CN111308521A - Gnss系统的码相位估计、伪距测量方法及装置、终端 - Google Patents

Gnss系统的码相位估计、伪距测量方法及装置、终端 Download PDF

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Abstract

一种GNSS系统的码相位估计、伪距测量方法及装置、终端，所述码相位估计方法包括：对接收信号进行采样，并将采样得到的各个采样信号与预设本地信号进行相关计算，以得到相关信号序列；对所述相关信号序列进行路径识别，以得到路径识别结果；当所述路径识别结果包括多个路径时，确定最早径，并根据所述最早径估计所述接收信号的码相位，所述最早径指的是所述多个路径中时延最小的路径。通过本发明提供的技术方案，可以提高码相位的精度和准确度。

Description

GNSS系统的码相位估计、伪距测量方法及装置、终端
技术领域
本发明涉及卫星通信技术领域，具体地涉及一种GNSS系统的码相位估计、伪距测量方法及装置、终端。
背景技术
全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，简称GNSS)是基于测量卫星发射口与接收机天线相位中心之间的距离来实现定位的。限制卫星的位置精度主要包括对流层误差、电离层误差、钟差、星历误差、多径误差、噪声、干扰、卫星定轨误差等。目前，对流层误差、电离层误差、钟差、星历误差和定轨误差都可以通过差分或者建模来抵消，唯有多径误差无法减小或者消除，是影响精度进一步提升的关键。
多径效应是导航卫星接收机附近的物体表面的反射信号引起的，可能会对来自卫星发射的直射信号造成干扰。当反射信号进入接收机前端，掩盖了直射信号的相关峰值就会引起误差。在面积较大的反射面附近的静态接收机中，多径效应体现得甚为明显，极端情况下会造成几十米甚至数百米的测距误差。
因而，提高多径效应下的导航卫星信号的码相位估计精度，有利于提高定位精度。
发明内容
本发明解决的技术问题是如何提高多径环境下的码相位估计的精度，以提高相位估计准确度，降低多径效应影响。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种GNSS系统的码相位估计方法，包括：对接收信号进行采样，并将采样得到的各个采样信号与预设本地信号进行相关计算，以得到相关信号序列；对所述相关信号序列进行路径识别，以得到路径识别结果；当所述路径识别结果包括多个路径时，确定最早径，并根据所述最早径估计所述接收信号的码相位，所述最早径指的是所述多个路径中时延最小的路径。
可选的，所述对所述相关信号序列进行路径识别，以得到路径识别结果包括：采用自适应滤波算法对所述相关信号序列进行自适应滤波，以得到每一相关信号样本的幅值及相位；根据各个相关信号样本的相位，将各个相关信号样本划分为多个簇；将每一簇中的各个相关信号样本按照时间先后顺序形成包含多个相关信号样本的候选路径；将幅值大于预设幅值门限的各个候选路径添加至所述路径识别结果。
可选的，所述预设幅值门限包括第一预设门限和噪声门限，所述将幅值大于预设幅值门限的各个候选路径添加至所述路径识别结果包括：对每一候选路径，当所述候选路径的幅值大于所述第一预设门限，且所述候选路径的幅值大于所述噪声门限时，将所述候选路径添加至所述路径识别结果。
可选的，所述确定最早径，并根据所述最早径估计所述接收信号的码相位包括：根据各个路径的到达时间确定所述最早径；消除所述最早径以外的其余路径的路径能量，以得到直达径的信号样本；对所述直达径的信号样本进行码相位估计。
可选的，所述自适应滤波算法包括：最小二乘自适应滤波算法、最小均方自适应滤波算法。
可选的，所述对所述相关信号序列进行路径识别，以得到路径识别结果包括：将所述相关信号序列进行二阶差分，以得到各个第一候选路径的幅值；选取预设数量个幅值最大的第一候选路径作为第二候选路径，并将幅值大于预设门限的第二候选路径添加至所述路径识别结果。
可选的，所述预设门限包括第一预设门限、第二预设门限和噪声门限，所述将幅值大于预设门限的第二候选路径添加至所述路径识别结果包括：对于所有的第二候选路径，将幅值最大的第二候选路径作为当前最大径；当所述当前最大径的幅值大于所述第一预设门限，且所述当前最大径的幅值大于所述噪声门限时，将所述当前最大径添加至所述路径识别结果；除所述当前最大径以外，当其余的每一第二候选路径的幅值大于所述第二预设门限，且其余的每一第二候选路径的幅值大于所述噪声门限时，将该第二候选路径添加至所述路径识别结果。
可选的，所述确定最早径包括：记录所述最早径的到达时间，补偿所有路径的旁瓣能量，以得到各个完整路径；从所述完整路径中选取最早到达的路径作为最早径。
