CN112152677A - 天基机会信号多普勒频率估计方法、装置、设备和介质 - Google Patents

天基机会信号多普勒频率估计方法、装置、设备和介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112152677A
CN112152677A CN201910573281.2A CN201910573281A CN112152677A CN 112152677 A CN112152677 A CN 112152677A CN 201910573281 A CN201910573281 A CN 201910573281A CN 112152677 A CN112152677 A CN 112152677A
Authority
CN
China
Prior art keywords
carrier
doppler frequency
signal
estimation
estimation value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201910573281.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112152677B (zh
Inventor
陈曦
魏齐辉
张冠群
詹亚锋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Qingshen Technology Development Co ltd
Tsinghua University
Original Assignee
Shanghai Qingshen Technology Development Co ltd
Tsinghua University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Qingshen Technology Development Co ltd, Tsinghua University filed Critical Shanghai Qingshen Technology Development Co ltd
Priority to CN201910573281.2A priority Critical patent/CN112152677B/zh
Publication of CN112152677A publication Critical patent/CN112152677A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112152677B publication Critical patent/CN112152677B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/01—Reducing phase shift
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L27/00—Modulated-carrier systems
    • H04L27/0014—Carrier regulation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L27/00—Modulated-carrier systems
    • H04L27/0014—Carrier regulation
    • H04L2027/0024—Carrier regulation at the receiver end
    • H04L2027/0026—Correction of carrier offset

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
  • Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)

Abstract

本申请涉天基机会信号多普勒频率估计方法、装置、设备和介质。所述方法包括：对接收到的天基机会信号进行基于快速傅里叶变换的粗偏频估计，得到载波多普勒频偏粗估计值；消除天基机会信号的载波多普勒频偏粗估计值，得到去多普勒频偏信号；对去多普勒频偏信号进行匹配滤波，得到匹配滤波信号；根据匹配滤波信号计算载波相位；根据载波相位通过最小二乘线性拟合，确定载波残余多普勒频率估计值；根据载波残余多普勒频率估计值，对匹配滤波信号进行基于直接多普勒估计算法的多普勒细估计，得到载波多普勒频偏细估计值；根据载波多普勒频偏粗估计值和载波多普勒频偏细估计值，得到载波多普勒频率。本申请提供的方法对多普勒频率估计准确度高。

Description

天基机会信号多普勒频率估计方法、装置、设备和介质
技术领域
本申请涉及无线电导航领域，特别是涉及一种天基机会信号多普勒频率估计方法、装置、设备和介质。
背景技术
随着科技的发展，全球导航卫星系统越来越成为生产和生活不可或缺的一部分。全球导航卫星系统受限于复杂的无线电环境，且易受到遮挡、干扰和欺骗，这些都会导致全球导航卫星系统的不可用。在很多场景下，保持安全可靠的导航定位非常重要，那么就需要别的手段来确保导航行为的准确性、可用性和完好性。机会信号导航定位是指利用所有可以利用的费导航无线电信号进行导航，机会信号导航定位可作为现有导航系统的备份和增强，能够大大提高导航系统的性能。
天基机会无线电信号(以下简称天基机会信号)是机会信号中的一大类。天基机会信号是指辐射源位于天空或太空的无线电信号。利用天基机会进行导航定位具有重要意义。天基机会信号的定位方法主要包括多普勒定位、差分多普勒定位、共视协作导航定位等，这几种定位方式都需要对天基机会信号的载波多普勒频率进行估计。
多普勒定位对多普勒估计误差非常敏感，很小的多普勒估计误差就会对最终的定位精度产生非常大的影响，因此，如何提高多普勒频率估计的精确度变得尤为重要。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种天基机会信号多普勒频率估计方法、装置、设备和介质。
