CN109815877A - 一种卫星信号的降噪处理方法及装置 - Google Patents

一种卫星信号的降噪处理方法及装置 Download PDF

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CN109815877A CN201910045550.8A CN201910045550A CN109815877A CN 109815877 A CN109815877 A CN 109815877A CN 201910045550 A CN201910045550 A CN 201910045550A CN 109815877 A CN109815877 A CN 109815877A
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Abstract

本发明实施例提供的一种卫星信号的降噪处理方法及装置，方法包括：计算已获得的卫星信号包络R1的PDF；将所述R1的PDF两个极值间的最小值确定为噪声门限值；从R1的数据开始直至R1的数据结束，将矩形窗函数右移i位，将右移i位后的矩形窗函数与所述R1相乘，将相乘结果确定第i个第一样本，基于第i个第一样本的各样点处的包络值，若第i个第一样本是受遮挡的样本数据，则从R1中将第i个第一样本舍弃，得到新的包络R2，分别计算R1的特征值及R2的特征值，若R1的特征值及R2的特征值的均方差均小于均方差阈值，则将R2，确定为卫星信号进行降噪处理后的包络，因此可以降低降噪处理后的卫星信号包络与原始的卫星信号包络差异。

Description

一种卫星信号的降噪处理方法及装置
技术领域
本发明涉及通信技术领域，特别是涉及一种卫星信号的降噪处理方法及装置。
背景技术
卫星与通信终端距离远，导致地面接收到的卫星信号功率低，因此噪声是卫星通信中不可忽视的影响因素，而噪声信号的模值通常较低。
现有技术中，通信终端对卫星信号降噪处理过程主要是通过计算卫星信号幅值的平均值，设置预设的噪声门限值，该噪声门限值小于卫星信号幅值的平均值，然后将卫星信号进行奇偶位抽取成两个子信号后，然后进行快速傅里叶变换，将快速傅里叶变换得的两个频域子信号中模值小于噪声门限值的频域子信号的片段置零，得到片段置零后的频域信号，然后对置零后的频域信号进行快速傅里叶逆变换，得到两个新的时域信号，再按奇偶顺序合并成新的卫星信号，完成对信号的降噪处理。
对于在移动场景下，通信终端常常接收卫星信号常常会收到障碍物的遮挡，傅里叶变换后的卫星信号在受遮挡的情况下的模值较低，现有技术中，因为受障碍物的遮挡的卫星信号的大部分片段的模值都小于卫星信号幅值的平均值，因此常常会将移动场景下受遮挡的卫星信号片段筛掉，因此筛选后的信号经过快速傅里叶逆变换得到两个新的时域信号，再按奇偶顺序合并成新的卫星信号，新的卫星信号的包络的PDF(ProbabilityDistribution Function，概率密度函数)与原始的卫星信号差距较大，不能准确反映原始的卫星信号的特征，因此现有技术对卫星信号进行降噪处理的准确率较低。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种卫星信号的降噪处理方法及装置，通过降低降噪处理后的卫星信号包络与原始的卫星信号包络差异，以提高卫星信号进行降噪处理的准确率。具体技术方案如下：
第一方面，本发明实施例提供的一种卫星信号的降噪处理方法，包括：
计算已获得的卫星信号包络R1的PDF；
将R1的PDF两个极值间的最小值确定为噪声门限值；
从R1的数据开始直至R1的数据结束，将矩形窗函数右移i位，将右移i位后的矩形窗函数与R1相乘，将相乘结果确定第i个第一样本，其中，矩形窗函数是基于卫星信号的采样频率N设置的函数，矩形窗函数的点数为kN，1≤k≤3，每个样本的样点数为kN；
基于第i个第一样本的各样点处的包络值，若第i个第一样本是受遮挡的样本数据，则从R1中将第i个第一样本舍弃，得到新的包络R2，受遮挡的样本数据是基于各样点处的包络值与噪声门限值的差值确定的；
分别计算R1的特征值及R2的特征值，其中，特征值用于表示R1及R2的概率分布特征、累计分布特征、通过率特征及时间特征；
若R1的特征值及R2的特征值的均方差均小于均方差阈值，则将R2，确定为卫星信号进行降噪处理后的包络。
可选的，计算已获得的卫星信号包络R1的PDF，包括：
判断卫星信号的类别，卫星信号的类别包括：单频正弦波信号及长码高斯伪随机序列；
在卫星信号类别是单频正弦波信号的情况下，使用概率公式计算得到已获得的卫星信号的包络R1的PDF；
在卫星信号类别是长码高斯伪随机序列的情况下，基于卫星信号的码长度n、码速率m、载波频率f及采样频率N，将卫星信号的包络以每N/m个为一组，组成一个第二样本xj；
选择每个第二样本中均值高于MN/f的包络，确定为已获得的卫星信号的包络R1；
使用概率公式计算已获得的卫星信号的包络R1的PDF。
可选的，针对第i个第一样本的各样点处的包络值，判断第i个第一样本是否为受遮挡的样本数据，若第i个第一样本是受遮挡的样本数据，则从包络R1中将第i个第一样本舍弃，得到新的包络R2，包括：
针对第i个第一样本的各样点处的包络值，若各样点处的包络值与噪声门限值的差值小于0的个数，超过第i个第一样本的样点总数的一半，则第i个第一样本为受遮挡的样本数据，舍弃卫星信号包络R1中第i个第一样本，将舍弃第i个第一样本后的卫星信号包络确定为新的包络R2；
