CN104931982A - 高动态弱信号下基于dcft的块补零码捕获方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种高动态弱信号下基于DCFT的块补零码捕获方法，首先将后相关信号分块成K比特数据，再对每比特数据进行补零，其后基于离散调频傅里叶变换(DCFT)，计算数据比特符号来捕获在高动态下的GPS弱信号。与传统的BASIC方法相比，本发明采用了DCFT，从而在更低信噪比下预测出中包括初始频率、调频斜率、比特符号在内的信号动态参数。

Description

高动态弱信号下基于DCFT的块补零码捕获方法

技术领域

本发明涉及导航信号捕获技术领域，具体涉及高动态GPS信号的捕获参数预测方法。

背景技术

全球定位系统(Global Pos i tioning System，GPS)信号是经过直接序列扩频调制的扩频信号。在室内、密集城区等弱信号环境中，遮挡、多径和干扰等现象较为严重，GPS信号功率由于受到各种穿透损耗会严重衰减，所以需要长时间积累得到高的检测峰值，才能提高信号的检测概率。但是在高动态下弱信号捕获会面临两个问题：第一，高动态下多普勒频移会对积累峰值产生影响；第二，比特符号翻转会对积累峰值产生影响。

为了能在高动态下捕获L1弱信号，Chun提出了BASIC(BlockAccunulating Semi-coherent Integration of Correlation)方法，计算后相关信号的共轭块信号，即差分后相关信号，然后将所得信号进行快速傅里叶变换(FFT)，进而对高动态参数(初始频率，调频斜率，比特符号)进行估计，此方法是一个开环捕获，非常适合软件接收。但是此方法没有考虑高动态下对本地码相位的补偿，且此方法利用后相关得到的共轭信号较原信号信噪比降低，不利用进一步提高积累峰值。

发明内容

针对现有技术的不足，为了在高动态下更好地捕获GPS弱信号，本发明旨在提供一种基于离散调频傅里叶变换(discrete chirpFourier transform，DCFT)块补零(Block Zero-padding Approachbased on DCFT，BZA_DCFT)捕获方法，从而在较BASIC更低的信噪比下捕获信号，得到信号的高动态参数。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

高动态弱信号下基于DCFT的块补零码捕获方法，包含如下步骤：

步骤1，对接收到的后相关信号按不同比特翻转位置b进行分块处理，分块后每个数据块表示为其中，k＝1,...,K，K表示要求的数据比特有K比特；所述后相关信号表示如下：

$x_n=b_{n}A\exp (j\[2\mathrm{\π}(f_0{\mathrm{nT}}_s+{\mathrm{\αn}}^2{T}_s^2)+{\mathrm{\φ}}_0\])+w_n=s_n+w_n;$

其中，A为信号幅度，n为采样点数，b_n＝±1为比特符号，f₀为初始频率，α为调频斜率，φ₀为初始相位，w_n为后相关信号的噪声，T_s为采样间隔，s_n为后相关有用信号；

步骤2，记不同初始频率和调制斜率的求和矩阵为不同初始频率和调制斜率的数据比特矩阵为其中m和l表示矩阵和的行数和列数；令k＝0，并初始化为全零矩阵，为空矩阵，按照k＝1,...,K进行循环迭代，计算得到数据块的求和矩阵和数据比特矩阵，单次迭代的过程具体如下：

2.1)对数据块按照其在后相关信号的位置进行补零，得到补零后的数据块h_k；

2.2)对补零后的数据块h_k进行离散调频傅里叶变换DCFT：

2.3)求出第k位比特数据：

2.4)更新求和矩阵数据比特矩阵

步骤3，对步骤S2中最终得到的求和矩阵进行最大值检测，得出最大值所对应的位置和比特翻转位置b_max，继而得出对应的数据比特符号通过对应位置求出信号的初始频率f₀和调频斜率α。