为了实现上述目的，一方面，本申请实施例提供了一种天基机会信号多普勒频率估计方法，所述方法包括：
对接收到的天基机会信号进行基于快速傅里叶变换的粗偏频估计，得到载波多普勒频偏粗估计值；
消除所述天基机会信号的所述载波多普勒频偏粗估计值，得到去多普勒频偏信号；
利用升余弦滚降滤波器对所述去多普勒频偏信号进行匹配滤波，得到匹配滤波信号；
根据所述匹配滤波信号计算载波相位；
根据所述载波相位通过最小二乘线性拟合，确定载波残余多普勒频率估计值；
根据所述载波残余多普勒频率估计值，对所述匹配滤波信号进行基于直接多普勒估计算法的多普勒细估计，得到载波多普勒频偏细估计值；
根据所述载波多普勒频偏粗估计值和所述载波多普勒频偏细估计值，得到载波多普勒频率。
在其中一个实施例中，所述根据所述载波残余多普勒频率估计值，对所述匹配滤波信号进行基于直接多普勒估计算法的多普勒细估计，得到载波多普勒细估计值，包括：
获取以所述载波残余多普勒频率估计值为中心，在预设范围内获取多个相关残余多普勒频率估计值；
分别消除所述匹配滤波信号的各所述相关残余多普勒频率估计值，得到多个消除匹配滤波信号；
将各所述消除匹配滤波信号的导频信号的幅值进行平方计算，得到多个平方信号；
确定各所述平方信号中，I路和Q路幅值之差的绝对值之和最小的平方信号对应的相关残余多普勒频率估计值，即为所述载波多普勒细估计值。
在其中一个实施例中，所述根据所述载波相位通过最小二乘线性拟合，确定载波残余多普勒频率估计值，包括：
对所述载波相位每隔第一预设数量个采样点进行采样，得到第一降采样载波相位；
对所述第一降采样载波相位进行最小二乘线性拟合，得到第一直线斜率估计值；
根据所述第一直线斜率估计值计算得到所述载波残余多普勒频率估计值。
在其中一个实施例中，所述对所述第一降采样载波相位进行最小二乘线性拟合，得到第一直线斜率估计值之后，所述方法还包括：
根据所述天基机会信号的导频信号和所述第一直线斜率估计值，得到第二去频偏信号；
根据所述第二去频偏信号计算第二载波相位；
对所述第二载波相位，每隔第二预设数量个采样点采样，得到第二降采样载波相位；
对所述第二降采样载波相位进行最小二乘线性拟合，得到第二直线斜率估计值。
在其中一个实施例中，所述根据所述第一直线斜率估计值计算得到所述载波残余多普勒频率估计值，包括：
根据所述第一直线斜率估计值和所述第二直线斜率估计值计算得到所述载波残余多普勒频率估计值。
在其中一个实施例中，所述根据所述第一直线斜率估计值和所述第二直线斜率估计值计算得到所述载波残余多普勒频率估计值，包括：
通过公式
Figure BDA0002111412690000041
计算得到所述载波残余多普勒频率估计值，其中，f1为所述载波残余多普勒频率估计值，k1为所述第一直线斜率估计值，k2为所述第二直线斜率估计值，fs为采样率。
在其中一个实施例中，所述对接收到的天基机会信号进行基于快速傅里叶变化的粗偏频估计，得到载波多普勒频偏粗估计值，包括：
对所述天基机会信号的导频部分的预设数量的点进行快速傅里叶变换，得到导频频域序列；
获取所述导频频域序列中幅值最大的位置，得到最大幅值位置；
根据所述导频频域序列和所述最大幅值位置，通过双谱线法计算得到所述载波多普勒频偏粗估计值。
在其中一个实施例中，所述根据所述导频序列和所述最大幅值位置，通过双谱线法计算得到所述载波多普勒频偏粗估计值，包括：
通过公式
Figure BDA0002111412690000042
计算所述载波多普勒频偏粗估计值，其中，f0为所述载波多普勒频偏粗估计值，k0为所述最大幅值位置，X(k0+1)为k0+1位置对应的序列，X(k0-1)为k0-1位置对应的序列，X(k0)为k0位置对应的序列，fs为采样率。
在其中一个实施例中，所述消除所述天基机会信号的所述载波多普勒频偏粗估计值，得到去多普勒频偏信号，包括：
通过公式
Figure BDA0002111412690000051
计算得到所述去多普勒频偏信号，其中，x′(n)为所述去多普勒频偏信号，x(n)为所述天基机会信号，f0为所述载波多普勒频偏粗估计值，N为快速傅里叶变换的点数。
在其中一个实施例中，所述根据所述匹配滤波信号计算载波相位，包括：
通过公式
Figure BDA0002111412690000052
θ(n)∈[-π,π]，其中，θ(n)为所述载波相位，x1(n)所述匹配滤波信号。
在其中一个实施例中，所述根据所述载波多普勒频偏粗估计值和所述载波多普勒频偏细估计值，得到载波多普勒频率，包括：
计算所述载波多普勒频偏粗估计值和所述载波多普勒频偏细估计值的和，得到所述载波多普勒。
第二方面，本申请实施例提供一种天基机会信号多普勒频率估计装置，所述装置包括：
偏频粗估计模块，用于对接收到的天基机会信号进行基于快速傅里叶变换的粗偏频估计，得到载波多普勒频偏粗估计值；
频偏粗估计消除模块，用于消除所述天基机会信号的所述载波多普勒频偏粗估计值，得到去多普勒频偏信号；
匹配滤波模块，用于利用升余弦滚降滤波器对所述去多普勒频偏信号进行匹配滤波，得到匹配滤波信号；
载波相位计算模块，用于根据所述匹配滤波信号计算载波相位；
最小二乘线性拟合模块，用于根据所述载波相位通过最小二乘线性拟合，确定载波残余多普勒频率估计值；
直接多普勒估计模块，根据所述载波残余多普勒频率估计值，对所述匹配滤波信号进行基于直接多普勒估计算法的多普勒细估计，得到载波多普勒频偏细估计值；
载波多普勒计算模块，用于根据所述载波多普勒频偏粗估计值和所述载波多普勒频偏细估计值，得到载波多普勒频率。
第三方面，本申请实施例提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述方法的步骤。
第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。
上述天基机会信号多普勒频率估计方法、装置、设备和介质，通过对天基机会信号进行基于快速傅里叶变换的粗频偏估计，得到载波多普勒频偏粗估计值，并对消除载波多普勒频偏粗估计值的去多普勒频偏信号进行基于直接多普勒估计算法的多普勒细估计，得到载波多普勒频偏细估计，进而根据载波多普勒频偏粗估计值和载波多普勒频偏细估计值，得到载波多普勒频率计算得到载波多普勒。其中，在对去多普勒频偏信号进行多普勒细估计时，通过获取载波残余多普勒频偏估计值，并根据载波残余多普勒频偏估计值，对匹配滤波信号进行直接多普勒估计，无需参数估计，但能够确定误差最小的载波多普勒频偏细估计值，精确度高。高精确度的载波多普勒频率估计，使得后期多普勒定位精度大大提高。