或者，针对第i个第一样本的各样点处的包络值，若该样点处的包络值与噪声门限值的差值大于0的个数，未超过第i个第一样本的样点总数的一半，则第i个第一样本为受遮挡的样本数据，舍弃卫星信号包络R1中第i个第一样本，将舍弃第i个第一样本后的卫星信号包络确定为新的包络R2。
可选的，分别计算R1的特征值及R2的特征值，包括：
分别计算R2及R1的PDF、累计分布函数CDF和电平通过率LCR、平均衰落持续时间AFD；
将R1的PDF、CDF、LCR及AFD作为R1的特征值，将R2的PDF、CDF、LCR及AFD作为R2的特征值；
若R1的特征值及R2的特征值的均方差均小于均方差阈值，则将R2，确定为卫星信号进行降噪处理后的包络，包括：
对比R2与R1的特征值的均方差，若存在R2与R1的任一特征值的均方差大于均方差阈值，则令k＝k/2，执行从R1的数据开始直至R1的数据结束，将矩形窗函数右移i位，将右移i位后的矩形窗函数与R1相乘，将相乘结果确定第i个第一样本，基于第i个第一样本的各样点处的包络值，若第i个第一样本是受遮挡的样本数据，则从R1中将第i个第一样本舍弃，得到新的包络R2的步骤，直至R2与R1的特征值的均方差均小于均方差阈值；
其中，特征值的均方差包括：R2与R1的PDF的均方差、R2与R1的CDF的均方差、R2与R1的LCR的均方差、R2与R1的AFD的均方差；
若R1的特征值及R2的特征值的均方差均小于均方差阈值，则将R2，确定为卫星信号进行降噪处理后的包络。
可选的，若R1的特征值及R2的特征值的均方差均小于均方差阈值，则将R2，确定为卫星信号进行降噪处理后的包络之前，本发明第一方面实施例提供的一种卫星信号的降噪处理方法还包括：
判断卫星信号的采样频率N是否大于采样阈值，如果卫星信号的采样频率N大于采样阈值，则采用N/b的稀疏化方法，对R2进行稀疏化处理，得到稀疏化的包络Rf。
可选的，分别计算R1的特征值及R2的特征值，包括：
分别计算Rf及R1的PDF、累计分布函数CDF和电平通过率LCR、平均衰落持续时间AFD；
将R1的PDF、CDF、LCR及AFD作为R1的特征值，将Rf的PDF、CDF、LCR及AFD作为Rf的特征值；
若R1的特征值及R2的特征值的均方差均小于均方差阈值，则将R2，确定为卫星信号进行降噪处理后的包络，包括：
对比Rf与R1的特征值的均方差，若存在Rf与R1的任一特征值的均方差大于均方差阈值，则令k＝k/2，执行从R1的数据开始直至R1的数据结束，将矩形窗函数右移i位，将右移i位后的矩形窗函数与R1相乘，将相乘结果确定第i个第一样本，基于第i个第一样本的各样点处的包络值，若第i个第一样本是受遮挡的样本数据，则从R1中将第i个第一样本舍弃，得到新的包络R2，判断卫星信号的采样频率N是否大于采样阈值，如果卫星信号的采样频率N大于采样阈值，则采用N/b的稀疏化方法，对R2进行稀疏化处理，得到稀疏化的包络Rf的步骤，直至Rf与R1的特征值的均方差均小于均方差阈值；
其中，特征值的均方差包括：Rf与R1的PDF的均方差、Rf与R1的CDF的均方差、Rf与R1的LCR的均方差、Rf与R1的AFD的均方差；
若R1的特征值及Rf的特征值的均方差均小于均方差阈值，则将Rf，确定为卫星信号进行降噪处理后的包络。
可选的，通过以下步骤确定卫星信号的包络：
将已获得的卫星信号进行滤波，获得滤波后卫星信号的两路数据；
将两路数据作为包络公式的输入，利用包络公式，输出卫星信号的包络R1。
第二方面，本发明实施例提供的一种卫星信号的降噪处理装置，包括：
包络计算模块，用于计算已获得的卫星信号包络R1的PDF；
噪声确定模块，用于将R1的PDF两个极值间的最小值确定为噪声门限值；
样本确定模块，用于从R1的数据开始直至R1的数据结束，将矩形窗函数右移i位，将右移i样本位后的矩形窗函数与R1相乘，将相乘结果确定第i个第一样本，其中，矩形窗函数是基于卫星信号的采样频率N设置的函数，矩形窗函数的点数为kN，1≤k≤3，每个样本的样点数为kN；
样本舍弃模块，用于基于第i个第一样本的各样点处的包络值，若第i个第一样本是受遮挡的样本数据，则从R1中将第i个第一样本舍弃，得到新的包络R2，受遮挡的样本数据是基于各样点处的包络值与噪声门限值的差值确定的；
特征计算模块，用于分别计算R1的特征值及R2的特征值，其中，特征值用于表示R1及R2的概率分布特征、累计分布特征、通过率特征及时间特征；
降噪处理模块，用于若R1的特征值及R2的特征值的均方差均小于均方差阈值，则将R2，确定为卫星信号进行降噪处理后的包络。
可选的，包络计算模块具体用于：
判断卫星信号的类别，卫星信号的类别包括：单频正弦波信号及长码高斯伪随机序列；
在卫星信号类别是单频正弦波信号的情况下，使用概率公式计算得到已获得的卫星信号的包络R1的PDF；
在卫星信号类别是长码高斯伪随机序列的情况下，基于卫星信号的码长度n、码速率m、载波频率f及采样频率N，将卫星信号的包络以每N/m个为一组，组成一个第二样本xj；
选择每个第二样本中均值高于MN/f的包络，确定为已获得的卫星信号的包络R1；
使用概率公式计算已获得的卫星信号的包络R1的PDF。
可选的，样本舍弃模块具体用于：
针对第i个第一样本的各样点处的包络值，若各样点处的包络值与噪声门限值的差值小于0的个数，超过第i个第一样本的样点总数的一半，则第i个第一样本为受遮挡的样本数据，舍弃卫星信号包络R1中第i个第一样本，将舍弃第i个第一样本后的卫星信号包络确定为新的包络R2；
