CN114337870B - 一种基于Bayes准则的BOC信号质量监测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于Bayes准则的BOC信号质量监测方法，涉及卫星导航技术领域，包括BOC信号生成子系统、最小可检测误差仿真子系统、最小可检测误差插值建模子系统和信号质量判决子系统，BOC信号生成子系统用于生成BOC畸变信号，最小可检测误差仿真子系统，用于仿真不同的相关器码片间隔下的最小可检测误差，最小可检测误差插值建模子系统，采用三阶B样条插值法，信号质量判决子系统包括，将包含未发生畸变的BOC信号和发生TM畸变的BOC信号分别定义为H0和H1，本发明的有益效果为：该基于Bayes准则的BOC信号质量监测方法，提供了BOC信号畸变的最小可探测误差建模方法和基于Bayes准则的BOC信号质量监测方法，并降低了信号质量监测过程中的硬件环路成本投入。

Description

一种基于Bayes准则的BOC信号质量监测方法
技术领域
本发明涉及卫星导航技术领域，具体为一种基于Bayes准则的BOC信号质量监测方法。
背景技术
卫星导航是指采用导航卫星对地面、海洋、空中和空间用户进行导航定位的技术。常见的GPS导航，北斗星导航等均为卫星导航，在科技日益发展的社会中，道路的不断建造和日常出行的便利也导致了人们对道路的不熟悉，导航的使用也越来越日常化，且同时随着车辆拥有率的增加，更加导致了道路行驶的复杂程度，但是目前使用的卫星导航在使用的时候由于其具有一定的误差，可能会导致导航不准确的情况发生，且为了确认位置信号，需要基于信号接收的硬件支持，导致了成本的增加，为此，我们提出了一种基于Bayes准则的BOC信号质量监测方法。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于Bayes准则的BOC信号质量监测方法，解决了上述背景技术中提出的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于Bayes准则的BOC信号质量监测方法，包括BOC信号生成子系统、最小可检测误差仿真子系统、最小可检测误差插值建模子系统和信号质量判决子系统；
所述BOC信号生成子系统用于生成BOC畸变信号，BOC信号的畸变模型采用2OS模型，所述信号畸变模型最终按如下形式生成畸变信号：
xewf(t,β)＝x(t)+δewf(β)
所述最小可检测误差仿真子系统，用于仿真不同的相关器码片间隔下的最小可检测误差，所得结果在参数空间内离散分布；
所述最小可检测误差插值建模子系统，采用三阶B样条插值法；
所述信号质量判决子系统包括，将包含未发生畸变的BOC信号和发生TM畸变的BOC信号分别定义为H0和H1。
优选的，所述2OS模型分为数字畸变(Threat Model A,TMA)、模拟畸变(ThreatModel B,TMB)、数字-模拟畸变(Threat Model C,TMC)。
优选的，所述BOC信号生成子系统，可用于生成ICAO规定的三种导航信号畸变模型
优选的，所述最小可检测误差插值建模子系统利用三阶B样条插值法，使得最小可检测误差插值和外推到整个参数空间，建模结果作为信号质量监测器的判决门限。
优选的，所述信号质量判决子系统基于Bayes准则H0和H1检验进行判决，完成对信号的归类和判别。
优选的，所述xewf代表畸变波形信号，δewf(β)代表信号中引入的畸变量，所述xewf畸变程度由随机参数向量β＝(Δ,σ,ωd)决定。
本发明提供了一种基于Bayes准则的BOC信号质量监测方法，具备以下有益效果：
该基于Bayes准则的BOC信号质量监测方法，通过采用Bayes准则的方式对未发生畸变的BOC信号和发生TM畸变的BOC信号进行判决，从而完成对信号的归类和判别，并且采用三阶B样条插值法的方式对位置信息进行计算，可以有效的减小探测误差，且与此同时提供了BOC信号畸变的最小可探测误差建模方法和基于Bayes准则的BOC信号质量监测方法，并降低了信号质量监测过程中的硬件环路成本投入。
附图说明
图1为本发明的流程示意图。
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清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
实施例一：
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于Bayes准则的BOC信号质量监测方法，包括BOC信号生成子系统、最小可检测误差仿真子系统、最小可检测误差插值建模子系统和信号质量判决子系统；
BOC信号生成子系统用于生成BOC畸变信号，BOC信号的畸变模型采用2OS模型，信号畸变模型最终按如下形式生成畸变信号：
xewf(t,β)＝x(t)+δewf(β)
最小可检测误差仿真子系统，用于仿真不同的相关器码片间隔下的最小可检测误差，所得结果在参数空间内离散分布；
最小可检测误差插值建模子系统，采用三阶B样条插值法；
信号质量判决子系统包括，将包含未发生畸变的BOC信号和发生TM畸变的BOC信号分别定义为H0和H1，基于Bayes准则对该二元假设检验进行判决，完成对信号的归类和判别。
其中，2OS模型分为数字畸变(Threat Model A,TMA)、模拟畸变(Threat Model B,TMB)、数字-模拟畸变(Threat Model C,TMC)。
其中，BOC信号生成子系统，可用于生成ICAO规定的三种导航信号畸变模型
其中，最小可检测误差插值建模子系统利用三阶B样条插值法，使得最小可检测误差插值和外推到整个参数空间，建模结果作为信号质量监测器的判决门限。
其中，信号质量判决子系统基于Bayes准则H0和H1检验进行判决，完成对信号的归类和判别。
其中，xewf代表畸变波形信号，δewf(β)代表信号中引入的畸变量，xewf畸变程度由随机参数向量β＝(Δ,σ,ωd)决定。
于实施例一中，最小可检测误差按以下方法获得：
MDE是保证比率检测能够以虚警率Pffd＝1.5×10-7、误警率Pmd＝10-3的性能，探测到畸变信号所需的最小相关峰形变。假设信号在通道内仅受服从高斯分布的白噪声干扰(噪声功率大约为-111dbm)，定义不同相关器码片间隔dE-L下的比率检测尺度为：