需要说明的是，步骤1中，对接收到的后相关信号按不同比特翻转位置b进行分块处理，具体是以每20ms数据为一块，则数据块表示如下：

$\begin{array}{c}{Y}_k^b=\[x_{20\left(k-1\right)+i+b-1},i=1,\mathrm{...},20\]\\ \begin{array}{cc}k=1,\mathrm{...},K& b=1,\mathrm{...},20\end{array}\end{array};$

其中，i为中间变量。

进一步需要说明的是，以每20ms数据为一块进行数据分块时，进行补零后的数据块h_k为：

$h_k=\left[\begin{array}{ccc}{0}_{20(k-1)}& Y_k^b& 0_{20(K-k)}\end{array}\right].$

需要说明的是，步骤2.2)中，具体按照下式进行离散调频傅里叶变换DCFT：

$H_k^b(m,l)=DCFT\left(h_k\right)=\underset{d=0}{\overset{N}{\Σ}}{h}_k\left(d\right)\exp \[-2\mathrm{\π}j\left(\frac{m}{N}d+\frac{l}{N^2}{d}^2\right)\];$

N为h_k向量的长度，h_k(d)代表向量h_k的第d个元素，m和l表示的行数和列数。

需要说明的是，步骤2.3)中，第k位比特数据的计算如下：

${\mathrm{\δ}}_k^b=\arg \underset{{\mathrm{\δ}}_k^b\∈\left\{-1,1\right\}}{max}|S_{k-1}^b(m,l)+{\mathrm{\δ}}_k^b{H}_k^b(m,l)|;$

其中，为步骤2.2)中离散调频傅里叶变换DCFT的结果，为前一次迭代所得到的求和矩阵。

需要说明的是，步骤2.4)中，求和矩阵以及数据比特矩阵分别按照下式进行更新：

$S_k^b(m,l)=S_{k-1}^b(m,l)+{\mathrm{\δ}}_k^b(m,l)H_k^b(m,l);$

$B_k^b(m,l)=\left[\begin{array}{cc}{B}_{k-1}^b(m,l)& {\mathrm{\δ}}_k^b(m,l)\end{array}\right];$

其中为步骤2.3)中计算得出的第k位比特数据，为步骤2.2)中离散调频傅里叶变换DCFT的结果；和为前一次迭代所得到的求和矩阵和数据比特矩阵。

需要说明的是，以每20ms数据为一块进行数据分块时，步骤3中最大值的检测以及信号的初始频率f₀和调频斜率α的求得按照下式进行：

$\left(m_{\max }^{b_{\max }},l_{\max }^{b_{\max }}\right)=\arg \underset{(m,l),b=1,2,...,20}{max}\left|S_K^b(m,l)\right|;$

$b_{max}=\arg \underset{b=1,2,...,20}{max}\left|S_K^b\left(m_{\max }^{b_{\max }},l_{\max }^{b_{\max }}\right)\right|;$

$f_0=\frac{m_{\max }^{b_{\max }}}{{\mathrm{NT}}_s};$

$\mathrm{\α}=\frac{l_{\max }^{b_{\max }}}{N^2{T}_s^2};$

其中，N为h_k向量的长度，T_s为采样间隔。

本发明的有益效果在于：与BASIC相比，采用了DCFT可以在更低信噪比下预测出中包括初始频率、调频斜率、比特符号在内的信号动态参数。另一方面，本发明还提供了一种通过块补零的方式在低信噪比下计算数据比特符号的捕获方法。

附图说明

图1为本发明的实施流程框图；

图2为本发明的整体实施示意图；

图3为本发明与BASIC方法在不同信噪比下积累峰值对比图，其中，图3(a)和图3(b)分别为在-40dB和-20dB时经过BZA_DCFT方法处理后的积累幅度图，图3(c)和图3(d)为在-40dB时分别利用BZA_DCFT方法和BASIC方法处理后得出的积累幅度随着调频斜率变化图，而图3(e)和图3(f)为在-20dB时分别利用BZA_DCFT方法和BASIC方法处理后得出的积累幅度随着调频斜率变化图；