为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种GNSS系统的伪距测量方法，包括：利用上述码相位估计方法，确定从GPS卫星接收到的接收信号的码相位；根据所述接收信号的码相位与所述接收信号的预设初始相位确定所述接收信号的传播时间；将所述传播时间和光速之积确定为伪距测量结果。
可选的，所述伪距测量方法还包括：基于所述伪距测量结果进行定位，以得到位置信息。
为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种GNSS系统的码相位估计装置，包括：采样模块，适于对接收信号进行采样，并将采样得到的各个采样信号与预设本地信号进行相关计算，以得到相关信号序列；识别模块，适于对所述相关信号序列进行路径识别，以得到路径识别结果；估计模块，适于当所述路径识别结果包括多个路径时，确定最早径，并根据所述最早径估计所述接收信号的码相位，所述最早径指的是所述多个路径中时延最小的路径。
为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种GNSS系统的伪距测量装置，包括：第一确定模块，适于利用上述码相位估计装置，确定从GPS卫星接收到的接收信号的码相位；第二确定模块，适于根据所述接收信号的码相位与所述接收信号的预设初始相位确定所述接收信号的传播时间；第三确定模块，适于将所述传播时间和光速之积确定为伪距测量结果。
为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行上述方法的步骤。
为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行上述方法的步骤。
与现有技术相比，本发明实施例的技术方案具有以下有益效果：
本发明实施例提供一种GNSS系统的码相位估计方法，包括：对接收信号进行采样，并将采样得到的各个采样信号与预设本地新信号进行相关计算，以得到相关信号序列；对所述相关信号序列进行路径识别，以得到路径识别结果；当所述路径识别结果包括多个路径时，确定最早径，并根据所述最早径估计所述接收信号的码相位，所述最早径指的是所述多个路径中时延最小的路径。通过本发明实施例提供的技术方案，可以进行多径识别以及多径补偿，并根据所述最早径估计码相位，排除多径效应引入的误差，从而得到更准确的码相位估计值。进一步，利用本发明实施例提供的码相位估计值进行伪距测量，可以提高伪距测量准确度，进而提高GNSS系统在多径环境下的定位精度。
进一步，采用自适应滤波算法对所述相关信号序列进行自适应滤波，以得到每一相关信号样本的幅值及相位；根据各个相关信号样本的相位，将各个相关信号样本划分为多个簇；将每一簇中的各个相关信号样本按照时间先后顺序形成包含多个相关信号样本的候选路径；将幅值大于预设幅值门限的各个候选路径添加至所述路径识别结果。通过本发明实施例提供的技术方案，可以利用自适应滤波得到多径估计范围内的每一相关信号样本的幅值和相位信息，并利用相关信号样本的幅值和相位信息确定路径识别结果。通过自适应滤波算法确定的各个路径，可以准确地确定直达路径，进而得到准确的码相位估计值。
进一步，将所述相关信号序列进行二阶差分，以得到各个第一候选路径的幅值和相位；选取预设数量个幅值最大的第一候选路径作为第二候选路径，并将幅值大于预设门限的第二候选路径添加至所述路径识别结果。通过二阶差分进行路径识别，可以降低多径识别复杂度，且仍然可以比较准确地排除多径影响，进而得到比较准确地码相位估计值。
附图说明
图1是现有技术的一种典型接收机跟踪环路的结构示意图；
图2是现有技术中的一种多径效应示意图；
图3是本发明实施例的一种GNSS系统的码相位估计方法的流程示意图；
图4是图3所示步骤S302的一种具体实施方式的流程示意图；
图5是本发明实施例的一种多径环境中的相关信号序列样本幅值的示意图；
图6是本发明实施例的一种典型场景中的路径识别结果示意图；
图7是本发明实施例的一种基于自适应滤波得到的相关信号样本的幅值和相位示意图；
图8是图3所示步骤S302的另一种具体实施方式的流程示意图；
图9是本发明实施例的另一种多径环境中的相关信号序列样本幅值的示意图；
图10是本发明实施例的一种GPS接收机的结构示意图；
图11是本发明实施例的又一种GPS接收机的结构示意图；
图12是本发明实施例的一种GNSS系统的伪距测量方法的流程示意图；
图13是本发明实施例的一种GNSS系统的码相位估计装置的结构示意图；
图14是本发明实施例的一种GNSS系统的伪距测量装置的结构示意图。
具体实施方式
如背景技术所言，多径效应会降低码相位估计精度，极端情况下，可能因码相位估计误差太大而导致卫星测距误差达到数百米。
