CN110764120B - 一种高灵敏卫星导航信号捕获方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种高灵敏卫星导航信号捕获方法，对接收信号进行滤波、下变频、数字采样后，再与中频载波混频，然后抽取滤波处理、混频、分组后构成二叉树，对二叉树进行寻优，对最优累加结果进行FFT后和各卫星PRN码的FFT值的共轭值进行相乘再进行IFFT处理，选出最大值即为多普勒、码相位。本发明通过对二叉树进行寻优，利用比特信息，可以实现不同场景下微弱卫星信号的快速捕获。

Description

一种高灵敏卫星导航信号捕获方法
技术领域
本发明涉及卫星导航技术领域，具体涉及一种基于接收机的弱信号处理方法。
背景技术
在城市峡谷，森林、室内等复杂环境下，GNSS信号由于受到遮挡，会产生严重衰减，且存在多径和干扰，信号功率将低于正常GPS接收机的工作范围，其可用性及定位精度都会大大降低。高灵敏度GNSS接收技术已成为导航技术研究热点。
高灵敏度技术主要是通过相干积分和非相干积分提高信号的处理增益，将GNSS信号从背景噪声中提取出来。相干积分时间长短的选取受到数据比特翻转和多普勒频差的限制，如果可以得到数据位值和边沿位置及实时多普勒频差进行码多普勒补偿，则可以进行长时间的相干积分，提高信号增益。
目前对弱信号捕获，主要包括相干检测，非相干检测，差分检测。相干检测捕获算法在高斯白噪声的条件下可以提供最大的增益。但是，最大相干积分时间会受到晶振稳定性，比特翻转，多普勒等因素影响；非相干累积对导航数据和多普勒频率引起相位变化不敏感，但也存在“平方损失”，随着C/N0的降低，平方损失越严重。
Psiaki提出了半比特交替捕获技术。将收到的20ms数据块分成两段，保证其中一段的数据完全是在同一比特，分别对两段数据进行相干积分，然后，相干积分的结果进一步进行非相干累积。Ziedan给出一种基于导航数据预测的弱信号捕获算法，但是数据预测的准确性和算法的复杂度仍然无法有效地解决。
除了导航数据翻转外，长相干积分时间导致频率槽搜索增多，导致频率域搜索次数显著增加，限制了相干积分时间。
发明内容
要解决的技术问题
为了克服现有卫星弱信号捕获技术的缺点与不足，本发明提供了一种高灵敏卫星导航信号捕获方法，该方法适用于美国的GPS及我国的“北斗”系统，可以实现不同场景下微弱卫星信号的快速捕获。
技术方案
一种高灵敏卫星导航信号捕获方法，其特征在于步骤如下：
步骤1：将接收到的射频信号经过滤波、下变频、数字采样后，得到基带信号signal_rec，signal_rec和本地中频载波local_if混频后得到复信号signal_if；
步骤2：对signal_if进行Q倍CIC抽取滤波处理，将信号的采样率由中频采样率fs降为fs′，得到signal_dif；Q倍大于2倍带宽；
步骤3：signal_dif与local_freq_bin进行混频得到data，所述的local_freq_bin为多普勒补偿；
步骤4：对data进行分组，每fs′/1000个点为一组，共N组，构成深度为floor(N/20)+1的二叉树，内部各节点度为2，代表两个不同的状态路径，累积度量值为acc(k)；
步骤5：对二叉树进行寻优，首先进行初始化，优先队列包含开始节点n0，初始化累积度量值acc(n0)＝0；
步骤6：寻优器不断的将优先队列中具有最大累积度量值的节点nk输出，这个节点在传统Viterbi网格图中具有最佳的路径；
步骤7：将寻优器输出节点nk插入优先队列，插入的内容包括nk所具有的时刻、状态以及前向指针；如果该节点不是终端节点，还要将nk的后继节点nk+1插入到优先队列结构中，插入节点nk+1的累积度量为acc(nk+1)＝acc(nk)+d(nk,k+1)ak，将节点插入优先队列后，返回步骤6；如果网格图已经扩展到了终端节点，则停止寻优；
步骤8：利用优先队列对数据进行累加，得到数据b1,k,b2,k,…bn,k；累加方式如下所示：
设置b1,0,b2,0,…bn,k初值为0，
Figure BDA0002264406700000031
其中k＝1,2....m,dk∈{-1,1}；
步骤9：对最优累加结果进行FFT得到rec_fft；
步骤10：利用本地码表提前生成各卫星PRN码的FFT值，并对其进行共轭处理，得到信号local_fft；
步骤11：对步骤9和10得到的值进行相乘得到rslt_fft；
步骤12：对rslt_fft进行IFFT处理，得到结果，将其存入acqu_mat，返回步骤3，直至遍历所有local_freq_bin，得到acqu_mat；
步骤13：比较acqu_mat，得到最大值，其对应值为多普勒、码相位。
有益效果
本发明提出的一种高灵敏卫星导航信号捕获方法，通过对二叉树进行寻优，利用比特信息，可以实现不同场景下微弱卫星信号的快速捕获。
附图说明
图1为本发明捕获信号流程图；
图2为本发明数据分组图；
图3位本发明二叉树结构图。
具体实施方式
现结合实施例、附图对本发明作进一步描述：
下面结合附图并通过具体实施方式以GPS信号为例来进一步说明本发明的技术方案。
(1)将接收到99ms的射频信号经过滤波、下变频、数字采样后，得到基带信号signal_rec，signal_rec和本地中频载波local_if混频后得到复信号signal_if；
(2)对signal_if进行CIC抽取滤波处理，将信号的采样率由中频采样率16.384M降为2.046M，得到signal_dif；
(3)signal_dif与local_freq_bin进行混频，local_freq_bin为1KHz范围内的精细多普勒补偿，得到data；
(4)对data进行分组，每2046个点为一组，共99组，起始点为k,k＝1,2...19每20组为一块，构成深度为5的二叉树，内部各节点度为2，代表两个不同的状态路径[1,-1]，路径累积度量值为acc(k)；
(5)对二叉树进行寻优，首先进行初始化，优先队列包含开始节点n0，初始化累积度量值acc(n0)＝0；
(6)寻优器不断的将优先队列中具有最大累积度量值的节点nk输出，这个节点在传统Viterbi网格图中具有最佳的路径。
(7)将寻优器输出节点nk插入优先队列，插入的内容包括nk所具有的时刻、状态以及前向指针。如果该节点不是终端节点，还要将nk的后继节点nk+1插入到优先队列结构中，插入节点nk+1的累积度量为acc(nk+1)＝acc(nk)+d(nk,k+1)ak，将节点插入优先队列后，返回步骤(6)；如果网格图已经扩展到了最后底层节点，则停止寻优。
(8)利用优先队列对数据进行累加，得到数据b1,k,b2,k,…bn,k。累加方式如下所示：
设置b1,0,b2,0,…bn,k初值为0，
Figure BDA0002264406700000041
其中k＝1,2....m,dk∈{-1,1}；
得到累加值rec_data；
(9)对最优累加结果rec_data进行FFT得到rec_fft。
(10)利用本地码表提前生成各卫星PRN码的FFT值，并对其进行共轭处理，得到信号local_fft。
(11)对步骤(9)，(10)得到的值进行相乘得到rslt_fft。
(12)对rslt_fft进行IFFT处理，得到结果，将其存入acqu_mat(：,k)，返回步骤(3)，直至遍历所有local_freq_bin，得到acqu_mat，返回步骤(4)，k＝19时，转至步骤(13)。
(13)比较acqu_mat，得到最大值，其对应值为捕获多普勒，码相位。

