CN103926604A - 基于重叠差分循环相干积分的弱信号捕获方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供的是一种基于重叠差分循环相干积分的弱信号捕获方法。步骤1：取一段20Mms+10ms长度的中频信号数据，进行去载波处理，设定多普勒频移范围、搜索频率步进、检测阈值；步骤2：将去除载波之后的数据以L=10ms的长度进行数据分块处理，将每一个数据块进行自身叠加处理，并进行FFT变换；步骤3：将本地产生的C/A码进行FFT变换并取共轭，然后与步骤2中最终获得的每个结果分别相乘并进行IFFT处理；步骤4：将步骤3处理后的每个数据块与和它有数据重叠的相邻数据块进行复数共轭相乘，然后再进行分组相关求和，判断信号是否捕获成功。本发明的应用范围是全球定位系统中单频民用软件接收机对于弱信号的捕获。

Description

基于重叠差分循环相干积分的弱信号捕获方法

技术领域

本发明涉及的是全球卫星导航系统（GNSS——Global Navigation Satellite System）中接收机的捕获处理方法，具体的应用范围是全球定位系统（GPS——Global PositioningSystem）中单频民用软件接收机对于弱信号的捕获方法。

背景技术

全球卫星定位系统简称GPS，能够在全球范围内为用户提供精确的位置、速度、时间等信息，并且已经得到了广泛的应用。GPS系统是发展最早，也是目前发展最为成熟的导航定位系统。由于GPS的优越性，使其受到了人们的普遍关注，它的应用范围非常广泛，包括可以为地球表面、近地表以及地球外太空任意地点的用户提供导航服务，但还是存在着局限性：比如在室内、森林、城市等复杂环境中，信号将会被衰减至很弱的情况下，GPS就不能很好的进行工作。如果使GPS接收机能够在信号较微弱的条件下进行定位工作，那么，就需要对GPS接收机最先启动的工作部分，即捕获功能模块的性能指标提出更高的要求，需要其有很好的对弱信号的捕获特性，即能够捕获到功率足够低的信号。当前GPS接收机所采用的捕获技术已经是难以满足用户的需求。如果不能成功的捕获到GPS信号，那么接收机后续的跟踪和解算等功能环节的进行就无从谈起，所以，为保证接收机的灵敏度，对微弱信号的捕获算法就成为了GPS接收机信号处理的关键部分。

GPS信号的捕获过程一般是通过对卫星信号的载波频率和码相位这两个参量值进行扫描式二维搜索来完成的。具体的过程就是在输入信号的多普勒频率和C/A码码相位的二维平面上寻找最大相关峰峰值，从而寻找到输入信号的多普勒频率和C/A码码相位所在位置，为后续信号的跟踪提供初始信息。目前典型的捕获方法有串行捕获算法和基于快速傅里叶变换（FFT）的循环相关算法。串行捕获算法的优点是结构比较简单且易于实现，但它需要对多组的码相位和多普勒频率的组合进行运算，运算量较大，处理速度缓慢。另一种比较典型的信号捕获方法是基于快速傅里叶变换的循环相关算法，该方法易于实现且效率高，通过按照多普勒频率范围内的每一种多普勒频移，对所有不确定的码时延进行快速傅里叶变换，计算相干积分值。这样二维搜索空间被简化成一维搜索空间，即只剩下对多普勒频移这一维的搜索，从而减少了计算量，节省了捕获所花费的时间，提高了捕获速度。但是该方法也是有缺陷的，那就是捕获的精度与接收数据所选取的长度密切相关，选取的数据长度越长，精度越高，但是随着数据长度的不断增长，处理过程的运算量和导航数据比特翻转的概率都会随之增大。