目前，全球定位系统(Global Position System，简称GPS)接收机通过码跟踪环路确定相位。一种典型的码跟踪环路算法如下：通过调整本地C/A码相位，得到早(Early)、晚(Late)两路信号，分别与混频后的信号进行相关并积分，从而得到同相/正交(In-phase/Quadrature，简称I/Q)两路信号相关结果。之后，利用鉴别器算法对所述相关结果进行计算，以得到当前码相位跟踪误差。当前码相位跟踪误差经过环路滤波后作为下一时刻本地C/A码相位生成时钟。在此加上载波环路跟踪后，可以得到图1所示的典型接收机跟踪环路。
参考图1，接收信号被输入至GPS接收机进行码相位估计。具体地，所述接收信号被输入至跟踪引擎(Tracking Engine，简称TE)先入先出(Fist-In-First-Out，简称FIFO)并通过数字控制振荡器(Numerically Controlled Oscillator，简称NCO)之后，与生成的预设本地信号进行相关运算，并将相关结果进行过采样，并进行积分运算，以得到码相位估计结果，该码相位估计结果通过码环鉴别器进入码跟踪环路，并基于所述预设本地信号进行码相位调整，同时，该码相位估计结果还通过鉴频器或鉴相器进入频率环路并输出至NCO，以调整时钟信号。本领域技术人员理解，关于GPS接收机进行码相位估计的细节内容可以参考现有技术，这里不再详述。
需要说明的是，现有的码环跟踪算法只考虑单径模式。当存在多径时，早、晚两路信号相关计算得到的相关结果并不能表征首达径(direct path)的码相位，这将导致码环鉴别器失效，其输出的跟踪位置存在误差。对GNSS系统而言，由于C/A码速率为1.023MHz，单码片对应距离为1/1.023MHz×3×108＝291米，因而0.1码片误差将导致伪距观测量误差达29.1米。
图2是现有技术中的一种多径效应示意图。当存在两条径时，图2示出了两条径相位相同或者相反所对应的相关结果峰值形状。例如图2左图中，第二径(secondary path)与首达径(direct path)叠加得到的合成径的峰值向后偏移，图2右图中，第二径与直达径叠加得到的合成径的峰值向前偏移，无疑会增大鉴别器的误差。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种GNSS系统的码相位估计方法，包括：对接收信号进行采样，并将采样得到的各个采样信号与预设本地新信号进行相关计算，以得到相关信号序列；对所述相关信号序列进行路径识别，以得到路径识别结果；当所述路径识别结果包括多个路径时，确定最早径，并根据所述最早径估计所述接收信号的码相位，所述最早径指的是所述多个路径中时延最小的路径。
通过本发明实施例提供的技术方案，可以进行多径识别以及多径补偿，并根据所述最早径估计码相位，排除多径效应引入的误差，从而得到更准确的码相位估计值。进一步，利用本发明实施例提供的码相位估计值进行伪距测量，可以提高伪距测量准确度，进而提高GNSS系统在多径环境下的定位精度。
为使本发明的上述目的、特征和有益效果能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
图3是本发明实施例的一种GNSS系统的码相位估计方法的流程示意图。具体而言，所述码相位估计方法可以包括以下步骤：
步骤S301，对接收信号进行采样，并将采样得到的各个采样信号与预设本地新信号进行相关计算，以得到相关信号序列；
步骤S302，对所述相关信号序列进行路径识别，以得到路径识别结果；
步骤S303，当所述路径识别结果包括多个路径时，确定最早径，并根据所述最早径估计所述接收信号的码相位，所述最早径指的是所述多个路径中时延最小的路径。
更具体而言，在步骤S301中，接收方(例如，GNSS终端)可以对从GNSS系统接收到的接收信号进行采样。例如，对所述接收信号进行过采样，如2倍速率过采样，8倍速率过采样等。
之后，可以将采样得到的各个采样信号与本地信号进行相关计算。所述本地信号是预设本地信号，为已知信号。本领域技术人员理解，该本地信号可以看做是GNSS系统的发送方发出的信号。
具体而言，可以采用现有的全球定位系统(Global Position System，简称GPS)接收机接收所述接收信号。例如，将接收信号输入至图1所示的GPS接收机内，信号通过TEFIFO、NCO后，与经码相位调整的预设本地信号进行相关计算，之后将相关计算结果进行过采样并积分，其输出的信号序列即为所述相关信号序列。所述相关计算可以采用如下公式表示：
Figure BDA0001902181250000071
其中，c表示所述接收信号的相关计算结果，即所述相关信号序列，xk表示k时刻的接收信号，ak表示k时刻的预设本地信号，conj(ak)表示ak的共轭，N为正整数，k为0至(N-1)，N为所述接收信号的数量。
在步骤S302中，可以对所述相关信号序列进行路径识别，以得到路径识别结果。