Claims (1)

1.一种高灵敏卫星导航信号捕获方法，其特征在于步骤如下：
步骤1：将接收到的射频信号经过滤波、下变频、数字采样后，得到基带信号signal_rec，signal_rec和本地中频载波local_if混频后得到复信号signal_if；
步骤2：对signal_if进行Q倍CIC抽取滤波处理，将信号的采样率由中频采样率fs降为fs′，得到signal_dif；Q倍大于2倍带宽；
步骤3：signal_dif与local_freq_bin进行混频得到data，所述的local_freq_bin为多普勒补偿；
步骤4：对data进行分组，每fs′/1000个点为一组，共N组，构成深度为floor(N/20)+1的二叉树，内部各节点度为2，代表两个不同的状态路径，累积度量值为acc(k)；
步骤5：对二叉树进行寻优，首先进行初始化，优先队列包含开始节点n0，初始化累积度量值acc(n0)＝0；
步骤6：寻优器不断的将优先队列中具有最大累积度量值的节点nk输出，这个节点在传统Viterbi网格图中具有最佳的路径；
步骤7：将寻优器输出节点nk插入优先队列，插入的内容包括nk所具有的时刻、状态以及前向指针；如果该节点不是终端节点，还要将nk的后继节点nk+1插入到优先队列结构中，插入节点nk+1的累积度量为acc(nk+1)＝acc(nk)+d(nk,k+1)ak，将节点插入优先队列后，返回步骤6；如果网格图已经扩展到了终端节点，则停止寻优；
步骤8：利用优先队列对数据进行累加，得到数据b1,k,b2,k,…bn,k；累加方式如下所示：
设置b1,0,b2,0,…bn,k初值为0，
Figure FDA0002264406690000011
其中k＝1,2....m,dk∈{-1,1}；
步骤9：对最优累加结果进行FFT得到rec_fft；
步骤10：利用本地码表提前生成各卫星PRN码的FFT值，并对其进行共轭处理，得到信号local_fft；
步骤11：对步骤9和10得到的值进行相乘得到rslt_fft；
步骤12：对rslt_fft进行IFFT处理，得到结果，将其存入acqu_mat，返回步骤3，直至遍历所有local_freq_bin，得到acqu_mat；
步骤13：比较acqu_mat，得到最大值，其对应值为多普勒、码相位。
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