通常对于GPS弱信号的捕获处理，为了能够获得一个较高的载噪比，传统的解决方法是对接收数据进行较长时间的相干积分或者是进行多次的非相干积分累加。这两种方法都是存在着一定的缺陷的：对于相干积分来说，由于数据比特存在着跳变的限制，相干积分的长度一般是不能超过一个数据位即20ms，否则就有可能因为数据位的跳变，使得相干积分值变小甚至是出现抵消现象，所以并不能够无限制的增加相干积分的时间；由于非相干积分法虽然可以利用平方运算克服数据位跳变的影响，但是却也不可避免的引起了平方损耗，使信噪比的增益受到削弱，所以也不能无限制的进行非相干积分。但对于弱信号的捕获已经成为GPS接收机的关键技术，因此，GPS弱信号捕获成为当前的研究热点。

发明内容

本发明发明的目的在于提供一种可以有效捕获到弱信号，并且计算量不大的基于重叠差分循环相干积分的弱信号捕获方法。

本发明的目的是这样实现的：

步骤1：取一段20Mms+10ms长度的中频信号数据，M=1，2，3…，进行去载波处理，使其与本地复现的载波复正弦信号进行混频处理，设定合适的多普勒频移范围(ω_Dmin,ω_Dmax)，以及搜索频率步进Δω_D，同时设定检测阈值γ；

步骤2：将去除载波之后的数据以L=10ms的长度进行数据分块处理，其中，第一个数据块与第二个数据块之间有5ms的数据重叠，第二个数据块与第三个数据块之间也有5ms的数据重叠，以此类推，共分为4M+1块的数据块，将每一个数据块进行自身叠加处理，并进行FFT变换；

步骤3：将本地产生的C/A码进行FFT变换并取共轭，然后与步骤2中最终获得的每个结果分别相乘并进行IFFT处理；

步骤4：将步骤3处理后的每个数据块与和它有数据重叠的相邻数据块进行复数共轭相乘，即进行重叠差分循环相关，然后再进行分组相关求和，对得到的4个结果进行判断，判断其大小，选取没有数据跳变的结果，获得峰值，将峰值与设定的门限值γ作比较，判断信号是否捕获成功，如果结果超出门限值，则捕获到信号，否则，没有捕获到信号，然后重新调制码相位和多普勒频率，返回步骤2，直到信号捕获到。

本发明的优点：

（1）本发明采用的是差分循环相干积分法。该方法将相邻的2个信号块进行共轭相乘，然后判断其中不含数据跳变的数据段，优点是能够较好的捕获到弱信号，使得接收机对于弱信号的适应性得到提高。

（2）本发明中对接收数据首先进行了叠加处理，减小了相干积分的运算量，从而提高了捕获速度。

（3）本发明采用了重叠差分的理念，可以实现较长时间的相干积分与差分相干运算的结合。

附图说明

图1是重叠差分分块示意图。

图2是基于傅里叶变换的循环相关算法示意图。

图3是传统弱信号捕获原理结构图。

图4是差分循环相干算法原理图。

具体实施方式

本发明描述的方法是一种适用于GPS弱信号的捕获方法，该发明采用了差分循环相干积分法，与一般的弱信号捕获方法相比，该方法的创新之处是首次采用了重叠差分循环相关积分，实现了较长时间的相干积分与差分相干运算的结合，本发明将相邻的2个数据块进行重叠共轭相乘，然后在4个结果中选取出不含数据跳变的数据段，使其与设定门限作比较，而且该发明对噪声的放大相对来说比较小，从而改善了信号的信噪比，并且与一般的方法相比计算量也不大。本发明方法如图4所示，步骤如下：

步骤1：取一段20Mms+10ms长度的中频信号数据作为接收数据，M=1，2，3…，选取的数据越长，捕获效果越好，将该数据信号进行去载波处理，使其与本地复现的载波复正弦信号进行混频处理，设定合适的多普勒频移范围(ω_Dmin,ω_Dmax)，以及搜索频率步进Δω_D，同时设定检测阈值γ。