作为一个非限制性的例子，图4是图3所示步骤S302的一种具体实施方式的流程示意图。参考图4，步骤S302可以包括如下步骤：
步骤S3021，采用自适应滤波算法对所述相关信号序列进行自适应滤波，以得到每一相关信号样本的幅值及相位；
步骤S3022，根据各个相关信号样本的相位，将各个相关信号样本划分为多个簇；
步骤S3023，将每一簇中的各个相关信号样本按照时间先后顺序形成包含多个相关信号样本的候选路径；
步骤S3024，将幅值大于预设幅值门限的各个候选路径添加至所述路径识别结果。
具体而言，在步骤S3021中，可以采用最小均方(LeastMeanSquare，简称LMS)算法、递推最小二乘算法(Recursive Least Square，简称RLS，又称为最小二乘法)等自适应滤波算法对所述相关信号序列进行自适应滤波，以得到每一相关信号样本的幅值及相位。
在具体实施中，假设GNSS系统的接收信号的过采样率(例如，一个码片的采样点数)为fos，进行多径估计的范围为[-M，M]个码片，M为正实数，那么采样点取值范围对应±M/fos码片范围。
在确定采样点取值范围后，需要利用LMS模型或RMS模型进行训练以得到所述相关信号样本的幅值和相位。下面分别对LMS模型及RLS模型训练过程进行阐述。
图5是本发明实施例的一种多径环境中的相关信号序列样本幅值的示意图。X(k)表示k时刻的相关信号序列，k∈[-N,N]，N表示LMS模型或RLS模型训练时所需的相关信号序列的取值范围，一般为1至1.5个码片；k＝0的位置即为所述GPS接收机跟踪环路确定的码相位估计值。P(t1)、P(t2)表示延迟为t1、t2的理想单径相关结果。
在具体实施中，可以利用LMS模型或RLS模型在(2M+1)个位置进行确定径幅值及其相位的训练，可以采用如下公式：
Figure BDA0001902181250000091
其中，X(k)表示k时刻的相关信号序列，长度为(2N+1)；Pi表示延迟i个采样点的理想单径相关结果，该理想单径峰值位置对应采样点i，v(k)表示k时刻的噪声序列，wi(k)表示多径估计范围内的每一采样点位置对应的径幅值及其相位，即通过LMS模型或RLS模型训练得到的数据。
进一步，可以将上述公式转换为矩阵形式：
[X(k)](2N+1)×1＝[W(k)]1×(2M+1)[Q](2M+1)×(2N+1)+[V(k)](2N+1)×1
Figure BDA0001902181250000092
其中，Pi＝[p-N,p-N+1,…,p0,…,pN]，i＝-M,-M+1,…,M，表示无噪声的理想单径相关结果。
当采用LMS模型训练确定wi时，训练步骤可以如下：
步骤1，初始化每条径的幅值、相位(即权值)wi，i∈[-M,M]；
步骤2，计算误差信号e(k)＝X(k)-Y(k)，其中，
Figure BDA0001902181250000093
步骤3，利用所述误差信号e(k)更新权值，其中，e*(k)表示e(k)共轭，μ表示更新因子，一般设置为0～1之间的值，u越大，收敛速度越快，但是收敛效果不佳；u越小，收敛速度变慢，但是稳态效果好：
[W(k+1)](2M+1)×1＝[W(k)](2M+1)×1+μ[Q](2M+1)×(2N+1)[e*(k)](2N+1)×1，即
Figure BDA0001902181250000094
步骤4，返回步骤2，迭代更新所述误差信号e(k)，直至所述误差信号小于预设值为止。
作为一个变化例，当采用RLS模型训练确定wi时，训练步骤如下：
步骤1，初始化每条径的幅值及其相位(即权值)wi，i∈[-M,M]；R(0)＝I，R(0)表示所述相关信号序列的相关结果(即所述相关信号序列的相关功率)，I表示单位矩阵；
步骤2，计算误差信号e(k)＝X(k)-Y(k)，其中，
Figure BDA0001902181250000101
步骤3，利用所述误差信号e(k)更新所述权值，R-1(n)表示矩阵R(n)的逆矩阵，XT(n)表示X(n)的转置，
W(n)＝W(n-1)+R-1(n)XT(n)e(n)。
Figure BDA0001902181250000102
步骤4，返回步骤2，迭代更新所述误差信号e(k)，直至所述误差信号小于预设值为止。
在训练完成后，可以利用所述LMS模型或RLS模型计算得到每一相关信号样本的幅值及相位。
在步骤S3022中，可以根据每一相关信号样本的相位，将各个相关信号样本划分为不同的簇。在具体实施中，可以通过自适应滤波算法训练得到每一相关信号样本的幅值，并得到所述相关信号样本的幅值的绝对值。
对所述相关信号样本，首先挑选出所述幅值的绝对值最大的相关信号样本，之后利用相位划分簇。本领域技术人员理解，划分簇的目的是为了确定所述直达径及其他反射径。具体地，如果其中一个相关信号样本相邻的其他相关信号样本的相位与该相关信号样本的相位相等或近似相等(例如，二者相位差小于π/2或π/4)，则可以将各个相关信号样本划分为同一个簇。采用类似的方法，可以挑选出包含预设数量个幅值最大的相关信号样本的簇。