图4为本发明与BASIC方法在不同信噪比下对调频斜率的检测概率示意图。

具体实施方式

以下将结合附图对本发明作进一步的描述，需要说明的是，本实施例以本技术方案为前提，给出详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围并不限于本实施例。

如图1、图2所示，高动态弱信号下基于DCFT的块补零码捕获方法包括步骤如下：

步骤1，对接收到的后相关信号按不同比特翻转位置b进行分块处理，分块后每个数据块表示为其中，k＝1,...,K，K表示要求的数据比特有K比特；所述后相关信号表示如下：

$x_n=b_{n}A\exp (j\[2\mathrm{\π}(f_0{\mathrm{nT}}_s+{\mathrm{\αn}}^2{T}_s^2)+{\mathrm{\φ}}_0\])+w_n=s_n+w_n;$

其中，A为信号幅度，n为采样点数，b_n＝±1为比特符号，f₀为初始频率，α为调频斜率，φ₀为初始相位，w_n为后相关信号的噪声，T_s为采样间隔，s_n为后相关有用信号；

分块处理具体以每20ms数据为一块，则分块后每个数据块表示如下：

$\begin{array}{c}{Y}_k^b=\[x_{20\left(k-1\right)+i+b-1},i=1,\mathrm{...},20\]\\ \begin{array}{cc}k=1,\mathrm{...},K& b=1,\mathrm{...},20\end{array}\end{array};$

其中，i为中间变量，用于赋值。

步骤2，记不同初始频率和调制斜率的求和矩阵为不同初始频率和调制斜率的数据比特矩阵为其中m和l表示矩阵和的行数和列数；令k＝0，并初始化为全零矩阵，为空矩阵，按照k＝1,...,K进行循环迭代，计算得到数据块的求和矩阵和数据比特矩阵，单次迭代的过程具体如下：

2.1)对数据块按照其在后相关信号的位置进行补零，得到补零后的数据块h_k，h_k表示如下：

$h_k=\left[\begin{array}{ccc}{0}_{20(k-1)}& Y_k^b& 0_{20(K-k)}\end{array}\right];$

2.2)对补零后的数据块h_k进行DCFT，具体如下：

$H_k^b(m,l)=DCFT\left(h_k\right)=\underset{d=0}{\overset{N}{\Σ}}{h}_k\left(d\right)\exp \[-2\mathrm{\π}j\left(\frac{m}{N}d+\frac{l}{N^2}{d}^2\right)\];$

N为h_k向量的长度，h_k(d)代表向量h_k的第个元素，m和l表示的行数和列数；和分别表示f₀和α可能取值；

2.3)按照下式求出第k位比特数据：

${\mathrm{\δ}}_k^b=\arg \underset{{\mathrm{\δ}}_k^b\∈\{-1,1\}}{max}|S_{k-1}^b(m,l)+{\mathrm{\δ}}_k^b{H}_k^b(m,l)|;$

2.4)按照下式更新不同初始频率和调制斜率求和矩阵不同初始频率和调制斜率数据比特矩阵

$S_k^b(m,l)=S_{k-1}^b(m,l)+{\mathrm{\δ}}_k^b(m,l)H_k^b(m,l);$

$B_k^b(m,l)=\left[\begin{array}{cc}{B}_{k-1}^b(m,l)& {\mathrm{\δ}}_k^b(m,l)\end{array}\right].$

步骤3，进行最大值检测，求出比特翻转位置b_max和数据符号为通过对应位置可以信号的初始频率f₀和调频斜率α：

$\left(m_{\max }^{b_{max}}{l}_{\max }^{b_{max}}\right)=\arg \underset{(m,l),b=1,2,...,20}{max}\left|S_K^b(m,l)\right|,$

$b_{max}=\arg \underset{b=1,2,...,20}{max}\left|S_K^b\left(m_{\max }^{b_{\max }},l_{\max }^{b_{\max }}\right)\right|;$