或者，针对第i个第一样本的各样点处的包络值，若该样点处的包络值与噪声门限值的差值大于0的个数，未超过第i个第一样本的样点总数的一半，则第i个第一样本为受遮挡的样本数据，舍弃卫星信号包络R1中第i个第一样本，将舍弃第i个第一样本后的卫星信号包络确定为新的包络R2。
可选的，降噪处理模块具体用于：
分别计算R2及R1的PDF、累计分布函数CDF和电平通过率LCR、平均衰落持续时间AFD；
将R1的PDF、CDF、LCR及AFD作为R1的特征值，将R2的PDF、CDF、LCR及AFD作为R2的特征值；
对比R2与R1的特征值的均方差，若存在R2与R1的任一特征值的均方差大于均方差阈值，则令k＝k/2，执行从R1的数据开始直至R1的数据结束，将矩形窗函数右移i位，将右移i位后的矩形窗函数与R1相乘，将相乘结果确定第i个第一样本，基于第i个第一样本的各样点处的包络值，若第i个第一样本是受遮挡的样本数据，则从R1中将第i个第一样本舍弃，得到新的包络R2的步骤，直至R2与R1的特征值的均方差均小于均方差阈值；
其中，特征值的均方差包括：R2与R1的PDF的均方差、R2与R1的CDF的均方差、R2与R1的LCR的均方差、R2与R1的AFD的均方差；
若R1的特征值及R2的特征值的均方差均小于均方差阈值，则将R2，确定为卫星信号进行降噪处理后的包络。
可选的，降噪处理模块具体用于：
分别计算Rf及R1的PDF、累计分布函数CDF和电平通过率LCR、平均衰落持续时间AFD；
将R1的PDF、CDF、LCR及AFD作为R1的特征值，将Rf的PDF、CDF、LCR及AFD作为Rf的特征值；
判断卫星信号的采样频率N是否大于采样阈值，如果卫星信号的采样频率N大于采样阈值，则采用N/b的稀疏化方法，对R2进行稀疏化处理，得到稀疏化的包络Rf。
对比Rf与R1的特征值的均方差，若存在Rf与R1的任一特征值的均方差大于均方差阈值，则令k＝k/2，执行从R1的数据开始直至R1的数据结束，将矩形窗函数右移i位，将右移i位后的矩形窗函数与R1相乘，将相乘结果确定第i个第一样本，基于第i个第一样本的各样点处的包络值，若第i个第一样本是受遮挡的样本数据，则从R1中将第i个第一样本舍弃，得到新的包络R2，判断卫星信号的采样频率N是否大于采样阈值，如果卫星信号的采样频率N大于采样阈值，则采用N/b的稀疏化方法，对R2进行稀疏化处理，得到稀疏化的包络Rf的步骤，直至Rf与R1的特征值的均方差均小于均方差阈值；
其中，特征值的均方差包括：Rf与R1的PDF的均方差、Rf与R1的CDF的均方差、Rf与R1的LCR的均方差、Rf与R1的AFD的均方差；
若R1的特征值及Rf的特征值的均方差均小于均方差阈值，则将Rf，确定为卫星信号进行降噪处理后的包络。
本发明实施例提供的一种卫星信号的降噪处理装置还包括：
包络确定模块，用于将已获得的卫星信号进行滤波，获得滤波后卫星信号的两路数据；
将两路数据作为包络公式的输入，利用包络公式，输出卫星信号的包络R1。
在本发明实施的又一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述任一所述的一种卫星信号的降噪处理方法。
在本发明实施的又一方面，本发明实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述任一所述的一种卫星信号的降噪处理方法。
本发明实施例提供的一种卫星信号的降噪处理方法及装置，通过计算已获得的卫星信号包络R1的PDF；将R1的PDF两个极值间的最小值确定为噪声门限值；从R1的数据开始直至R1的数据结束，将矩形窗函数右移i位，将右移i位后的矩形窗函数与R1相乘，将相乘结果确定第i个第一样本，基于第i个第一样本的各样点处的包络值，若第i个第一样本是受遮挡的样本数据，则从R1中将第i个第一样本舍弃，得到新的包络R2，分别计算R1的特征值及R2的特征值，若R1的特征值及R2的特征值的均方差均小于均方差阈值，则将R2，确定为卫星信号进行降噪处理后的包络。相比于现有技术，本发明实施例利用矩形窗函数，生成i个样本，从而在包络R1中舍弃受遮挡的样本，然后将得到的新的包络R2与未降噪处理前卫星信号的R1比较，确定均方差均小于均方差阈值时的R2为降噪处理后卫星信号的包络，因此可以降低降噪处理后的卫星信号包络与原始的卫星信号包络差异，提高卫星信号进行降噪处理的准确率。
当然，实施本发明的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1为本发明实施例提供的一种卫星信号的降噪处理方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种确定卫星信号进行降噪处理后的包络的流程图；
图3为本发明实施例提供的另一种确定卫星信号进行降噪处理后的包络的流程图；
图4为本发明实施例提供的一种卫星信号的降噪处理装置的结构图；
图5为本发明实施例提供的电子设备的结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行描述。