在步骤S3023中，可以将每一簇中的各个相关信号样本按时间先后顺序形成候选路径。具体而言，对每一个簇而言，可以按照时间先后顺序连接所述簇中的各个相关信号样本的幅值，以得到时间连续的曲线，并可以将所述曲线作为一个候选路径。
在步骤S3024中，对每一候选路径，当该候选路径的幅值大于预设幅值门限时，可以将该候选路径作为有效路径加入所述路径识别结果。
具体而言，所述预设幅值门限可以包括第一预设门限和噪声门限。此时，对每一候选路径而言，当所述候选路径的幅值大于所述第一预设门限，且所述候选路径的幅值大于所述噪声门限时，可以将所述候选路径作为有效路径，添加至所述路径识别结果。
作为一个非限制性的例子，假设对所述接收信号进行8倍速率过采样(即假设每一码片的采样点数量为8)，且采用±1.5个码片的接收信号，则所述接收信号的长度为2N+1＝2×1.5×8+1＝25。当需要进行多径估计的范围为±0.75时，所述权值的序列长度2M+1＝2×0.75+1＝13。
图6是本发明实施例的一种典型场景中的路径识别结果示意图。参考图6，横坐标表示采样点(即样本)的索引，纵坐标表示采样后的幅值(这里幅值为相对量，无单位)。从图中可见，标记有乘号(*)的曲线是由标记有加号(“+”)的曲线表示的理想第一径以及标记有实心圆点(“〃”)的曲线表示的理想第二径形成的合成径，是理想无噪声的相关信号序列。其中，所述理想第一径的索引位置10(即第10个采样点)的幅值为1.0；所述理想第二径的索引位置16(即第16个采样点)的幅值为0.8。
上述路径识别结果可以是通过自适应滤波算法确定的。具体而言，每个采样点对应的相关信号样本的幅值以及与各个幅值一一对应的相位信息参考图7。
如图7所示，横坐标表示采样点(即样本)的索引，图7上图的纵坐标表示幅值，图7下图的纵坐标表示相位。假设相关序列样本为样本1，样本2，……，样本17。在具体实施中，可以按照幅值从大到小的顺序挑选预设数量个幅值最大的相关序列样本，之后，假设可以挑选2个幅值最大的相关序列样本，此时可以首先挑选出样本10和样本16。挑选出样本10后，由于样本9、样本11相位基本与样本10相同，可以将其确定为一簇。同理，样本15、样本17也判断为与样本16为一簇。
之后，按照时间先后顺序，可以形成2个径，分别为包括样本9、样本10、样本11的第一径和包括样本15、样本16、样本17的第二径。
作为又一个非限制性的例子，图8是图3所示步骤S302的另一种具体实施方的流程示意图。参考图8，所述步骤S302可以包括如下步骤：
步骤S3021’，将所述相关信号序列进行二阶差分，以得到各个第一候选路径的幅值；
步骤S3022’，选取预设数量个幅值最大的第一候选路径作为第二候选路径，并将幅值大于预设幅值门限的第二候选路径添加至所述路径识别结果。
具体而言，在步骤S3021’中，可以对所述相关信号序列进行二阶差分。具体实施中，对所述接收信号进行过采样，并进行相关计算以得到相关信号序列，所述相关信号序列通常可以展宽为类似三角形的形状。如果对展宽后的相关信号序列进行二阶差分，将会得到相关信号样本的幅值。
具体地，对所述相关信号序列进行二阶差，以得到第一候选路径。如图9所示，“×2”表示过采样率为2，“×4”表示过采样率为4，“×8”表示过采样率为8。Tc表示采样周期，“1st diff”表示一阶差分，“2nd diff”表示二阶差分。当过采样率为2时，二阶差分能够得到1/2码片的相位分辨率。当过采样率为4时，二阶差分能够得到1/4码片的相位分辨率。当过采样率为8时，二阶差分能够得到1/8码片的相位分辨率。此外，可以将得到的路径作为第一候选路径。
在步骤S3022’中，可以选取预设数量个幅值最大的第一候选路径，并忽略其余幅值较小的路径可以忽略，以得到所述第二候选路径。进一步，可以将幅值大于预设门限的第二候选路径添加至所述路径识别结果。
所述预设门限可以包括第一预设门限、第二预设门限和噪声门限。
在具体实施中，对于所有的第二候选路径，可以将幅值最大的第二候选路径作为当前最大径；如果所述当前最大径的幅值大于所述第一预设门限，且所述当前最大径的幅值大于所述噪声门限时，那么可以将所述当前最大径添加至所述路径识别结果。所述第一预设门限可以高于所述噪声门限，或者，所述第一预设门限可以低于或等于所述噪声门限。所述噪声门限的计算方法可以为采用进行路径识别所需的码片以外的其余码片对应的接收信号进行计算得到。例如，当采用±1.5个码片的接收信号进行路径识别时，可以采用±1.5个码片以外的接收信号进行计算。
除所述当前最大径以外，当其余的每一第二候选路径的幅值大于所述第二预设门限，且其余的每一第二候选路径的幅值大于所述噪声门限时，可以将该第二候选路径添加至所述路径识别结果。