具体过程如下：

设接收信号的信号模型为：

式(1)中：s(k)是在采样时间t_k时的接收信号，c(t_k-t_s)为初始码相位为t_s的C/A码序列；为初始载波相位；频率ω_IF是中频，ω_D是载波信号的多普勒频移；n(k)是高斯白噪声；k=0,1,…N-1，为处理数据段的采样点数。

将接收信号s(k)与本地载波复正弦信号进行混频处理。滤除高频分量后得到：

式(2)中：为第i次载波频率搜索点与接收信号间的频率差值；是第i次的本地载波的多普勒频移；为对应的相位差值；当频率差值Δω_d=0时，即本地复现的载波频率与接收信号的载波频率相等时，便可实现载波的完全剥离，最终会得到包含常数因子的接收到的伪码序列为：

步骤2：将去除载波之后的数据以L=10ms的长度进行数据分块处理，其中，第一个数据块与第二个数据块之间有5ms的数据重叠，第二个数据块与第三个数据块之间也有5ms的数据重叠，以此类推，该段信号共可分为4M+1块的数据块，将每一个数据块进行自身叠加处理，并进行FFT变换。

具体过程如下：

将去除载波之后的数据分块，如图1所示，每个块与每个块之间有5ms数据的重叠，依次记为其中m=1,2,3，…，M。例如，第一个20ms的数据长度（并不一定刚好是一个数据位）被分割成4块，依次记为需要用到下一个20ms数据中的前5ms，第二个数据块分割后的数据依次记为依次类推，最后一个块的数据表示为

将这些数据块进行自身叠加处理，即将每一个10ms长度的数据块叠加成1ms的长度，分别记为m=1，2…M。这样再对该1ms数据进行处理时实际上是对10ms的数据进行了处理，将数据进行FFT处理。

$\left[\begin{array}{c}F{Y}_1^m\\ F{Y}_2^m\\ F{Y}_3^m\\ F{Y}_4^m\end{array}\right]=\mathrm{FFT}\left(\left[\begin{array}{c}{y}_1^m\\ y_2^m\\ y_3^m\\ y_4^m\end{array}\right]\right)m=\mathrm{0,1},\·\·\·M---\left(3\right)$

步骤3：将本地产生的C/A码进行FFT变换并取共轭，然后与步骤2中的每一个结果分别相乘并进行IFFT处理。

C=(FFT(c))^*   （4）

本地产生的C/A码进行FFT变换并取共轭，如公式（4）所示，其中c表示C/A码序列，C表示C/A码序列进行FFT变换之后取共轭，*表示共轭。然后将步骤2中的数据与该变换相乘并进行IFFT处理。

$\left[\begin{array}{c}{Z}_1^m\\ Z_2^m\\ Z_3^m\\ Z_4^m\end{array}\right]=\mathrm{FFT}\left(\left[\begin{array}{c}{\mathrm{FY}}_1^m*C\\ {\mathrm{FY}}_2^m*C\\ {\mathrm{FY}}_3^m*C\\ {\mathrm{FY}}_4^m*C\end{array}\right]\right)m=1,2,\·\·\·M---\left(5\right)$

步骤4：将步骤3处理后的每个数据块与和它有数据重叠的相邻数据块进行复数共轭相乘，即进行重叠差分循环相关，然后再进行分组相关求和，对得到的4个结果进行判断，判断其大小，选取没有数据跳变的结果，获得峰值，将峰值与设定的门限值γ作比较，判断信号是否捕获成功，如果结果超出门限值，则捕获到信号，否则，没有捕获到信号，然后重新调制码相位和多普勒频率，返回步骤2，重复过程，直到信号捕获到。

具体过程如下：

$A=Z_1^1{\left(Z_2^1\right)}^{*}+Z_1^2{\left(Z_2^2\right)}^{*}+\·\·\·+Z_1^M{\left(Z_2^M\right)}^{*}---\left(6\right)$

