方差P_k+1、测量噪声方差R_k+1和过程噪声方差Q_k+1共同产生，其中对于卡尔曼滤波器，测量噪声方差R_k+1和过程噪声方差Q_k+1为已知量；则估计误差的方差P_k+1由下式确定：

$\begin{array}{c}{P}_{k+1}=E\left(e_{k+1}{e}_{k+1}^T\right)\\ e_{k+1}=R_s{\left(\mathrm{\τ}\right)}_{k+1}-R_{\mathrm{ref}}\left({\hat{x}}_{k+1}\right)-R_{\mathrm{ref}}\left(y_{k+1}\right)\end{array};$

其中E(·)为·的均值。

优选地，第三步中R₁(τ)_k+1在k+1时刻的状态向量的测量值y_k+1的计算方法具体为：

在R₁(τ)_k+1的能量最大点τ_max处使用四象限反正切获得多径相位的测量值

使用非相干超前滞后码鉴别器根据多径相位的测量值获得延时估计τ_max的偏差τ_EMLP，则多径时延的测量值为

使用参考相关函数R_ref(τ)获得幅度的测量值

优选地，第四步中R₀(τ)_k+1在k+1时刻的状态向量的测量值的计算方法具体为：

在R₀(τ)_k+1的能量最大点τ'_max处使用四象限反正切获得多径相位的估计值

使用非相干超前滞后码鉴别器根据多径相位的估计值获得延时估计τ'_max的偏差τ'_EMLP，则多径时延的估计值为

使用参考相关函数R_ref(·)获得幅度的估计值

有益效果：

本发明的这种可变间距的多径检测方法，该方法使用卡尔曼滤波器对相关峰信号进行测量并计算获得多径信号的状态向量测量值，根据多径信号更新卡尔曼滤波器的状态向量，卡尔曼滤波器再对相关器进行反馈调节，使相关器的采样间距不再固定，因此提高了多径参数的估计精度，提升了计算效率。

附图说明

图1为可变等间距相关峰采样环路结构图。

具体实施方式

下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。

下面结合附图对示例性实施例的详细描述，本发明的优点和特点以及实现的方法可更容易地理解。本方法的具体步骤为：

第一步：采用m个相关器对相关峰信号进行采样，采样后的相关峰信号输入至卡尔曼滤波器中；

第二步：卡尔曼滤波器获得相关峰信号R_s(τ)_k+1后，对直达信号的状态向量进行预测，预测值为包括幅度预测值时延预测值和相位预测值在本实施例中，卡尔曼滤波器中使用测量方程进行直达信号的状态向量的预测。

根据以上预测值，多径信号为其中R_ref(·)为自相关函数，τ为时延量。

在R₁(τ)_k+1的能量最大点τ_max处使用四象限反正切获得多径相位的测量值

使用非相干超前滞后码鉴别器根据多径相位的测量值(θ₁)_k+1获得延时估计τ_max的偏差τ_EMLP，则多径时延的测量值为

使用参考相关函数R_ref(τ)获得幅度的测量值

至此获得了多径参数在k+1时刻的测量值

第三步：使用上述多径参数的测量值y_k+1作为R_ref(·)的状态向量输入，则获得k+1时刻相关峰采样中的多径成分R_ref(y_k+1)，获得剥离多径成分后的直达信号R₀(τ)_k+1＝R_s(τ)_k+1-R_ref(y_k+1)，对于R₀(τ)_k+1依据第一步中提供的方法，分别获得剥离多径成分后的直达信号状态向量的估计值其中包括相位估计值时延估计值以及幅度估计值计算方法具体为：

在R₀(τ)_k+1的能量最大点τ'_max处使用四象限反正切获得多径相位的估计值

使用非相干超前滞后码鉴别器根据多径相位的估计值获得延时估计τ'_max的偏差τ'_EMLP，则多径时延的估计值为

使用参考相关函数R_ref(·)获得幅度的估计值

使用上述估计值更新卡尔曼滤波器的输出观测量

在本实施例中，以上过程记为卡尔曼滤波器的更新方程，使用上述更新方程获取的的更新值更新卡尔曼滤波器的输出观测量。

本实施例中即使用更新方程得出的更新值对卡尔曼滤波器的状态方程进行更新。

第四步、根据第三步中获得的相位更新值和时延更新值以及第二步中获得的相位预测值和时延预测值对m个相关器进行控制；其中m个相关器采用m阶矩阵l来控制，其中l=[l₁、l₂、l₃…l_m-1、l_m]，则本步骤中对l的控制为：

l_k+1=l_k+L_k+1

其中l,₀=0，L_k+1为k+1时刻的L矩阵，L_k+1由滤波器估计误差的方差P_k+1、测量噪声方差R_k+1和过程噪声方差Q_k+1共同产生，其中测量噪声方差R_k+1和过程噪声方差Q_k+1为已知量；则估计误差的方差P_k+1由下式确定：