在步骤S303中，当所述路径识别结果包括多个路径时，可以确定最早径。所述最早径可以指所述多个路径中时延最小的路径。
作为一个非限制性的例子，可以根据所述路径识别结果得到的各个路径的到达时间确定最早径。当采用自适应滤波算法滤波并得到所述路径识别结果时，可以首先消除所述最早径以外的其余路径的路径能量，以得到直达径的信号样本。所述直达径的信号样本中包括所述最早径的信号样本。之后，可以对所述直达径的信号样本进行码相位估计，以得到码相位估计结果。
作为一个变化例，在基于二阶差分识别到多个路径之后，可以记录所述最早径的到达时间，并补偿除所述最早径以外的其他路径的旁瓣能量，以得到完整路径，并从所述完整路径中选取最早到达的路径作为最早径，以备后续信号处理。本领域技术人员理解，补偿所述旁瓣能量的原因在于二阶差分结果会在最大幅值(例如，主峰值)偏移±1码片的地方出现旁瓣，因而需对所述旁瓣进行补偿消除。
在对旁瓣进行补偿消除之后，可以找到幅值最大的位置对应的相关信号样本。之后，可以将所述幅值与第一预设门限进行比较，如果超过所述第一预设门限，则将所述幅值与噪声门限进行比较。所述噪声门限的计算方法可以为采用进行路径识别所需的码片以外的其余码片对应的接收信号进行计算得到。如果所述幅值大于所述噪声门限，则表示该相关信号样本对应的路径为第二候选路径；之后可以对所述第二候选路径进行旁瓣补偿。
例如，假设相关序列样本包括样本1，样本2，……，样本18。当最早径为样本15对应的路径时，可以将所述GPS接收机输出结果由最早径(即样本15)对应的码相位进行替换即可得到精度更高的码相位。
图10是本发明实施例的一种GPS接收机的结构示意图。如图10所示，所述GPS接收机10是采用自适应滤波算法进行码相位估计的。具体地，所述GPS接收机10是将通过传统GPS接收机100输出的数据依次经过自适应滤波模块101、径识别模块102、成簇模块103、非直达径相关计算模块104、移除非直达径相关结果模块105、码相位鉴别器106进行码相位鉴别并反馈至所述传统GPS接收机100中的码跟踪环路完成码相位估计的。之后，可以从所述码跟踪环路输出码相位(即经码相位输出107输出)。其中，所述自适应滤波模块101、径识别模块102、成簇模块103、非直达径相关计算模块104、移除非直达径相关结果105各自的操作可以参考图3至图7所示方法技术方案。其中，所述非直达径相关计算模块104和移除非直达径相关结果模块105指的是用于在得到所述路径识别结果之后移除非直达径以外的其他路径的步骤或操作。关于传统GPS接收机100的更多内容，可以参考图1中的相关描述。本领域技术人员理解，所述非直达径可以指的是反射路径，非视距路径。
图11是本发明实施例的又一种GPS接收机的结构示意图。如图11所示，所述GPS接收机11是采用二阶差分算法进行码相位估计的。具体地，所述GPS接收机11是将通过传统GPS接收机110输出的数据依次经过二阶差分模块111、径识别模块112、码相位修正模块113、码相位输出模块114并结合所述传统GPS接收机110中的码跟踪环路完成码相位估计的。其中，所述传统GPS接收机110的更多内容，可以参考图1中的相关描述所述二阶差分模块111、径识别模块112、码相位修正模块113各自的操作可以参考图3、图8和图9所示方法技术方案，这里不再赘述。其中，所述码相位修正模块113适于在得到所述第二候选路径之后，将所述最早径的码相位作为输出的码相位并输出所述码相位。
图12是本发明实施例的一种GNSS系统的伪距测量方法的流程示意图。所述伪距测量方法可以用于GNSS终端，该方法包括以下步骤：
步骤S1201，利用上述码相位估计方法，确定从GPS卫星接收到的接收信号的码相位；
步骤1202，根据所述接收信号的码相位与所述接收信号的预设初始相位确定所述接收信号的传播时间；
步骤S1203，将所述传播时间和光速之积确定为伪距测量结果。
具体而言，在步骤1201中，终端可以利用图3至图12提供的码相位估计方法确定码相位值，从而确定从GPS卫星接收到的接收信号的码相位。
在步骤S1202中，可以利用估计出的码相位值与所述接收信号的预设初始相位确定所述接收信号的传播时间。
在步骤S1203中，可以将所述传播时间和光速的乘积作为伪距测量结果。进一步，基于所述伪距测量结果进行定位，以得到位置信息。
本领域技术人员理解，在得到精度较高的码相位之后，可以采用现有技术方案进行伪距测量，并基于所述伪距测量结果进行定位，这里不再赘述。
由于采用本发明实施例提供的码相位估计值的精度较高，因而利用该码相位估计值确定的伪距测量结果的精度也较高。
由上，通过本发明实施例提供的技术方案，可以进行多径识别以及多径补偿，并根据所述最早径估计码相位，排除多径效应带来的影响，从而得到更准确的码相位估计值。进一步，利用本发明实施例提供的码相位估计值进行伪距测量，可以提高伪距测量准确度，进而提高GNSS系统在多径环境下的定位精度。