$f_0=\frac{m_{\max }^{b_{\max }}}{{\mathrm{NT}}_s};$

$\mathrm{\α}=\frac{l_{\max }^{b_{\max }}}{N^2{T}_s^2};$

其中，N为h_k向量的长度，T_s为采样间隔。

下面以GPS信号为例进行计算机仿真，在不同信噪比下对高动态参数进行检测，说明本发明所提供的方法能够在更低的信噪比下捕获信号：

无偏码系统，调制方式为BPSK，对于GPS信号：采用1023阶C/A码扩频，码片速率为R_c＝1.023Mc/s，T_s＝1ms，K＝50，α＝200Hz/s，f₀＝250Hz。

仿真1：分别利用本发明所提供的高动态弱信号下基于DCFT的块补零码捕获(BZA_DCFT)方法和BASIC方法处理-40dB、-20dB，得到的对比结果如图3所示：

图3(a)和图3(b)分别为在-40dB和-20dB时经过BZA_DCFT处理后的积累幅度图；图3(c)和图3(d)为在-40dB时分别利用BZA_DCFT方法和BASIC方法处理后得出的积累幅度随着调频斜率变化图，而图3(e)和图3(f)则为在-20dB时分别利用BZA_DCFT方法和BASIC方法处理后得出的积累幅度随着调频斜率变化图。

仿真2：分别用本发明的BZA_DCFT方法和BASIC方法通过蒙特卡洛仿真在同一信噪比下做1000次仿真正确检测到调频斜率的概率，所得结果如图4所示。

仿真3：分别利用本发明的BZA_DCFT方法和BASIC方法处理-20dB和-30dB，所得比特数据位预测结果分别如表1和表2所示：

表1

表2

表1和表2分别表示在-20dB和-30dB用BZA_DCFT方法和BASIC方法处理后所得比特数据位，仅取前20位，第2行为正确的比特数据位，第3行为采用本发明处理所得比特数据位，第4-6行为BASIC方法处理的结果。由于BASIC方法采用差分方法，因此首先得到相邻比特乘积位，如第4行所示，然后根据第一位为-1或1分成两种情况得出比特数据位。

从仿真实验1、2、3所得结果可以看出，在低信噪比下，由于BASIC峰值不明显导致对动态参数调制斜率检测概率下降，在信噪比为-40dB时BASIC检测概率几乎为零，而本发明方法在-40dB时对调制斜率检测概率接近1。同样地，在检测比特符号时，BASIC方法在-40dB时会出现错误数据比特，而本文发明方法依然可以在-40dB时检测出正确的比特符号，从而说明本发明方法有效性。对于本领域的技术人员来说，可以根据以上的技术方案和构思，给出各种相应的改变和变形，而所有的这些改变和变形都应当包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (7)

1.高动态弱信号下基于DCFT的块补零码捕获方法，其特征在于：包含如下步骤：

步骤1，对接收到的后相关信号按不同比特翻转位置b进行分块处理，分块后每个数据块表示为其中，k＝1,...,K，K表示要求的数据比特有K比特；所述后相关信号表示如下：

$x_n=b_n\mathrm{Aexp}\left(j\right[2\mathrm{\π}(f_{0}n{T}_s+\mathrm{\α}{n}^2{T}_s^2)+{\mathrm{\φ}}_0\left]\right)+w_n=s_n+w_n;$

其中，A为信号幅度，n为采样点数，b_n＝±1为比特符号，f₀为初始频率，α为调频斜率，φ₀为初始相位，w_n为后相关信号的噪声，T_s为采样间隔，s_n为后相关有用信号；

步骤2，记不同初始频率和调制斜率的求和矩阵为不同初始频率和调制斜率的数据比特矩阵为其中m和l表示矩阵和的行数和列数；令k＝0，并初始化为全零矩阵，为空矩阵，按照k＝1,...,K进行循环迭代，计算得到数据块的求和矩阵和数据比特矩阵，单次迭代的过程具体如下：