本发明实施例提供的一种卫星信号的降噪处理方法及装置，通过计算已获得的卫星信号包络R1的PDF；将R1的PDF两个极值间的最小值确定为噪声门限值；从R1的数据开始直至R1的数据结束，将矩形窗函数右移i位，将右移i位后的矩形窗函数与R1相乘，将相乘结果确定第i个第一样本，基于第i个第一样本的各样点处的包络值，若第i个第一样本是受遮挡的样本数据，则从R1中将第i个第一样本舍弃，得到新的包络R2，分别计算R1的特征值及R2的特征值，若R1的特征值及R2的特征值的均方差均小于均方差阈值，则将R2，确定为卫星信号进行降噪处理后的包络。
下面首先对本发明实施例提供的一种卫星信号的降噪处理方法作介绍。
如图1所示，本发明实施例提供的一种卫星信号的降噪处理方法，包括：
S101，计算已获得的卫星信号包络R1的PDF；
为了提高卫星信号进行降噪处理的准确率，上述S101中可以采用至少一种实施方式计算已获得的卫星信号包络R1：
在一种实施方式中，将已获得的卫星信号进行滤波，获得滤波后卫星信号的两路数据；将两路数据作为包络公式的输入，利用包络公式，输出卫星信号包络R1。
其中，根据卫星信号的特性，设计2阶带通巴特沃斯滤波器对卫星信号进行滤波处理，滤波器中心带宽可设置为4kHz，得到滤波后的I、Q两路数据，利用包络公式得到卫星信号包络R1。
本实施方式通过滤波器将卫星信号进行滤波，然后利用包络公式计算卫星信号的包络R1，以提高确定卫星信号包络R1的准确率。
为了提高卫星信号进行降噪处理的准确率，上述S101可以采用至少一种实施方式计算已获得的卫星信号包络R1的PDF：
在一种可能的实施方式中，可以采用以下步骤计算已获得的卫星信号包络R1的PDF：
步骤一：判断卫星信号的类别，卫星信号的类别包括：单频正弦波信号及长码高斯伪随机序列
步骤二：在卫星信号类别是单频正弦波信号的情况下，使用概率公式计算得到已获得的卫星信号的包络R1的PDF；
其中，由概率公式为：P(R1＝rk)＝pk，(k＝1,2,3…)，k代表包络R1的PDF的样点的序号，rk代表在包络R1的PDF第k个样点处，包络R1的取值，pk代表包络R1取值为rk的概率。
步骤三：在卫星信号类别是长码高斯伪随机序列的情况下，基于卫星信号的码长度n、码速率m、载波频率f及采样频率N，将卫星信号的包络以每N/m个为一组，组成一个第二样本xj；
其中，j代表第二样本的序号，/代表除号。
步骤四：选择每个第二样本中均值高于MN/f的包络，确定为已获得的卫星信号的包络R1；
其中，M为常数，取值范围为：1≤M≤f/2m。
步骤五：使用概率公式计算已获得的卫星信号的包络R1的PDF。
本实施方式通过判断卫星信号的类别，根据卫星信号的类别，对卫星信号包络R1的PDF作计算，以便提高计算包络R1的PDF的准确率。
S102，将R1的PDF两个极值间的最小值确定为噪声门限值；
可以理解的，由于环境因素造成对卫星信号的遮挡，环境因素例如：楼房、桥梁、隧道等，使在该环境因素下接受到的卫星信号为噪声，受遮挡的卫星信号包络R1的PDF存在两个极值，本实施方式通过将两个极值之间的最小值设置为噪声门限值，可以提高确定噪声门限值的准确率。
S103，从R1的数据开始直至R1的数据结束，将矩形窗函数右移i位，将右移i位后的矩形窗函数与R1相乘，将相乘结果确定第i个第一样本；
其中，矩形窗函数是基于卫星信号的采样频率N设置的函数，矩形窗函数的点数为kN，1≤k≤3，每个样本的样点数为kN；矩形窗函数为：a代表矩形窗函数横坐标的取值范围。
S104，基于第i个第一样本的各样点处的包络值，若第i个第一样本是受遮挡的样本数据，则从R1中将第i个第一样本舍弃，得到新的包络R2；
为了提高卫星信号进行降噪处理的准确率，上述S104可以采用至少一种实施方式得到新的包络R2：
针对第i个第一样本的各样点处的包络值，若各样点处的包络值与噪声门限值的差值小于0的个数，超过第i个第一样本的样点总数的一半，则第i个第一样本为受遮挡的样本数据，舍弃卫星信号包络R1中第i个第一样本，将舍弃第i个第一样本后的卫星信号包络确定为新的包络R2；
或者，针对第i个第一样本的各样点处的包络值，若该样点处的包络值与噪声门限值的差值大于0的个数，未超过第i个第一样本的样点总数的一半，则第i个第一样本为受遮挡的样本数据，舍弃卫星信号包络R1中第i个第一样本，将舍弃第i个第一样本后的卫星信号包络确定为新的包络R2。
其中，受遮挡的样本数据是基于各样点处的包络值与噪声门限值的差值确定的；
例如：第4个第一样本有5个样点，分别为：a、b、c、d和e；将第4个第一样本在a、b、c、d和e处的包络值与噪声门限值分别作差值，其中a、d和e处的包络值与噪声门限值差值小于0，超过了第4个第一样本5个样点的一半，则第4个第一样本为受遮挡的样本数据，舍弃卫星信号包络R1中第4个第一样本，将舍弃第i个第一样本后的卫星信号包络确定为新的包络R2。或者，d和e处的包络值与噪声门限值差值大于0，未超过第4个第一样本5个样点的一半，则第4个第一样本为受遮挡的样本数据，舍弃卫星信号包络R1中第4个第一样本，将舍弃第i个第一样本数据后的卫星信号包络确定为新的包络R2。
S105，分别计算R1的特征值及R2的特征值；
其中，特征值用于表示R1及R2的概率分布特征、累计分布特征、通过率特征及时间特征；
为了提高卫星信号进行降噪处理的准确率，上述S105中可以采用至少一种实施方式计算R1的特征值及R2的特征值：
在一种可能的实施方式中，可以采用以下步骤计算R1的特征值及R2的特征值：
步骤一：分别计算R2及R1的一阶统计量概率密度函数PDF、累计分布函数(Cumulative Distribution Function，CDF)和二阶统计量电平通过率(Level CrossingRate，LCR)、平均衰落持续时间(Average Fading Duration，AFD)；