图13是本发明实施例的一种GNSS系统的码相位估计装置的结构示意图。所述GNSS系统的码相位估计装置13(为简便，简称为码相位估计装置13)可用于GNSS系统的接收终端。
具体而言，所述码相位估计装置13可以包括：采样模块131，适于对接收信号进行采样，并将采样得到的各个采样信号与预设本地信号进行相关计算，以得到相关信号序列；识别模块132，适于对所述相关信号序列进行路径识别，以得到路径识别结果；确定模块133，适于当所述路径识别结果包括多个路径时，确定最早径，并根据所述最早径估计所述接收信号的码相位，所述最早径指的是所述多个路径中时延最小的路径。
在具体实施汇总，所述识别模块132可以包括：滤波子模块1321，适于采用自适应滤波算法对所述相关信号序列进行自适应滤波，以得到每一相关信号样本的幅值及相位；划分子模块1322，适于根据各个相关信号样本的相位，将各个相关信号样本划分为多个簇；生成子模块1323，适于将每一簇中的各个相关信号样本按照时间先后顺序形成包含多个相关信号样本的候选路径；添加子模块1324，适于将幅值大于预设幅值门限的各个候选路径添加至所述路径识别结果。
具体地，所述预设幅值门限包括第一预设门限和噪声门限，所述添加子模块1324还适于对每一候选路径，当所述候选路径的幅值大于所述第一预设门限，且所述候选路径的幅值大于所述噪声门限时，将所述候选路径添加至所述路径识别结果。
此时，所述确定模块133可以包括：确定子模块1331，适于根据各个路径的到达时间确定所述最早径；消除子模块1332，适于消除所述最早径以外的其余路径的路径能量，以得到直达径的信号样本；估计子模块1333，适于对所述直达径的信号样本进行码相位估计。
在具体实施中，所述自适应滤波算法可以包括：最小二乘自适应滤波算法、最小均方自适应滤波算法。
作为一个变化实施例，所述识别模块132可以包括：差分子模块1325，适于将所述相关信号序列进行二阶差分，以得到各个第一候选路径的幅值；选取子模块1326，适于选取预设数量个幅值最大的第一候选路径作为第二候选路径，并将幅值大于预设门限的第二候选路径添加至所述路径识别结果。
在具体实施中，所述预设门限包括第一预设门限、第二预设门限和噪声门限，所述选取子模块1326还适于对于所有的第二候选路径，将幅值最大的第二候选路径作为当前最大径；当所述当前最大径的幅值大于所述第一预设门限，且所述当前最大径的幅值大于所述噪声门限时，将所述当前最大径添加至所述路径识别结果；除所述当前最大径以外，当其余的每一第二候选路径的幅值大于所述第二预设门限，且其余的每一第二候选路径的幅值大于所述噪声门限时，将该第二候选路径添加至所述路径识别结果。
此时，所述确定模块133可以包括记录子模块1334，适于记录所述最早径的到达时间，补偿所有路径的旁瓣能量，以得到各个完整路径；选径子模块1335，适于从所述完整路径中选取最早到达的路径作为最早径。
关于所述码相位估计装置13的工作原理、工作方式的更多内容，可以一并参照上述图3至图11的相关描述，这里不再赘述。
图14是本发明实施例的一种GNSS系统的伪距测量装置的结构示意图。所述GNSS系统的伪距测量装置14(为简便，简称为伪距测量装置14)可用于GNSS系统的接收终端。
具体而言，所述伪距测量装置14可以包括：第一确定模块141，适于利用上述码相位估计装置13确定从GPS卫星接收到的接收信号的码相位；第二确定模块142，适于根据所述接收信号的码相位与所述接收信号的预设初始相位确定所述接收信号的传播时间；第三确定模块143，适于将所述传播时间和光速之积确定为伪距测量结果。
在具体实施中，所述伪距测量装置14还可以包括：定位模块144，适于基于所述伪距测量结果进行定位，以得到位置信息。
关于所述伪距测量装置14的工作原理、工作方式的更多内容，可以一并参照上述图12的相关描述，这里不再赘述。
进一步地，本发明实施例还公开一种存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行上述图3至图12所示实施例中所述方法技术方案。优选地，所述存储介质可以包括诸如非挥发性(non-volatile)存储器或者非瞬态(non-transitory)存储器等计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质可以包括ROM、RAM、磁盘或光盘等。
进一步地，本发明实施例还公开一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行上述图3至图12所示实施例中所述方法技术方案。优选地，所述终端可以为GNSS终端。
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (14)