附图说明
图1为本申请一个实施例提供的天基机会信号多普勒频率估计方法的应用环境图；
图2为本申请一个实施例提供的天基机会信号多普勒频率估计方法的步骤流程示意图；
图3为本申请一个实施例提供的实际采集的铱星下行广播信号示意图；
图4为本申请一个实施例提供的天基机会信号多普勒频率估计方法的步骤流程示意图；
图5为本申请一个实施例提供的天基机会信号多普勒频率估计方法的步骤流程示意图；
图6为本申请一个实施例提供的天基机会信号多普勒频率估计方法的步骤流程示意图；
图7为本申请一个实施例提供的天基机会信号多普勒频率估计方法的步骤流程示意图；
图8为本申请一个实施例提供的天基机会信号多普勒频率估计装置结构框图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的天基机会信号多普勒频率估计方法，可以适用于图1所示的计算机设备。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口可以用于与外部的其他设备通过网络连接通信。可选的，该计算机设备可以是服务器，可以是台式机，可以是个人数字助理，还可以是其他的终端设备，例如平板电脑、手机等等，还可以是云端或者远程服务器，本申请实施例对计算机设备的具体形式并不做限定。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。当然，输入装置和显示屏也可以不属于计算机设备的一部分，可以是计算机设备的外接设备。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
下面以具体的实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。
需要说明的是，下述方法实施例的执行主体可以是天基机会信号多普勒频率估计装置，该装置可以通过软件、硬件或者软硬件结合的方式实现成为上述计算机设备的部分或者全部。下述方法实施例中，均以执行主体是计算机设备为例来进行说明。
请参见图2，本申请一个实施例提供一种天基机会信号多普勒频率估计方法，所述方法对天基机会信号的多普勒频率进行估计。所述方法包括：
S10，对接收到的天基机会信号x(n)进行基于快速傅里叶变换的粗偏频估计，得到载波多普勒频偏粗估计值f0。
计算机设备可以对接收到的天基机会信号x(n)进行处理，获取天基机会信号的导频信号，并对导频部分通过快速傅里叶变换(fast Fourier transform，FFT)进行粗偏频估计，得到载波多普勒频偏粗估计值f0。天基机会信号可以为铱星信号、全球星信号、海事卫星或其他卫星的下行广播信号。
请一并参见图3，以铱星信号为例，图3为实际采集的铱星下行广播信号，图中的横坐标为数据点计数，纵坐标为信号强度。图3中上半部分为铱星下行广播信号的数字与信号强度的幅度包络图，图3中下半部分为铱星信号的铱星下行广播信号的同相和正交分量图。由图3可以进一步看出，铱星下行机会导航定位信号可以分为两个部分，信号幅度包络较为恒定的部分和波动非常大的部分。信号幅度包络较为恒定的部分主要是信号的导频部分，如前2.56ms，而波动非常大的部分主要是信号的有效数据区，如2.56ms后的部分。也就是说，铱星信号的导频信号为铱星下行广播信号的前2.56ms。
S20，消除天基机会信号x(n)的载波多普勒频偏粗估计值f0，得到去多普勒频偏信号x′(n)。
在天基机会信号x(n)的基础上，消除S10计算得到的载波多普勒频偏粗估计值，得到去掉多普勒粗频偏的天基机会信号，命名为去多普勒频偏信号x′(n)。
S30，利用升余弦滚降滤波器对去多普勒频偏信号x′(n)进行匹配滤波，得到匹配滤波信号x1(n)。
匹配滤波信号x1(n)和去多普勒频偏信号x′(n)之间满足如下关系：
x1(n)＝rcosfir*x′(n)
rcosfir即为升余弦滚降滤波器。
S40，根据匹配滤波信号x1(n)计算载波相位θ(n)。
S50，根据载波相位θ(n)通过最小二乘线性拟合，确定载波残余多普勒频率估计值f1。
计算机设备根据S40得到的载波相位θ(n)，通过最小二乘线性拟合计算出最小二乘线性拟合的直线斜率估计值，并进一步根据最小二乘线性拟合的直线斜率估计值计算出载波残余多普勒频率估计值f1。
S60，根据载波残余多普勒频率估计值f1，对匹配滤波信号x1(n)进行基于直接多普勒估计算法的多普勒细估计，得到载波多普勒频偏细估计值f2。
直接多普勒估计算法是指在匹配滤波信号x1(n)的基础上，根据载波残余多普勒估计值f1，在载波残余多普勒估计值f1周围寻找更接近的频率估计值，作为载波多普勒频偏细估计值f2，从而得到误差最小的载波多普勒频偏估计值，提高载波多普勒频率估计的准确性。
S70，根据载波多普勒频偏粗估计值f0和载波多普勒频偏细估计值f2，得到载波多普勒频率fd。
根据S10计算得到的载波多普勒频偏粗估计值f0和S60计算得到的载波多普勒频偏细估计值f2进行计算，得到载波多普勒频率fd，计算的方法包括但不限于求和、求差、乘积等。
本实施例中，通过对天基机会信号进行基于快速傅里叶变换的粗频偏估计，得到载波多普勒频偏粗估计值，并对消除载波多普勒频偏粗估计值的去多普勒频偏信号进行基于直接多普勒估计算法的多普勒细估计，得到载波多普勒频偏细估计，进而根据载波多普勒频偏粗估计值和载波多普勒频偏细估计值，得到载波多普勒频率计算得到载波多普勒。其中，在对去多普勒频偏信号进行多普勒细估计时，通过获取载波残余多普勒频偏估计值，并根据载波残余多普勒频偏估计值，对匹配滤波信号进行直接多普勒估计，无需参数估计，但能够确定误差最小的载波多普勒频偏细估计值，精确度高。高精确度的载波多普勒频率估计，使得后期多普勒定位精度大大提高。
以下结合实施例，对各步骤进行进一步详细说明：
请参见图4，本实施例涉及对天基机会信号进行基于快速傅里叶变换的粗偏频估计的一种可能的实现方式，S10包括：
S110，对天基机会信号x(n)的导频部分的预设数量的点进行快速傅里叶变换，得到导频频域序列X(k)。