由累计分布函数公式得到卫星信号的CDF，r代表包络的取值，k代表包络R1的PDF样点的序号，rk代表在包络R1的PDF第k个样点处，包络R1的取值，pk代表包络R1取值为rk的概率；由电平通过率公式： 得到卫星信号的LCR，其中为r的时间导数，为r和的联合概率分布，由平均衰落持续时间公式得到卫星信号的AFD。
步骤二：将R1的PDF、CDF、LCR及AFD作为R1的特征值，将R2的PDF、CDF、LCR及AFD作为R2的特征值；
其中，PDF、CDF、LCR及AFD分别表示R1及R2的概率分布特征、累计分布特征、通过率特征及时间特征。
本实施方式通过将计算得到R1的PDF、CDF、LCR及AFD分别作为R1的特征值，将R2的PDF、CDF、LCR及AFD作为R2的特征值，可以提高确定R2及R1的特征值的准确率。
在另一种可能的实施方式中，可以采用以下步骤计算R1的特征值及R2的特征值：
步骤一：判断卫星信号的采样频率N是否大于采样阈值，如果卫星信号的采样频率N大于采样阈值，则采用N/b的稀疏化方法，对R2进行稀疏化处理，得到稀疏化的包络Rf。
其中，采样阈值可以是根据环境情况进行更改，示例性，采样阈值可以但不限于设置为100MHZ，b代表稀疏化程度，b取值为大于1的数。
步骤二：分别计算Rf及R1的PDF、累计分布函数CDF和电平通过率LCR、平均衰落持续时间AFD；
步骤三：将R1的PDF、CDF、LCR及AFD作为R1的特征值，将Rf的PDF、CDF、LCR及AFD作为Rf的特征值。
本实施方式通过对R2进行稀疏化处理，得到稀疏化的包络Rf，可以降低计算Rf的PDF、CDF、LCR及AFD的时间，提高确定R2的特征值的效率。
S106，若R1的特征值及R2的特征值的均方差均小于均方差阈值，则将R2，确定为卫星信号进行降噪处理后的包络。
其中，均方差阈值可以是根据环境情况进行更改，示例性，均方差阈值可以但不限于设置为0.1。
为了提高卫星信号进行降噪处理的准确率，上述S106中可以采用至少一种实施方式确定卫星信号进行降噪处理后的包络：
在一种可能的实施方式中，可以采用以下步骤确定卫星信号进行降噪处理后的包络：
如图2所示，在一种可能的实施方式中，可以通过以下步骤确定卫星信号进行降噪处理后的包络：
S201，对比R2与R1的特征值的均方差，若存在R2与R1的任一特征值的均方差大于均方差阈值，则令k＝k/2，执行从R1的数据开始直至R1的数据结束，将矩形窗函数右移i位，将右移i位后的矩形窗函数与R1相乘，将相乘结果确定第i个第一样本，基于第i个第一样本的各样点处的包络值，若第i个第一样本是受遮挡的样本数据，则从R1中将第i个第一样本舍弃，得到新的包络R2的步骤，直至R2与R1的特征值的均方差均小于均方差阈值；
其中，/代表除号，特征值的均方差包括：R2与R1的PDF的均方差、R2与R1的CDF的均方差、R2与R1的LCR的均方差、R2与R1的AFD的均方差；
S202，若R1的特征值及R2的特征值的均方差均小于均方差阈值，则将R2，确定为卫星信号进行降噪处理后的包络。
本实施方式通过对比R2与R1的特征值的均方差，将若存在R2与R1的任一特征值的均方差大于均方差阈值，则执行k＝k/2，循环得到新的包络R2的步骤，直至R2与R1的特征值的均方差均小于均方差阈值，以此方式提高确定卫星信号进行降噪处理后的包络的准确率。
如图3所示，在另一种可能的实施方式中，可以通过以下步骤确定卫星信号进行降噪处理后的包络：
S301，对比Rf与R1的特征值的均方差，若存在Rf与R1的任一特征值的均方差大于均方差阈值，则令k＝k/2，令k＝k/2，b＝2/b，执行从R1的数据开始直至R1的数据结束，将矩形窗函数右移i位，将右移i位后的矩形窗函数与R1相乘，将相乘结果确定第i个第一样本，基于第i个第一样本的各样点处的包络值，若第i个第一样本是受遮挡的样本数据，则从R1中将第i个第一样本舍弃，得到新的包络R2，判断卫星信号的采样频率N是否大于采样阈值，如果卫星信号的采样频率N大于采样阈值，则采用N/b的稀疏化方法，对R2进行稀疏化处理，得到稀疏化的包络Rf的步骤，直至Rf与R1的特征值的均方差均小于均方差阈值；
其中，特征值的均方差包括：Rf与R1的PDF的均方差、Rf与R1的CDF的均方差、Rf与R1的LCR的均方差、Rf与R1的AFD的均方差；
S302，若R1的特征值及Rf的特征值的均方差均小于均方差阈值，则将Rf，确定为卫星信号进行降噪处理后的包络。
本实施方式通过对比Rf与R1的特征值的均方差，将若存在Rf与R1的任一特征值的均方差大于均方差阈值，则执行k＝k/2，循环得到新的包络Rf的步骤，直至Rf与R1的特征值的均方差均小于均方差阈值，以此方式提高确定卫星信号进行降噪处理后的包络的效率。
相比于现有技术，本发明实施例利用矩形窗函数，生成i个样本，从而在包络R1中舍弃受遮挡的样本，然后将得到的新的包络R2与未降噪处理前卫星信号的R1比较，确定均方差均小于均方差阈值时的R2为降噪处理后卫星信号的包络，因此可以降低降噪处理后的卫星信号包络与原始的卫星信号包络差异，提高卫星信号进行降噪处理的准确率。
如图4所示，本发明实施例提供的一种卫星信号的降噪处理装置，包括：
包络计算模块401，用于计算已获得的卫星信号包络R1的PDF；