1.一种GNSS系统的码相位估计方法，其特征在于，包括：
对接收信号进行采样，并将采样得到的各个采样信号与预设本地信号进行相关计算，以得到相关信号序列；
对所述相关信号序列进行路径识别，以得到路径识别结果；
当所述路径识别结果包括多个路径时，确定最早径，并根据所述最早径估计所述接收信号的码相位，所述最早径指的是所述多个路径中时延最小的路径。
2.根据权利要求1所述的码相位估计方法，其特征在于，所述对所述相关信号序列进行路径识别，以得到路径识别结果包括：
采用自适应滤波算法对所述相关信号序列进行自适应滤波，以得到每一相关信号样本的幅值及相位；
根据各个相关信号样本的相位，将各个相关信号样本划分为多个簇；
将每一簇中的各个相关信号样本按照时间先后顺序形成包含多个相关信号样本的候选路径；
将幅值大于预设幅值门限的各个候选路径添加至所述路径识别结果。
3.根据权利要求2所述的码相位估计方法，其特征在于，所述预设幅值门限包括第一预设门限和噪声门限，所述将幅值大于预设幅值门限的各个候选路径添加至所述路径识别结果包括：
对每一候选路径，当所述候选路径的幅值大于所述第一预设门限，且所述候选路径的幅值大于所述噪声门限时，将所述候选路径添加至所述路径识别结果。
4.根据权利要求2或3所述的码相位估计方法，其特征在于，所述确定最早径，并根据所述最早径估计所述接收信号的码相位包括：
根据各个路径的到达时间确定所述最早径；
消除所述最早径以外的其余路径的路径能量，以得到直达径的信号样本；
对所述直达径的信号样本进行码相位估计。
5.根据权利要求2所述的码相位估计方法，其特征在于，所述自适应滤波算法包括：最小二乘自适应滤波算法、最小均方自适应滤波算法。
6.根据权利要求1所述的码相位估计方法，其特征在于，所述对所述相关信号序列进行路径识别，以得到路径识别结果包括：
将所述相关信号序列进行二阶差分，以得到各个第一候选路径的幅值；
选取预设数量个幅值最大的第一候选路径作为第二候选路径，并将幅值大于预设门限的第二候选路径添加至所述路径识别结果。
7.根据权利要求6所述的码相位估计方法，其特征在于，所述预设门限包括第一预设门限、第二预设门限和噪声门限，所述将幅值大于预设门限的第二候选路径添加至所述路径识别结果包括：
对于所有的第二候选路径，将幅值最大的第二候选路径作为当前最大径；
当所述当前最大径的幅值大于所述第一预设门限，且所述当前最大径的幅值大于所述噪声门限时，将所述当前最大径添加至所述路径识别结果；
除所述当前最大径以外，当其余的每一第二候选路径的幅值大于所述第二预设门限，且其余的每一第二候选路径的幅值大于所述噪声门限时，将该第二候选路径添加至所述路径识别结果。
8.根据权利要求6或7所述的码相位估计方法，其特征在于，所述确定最早径包括：
记录所述最早径的到达时间，补偿所有路径的旁瓣能量，以得到各个完整路径；
从所述完整路径中选取最早到达的路径作为最早径。
9.一种GNSS系统的伪距测量方法，其特征在于，包括：
利用权利要求1至8任一项所述的码相位估计方法，确定从GPS卫星接收到的接收信号的码相位；
根据所述接收信号的码相位与所述接收信号的预设初始相位确定所述接收信号的传播时间；
将所述传播时间和光速之积确定为伪距测量结果。
10.根据权利要求9所述的伪距测量方法，其特征在于，还包括：
基于所述伪距测量结果进行定位，以得到位置信息。
11.一种GNSS系统的码相位估计装置，其特征在于，包括：
采样模块，适于对接收信号进行采样，并将采样得到的各个采样信号与预设本地信号进行相关计算，以得到相关信号序列；
识别模块，适于对所述相关信号序列进行路径识别，以得到路径识别结果；
估计模块，适于当所述路径识别结果包括多个路径时，确定最早径，并根据所述最早径估计所述接收信号的码相位，所述最早径指的是所述多个路径中时延最小的路径。
12.一种GNSS系统的伪距测量装置，其特征在于，包括：
第一确定模块，适于利用权利要求11所述的码相位估计装置，确定从GPS卫星接收到的接收信号的码相位；
第二确定模块，适于根据所述接收信号的码相位与所述接收信号的预设初始相位确定所述接收信号的传播时间；
第三确定模块，适于将所述传播时间和光速之积确定为伪距测量结果。
13.一种存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令运行时执行权利要求1至8任一项或权利要求9至10任一项所述的方法的步骤。
14.一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机指令，其特征在于，所述处理器运行所述计算机指令时执行权利要求1至8任一项或权利要求9至10任一项所述的方法的步骤。
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