以铱星信号为例，铱星信号的导频信号为铱星下行广播信号的前2.56ms，因此，可以对铱星下行广播信号的前N点做快速傅里叶变换，其中，N为傅里叶变换的点数，N点数据均位于铱星下行广播信号的前2.56ms部分。经过快速傅里叶变换得到N点频域序列，即导频频域序列，即为X(k)。
S120，获取导频频域序列X(k)中幅值最大的位置，得到最大幅值位置k0。
对导频频域序列X(k)求幅值最大的位置，记为最大幅值位置k0。幅值最大位置k0满足如下关系：
Figure BDA0002111412690000111
S130，根据导频频域序列X(k)和最大幅值位置k0，通过双谱线法(Rife算法)计算得到载波多普勒频偏粗估计值f0。
可选的，通过公式
Figure BDA0002111412690000112
计算载波多普勒频偏粗估计值，其中，f0为载波多普勒频偏粗估计值，k0为最大幅值位置，X(k0+1)为k0+1位置对应的序列，X(k0-1)为k0-1位置对应的序列，X(k0)为k0位置对应的序列，fs为采样率。
本实施例中，通过对天基机会信号的导频部分的预设数量的点进行快速傅里叶变换，得到导频频域序列；获取导频频域序列中幅值最大的位置，得到最大幅值位置；根据导频频域序列和最大幅值位置，通过双谱线法计算得到载波多普勒频偏粗估计值，频偏粗估计计算方法简单，计算结果准确。
本实施例涉及消除天基机会信号的载波多普勒频偏粗估计值，得到去多普勒频偏信号的一种可能的实现方式。S20包括：
通过公式
Figure BDA0002111412690000121
计算得到去多普勒频偏信号，其中，x′(n)为去多普勒频偏信号，x(n)为天基机会信号，f0为载波多普勒频偏粗估计值，N为快速傅里叶变换的点数。
本实施例涉及根据匹配滤波信号计算载波相位的一种可能的实现方式。S40包括：
通过公式
Figure BDA0002111412690000122
θ(n)∈[-π,π]，其中，θ(n)为载波相位，x1(n)匹配滤波信号，
Figure BDA0002111412690000123
代表复数共轭。
请参见图5，本实施例涉及根据载波相位通过最小二乘线性拟合，确定载波残余多普勒频率估计值的一种可能的实现方式。S50包括：
S510，对载波相位θ(n)每隔第一预设数量n1个采样点进行采样，得到第一降采样载波相位θ1(n)；
S520，对第一降采样载波相位θ1(n)进行最小二乘线性拟合，得到第一直线斜率估计值k1；
S530，根据第一直线斜率估计值k1计算得到载波残余多普勒频率估计值f1。
第一预设数量n1可以根据需要设定，可选的，第一预设数量n1为20。可选的，载波残余多普勒频率估计值f1可以通过第一直线斜率估计值k1与采样率的乘积计算得到。
请参见图6，在图5所示实施例的基础上，本实施例涉及通过双最小二乘线性拟合方法计算载波残余多普勒频率估计值的一种可能的实现方式，进一步的，在S520之后，所述方法还包括：
S540，根据天基机会信号x(n)的导频信号和第一直线斜率估计值k1，得到第二去频偏信号x2(n)；
S550，根据第二去频偏信号x2(n)计算第二载波相位θ2(n)；
S560，对第二载波相位θ2(n)，每隔第二预设数量n2个采样点采样，得到第二降采样载波相位θ3(n)；
S570，对第二降采样载波相位θ3(n)进行最小二乘线性拟合，得到第二直线斜率估计值k2；
S531，根据第一直线斜率估计值k1和第二直线斜率估计值k2计算得到载波残余多普勒频率估计值f1。
第二预设数量n2可以根据需要设定，可选的，第二预设数量n2为2。根据第一直线斜率估计值k1和第二直线斜率估计值k2计算得到载波残余多普勒频率估计值f1，可以通过公式
Figure BDA0002111412690000131
及其变形计算得出。
本实施例中，在得到第一直线斜率估计值k1后，进一步对天基机会信号x(n)的导频信号进行第二次最小二乘线性拟合，得到第二直线斜率估计值k2，通过两次最小二乘线性拟合得到的两个直线斜率估计值计算载波残余多普勒频率估计值f1，大大提高了载波残余多普勒频率估计值f1估计的精确度，从而提高多普勒频率估计的精确度。
请参见图7，本实施例涉及根据载波残余多普勒频率估计值，对匹配滤波信号进行基于直接多普勒估计算法的多普勒细估计，得到载波多普勒细估计值的一种可能的实现方式，S60包括：
S610，获取以载波残余多普勒频率估计值f1为中心，在预设范围内获取多个相关残余多普勒频率估计值f′；
S620，分别消除匹配滤波信号x1(n)的各相关残余多普勒频率估计值f′，得到多个消除匹配滤波信号x'1(n)；
S630，将各消除匹配滤波信号x'1(n)的幅值进行平方计算，得到多个平方信号；
S640，确定各平方信号的导频对应部分中，I路和Q路幅值之差的绝对值之和Σ最小的平方信号对应的相关残余多普勒频率估计值，即为载波多普勒细估计值f1。
以上过程涉及对多个相关残余多普勒频率估计值的遍历，因此可以通过循环实现：
设定频率步长为fstep，幅度差限定量为δmax，当前循环次数为k，循环总次数为Nc，则Nc为奇数；其中，频率步长为fstep可以根据需求设定，可选的，频率步长为fstep可以设定为0.2Hz；循环总次数为Nc可以根据需求设定，可选的，循环总次数为Nc可以设定为9；
k从1开始取值，当k≤Nc时，以载波残余多普勒频率估计值f1为中心，在预设范围内获取多个相关残余多普勒频率估计值f′；可以通过
Figure BDA0002111412690000141
计算得到相关残余多普勒频率估计值f′；
消除匹配滤波信号x1(n)的相关残余多普勒频率估计值f′，得到消除匹配滤波信号x'1(n)；
对消除匹配滤波信号x'1(n)的导频信号(例如，铱星下行信号的前2.56ms)幅值进行平方计算，得到平方信号；
计算平方信号的I路与Q路幅值之差的绝对值之和Σ；
Figure BDA0002111412690000151
其中，在一个具体的实施例中，k∈[1,2.56×10-3×fs]；
若当前平方信号的I路与Q路幅值之差的绝对值之和Σ超过了上述幅度差限定量δmax，即Σ<δmax，则令δmax＝Σ，并且记下当前相关残余多普勒频率估计值f′；
更新k＝k+1；
当k>Nc时，令f2＝f′。