$B=Z_2^1{\left(Z_3^1\right)}^{*}+Z_2^2{\left(Z_3^2\right)}^{*}+\·\·\·+Z_2^M{\left(Z_3^M\right)}^{*}---\left(7\right)$

$C=Z_3^1{\left(Z_4^1\right)}^{*}+Z_3^2{\left(Z_4^2\right)}^{*}+\·\·\·+Z_3^M{\left(Z_4^M\right)}^{*}---\left(8\right)$

$D=Z_4^1{\left(Z_1^1\right)}^{*}+Z_4^2{\left(Z_1^2\right)}^{*}+\·\·\·+Z_4^M{\left(Z_1^M\right)}^{*}---\left(9\right)$

假设在20Mms+6ms位置处发生数据跳变，M=1,2,3…，由于数据是进行10ms分块，相邻两个数据块之间有5ms的数据重合，所以含有数据跳变的块为Z1m和Z2m这两项。

通过观察上述4个等式，可以看出，等式（6）、（7）、（8）、（9）中不包含Z1m和Z2m这两项的只有等式（8），由于导航数据比特跳变出现在这些分块中时，那么该分块的前后差分相关将会出现较大的削弱，导致最终的累积结果出现较大的衰减，而不存在跳变的数据块，其差分相关累积结果将有比较大的累计值。通过比较这4个式子峰值的大小，就可以确定数据跳变位于哪组分块中。将不存在跳变的分块组所对应的差分相干累积结果的峰值与预先设定的检测阈值γ作比较，判断信号是否捕获成功。将得到的结果与检测阈值γ作比较，如果结果Y大于检测阈值γ则表明捕获成功；若小于检测阈值γ，则表明当前的卫星信号并没有捕获成功，调节本振和本地C/A码，重复以上的搜索过程，直到卫星信号捕获成功。

Claims (5)

1.一种基于重叠差分循环相干积分的弱信号捕获方法，其特征是：

步骤1：取一段20Mms+10ms长度的中频信号数据，M=1，2，3…，进行去载波处理，使其与本地复现的载波复正弦信号进行混频处理，设定多普勒频移范围(ω_Dmin,ω_Dmax)，以及搜索频率步进Δω_D，同时设定检测阈值γ；

步骤2：将去除载波之后的数据以L=10ms的长度进行数据分块处理，其中，第一个数据块与第二个数据块之间有5ms的数据重叠，第二个数据块与第三个数据块之间也有5ms的数据重叠，以此类推，共分为4M+1块的数据块，将每一个数据块进行自身叠加处理，并进行FFT变换；

步骤3：将本地产生的C/A码进行FFT变换并取共轭，然后与步骤2中最终获得的每个结果分别相乘并进行IFFT处理；

步骤4：将步骤3处理后的每个数据块与和它有数据重叠的相邻数据块进行复数共轭相乘，即进行重叠差分循环相关，然后再进行分组相关求和，对得到的4个结果进行判断，判断其大小，选取没有数据跳变的结果，获得峰值，将峰值与设定的门限值γ作比较，判断信号是否捕获成功，如果结果超出门限值，则捕获到信号，否则，没有捕获到信号，然后重新调制码相位和多普勒频率，返回步骤2，直到信号捕获到。

2.根据权利要求1所述的基于重叠差分循环相干积分的弱信号捕获方法，其特征是所述步骤1具体包括：

设接收信号的信号模型为：

其中：s(k)是在采样时间t_k时的接收信号，c(t_k-t_s)为初始码相位为t_s的C/A码序列，；为初始载波相位；频率ω_IF是中频，ω_D是载波信号的多普勒频移；n(k)是高斯白噪声；k=0,1,…N-1，为处理数据段的采样点数；