比率检测的概率密度函数f(x)服从正态分布，即设虚警率为Pffd时，对应的分位值为/>即/>则本方法的MDE可定义为：
将各卫星的MDE通常被拟合为仰角θ的高阶多项式[3]或将TMA的MDE拟合为dE-L的一阶函数。
于实施例一中，MDE插值建模子系统工作模式为：
本方法使用在各段连接点处达到二阶连续的分段3次B样条拟合函数，对各dE-L下f(x)的μE-L和进行插值拟合。本例通过预设几组dE-L，得到BOC(10,5)信号的μ和σ的插值点，通过拟合得到的μ和σ在参数空间上的所有解。
于一实施例中，信号质量判决子系统工作流程为：
设包含EWF的信号xewf(t,β)为复杂假设检验H1，其似然函数为xewf(x|β,H1)。不包含EWF的信号x(t)为简单假设H0，其似然函数f(x|H0)为已知量。给出如下假设空间：
基于上述假设，EWF的判决转换为二元假设检验问题。设β先验概率p(β)满足均匀分布：
由Bayes准则得，本文给出的SQM的二元假设检验的似然比判决式定义如下：
其中，误警率Pmd是β的函数；分子上EWF的概率密度函数fewf(x|β,H1)可以由n个的平均值/>代替；分母上不含EWF的信号的概率密度函数f(x|H0)由MDE代替。则基于假设检验的SQM的似然比判决式最终可定义为：
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于Bayes准则的BOC信号质量监测方法，其特征在于：包括BOC信号生成子系统、最小可检测误差仿真子系统、最小可检测误差插值建模子系统和信号质量判决子系统；
所述BOC信号生成子系统用于生成BOC畸变信号，BOC信号的畸变模型采用2OS模型，所述信号畸变模型最终按如下形式生成畸变信号：
xewf(t,β)＝x(t)+δewf(β)
其中，所述xewf代表畸变波形信号，δewf(β)代表信号中引入的畸变量，所述xewf畸变程度由随机参数向量β＝(Δ,σ,ωd)决定；
所述最小可检测误差仿真子系统，用于仿真不同的相关器码片间隔下的最小可检测误差，所得结果在参数空间内离散分布；
所述最小可检测误差插值建模子系统，采用三阶B样条插值法；
所述信号质量判决子系统包括，将包含未发生畸变的BOC信号和发生TM畸变的BOC信号分别定义为H0和H1；
其中，所述信号质量判决子系统的工作流程包括：
设包含EWF的信号xewf(t,β)为复杂假设检验H1，其似然函数为xewf(x|β,H1)，不包含EWF的信号x(t)为简单假设H0，其似然函数f(x|H0)为已知量，给出如下假设空间：
基于上述假设，EWF的判决转换为二元假设检验问题，设β先验概率p(β)满足均匀分布：
由Bayes准则得，给出的SQM的二元假设检验的似然比判决式定义如下：
其中，误警率Pmd是β的函数；分子上EWF的概率密度函数fewf(x|β,H1)可以由n个的平均值/>代替；分母上不含EWF的信号的概率密度函数f(x|H0)由MDE代替，则基于假设检验的SQM的似然比判决式最终可定义为：
2.根据权利要求1所述的一种基于Bayes准则的BOC信号质量监测方法，其特征在于：所述2OS模型分为数字畸变(Threat Model A,TMA)、模拟畸变(Threat Model B,TMB)、数字-模拟畸变(Threat Model C,TMC)。
3.根据权利要求1所述的一种基于Bayes准则的BOC信号质量监测方法，其特征在于：所述BOC信号生成子系统，可用于生成ICAO规定的三种导航信号畸变模型。
4.根据权利要求1所述的一种基于Bayes准则的BOC信号质量监测方法，其特征在于：所述最小可检测误差插值建模子系统利用三阶B样条插值法，使得最小可检测误差插值和外推到整个参数空间，建模结果作为信号质量监测器的判决门限。
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110824511A (zh) * 2019-10-30 2020-02-21 北京航空航天大学 一种小型化的卫星导航信号码片畸变监测系统及监测方法

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103117964B (zh) * 2013-01-09 2018-06-05 北京邮电大学 一种60GHz毫米波通信系统下的信号检测方法与装置
US9184876B2 (en) * 2014-02-19 2015-11-10 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Method and apparatus for detecting symbols received wirelessly using probabilistic data association with uncertainty
CN108599884B (zh) * 2018-03-19 2020-11-03 重庆大学 一种噪声增强最小化错误概率的信号检测方法
CN109100758A (zh) * 2018-09-26 2018-12-28 中国科学院国家授时中心 新一代卫星导航信号的波形畸变特性评估方法
CN110109156B (zh) * 2019-04-11 2023-11-21 中国科学院国家授时中心 一种卫星导航多路复用调制下boc信号数字畸变分析方法
CN110174683B (zh) * 2019-05-17 2022-12-23 中国民航大学 基于贝叶斯决策的gbas保护级完好性风险分配方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110824511A (zh) * 2019-10-30 2020-02-21 北京航空航天大学 一种小型化的卫星导航信号码片畸变监测系统及监测方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
电离层色散效应对宽带BOC信号的影响;耿宇晖；袁洪；汪建明;《电讯技术》;第60卷(第2期);196-202 *

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