本实施例中，通过以载波残余多普勒频率估计值为中心，在预设范围内获取多个相关残余多普勒频率估计值，并分别消除匹配滤波信号的各相关残余多普勒频率估计值，得到多个消除匹配滤波信号，将各消除匹配滤波信号的导频信号的幅值进行平方计算，得到多个平方信号，进一步确定各平方信号中，I路和Q路幅值之差的绝对值之和最小的平方信号对应的相关残余多普勒频率估计值，得到载波多普勒细估计值。本实施例中，在获取到载波残余多普勒频率估计值后，进一步在载波残余多普勒频率估计值周围预设范围内确定出误差最小的多普勒频率作为载波多普勒细估计值，提高多普勒细估计值的精确度，从而大大提高定位的准确性。
本实施例提供根据载波多普勒频偏粗估计值和载波多普勒频偏细估计值，得到载波多普勒频率的一种可能的实施方式S70包括：
计算载波多普勒频偏粗估计值f0和载波多普勒频偏细估计值f2的和，得到载波多普勒fd。
可以通过公式∫d＝∫0+∫2及其变形计算得到载波多普勒fd。
本实施例提供的方法通过计算载波多普勒频偏粗估计值f0和载波多普勒频偏细估计值f2的和，得到载波多普勒fd，能够简单、快速、准确的计算出载波多普勒。
应该理解的是，虽然图中的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图8所示，提供了一种天基机会信号多普勒频率估计装置1000，所述装置包括偏频粗估计模块100、频偏粗估计消除模块200、匹配滤波模块300、载波相位计算模块400、最小二乘线性拟合模块500、直接多普勒估计模块600和载波多普勒计算模块700。
偏频粗估计模块100用于对接收到的天基机会信号进行基于快速傅里叶变换的粗偏频估计，得到载波多普勒频偏粗估计值；
频偏粗估计消除模块200用于消除所述天基机会信号的所述载波多普勒频偏粗估计值，得到去多普勒频偏信号；
匹配滤波模块300用于利用升余弦滚降滤波器对所述去多普勒频偏信号进行匹配滤波，得到匹配滤波信号；
载波相位计算模块400用于根据所述匹配滤波信号计算载波相位；
最小二乘线性拟合模块500用于根据所述载波相位通过最小二乘线性拟合，确定载波残余多普勒频率估计值；
直接多普勒估计模块600根据所述载波残余多普勒频率估计值，对所述匹配滤波信号进行基于直接多普勒估计算法的多普勒细估计，得到载波多普勒频偏细估计值；
载波多普勒计算模块700用于根据所述载波多普勒频偏粗估计值和所述载波多普勒频偏细估计值，得到载波多普勒频率。
在一个实施例中，直接多普勒估计模块600具体用于获取以所述载波残余多普勒频率估计值为中心，在预设范围内获取多个相关残余多普勒频率估计值；分别消除所述匹配滤波信号的各所述相关残余多普勒频率估计值，得到多个消除匹配滤波信号；将各所述消除匹配滤波信号的导频信号的幅值进行平方计算，得到多个平方信号；确定各所述平方信号中，I路和Q路幅值之差的绝对值之和最小的平方信号对应的相关残余多普勒频率估计值，即为所述载波多普勒细估计值。
在一个实施例中，最小二乘线性拟合模块500具体用于对所述载波相位每隔第一预设数量个采样点进行采样，得到第一降采样载波相位；对所述第一降采样载波相位进行最小二乘线性拟合，得到第一直线斜率估计值；根据所述第一直线斜率估计值计算得到所述载波残余多普勒频率估计值。
在一个实施例中，最小二乘线性拟合模块500具体用于根据所述天基机会信号的导频信号和所述第一直线斜率估计值，得到第二去频偏信号；根据所述第二去频偏信号计算第二载波相位；对所述第二载波相位，每隔第二预设数量个采样点采样，得到第二降采样载波相位；对所述第二降采样载波相位进行最小二乘线性拟合，得到第二直线斜率估计值。
在一个实施例中，最小二乘线性拟合模块500具体用于根据所述第一直线斜率估计值和所述第二直线斜率估计值计算得到所述载波残余多普勒频率估计值。
在一个实施例中，最小二乘线性拟合模块500具体用于通过公式
Figure BDA0002111412690000181
计算得到所述载波残余多普勒频率估计值，其中，f1为所述载波残余多普勒频率估计值，k1为所述第一直线斜率估计值，k2为所述第二直线斜率估计值，fs为采样率。
在一个实施例中，偏频粗估计模块100具体用于对所述天基机会信号的导频部分的预设数量的点进行快速傅里叶变换，得到导频频域序列；获取所述导频频域序列中幅值最大的位置，得到最大幅值位置；根据所述导频频域序列和所述最大幅值位置，通过双谱线法计算得到所述载波多普勒频偏粗估计值。
在一个实施例中，偏频粗估计模块100具体用于通过公式
Figure BDA0002111412690000182
计算所述载波多普勒频偏粗估计值，其中，f0为所述载波多普勒频偏粗估计值，k0为所述最大幅值位置，X(k0+1)为k0+1位置对应的序列，X(k0-1)为k0-1位置对应的序列，X(k0)为k0位置对应的序列，fs为采样率。
在一个实施例中，频偏粗估计消除模块200具体用于通过公式
Figure BDA0002111412690000183
计算得到所述去多普勒频偏信号，其中，x′(n)为所述去多普勒频偏信号，x(n)为所述天基机会信号，f0为所述载波多普勒频偏粗估计值，N为快速傅里叶变换的点数。
在一个实施例中，匹配滤波模块300具体用于通过公式
Figure BDA0002111412690000184
θ(n)∈[-π,π]，其中，θ(n)为所述载波相位，x1(n)所述匹配滤波信号。
在一个实施例中，载波多普勒计算模块700具体用于计算所述载波多普勒频偏粗估计值和所述载波多普勒频偏细估计值的和，得到所述载波多普勒。
关于所述天基机会信号多普勒频率估计装置1000的具体限定可以参见上文中对于天基机会信号多普勒频率估计方法的限定，在此不再赘述。上述天基机会信号多普勒频率估计装置1000中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
对接收到的天基机会信号进行基于快速傅里叶变换的粗偏频估计，得到载波多普勒频偏粗估计值；
消除所述天基机会信号的所述载波多普勒频偏粗估计值，得到去多普勒频偏信号；
利用升余弦滚降滤波器对所述去多普勒频偏信号进行匹配滤波，得到匹配滤波信号；
根据所述匹配滤波信号计算载波相位；
根据所述载波相位通过最小二乘线性拟合，确定载波残余多普勒频率估计值；
根据所述载波残余多普勒频率估计值，对所述匹配滤波信号进行基于直接多普勒估计算法的多普勒细估计，得到载波多普勒频偏细估计值；