将接收信号s(k)与本地载波复正弦信号进行混频处理，滤除高频分量后得到：

其中：为第i次载波频率搜索点与接收信号间的频率差值；是第i次的本地载波的多普勒频移；为对应的相位差值；当频率差值Δω_d=0时，即本地复现的载波频率与接收信号的载波频率相等时，便实现载波的完全剥离，最终会得到包含常数因子的接收到的伪码序列为：

3.根据权利要求2所述的基于重叠差分循环相干积分的弱信号捕获方法，其特征是所述步骤2具体包括：

将去除载波之后的数据分块，每个块与每个块之间有5ms数据的重叠，依次记为其中m=1,2,3，…，M，第一个20ms的数据长度被分割成4块，依次记为 需要用到下一个20ms数据中的前5ms，第二个数据块分割后的数据依次记为 依次类推，最后一个块的数据表示为

将这些数据块进行自身叠加处理，即将每一个10ms长度的数据块叠加成1ms的长度，分别记为m=1，2…M，再对该1ms数据进行处理时实际上是对10ms的数据进行了处理，将数据进行FFT处理，

$\left[\begin{array}{c}F{Y}_1^m\\ F{Y}_2^m\\ F{Y}_3^m\\ F{Y}_4^m\end{array}\right]=\mathrm{FFT}\left(\left[\begin{array}{c}{y}_1^m\\ y_2^m\\ y_3^m\\ y_4^m\end{array}\right]\right)m=\mathrm{0,1},\·\·\·M$

4.根据权利要求3所述的基于重叠差分循环相干积分的弱信号捕获方法，其特征是所述步骤3具体包括：

本地产生的C/A码进行FFT变换并取共轭，C=(FFT(c))^*，其中c表示C/A码序列，C表示C/A码序列进行FFT变换之后取共轭，*表示共轭，然后将FFT处理的数据与该变换相乘并进行IFFT处理，

$\left[\begin{array}{c}{Z}_1^m\\ Z_2^m\\ Z_3^m\\ Z_4^m\end{array}\right]=\mathrm{FFT}\left(\left[\begin{array}{c}{\mathrm{FY}}_1^m*C\\ {\mathrm{FY}}_2^m*C\\ {\mathrm{FY}}_3^m*C\\ {\mathrm{FY}}_4^m*C\end{array}\right]\right)m=1,2,\·\·\·M.$

5.根据权利要求4所述的基于重叠差分循环相干积分的弱信号捕获方法，其特征是所述步骤4具体包括：

$A=Z_1^1{\left(Z_2^1\right)}^{*}+Z_1^2{\left(Z_2^2\right)}^{*}+\·\·\·+Z_1^M{\left(Z_2^M\right)}^{*}$

$B=Z_2^1{\left(Z_3^1\right)}^{*}+Z_2^2{\left(Z_3^2\right)}^{*}+\·\·\·+Z_2^M{\left(Z_3^M\right)}^{*}$

$C=Z_3^1{\left(Z_4^1\right)}^{*}+Z_3^2{\left(Z_4^2\right)}^{*}+\·\·\·+Z_3^M{\left(Z_4^M\right)}^{*}$

$D=Z_4^1{\left(Z_1^1\right)}^{*}+Z_4^2{\left(Z_1^2\right)}^{*}+\·\·\·+Z_4^M{\left(Z_1^M\right)}^{*}$

设在20Mms+6ms位置处发生数据跳变，M=1,2,3…，由于数据是进行10ms分块，相邻两个数据块之间有5ms的数据重合，所以含有数据跳变的块为Z1m和Z2m这两项，

比较这4个式子峰值的大小，确定数据跳变位于哪组分块中，将不存在跳变的分块组所对应的差分相干累积结果的峰值与预先设定的检测阈值γ作比较，判断信号是否捕获成功，将得到的结果与检测阈值γ作比较，如果结果Y大于检测阈值γ则表明捕获成功；若小于检测阈值γ，则表明当前的卫星信号并没有捕获成功，调节本振和本地C/A码，重复以上的搜索过程，直到卫星信号捕获成功。