2.1)对数据块按照其在后相关信号的位置进行补零，得到补零后的数据块h_k；

2.2)对补零后的数据块h_k进行离散调频傅里叶变换DCFT：

2.3)求出第k位比特数据：

2.4)更新求和矩阵数据比特矩阵

步骤3，对步骤S2中最终得到的求和矩阵进行最大值检测，得出最大值所对应的位置和比特翻转位置b_max，继而得出对应的数据比特符号通过对应位置求出信号的初始频率f₀和调频斜率α。

2.根据权利要求1所述的高动态弱信号下基于DCFT的块补零码捕获方法，其特征在于，步骤1中，对接收到的后相关信号按不同比特翻转位置b进行分块处理，具体是以每20ms数据为一块，则数据块表示如下：

$\begin{array}{c}{Y}_k^b=[x_{20(k-1)+i+b-1},i=1,...,20]\\ k=1,...,\mathrm{K\; b}=1,...,20\end{array};$

其中，i为中间变量。

3.根据权利要求1或2所述的高动态弱信号下基于DCFT的块补零码捕获方法，其特征在于，以每20ms数据为一块进行数据分块时，进行补零后的数据块h_k为：

$h_k=\left[\begin{array}{ccc}{0}_{20(k-1)}& Y_k^b& 0_{20(K-k)}\end{array}\right].$

4.根据权利要求1所述的高动态弱信号下基于DCFT的块补零码捕获方法，其特征在于，步骤2.2)中，具体按照下式进行离散调频傅里叶变换DCFT：

$H_k^b(m,l)=\mathrm{DCFT}\left(h_k\right)=\underset{d=0}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{h}_k\left(d\right)\exp [-2\mathrm{\πj}(\frac{m}{N}d+\frac{l}{N^2}{d}^2)];$

N为h_k向量的长度，h_k(d)代表向量h_k的第d个元素，m和l表示的行数和列数。

5.根据权利要求1所述的高动态弱信号下基于DCFT的块补零码捕获方法，其特征在于，步骤2.3)中，第k位比特数据的计算如下：

${\mathrm{\δ}}_k^b=\arg \underset{{\mathrm{\δ}}_k^b\∈\{-\mathrm{1,1}\}}{\max }|S_{k-1}^b(m,l)+{\mathrm{\δ}}_k^b{H}_k^b(m,l)|;$

其中，为步骤2.2)中离散调频傅里叶变换DCFT的结果，为前一次迭代所得到的求和矩阵。

6.根据权利要求1所述的高动态弱信号下基于DCFT的块补零码捕获方法，其特征在于，步骤2.4)中，求和矩阵以及数据比特矩阵分别按照下式进行更新：

$\begin{array}{c}{S}_k^b(m,l)=S_{k-1}^b(m,l)+{\mathrm{\δ}}_k^b(m,l)H_k^b(m,l);\\ B_k^b(m,l)=\left[\begin{array}{cc}{B}_{k-1}^b(m,l)& {\mathrm{\δ}}_k^b(m,l)\end{array}\right];\end{array}$

其中为步骤2.3)中计算得出的第k位比特数据,为步骤2.2)中离散调频傅里叶变换DCFT的结果；和为前一次迭代所得到的求和矩阵和数据比特矩阵。

7.根据权利要求1或2所述的高动态弱信号下基于DCFT的块补零码捕获方法，其特征在于，以每20ms数据为一块进行数据分块时，步骤3中最大值的检测以及信号的初始频率f₀和调频斜率α的求得按照下式进行：

$\begin{array}{c}(m_{\max }^{b_{\max }},l_{\max }^{b_{\max }})=\arg \underset{(m,l),b=\mathrm{1,2},...,20}{\max }\left|S_K^b(m,l)\right|;\\ b_{\max }=\arg \underset{b=\mathrm{1,2},...,20}{\max }\left|S_K^b(m_{\max }^{b_{\max }},l_{\max }^{b_{\max }})\right|;\\ f_0=\frac{m_{\max }^{b_{\max }}}{{\mathrm{NT}}_s};\\ \mathrm{\α}=\frac{l_{\max }^{b_{\max }}}{N^2{T}_s^2};\end{array}$

其中，N为h_k向量的长度，T_s为采样间隔。