根据所述载波多普勒频偏粗估计值和所述载波多普勒频偏细估计值，得到载波多普勒频率。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
对接收到的天基机会信号进行基于快速傅里叶变换的粗偏频估计，得到载波多普勒频偏粗估计值；
消除所述天基机会信号的所述载波多普勒频偏粗估计值，得到去多普勒频偏信号；
利用升余弦滚降滤波器对所述去多普勒频偏信号进行匹配滤波，得到匹配滤波信号；
根据所述匹配滤波信号计算载波相位；
根据所述载波相位通过最小二乘线性拟合，确定载波残余多普勒频率估计值；
根据所述载波残余多普勒频率估计值，对所述匹配滤波信号进行基于直接多普勒估计算法的多普勒细估计，得到载波多普勒频偏细估计值；
根据所述载波多普勒频偏粗估计值和所述载波多普勒频偏细估计值，得到载波多普勒频率。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (14)

1.一种天基机会信号多普勒频率估计方法，其特征在于，所述方法包括：
对接收到的天基机会信号进行基于快速傅里叶变换的粗偏频估计，得到载波多普勒频偏粗估计值；
消除所述天基机会信号的所述载波多普勒频偏粗估计值，得到去多普勒频偏信号；
利用升余弦滚降滤波器对所述去多普勒频偏信号进行匹配滤波，得到匹配滤波信号；
根据所述匹配滤波信号计算载波相位；
根据所述载波相位通过最小二乘线性拟合，确定载波残余多普勒频率估计值；
根据所述载波残余多普勒频率估计值，对所述匹配滤波信号进行基于直接多普勒估计算法的多普勒细估计，得到载波多普勒频偏细估计值；
根据所述载波多普勒频偏粗估计值和所述载波多普勒频偏细估计值，得到载波多普勒频率。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述载波残余多普勒频率估计值，对所述匹配滤波信号进行基于直接多普勒估计算法的多普勒细估计，得到载波多普勒细估计值，包括：
获取以所述载波残余多普勒频率估计值为中心，在预设范围内获取多个相关残余多普勒频率估计值；
分别消除所述匹配滤波信号的各所述相关残余多普勒频率估计值，得到多个消除匹配滤波信号；
将各所述消除匹配滤波信号的导频信号的幅值进行平方计算，得到多个平方信号；
确定各所述平方信号中，I路和Q路幅值之差的绝对值之和最小的平方信号对应的相关残余多普勒频率估计值，即为所述载波多普勒细估计值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述载波相位通过最小二乘线性拟合，确定载波残余多普勒频率估计值，包括：
对所述载波相位每隔第一预设数量个采样点进行采样，得到第一降采样载波相位；
对所述第一降采样载波相位进行最小二乘线性拟合，得到第一直线斜率估计值；
根据所述第一直线斜率估计值计算得到所述载波残余多普勒频率估计值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述第一降采样载波相位进行最小二乘线性拟合，得到第一直线斜率估计值之后，所述方法还包括：
根据所述天基机会信号的导频信号和所述第一直线斜率估计值，得到第二去频偏信号；
根据所述第二去频偏信号计算第二载波相位；
对所述第二载波相位，每隔第二预设数量个采样点采样，得到第二降采样载波相位；
对所述第二降采样载波相位进行最小二乘线性拟合，得到第二直线斜率估计值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一直线斜率估计值计算得到所述载波残余多普勒频率估计值，包括：
根据所述第一直线斜率估计值和所述第二直线斜率估计值计算得到所述载波残余多普勒频率估计值。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一直线斜率估计值和所述第二直线斜率估计值计算得到所述载波残余多普勒频率估计值，包括：
通过公式
Figure FDA0002111412680000031
计算得到所述载波残余多普勒频率估计值，其中，f1为所述载波残余多普勒频率估计值，k1为所述第一直线斜率估计值，k2为所述第二直线斜率估计值，fs为采样率。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对接收到的天基机会信号进行基于快速傅里叶变化的粗偏频估计，得到载波多普勒频偏粗估计值，包括：
对所述天基机会信号的导频部分的预设数量的点进行快速傅里叶变换，得到导频频域序列；
获取所述导频频域序列中幅值最大的位置，得到最大幅值位置；
根据所述导频频域序列和所述最大幅值位置，通过双谱线法计算得到所述载波多普勒频偏粗估计值。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述导频序列和所述最大幅值位置，通过双谱线法计算得到所述载波多普勒频偏粗估计值，包括：
通过公式
Figure FDA0002111412680000032
计算所述载波多普勒频偏粗估计值，其中，f0为所述载波多普勒频偏粗估计值，k0为所述最大幅值位置，X(k0+1)为k0+1位置对应的序列，X(k0-1)为k0-1位置对应的序列，X(k0)为k0位置对应的序列，fs为采样率。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述消除所述天基机会信号的所述载波多普勒频偏粗估计值，得到去多普勒频偏信号，包括：
通过公式
Figure FDA0002111412680000033
计算得到所述去多普勒频偏信号，其中，x′(n)为所述去多普勒频偏信号，x(n)为所述天基机会信号，f0为所述载波多普勒频偏粗估计值，N为快速傅里叶变换的点数。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述匹配滤波信号计算载波相位，包括：
通过公式
Figure FDA0002111412680000041
θ(n)∈[-π,π]，其中，θ(n)为所述载波相位，x1(n)所述匹配滤波信号。
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述载波多普勒频偏粗估计值和所述载波多普勒频偏细估计值，得到载波多普勒频率，包括：