$\begin{array}{c}{P}_{k+1}=E\left(e_{k+1}{e}_{k+1}^T\right)\\ e_{k+1}=R_s{\left(\mathrm{\τ}\right)}_{k+1}-R_{\mathrm{ref}}\left({\hat{x}}_{k+1}\right)-R_{\mathrm{ref}}\left(y_{k+1}\right)\end{array}$

其中E(·)为·的均值，e_k+1代表测得的相关峰减去直达信号相关峰估计和多径信号相关峰估计后的剩余，假设估计是完全精准的，那么e_k+1应该只包含过程噪声和测量噪声，P_k+1即为e_k+1的方差。

本实施例中，则首先计算了相位反馈量(Δθ₀)_k+1和时延反馈量(Δτ₀)_k+1：

$\begin{array}{c}{\left({\mathrm{\Δ\θ}}_0\right)}_{k+1}={\left({\widehat{\mathrm{\θ}}}_0\right)}_{k+1}-{\left({\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}}_0\right)}_{k+1}\\ {\left({\mathrm{\Δ\τ}}_0\right)}_{k+1}={\left({\widehat{\mathrm{\τ}}}_0\right)}_{k+1}-{\left({\stackrel{\‾}{\mathrm{\τ}}}_0\right)}_{k+1}\end{array}$

将上述反馈量(Δθ₀)_k+1和(Δτ₀)_k+1作为反馈控制参数对相关器进行控制。

综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于相关峰的可变间距采样多径检测方法，其特征在于，包括：如下步骤：

第一步：采用m个相关器对相关峰信号进行采样，采样后的相关峰信号输入至卡尔曼滤波器中；

第二步：卡尔曼滤波器获得相关峰信号R_s(τ)_k+1后，对直达信号的状态向量进行预测，预测的状态向量为包括幅度预测值时延预测值和相位预测值

则多径信号为 $R_1{\left(\mathrm{\τ}\right)}_{k+1}=R_s{\left(\mathrm{\τ}\right)}_{k+1}-R_{ref}\left(x_{k+1}\right);$

其中R_ref(·)为参考相关函数，τ为时延量，k∈N；

第三步：计算获得多径信号R₁(τ)_k+1在k+1时刻的状态向量的测量值y_k+1，包括相位测量值时延的测量值和幅度测量值

第四步：根据上述多径参数的测量值y_k+1，获得k+1时刻相关峰采样中的多径成分R_ref(y_k+1)，则剥离多径成分后的直达信号为R₀(τ)_k+1＝R_s(τ)_k+1-R_ref(y_k+1)；

计算获得R₀(τ)_k+1在k+1时刻的状态向量的估计值其中包括相位估计值时延估计值以及幅度估计值

第五步：使用上述估计值对m个相关器进行反馈控制；其中m个相关器采用m阶矩阵l来控制，其中l＝[l₁、l₂、l₃…l_m-1、l_m]，则本步骤中对l的控制为：

l_k+1＝l_k+L_k+1

其中l₀＝0，L_k+1为k+1时刻的L矩阵，L_k+1由滤波器估计误差的方差P_k+1、测量噪声方差R_k+1和过程噪声方差Q_k+1共同产生，其中对于卡尔曼滤波器，测量噪声方差R_k+1和过程噪声方差Q_k+1为已知量；则估计误差的方差P_k+1由下式确定：

$P_{k+1}=E\left(e_{k+1}{e}_{k+1}^T\right)$

；

$e_{k+1}=R_s{\left(\mathrm{\τ}\right)}_{k+1}-R_{ref}\left({\hat{x}}_{k+1}\right)-R_{ref}\left(y_{k+1}\right)$

其中E(·)为·的均值。

2.如权利要求1所述的一种基于相关峰的可变间距采样多径检测方法，其特征在于，所述第三步中R₁(τ)_k+1在k+1时刻的状态向量的测量值y_k+1的计算方法具体为：

在R₁(τ)_k+1的能量最大点τ_max处使用四象限反正切获得多径相位的测量值

使用非相干超前滞后码鉴别器根据多径相位的测量值获得延时估计τ_max的偏差τ_EMLP，则多径时延的测量值为

使用参考相关函数R_ref(τ)获得幅度的测量值

3.如权利要求1或2所述的一种基于相关峰的可变间距采样多径检测方法，其特征在于，所述第四步中R₀(τ)_k+1在k+1时刻的状态向量的测量值的计算方法具体为：

在R₀(τ)_k+1的能量最大点τ'_max处使用四象限反正切获得多径相位的估计值

使用非相干超前滞后码鉴别器根据多径相位的估计值获得延时估计τ'_max的偏差τ'_EMLP，则多径时延的估计值为

使用参考相关函数R_ref(·)获得幅度的估计值