噪声确定模块402，用于将R1的PDF两个极值间的最小值确定为噪声门限值；
样本确定模块403，用于从R1的数据开始直至R1的数据结束，将矩形窗函数右移i位，将右移i样本位后的矩形窗函数与R1相乘，将相乘结果确定第i个第一样本，其中，矩形窗函数是基于卫星信号的采样频率N设置的函数，矩形窗函数的点数为kN，1≤k≤3，每个样本的样点数为kN；
样本舍弃模块404，用于基于第i个第一样本的各样点处的包络值，若第i个第一样本是受遮挡的样本数据，则从R1中将第i个第一样本舍弃，得到新的包络R2，受遮挡的样本数据是基于各样点处的包络值与噪声门限值的差值确定的；
特征计算模块405，用于分别计算R1的特征值及R2的特征值，其中，特征值用于表示R1及R2的概率分布特征、累计分布特征、通过率特征及时间特征；
降噪处理模块406，用于若R1的特征值及R2的特征值的均方差均小于均方差阈值，则将R2，确定为卫星信号进行降噪处理后的包络。
可选的，包络计算模块具体用于：
判断卫星信号的类别，卫星信号的类别包括：单频正弦波信号及长码高斯伪随机序列；
在卫星信号类别是单频正弦波信号的情况下，使用概率公式计算得到已获得的卫星信号的包络R1的PDF；
在卫星信号类别是长码高斯伪随机序列的情况下，基于卫星信号的码长度n、码速率m、载波频率f及采样频率N，将卫星信号的包络以每N/m个为一组，组成一个第二样本xj；
选择每个第二样本中均值高于MN/f的包络，确定为已获得的卫星信号的包络R1；
使用概率公式计算已获得的卫星信号的包络R1的PDF。
可选的，样本舍弃模块具体用于：
针对第i个第一样本的各样点处的包络值，若各样点处的包络值与噪声门限值的差值小于0的个数，超过第i个第一样本的样点总数的一半，则第i个第一样本为受遮挡的样本数据，舍弃卫星信号包络R1中第i个第一样本，将舍弃第i个第一样本后的卫星信号包络确定为新的包络R2；
或者，针对第i个第一样本的各样点处的包络值，若该样点处的包络值与噪声门限值的差值大于0的个数，未超过第i个第一样本的样点总数的一半，则第i个第一样本为受遮挡的样本数据，舍弃卫星信号包络R1中第i个第一样本，将舍弃第i个第一样本后的卫星信号包络确定为新的包络R2。
可选的，降噪处理模块具体用于：
分别计算R2及R1的PDF、累计分布函数CDF和电平通过率LCR、平均衰落持续时间AFD；
将R1的PDF、CDF、LCR及AFD作为R1的特征值，将R2的PDF、CDF、LCR及AFD作为R2的特征值；
对比R2与R1的特征值的均方差，若存在R2与R1的任一特征值的均方差大于均方差阈值，则令k＝k/2，执行从R1的数据开始直至R1的数据结束，将矩形窗函数右移i位，将右移i位后的矩形窗函数与R1相乘，将相乘结果确定第i个第一样本，基于第i个第一样本的各样点处的包络值，若第i个第一样本是受遮挡的样本数据，则从R1中将第i个第一样本舍弃，得到新的包络R2的步骤，直至R2与R1的特征值的均方差均小于均方差阈值；
其中，特征值的均方差包括：R2与R1的PDF的均方差、R2与R1的CDF的均方差、R2与R1的LCR的均方差、R2与R1的AFD的均方差；
若R1的特征值及R2的特征值的均方差均小于均方差阈值，则将R2，确定为卫星信号进行降噪处理后的包络。
可选的，降噪处理模块具体用于：
分别计算Rf及R1的PDF、累计分布函数CDF和电平通过率LCR、平均衰落持续时间AFD；
将R1的PDF、CDF、LCR及AFD作为R1的特征值，将Rf的PDF、CDF、LCR及AFD作为Rf的特征值；
判断卫星信号的采样频率N是否大于采样阈值，如果卫星信号的采样频率N大于采样阈值，则采用N/b的稀疏化方法，对R2进行稀疏化处理，得到稀疏化的包络Rf。
对比Rf与R1的特征值的均方差，若存在Rf与R1的任一特征值的均方差大于均方差阈值，则令k＝k/2，执行从R1的数据开始直至R1的数据结束，将矩形窗函数右移i位，将右移i位后的矩形窗函数与R1相乘，将相乘结果确定第i个第一样本，基于第i个第一样本的各样点处的包络值，若第i个第一样本是受遮挡的样本数据，则从R1中将第i个第一样本舍弃，得到新的包络R2，判断卫星信号的采样频率N是否大于采样阈值，如果卫星信号的采样频率N大于采样阈值，则采用N/b的稀疏化方法，对R2进行稀疏化处理，得到稀疏化的包络Rf的步骤，直至Rf与R1的特征值的均方差均小于均方差阈值；
其中，特征值的均方差包括：Rf与R1的PDF的均方差、Rf与R1的CDF的均方差、Rf与R1的LCR的均方差、Rf与R1的AFD的均方差；
若R1的特征值及Rf的特征值的均方差均小于均方差阈值，则将Rf，确定为卫星信号进行降噪处理后的包络。
本发明实施例提供的一种卫星信号的降噪处理装置还包括：
包络确定模块，用于将已获得的卫星信号进行滤波，获得滤波后卫星信号的两路数据；
将两路数据作为包络公式的输入，利用包络公式，输出卫星信号的包络R1。
本发明实施例还提供了一种电子设备，如图5所示，包括处理器501、通信接口502、存储器503和通信总线504，其中，处理器501，通信接口502，存储器503通过通信总线504完成相互间的通信，
存储器503，用于存放计算机程序；
处理器501，用于执行存储器503上所存放的程序时，实现如下步骤：
计算已获得的卫星信号包络R1的PDF；
将R1的PDF两个极值间的最小值确定为噪声门限值；
从R1的数据开始直至R1的数据结束，将矩形窗函数右移i位，将右移i位后的矩形窗函数与R1相乘，将相乘结果确定第i个第一样本；其中，矩形窗函数是基于卫星信号的采样频率N设置的函数，矩形窗函数的点数为kN，1≤k≤3，每个样本的样点数为kN；
基于第i个第一样本的各样点处的包络值，若第i个第一样本是受遮挡的样本数据，则从R1中将第i个第一样本舍弃，得到新的包络R2，受遮挡的样本数据是基于各样点处的包络值与噪声门限值的差值确定的；
分别计算R1的特征值及R2的特征值，其中，特征值用于表示R1及R2的概率分布特征、累计分布特征、通过率特征及时间特征；
若R1的特征值及R2的特征值的均方差均小于均方差阈值，则将R2，确定为卫星信号进行降噪处理后的包络。
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的一种卫星信号的降噪处理方法。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的一种卫星信号的降噪处理方法。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各实施例均采用相关的方式描述，各实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置/电子设备/计算机可读存储介质/计算机程序产品实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述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，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种卫星信号的降噪处理方法，其特征在于，所述方法包括：
计算已获得的卫星信号包络R1的PDF；
将所述R1的PDF两个极值间的最小值确定为噪声门限值；
从所述R1的数据开始直至所述R1的数据结束，将矩形窗函数右移i位，将右移i位后的矩形窗函数与所述R1相乘，将相乘结果确定第i个第一样本，其中，所述矩形窗函数是基于所述卫星信号的采样频率N设置的函数，所述矩形窗函数的点数为kN，1≤k≤3，所述每个样本的样点数为kN；
基于所述第i个第一样本的各样点处的包络值，若第i个第一样本是受遮挡的样本数据，则从R1中将第i个第一样本舍弃，得到新的包络R2，所述受遮挡的样本数据是基于各样点处的包络值与噪声门限值的差值确定的；
分别计算所述R1的特征值及R2的特征值，其中，所述特征值用于表示所述R1及R2的概率分布特征、累计分布特征、通过率特征及时间特征；
若所述R1的特征值及所述R2的特征值的均方差均小于均方差阈值，则将所述R2，确定为所述卫星信号进行降噪处理后的包络。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算已获得的卫星信号包络R1的PDF，包括：
判断所述卫星信号的类别，所述卫星信号的类别包括：单频正弦波信号及长码高斯伪随机序列；
在所述卫星信号类别是单频正弦波信号的情况下，使用概率公式计算得到所述已获得的卫星信号的包络R1的PDF；
在所述卫星信号类别是长码高斯伪随机序列的情况下，基于所述卫星信号的码长度n、码速率m、载波频率f及采样频率N，将所述卫星信号的包络以每N/m个为一组，组成一个第二样本xj；
选择每个第二样本中均值高于MN/f的包络，确定为所述已获得的卫星信号的包络R1；
使用概率公式计算所述已获得的卫星信号的包络R1的PDF。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对所述第i个第一样本的各样点处的包络值，判断第i个第一样本是否为受遮挡的样本数据，若第i个第一样本是受遮挡的样本数据，则从包络R1中将第i个第一样本舍弃，得到新的包络R2，包括：
针对所述第i个第一样本的各样点处的包络值，若各样点处的包络值与噪声门限值的差值小于0的个数，超过所述第i个第一样本的样点总数的一半，则第i个第一样本为受遮挡的样本数据，舍弃所述卫星信号包络R1中第i个第一样本，将舍弃第i个第一样本后的卫星信号包络确定为新的包络R2；
或者，针对所述第i个第一样本的各样点处的包络值，若该样点处的包络值与噪声门限值的差值大于0的个数，未超过所述第i个第一样本的样点总数的一半，则第i个第一样本为受遮挡的样本数据，舍弃所述卫星信号包络R1中第i个第一样本，将舍弃第i个第一样本后的卫星信号包络确定为新的包络R2。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述分别计算所述R1的特征值及R2的特征值，包括：
分别计算所述R2及R1的PDF、累计分布函数CDF和电平通过率LCR、平均衰落持续时间AFD；
将所述R1的PDF、CDF、LCR及AFD作为R1的特征值，将所述R2的PDF、CDF、LCR及AFD作为R2的特征值；
所述若所述R1的特征值及所述R2的特征值的均方差均小于均方差阈值，则将所述R2，确定为所述卫星信号进行降噪处理后的包络，包括：
对比R2与R1的特征值的均方差，若存在R2与R1的任一特征值的均方差大于均方差阈值，则令k＝k/2，执行从所述R1的数据开始直至所述R1的数据结束，将矩形窗函数右移i位，将右移i位后的矩形窗函数与所述R1相乘，将相乘结果确定第i个第一样本，基于所述第i个第一样本的各样点处的包络值，若第i个第一样本是受遮挡的样本数据，则从R1中将第i个第一样本舍弃，得到新的包络R2的步骤，直至R2与R1的特征值的均方差均小于均方差阈值；
其中，所述特征值的均方差包括：R2与R1的PDF的均方差、R2与R1的CDF的均方差、R2与R1的LCR的均方差、R2与R1的AFD的均方差；
若所述R1的特征值及所述R2的特征值的均方差均小于均方差阈值，则将所述R2，确定为所述卫星信号进行降噪处理后的包络。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述R1的特征值及所述R2的特征值的均方差均小于均方差阈值，则将所述R2，确定为所述卫星信号进行降噪处理后的包络之前，所述方法还包括：
判断所述卫星信号的采样频率N是否大于采样阈值，如果卫星信号的采样频率N大于采样阈值，则采用N/b的稀疏化方法，对所述R2进行稀疏化处理，得到稀疏化的包络Rf。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，
所述分别计算所述R1的特征值及R2的特征值，包括：
分别计算所述Rf及R1的PDF、累计分布函数CDF和电平通过率LCR、平均衰落持续时间AFD；
将所述R1的PDF、CDF、LCR及AFD作为R1的特征值，将所述Rf的PDF、CDF、LCR及AFD作为Rf的特征值；
所述若所述R1的特征值及所述R2的特征值的均方差均小于均方差阈值，则将所述R2，确定为所述卫星信号进行降噪处理后的包络，包括：
对比Rf与R1的特征值的均方差，若存在Rf与R1的任一特征值的均方差大于均方差阈值，则令k＝k/2，执行从所述R1的数据开始直至所述R1的数据结束，将矩形窗函数右移i位，将右移i位后的矩形窗函数与所述R1相乘，将相乘结果确定第i个第一样本，基于所述第i个第一样本的各样点处的包络值，若第i个第一样本是受遮挡的样本数据，则从R1中将第i个第一样本舍弃，得到新的包络R2，判断所述卫星信号的采样频率N是否大于采样阈值，如果卫星信号的采样频率N大于采样阈值，则采用N/b的稀疏化方法，对所述R2进行稀疏化处理，得到稀疏化的包络Rf的步骤，直至Rf与R1的特征值的均方差均小于均方差阈值；
其中，所述特征值的均方差包括：Rf与R1的PDF的均方差、Rf与R1的CDF的均方差、Rf与R1的LCR的均方差、Rf与R1的AFD的均方差；
若所述R1的特征值及所述Rf的特征值的均方差均小于均方差阈值，则将所述Rf，确定为所述卫星信号进行降噪处理后的包络。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下步骤确定所述卫星信号的包络：
将已获得的卫星信号进行滤波，获得滤波后卫星信号的两路数据；
将所述两路数据作为包络公式的输入，利用所述包络公式，输出所述卫星信号的包络R1。
8.一种卫星信号的降噪处理装置，其特征在于，所述装置包括：
包络计算模块，用于计算已获得的卫星信号包络R1的PDF；
噪声确定模块，用于将所述R1的PDF两个极值间的最小值确定为噪声门限值；
样本确定模块，用于从所述R1的数据开始直至所述R1的数据结束，将矩形窗函数右移i位，将右移i样本位后的矩形窗函数与所述R1相乘，将相乘结果确定第i个第一样本，其中，所述矩形窗函数是基于所述卫星信号的采样频率N设置的函数，所述矩形窗函数的点数为kN，1≤k≤3，所述每个样本的样点数为kN；
样本舍弃模块，用于基于所述第i个第一样本的各样点处的包络值，若第i个第一样本是受遮挡的样本数据，则从R1中将第i个第一样本舍弃，得到新的包络R2，所述受遮挡的样本数据是基于各样点处的包络值与噪声门限值的差值确定的；
特征计算模块，用于分别计算所述R1的特征值及R2的特征值，其中，所述特征值用于表示所述R1及R2的概率分布特征、累计分布特征、通过率特征及时间特征；
降噪处理模块，用于若所述R1的特征值及所述R2的特征值的均方差均小于均方差阈值，则将所述R2，确定为所述卫星信号进行降噪处理后的包络。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述包络计算模块具体用于：
判断所述卫星信号的类别，所述卫星信号的类别包括：单频正弦波信号及长码高斯伪随机序列；
在所述卫星信号类别是单频正弦波信号的情况下，使用概率公式计算得到所述已获得的卫星信号的包络R1的PDF；
在所述卫星信号类别是长码高斯伪随机序列的情况下，基于所述卫星信号的码长度n、码速率m、载波频率f及采样频率N，将所述卫星信号的包络以每N/m个为一组，组成一个第二样本xj；
选择每个第二样本中均值高于MN/f的包络，确定为所述已获得的卫星信号的包络R1；
使用概率公式计算所述已获得的卫星信号的包络R1的PDF。
10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-7任一所述的方法步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN113075704A (zh) * 2021-03-09 2021-07-06 北京爱科迪通信技术股份有限公司 一种卫星信号遮挡判断方法
CN113075704B (zh) * 2021-03-09 2023-03-31 北京爱科迪通信技术股份有限公司 一种卫星信号遮挡判断方法

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