计算所述载波多普勒频偏粗估计值和所述载波多普勒频偏细估计值的和，得到所述载波多普勒。
12.一种天基机会信号多普勒频率估计装置，其特征在于，所述装置包括：
偏频粗估计模块，用于对接收到的天基机会信号进行基于快速傅里叶变换的粗偏频估计，得到载波多普勒频偏粗估计值；
频偏粗估计消除模块，用于消除所述天基机会信号的所述载波多普勒频偏粗估计值，得到去多普勒频偏信号；
匹配滤波模块，用于利用升余弦滚降滤波器对所述去多普勒频偏信号进行匹配滤波，得到匹配滤波信号；
载波相位计算模块，用于根据所述匹配滤波信号计算载波相位；
最小二乘线性拟合模块，用于根据所述载波相位通过最小二乘线性拟合，确定载波残余多普勒频率估计值；
直接多普勒估计模块，根据所述载波残余多普勒频率估计值，对所述匹配滤波信号进行基于直接多普勒估计算法的多普勒细估计，得到载波多普勒频偏细估计值；
载波多普勒计算模块，用于根据所述载波多普勒频偏粗估计值和所述载波多普勒频偏细估计值，得到载波多普勒频率。
13.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至11中任一项所述方法的步骤。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11中任一项所述的方法的步骤。
CN201910573281.2A 2019-06-28 2019-06-28 天基机会信号多普勒频率估计方法、装置、设备和介质 Active CN112152677B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910573281.2A CN112152677B (zh) 2019-06-28 2019-06-28 天基机会信号多普勒频率估计方法、装置、设备和介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910573281.2A CN112152677B (zh) 2019-06-28 2019-06-28 天基机会信号多普勒频率估计方法、装置、设备和介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112152677A true CN112152677A (zh) 2020-12-29
CN112152677B CN112152677B (zh) 2021-11-16

Family

ID=73869108

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910573281.2A Active CN112152677B (zh) 2019-06-28 2019-06-28 天基机会信号多普勒频率估计方法、装置、设备和介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112152677B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114355360A (zh) * 2021-12-14 2022-04-15 中船航海科技有限责任公司 一种多普勒计程仪回波频率估计方法
CN116381757A (zh) * 2023-06-05 2023-07-04 中国科学院空天信息创新研究院 基于相位差分的铱星机会信号多普勒频率精细估计方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5019824A (en) * 1990-05-01 1991-05-28 The United States Of America As Represented By The Administrator, National Aeronautics And Space Administration Multistage estimation of received carrier signal parameters under very high dynamic conditions of the receiver
US5305347A (en) * 1990-09-07 1994-04-19 Deutsche Aerospace Ag Method of detecting the frequency deviation in digital communication transmissions
CN106998237A (zh) * 2017-04-05 2017-08-01 大唐联诚信息系统技术有限公司 一种时频同步方法及装置
CN107241286A (zh) * 2017-04-20 2017-10-10 西安电子科技大学 一种结合频域和时域估计的载波同步方法
CN107769841A (zh) * 2017-10-19 2018-03-06 中国人民解放军陆军工程大学 高动态极低信噪比下卫星通信Turbo码迭代解调方法
CN109633574A (zh) * 2018-10-25 2019-04-16 上海无线电设备研究所 一种用于深空探测的宽范围高精度多普勒测量方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5019824A (en) * 1990-05-01 1991-05-28 The United States Of America As Represented By The Administrator, National Aeronautics And Space Administration Multistage estimation of received carrier signal parameters under very high dynamic conditions of the receiver
US5305347A (en) * 1990-09-07 1994-04-19 Deutsche Aerospace Ag Method of detecting the frequency deviation in digital communication transmissions
CN106998237A (zh) * 2017-04-05 2017-08-01 大唐联诚信息系统技术有限公司 一种时频同步方法及装置
CN107241286A (zh) * 2017-04-20 2017-10-10 西安电子科技大学 一种结合频域和时域估计的载波同步方法
CN107769841A (zh) * 2017-10-19 2018-03-06 中国人民解放军陆军工程大学 高动态极低信噪比下卫星通信Turbo码迭代解调方法
CN109633574A (zh) * 2018-10-25 2019-04-16 上海无线电设备研究所 一种用于深空探测的宽范围高精度多普勒测量方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
XINGJIAN DONG: "Doppler Frequency Estimation by Parameterized Time-Frequency Transform and Phase Compensation Technique", 《IEEE SENSORS JOURNAL》 *
税敏: "高动态场景下频率估计器的设计与实现", 《通信技术》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114355360A (zh) * 2021-12-14 2022-04-15 中船航海科技有限责任公司 一种多普勒计程仪回波频率估计方法
CN114355360B (zh) * 2021-12-14 2024-05-03 中船航海科技有限责任公司 一种多普勒计程仪回波频率估计方法
CN116381757A (zh) * 2023-06-05 2023-07-04 中国科学院空天信息创新研究院 基于相位差分的铱星机会信号多普勒频率精细估计方法
CN116381757B (zh) * 2023-06-05 2023-08-22 中国科学院空天信息创新研究院 基于相位差分的铱星机会信号多普勒频率精细估计方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112152677B (zh) 2021-11-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112152677B (zh) 天基机会信号多普勒频率估计方法、装置、设备和介质
Darugna et al. Impact of robot antenna calibration on dual-frequency smartphone-based high-accuracy positioning: A case study using the Huawei Mate20X
US9389136B2 (en) Calibration method of air pressure for a mobile device, calibration device, and mobile device
Zangeneh-Nejad et al. Cycle slip detection and repair of undifferenced single-frequency GPS carrier phase observations
CN107766291B (zh) 一种获取甚长基线干涉测量中残余时延的方法及计算机设备
Duan et al. Sequential unscented Kalman filter for radar target tracking with range rate measurements
CN112598762A (zh) 三维车道线信息生成方法、装置、电子设备和介质
CN107431995A (zh) 实现对移动装置的估计位置的验证
CN113050030B (zh) 基于到达角度测距的定位方法及装置
CN112711039A (zh) 一种基于最优估计的时间同步攻击检测与修正方法和装置
KR20200116729A (ko) 고안전성 rtk-gnss의 초기 준비시간 단축 방법 및 시스템
CN111103900A (zh) 对星控制方法、装置、系统、存储介质及计算机设备
CN113011475B (zh) 考虑相关噪声和随机参数矩阵的分布式融合方法
CN108693544B (zh) 车辆定位的方法、装置及存储介质
CN114528978A (zh) 电离层tec的预测方法、装置、设备及存储介质
Hsieh et al. Efficient acquisition algorithm for long pseudorandom sequence
CN115801145B (zh) 一种混合信号的时延估计方法、装置和电子设备
CN112240957A (zh) 一种卫星导航干扰测向中天线幅相特性校正方法
US20160223675A1 (en) Mobile terminal, position identification method, and position identification device
CN113532428A (zh) 数据处理方法、装置、动中通终端和计算机可读存储介质
CN114710220B (zh) 定位导航的干扰显示方法、装置、电子设备和存储介质
CN114501615B (zh) 终端定位方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品
Khalife et al. Modeling and analysis of sector clock bias mismatch for navigation with cellular signals
Chen et al. Assessment of GPT2 empirical troposphere model and application analysis in precise point positioning
CN114755629A (zh) 提高室内定位精度的方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant