CN1725030A - 寻位系统接收器及灵敏度增加的寻位方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种在一寻位系统中的接收器(20)，其包括一计算单元(6，7，8)，用以根据一已接收信号而计算出一统计数值(Λ)；一检测器单元(9)，用于进行该统计数值(Λ)与一阈数值(κ)间的比较，且用于决定该信号是否为一已同步化的寻位信号，一评估单元(10；21)，用于评估信号载波功率对该信号噪音功率频谱密度的比值，以及一决定单元，用于根据该已评估商来决定该阈数值。

Description

寻位系统接收器及灵敏度增加的寻位方法

技术领域

本发明涉及一种依据权利要求1的在前特征部分的在一寻位系统中的接收器，再者，本发明亦相关于一种依据权利要求13的在前特征部分的用于在一寻位系统中寻找一接收器的位置的方法。

背景技术

已知，有些时候，寻位乃会以，举例而言，在卫星相关的GPS(Globalpositioning system，全球寻位系统)系统范围中的，无线电连结作为基础而加以实行，而欧洲导航卫星系统(European satellitenavigation system)伽利略(Galieo)，以及以陆地无线电来源(terrestfial radio sources)作为基础的寻位方法，则是提供了更进一步的应用，其中，如此的寻位方法以及适当的应用系使得使用者可以藉由测量与特定数量之无线信号源，例如，卫星、或基地台，间的距离而决定其位置，举例而言，每一个GPS以及伽利略卫星(Galileo satellite)乃会传输包括一时间辨识符以及该卫星位置的独特数字序列，而通常，该等信号乃会利用冗长的展频码来进行编码，其中，由于该等用于该等个别卫星的展频码系会于实际上彼此成直角，因此，该等信号系可以在接收器中彼此有所区分，举例而言，用于该等各式GPS以及伽利略卫星的该等展频码乃会利用设置在该等卫星中的高准确度自动时钟而彼此进行同步。

该接收器系会评估在来自不同无线电来源(GPS卫星，伽利略卫星，或陆地发射器)的信号传输之间的相关延迟，并且，乃会根据这些延迟来决定延迟时间偏移(delay time offsets)，另外，与相关于该等各式无线电来源的位置以及时间参考的资料一起，该时间延迟偏移系可以加以使用于精准地寻位该接收器，所以，为了这个目的，该接收器系会计算代表与每一个无线电来源的距离的假范围(pseudoranges)，接着，导航软件即可以以到达每一个无线电来源的该假范围以及该等无线电来源的位置作为基础，并藉由解一组分线性方程式，而计算出该使用者的位置。

现今，习惯上，在寻位系统中的许多接收器系，首先，会以该等已接收且已展频之寻位信号的解展频实施作为基础，以及，接着，以对它们进行相干积分(coherent integration)以及非相干积分(non-coherent integration)的实施做为基础，然后，所得的统计数值系被供给到会依照所需之需求而最大化该等寻位信号之辨识可能性的一检测器，举例而言，一内曼检测器(Neyman-Pearsondetector)。

该检测器则是会将供给至其的该等统计数值与一阈数值进行比较，在此，假若一统计数值大于该阈数值时，则即视为已接收一寻位信号，相对的，若是在相反的例子中，则该已接收信号就不会被归类为一寻位信号，而此乃是为了避免不是寻位信号的信号被用于寻位，此外，此方法也可以避免具有太小之一接收振幅的寻位信号被用于寻位。

其中的一个问题是，该等个别的寻位信号并不会总是沿着一直接可视线(direct line-of-sight(LOS))路径而到达该接收器，而是常常会由于很多各种的障碍物而产生衰减，其中，这些障碍物包括，建筑物的墙壁以及天花板，有涂层的窗户，汽车的车身，遮蔽的来源，以及树梢，由于在卫星导航系统中的各个卫星乃会在规定的配置之中尽可能远离彼此地进行分布，因此，该等个别之卫星所发射的各种寻位信号乃会从完全不同的方向到达该接收器，所以，在各种传输路径上到达该接收器的该等寻位信号就会以不同的方式产生衰减，举例而言，在从一个卫星所发射之寻位信号为了到达该接收而必须要通过一堵会将它们衰减25dB的墙壁的同时，来自另一个卫星的该等寻位信号有可能是经由一可视线路径而到达该接收器，而这则造成了，寻位信号，就其本身而言，会由于它们的衰减而不再被该检测器所辨识，或是在把不是寻位信号之信号视为寻位信号的接收器中不再受到辨识。

因此，本发明的一个目的系在于提供一用于寻位系统的接收器，其比习知接收器具有更高水平的灵敏，另外，另一个目标系在于载明一相对应的方法。

本发明做为基础的该目的乃藉由独立权利要求1及13的特征而加以达成，至于本发明较具优势的改进以及发展则是载明于附属权利要求之中。

发明内容

根据本发明的该接收器系为一寻位系统的一部件，且该寻位系统作为基础的原则系为，寻位信号乃是由复数个发射器所发射，且接着会被该接收器所接收，而该接收器则是可以使用其已经接收的一寻位信号来辨识该寻位信号传输来源的发射器，以及该寻位信号加以发射的时间，再者，在该等传输并非被配置在一固定位置的情况下，该寻位信号也是被用以衍生出考虑中之发射器在该传输时间时所处的位置，此外，由于该接收器系已知寻位信号自不同发射器被接收的时间，因此，其系可以使用在该等个别寻位信号之间的传播时间差异来决定其正确的位置。

根据本发明的接收器系具有一计算单元，其系会根据一已接收信号而计算出一统计数值，而该统计数值则是会被供给至一检测器单元，以进行该统计数值与一阈数值之间的比较，然后，利用此比较的结果，该检测器单元即可以决定该已接收信号是否为一已同步化之寻位信号，此外，其系亦加以提供为，该检测器单元会使用该所形成的阈数值比较结果来决定一已接收信号是否被用于寻找该接收器的位置，这是因为在自该发射器传输至该接收器期间，系有可能会发生该寻位信号衰减的情形，因而使得该寻位信号被接收时仅能不适当地与噪音产生区别，而关于此方面，根据本发明的该接收器则是会对应于寻位系统中的习知接收器。

不过，不同于习知的接收器，根据本发明的该接收器尚具有一评估单元以及一决定单元。

该评估单元系用以评估信号载波功率C对该已接收信号之噪音功率频谱密度N₀的比值。

并且，藉由使用该信号载波功率C对该已接收信号之该噪音功率频谱密度N₀的该已评估比值，该决定单元乃会决定该阈数值，而该阈数值则是接着为该检测器单元所使用，以用于该阈数值比较，其中，特别地是，该比值的评估以及该阈数值的接续适应乃会为了每一个已接收信号而加以执行。

相较于习知在寻位系统中的接收器，根据本发明之该接收器乃具有一相对而言较高水平之灵敏性的优点，其中，该较高水平的灵敏性乃是源自于该阈数值与该商C/N₀之间的附属关系。

若是一寻位信号，举例而言，在无线电传输期间，所产生的衰减大到使得根据该已接收、且已同步化之寻位信号所确定的该统计数值小于该已经设定的阈数值时，则该已接收、且已同步化的寻位信号，就其本身而言，将不会被该接收器所辨识，至于在相反的例子之中，亦即，若是该阈数值太小时，则噪音信号、或未同步化的信号将可能会不正确地被视为寻位信号。

本发明所使用的事实系为，该信号载波功率对一已接收信号之该噪音功率频谱密度的该比值乃会指示出该信号在自该发射器被传输至该接收器之后所经历的衰减，因此，利用此比值，该阈数值系可以加以设定为一已接收、且已同步化之寻位信号被检测的可能性可以被最大化。

根据本发明，检测寻位信号所增加之灵敏性所带来的优点乃会应用于多路径信号传播以及经由可视线路径的信号传输两者，而在该多路径信号传播之中，该等寻位信号在相较于其被该接收器接收前由于反射所产生的可视线路径，乃会覆盖一较长的路径。

该决定单元系可以加以设计为，其首先会根据该评估商C/N₀而计算该已接收信号在该接收器之中，由于相干以及非相干积分所产生之处理之后所具有的可能性密度(probability density)，接下来，该检测器的该阈数值乃会根据考虑到该已评估商C/N₀的该可能性密度而进行计算。

作为本发明上述该决定单元之改进的一替代方案，其系有可能提供该决定单元在其已经计算完该可能性密度之后，根据一表格而读取该阈数值，而此表格之中则是包含了该可能性密度的该等数值，以及该等相关的阈数值，较佳地是，该表格在该寻位程序实行之前即已产生。

用于决定该阈数值的一另一替代方案则是藉由一直接列出用于该等已评估商C/N₀之检测器阈数值的表格所加以形成，在此，同样较佳地是，此表格也是可以在该寻位程序实行之前，以先前所计算的可能性密度作为基础而加以产生。

根据本发明之该接收器的一特别较佳改进，一用于该错误检测可能性的数值系会坚定地加以规定，其中，该错误检测可能性即为，一非为已同步化寻位信号之信号被该检测器单元不正确地视为一寻位信号的可能性，举例而言，此乃会在非寻位信号所产生之随意噪音由于不幸地结合而使得其产生一高于该阈数值之统计数值的时候发生，因此，在根据本发明之该接收器所呈现的较佳实施例之中，该阈数值的计算系不仅会包括该已评估商C/N₀，也会包括该错误检测可能性的数值。

根据本发明之接收器的一另一特别较佳实施例系加以提供为，该计算单元会包含一串联电路，而该串联电路则是包括一用于相干积分的第一积分器，一绝对数值平方单元、或绝对数值形成单元，以及一用于非相干积分的第二积分器，并且，一模拟/数字转换器所产生之该已接收器号的取样值乃会被输入该串联电路之中，而该等统计数值则是可以在该串联电路的输出端处进行分接。

其亦较具优势地是在该等发射器若是对该等寻位信号进行展频编码的时候，在此例子中，该计算单元系会具有一用于解展频该已接收信号的单元。

根本上，乃具有复数个可用于去耦(decoupling)数值的选择，而依照该等选择，该商C/N₀系可以根据该接收路径而进行评估，举例而言，该计算单元所产生的该等统计数值系可以被供给至该评估单元，以利用它们来衍生出该商C/N₀，或者，二者择一地，该解展频单元所产生的该等数值系可以被供给至该评估单元。

本发明的一特别较佳实施例系会提供一另一评估单元，其系被用以评估该已接收信号藉以进行传输之无线电连结的莱斯因子(Ricefactor)(K)，而该已评估之莱斯因子则是会在该阈数值乃是藉由该决定单元而加以决定时受到考虑。

该莱斯因子的特征系在于，一经由一可视线路径(line-of-sightpath)而进行传输的信号其相关于该等经由非可视线路径(non-line-of-sight path)而进行传输之信号之强度的强度，因此，在多路径信号传播的例子之中，该莱斯因子即为对于用于待实行之寻位程序之无线电连结的品质、或可靠性的度量，并且，该莱斯因子乃会正比于该可视线分量之信号强度以及该多路径分量之方差(variance)之间的比值，所以，考虑到该莱斯因子系可以造成该接收器检测寻位信号之灵敏性的一更进一步增加。

而为了评估该莱斯因子，则是可以利用于德国专利商标局参考案号10 2004 027 666.8的德国专利申请“Verbesserung derZuverlssigkeit und der Genauigkeit vonPositionsbestimmungs-Verfahten durch Abschtzung des Rice-Faktors einer Funkverbindung”[Improving the reliability andaccuracy of position-finding methods by estimating the Ricefactor of radio link]之中所载明的该等方法，在此，该所引用的专利申请案乃被包括于本发明专利申请案的揭示内容之中。

此外，德国专利申请案“Empfnger einesPositionsbestimmungssystems mit verbesserter Sensitivitt”[Receiver in a position-finding system with improvedsensitivity]系揭示了在一寻位系统之中的一接收器，且其中，该阈数值即是利用该已评估之莱斯因子来进行适应，该申请案于德国专利商标局的参考案号系为10 2004 032 222.8，并且，同样地，系被包括于本发明专利申请案的揭示内容之中。

较佳地是，该信号载波功率对该已接收信号之该噪音功率频谱密度的该比值系藉由该评估单元且依照下式而进行评估：

$\frac{\hat{C}}{\hat{N}}=\frac{\sqrt{2\·{\left(E\right\{{\left|y_v\right|}^2\left\}\right)}^2-E\left\{{\left|y_v\right|}^4\right\}}}{T_s\·\left(E\right\{{\left|y_v\right|}^2\}-\sqrt{2\·{\left(E\right\{{\left|y_v\right|}^2\left\}\right)}^2-E\left\{{\left|y_v\right|}^4\right\}})}$ 方程式(1)

在方程式(1)之中，T_s系代表用以取样该已接收信号的周期，y_v系代表该已接收信号于基频中的复合包络(complex envelope)，以及该预期数值E{x}乃是藉由对x的连续平均而进行逼近。

该莱斯因子系可以，举例而言，根据之后所显示的方程式(2)以及(3)而加以决定，其中，R系为该已接收信号之取样值的振幅，以及

乃是藉由对x的的连续平均而进行逼近：

${\hat{K}}_s\≈\frac{\hat{E}\left\{R^2\right\}\·2\·\hat{E}\left\{{(R-\hat{E}\{R\left\}\right)}^2\right\}}{2\·\hat{E}\left\{{(R-\hat{E}\{R^2\left\}\right)}^2\right\}}$ 方程式(2)

${\hat{K}}_{\mathrm{2,4}}=\frac{\hat{E}\left\{R^4\right\}-2{\left(\hat{E}\right\{R^2\left\}\right)}^2-\hat{E}\left\{R^2\right\}\·\sqrt{2\·{\left(\hat{E}\right\{R^2\left\}\right)}^2-\hat{E}\left\{R^4\right\}}}{{\left(\hat{E}\right\{R^2\left\}\right)}^2-\hat{E}\left\{R^4\right\}}$ 方程式(3)

该寻位系统系可以为一卫星协助的系统，在此状况下，该等发射器乃会符合在分别之系统中所使用的该等卫星，特别地是，该寻位系统系可以为一GPS系统，一GLONASS系统，或是一Galileo系统，或者，二者择一地，原则上，其系亦可以是一具有陆地无线电来源的纯粹陆地寻位系统，而如此的寻位系统则是可以，举例而言，以“到达时间(time of arrival，TOA)”，“到达时间差(time difference ofarrival，TDOA)”，或“增强的测得时间差(enhanced observed timedifference，E-TOD)”评估方法作为基础，此外，该评估方法系亦可以在美国，欧洲，或亚洲移动无线系统，例如，GSM，GPRS，EDGE，UMTS，DCS-1800，IS-136，IS-95，PCS-1900，CDMA-2000，以及PDC，中执行。

根据本发明的该方法系用于寻找一属于一寻位系统之一接收器的位置。

在根据本发明的该方法之中，一统计数值乃会与一阈数值进行比较，所以，为了这个目的，该统计数值系首先会根据该接收器所接收的一信号而进行计算，此外，信号载波功率对该已接收信号之噪音功率频谱密度的比值系会进行评估，接着，此已评估的比值系会被用以设定该阈数值，而在此状况下，该阈数值则是会加以设定为，一已接收、且已同步化之寻位信号其进行检测的可能性会加以最大化的方式，接下来，该比较的结果则是可以被用以决定该已接收信号是否为一已同步化的寻位信号，及/或该已接收信号是否被用于寻找该接收器的位置。

根据本发明的方法乃具有与习知用于寻位系统之方法相同的优点，如同根据本发明的该接收器一样。

附图说明

本发明将以图式作为参考并藉由实例而于接下来的内容中进行更详尽的解释，其中：

图1：显示作为根据本发明之该接收器之一第一示范性实施例的一接收器1的一方块图；

图2：显示作为根据本发明之该接收器之一第二示范性实施例的一接收器20的一方块图；

图3a至图3j：显示寻位信号之检测可能性P_d以及信号载波功率(signal carrier power)C与噪音功率频谱密度(noise powerspectral density)N₀间之比值C/N₀所绘制的曲线图；

图4：显示一用于评估该商C/N₀的评估设备50的一方块图；

图5：显示一仿真电路80的一方块图；

图6：显示利用该仿真电路80所获得之一AWGN无线电信道的仿真结果的一表示；

图7：显示自该仿真所获得之接收包络(envelope)的振幅的长条图；

图8a及图8b：显示自该仿真所获得之该等C/N₀数值的表示图；以及

图9：显示一用于评估莱斯因子(Rice factor)K的评估设备100的一方块图。

具体实施方式

图1显示一在一寻位系统中之接收器l的方块图，在所呈现的例子中，此系为一GPS系统，而由在该GPS系统中之卫星所传送的寻位信号则是由一天线2所接收，然后，该天线2之下游系连接着一RF前端级(RF frontend stage)3，而该RF前端级3则是会在一基频(baseband)中输出一已接收寻位信号之复合包络(complexenvelope)r(t)的正交分量：

方程式(4)

在方程式(4)之中，d(t)系代表资料信号，c(t)系代表已接收的展频码，(t)＝(t)-_r(t)系代表在已接收信号相位(t)以及参考相位_r(t)之间的相位偏移(phase offset)，以及n(t)系代表具有一平均数值零的复合数值(complex-value)加性白高斯噪音(additive white Gaussian noise，AWGN)。

紧接在藉由该RF前端级3的处理之后，该已接收寻位信号乃会藉由一被配置在该RF前端级3之下游处的模拟/数字转换器4而于时间v(v∈Z)进行取样，其中，该等取样数值r_v乃是藉由使用一乘法器5来将它们乘上复数共轭局部PRN参考展频码(complex-conjugatelocal PRN reference spread code)cr，v_+τmodL ^*而进行解展频，至于此程序所获得的乘积则是会依照下列的方程式(5)而在一相干积分器6之中进行加总：

$s_{\mathrm{\μ}}=\frac{1}{L}\·\underset{v=l}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{r}_v\·c_{r,v+\mathrm{\τ}\mathrm{mod}L}^{*}$ 方程式(5)

该参数L＝T_c/T_s(L∈N)系表示在该相干积分时间T_c以及该取样周期T_s之间的比值。

藉由在该方程式(5)之中所执行的相加程序，所获得的结果如下：

$s_{\mathrm{\μ}}=\sqrt{2C}\·d_{\mathrm{\μ}}\·\frac{1}{L}\·R_{\mathrm{rc}}\left(\mathrm{\τ}\right)\·\mathrm{si}(\mathrm{\Δ\ω}\·\frac{T_c}{2})\·\exp (j\·\mathrm{\Δ\Φ})+w_{\mathrm{\μ}}$ 方程式(6)

在方程式(6)之中，R_rc(τ)系表示在c_v以及c_r，v+τmodL之间的循环交叉相关函数(circular cross-correlat ion funct ion)，Δω系表示在移除都卜勒(Doppler)之后的频率偏移，以及w_μ＝w_I，μ+j·w_Q，μ系表示具有一平均数值零的结果复合数值加性白高斯噪音，至于

以及 的预期数值则是藉由下式表示：

$E\left\{w_I^2\right\}=E\left\{w_Q^2\right\}=E\left\{{(\frac{1}{L}\·\underset{v=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{n}_I\·c_{r,v+\mathrm{\τ}\mathrm{mod}L}^{*})}^2\right\}$ 方程式(7)

$=E\left\{{(\frac{1}{L}\·\underset{v=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{n}_Q\·c_{r,v+\mathrm{\τ}\mathrm{mod}L}^{*})}^2\right\}={\mathrm{\σ}}_w^2=\frac{N_0}{T_C}$

由该相干积分器6所输出的该些数值s_μ系会被供给至一绝对数值平方单元(absolute-value squaring unit)、或绝对数值形成单元(absolute-value formation unit)7，并且，接着会被传送至一非相干积分器8，而在该非相干积分程序期间，N＝T_n/T_c的数值则是会进行相加，且其中，T_n系表示该非相干积分时间，此外，藉由以σ_w ²而将方程式(6)分开，该加性白高斯噪音的同相分量w_I以及正交分量w_Q乃会采用一具有方差(variance)1的标准常态分布(standardnormal distribution)，至于该非相干积分器8则是会输出下列所显示的统计数值Λ_AWGN：

${\mathrm{\Λ}}_{\mathrm{AWGN}}=\underset{\mathrm{\μ}=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{\left|S_{\mathrm{AWGN},\mathrm{\μ}}\right|}^2}{{\mathrm{\σ}}_w^2}\begin{array}{c}{H}_1\\ \≥\\ \≤\\ H_0\end{array}{\mathrm{\κ}}_{\mathrm{AWGN}}$ 方程式(8)

一下游检测器9乃会将该统计数值Λ_AMGN以及一阈数值κ_AWGN进行比较，其中，假设Λ_AWGN≥κ_AWGN时，则就会采用使用H₁的假设，而以此作为根据，该已接收的信号就会是一已藉由一卫星进行发射并具有已测试之码相位(tested code phase)τ的寻位信号，相对的，在相反的条件下，亦即，当Λ_AWGN＜κ_AWGN时，就会使用H₀的假设，而此则是一个陈述在该天线2上所接收的该信号并不是一具有该已测试码相位τ的已同步寻位信号的假设。

操作该检测器9的方法乃是以内曼准则(Neyman-Pearsoncriterion)作为基础，而该内曼准则则是会在一固定比率倘若已为了一信号被不正确地视为该具有已测试码相位τ之已同步化寻位信号的错误检测而加以规定的情形下，最大化该寻位信号的检测可能性。

该错误检测可能性P_f系如下而进行计算：

$P_f=\underset{\mathrm{\κ}}{\overset{\∞}{\∫}}{p}_{\mathrm{\Λ}|H_0}\left(s\right|H_0)\mathrm{ds}$ 方程式(9)

该阈数值κ乃是利用该方程式(9)并藉由规定该可能性P_f的一固定数值，举例而言，10^-3，而进行计算。

该寻位信号的检测可能性P_d则是藉由下式而加以提供：

$P_d=\underset{\mathrm{\κ}}{\overset{\∞}{\∫}}{p}_{\mathrm{\Λ}|H1}\left(s\right|H_1)\mathrm{ds}$ 方程式(10)

该等上述的方程式系会产生该可能性密度(可能性密度函数)p_Λ的一非中心χ²分布函数(可能密度函数)：

$p_{{\mathrm{\Λ}}_{\mathrm{AWGN}}}\left(s\right)=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}_w\·}{\mathrm{\χ}}_M^2(\frac{s}{{\mathrm{\σ}}_w},{\mathrm{\γ}}^2)$ 方程式(11)

$=\frac{1}{2{\mathrm{\σ}}_w}\·{\left(\frac{s}{{\mathrm{\σ}}_w\·{\mathrm{\γ}}^2}\right)}^{\frac{M-2}{4}}\·\exp (-\frac{s}{2{\mathrm{\σ}}_w}-\frac{{\mathrm{\γ}}^2}{2})\·I_{\frac{M}{2}-1}\left(\sqrt{\frac{s\·{\mathrm{\γ}}^2}{{\mathrm{\σ}}_w}}\right)$

I_M/2-1(x)系为第一型态以及第(M/2-1)阶的已修正贝索函数(Bessel function)，其中，来自方程式(11)之该分布函数χ²的自由程度计数M_AWGN，以及该非向心性参数(non-centralityparameter)γ² _AWGN系如下而加以计算：

$M_{\mathrm{AWGN}}=2\·\frac{T_n}{T_c}$ 方程式(12)

${\mathrm{\γ}}_{\mathrm{AWGN}}^2=\underset{v=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\γ}}_v^2=\underset{\mathrm{\μ}=1}{\overset{\frac{t_n}{T_c}}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{{\mathrm{\σ}}_w^2}\·{\left[E\right\{\mathrm{Re}\left\{s_{\mathrm{AWGN},\mathrm{\μ}}\right\}\}}^2+E{\left\{\mathrm{Im}\right\{s_{\mathrm{AWGN},\mathrm{\μ}}\left\}\right\}}^2]$ 方程式(13)

$=\frac{C}{N_0}\·2T_n\·\frac{1}{L^2}\·R_{\mathrm{rc}}^2\left(\mathrm{\τ}\right)\·{\mathrm{si}}^2(\mathrm{\Δ}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{\μ}}\·\frac{T_C}{2})$

本发明系提供该信号载波功率C以及该噪音功率频谱密度(noisepowe rspectral density)N₀的商C/N₀进行评估，以及提供该商C/N₀被用于确定该最佳阈数值κ，为此，一已接收之已同步寻位信号的该检测可能性系会进行最大化，并且，对该噪音功率频谱密度N₀而言，N₀＝k·T₀，其中，k＝1.38·10^-23J/K，系为玻尔兹常数(Boltzmannconstant)，以及T₀＝290K系为室温，再者，若是一固定数值，举例而言，10^-3，会依照该内曼准则而为了该可能性进行规定时，则该最佳阈数值κ系可以利用方程式(7)，(9)，(11)，以及(13)而加以计算，并且，为了评估该商C/N₀，该评估单元10系加以提供在图1之中，而该阈数值κ则是可以在该评估单元10之中、或是在该检测器9之中加以决定。

在图1之中，该评估单元10乃被馈送自该非相干积分器8，或者，二者择一地，一用于评估该商C/N₀的评估单元系可以亦被连接在该乘法器5的下游，而类似于此的一接收器20的方块图则是举例说明于图2之中，其中，该接收器20与在图1中所举例说明之该接收器1的不同仅在于该评估单元21的配置以及，相较于该评估单元10，该评估单元21之相对应不同的内部设计，此外，作为该两个已经提及之选择的一替代方案，该评估单元系亦可以被馈送自该相干积分器6、或是自该绝对数值平方单元、或绝对数值形成单元7。

上述的该等方程式乃是一AWGN信道模型作为基础，不过，本发明对任何的信道模型都是有效的，现在，本发明将应用于，举例而言，莱斯(Ricean)以及瑞利(Rayleigh)信道模型。

倘若该已接收信号系具有一占优势、稳定的，也就是说，未遭受衰退的，信号分量以作为该可视线信号时，则该已接收信号的包络乃会遵守一莱斯分布(Ricean distribution)，此外，该莱斯多路径信道系会产生一具有一平均为零的复合数值白高斯噪音方差u，且该方差系会出现在该已接收寻位信号之该包络r(t)的决定方程式之中，以作为一乘法因子，而对该方差u的该包络x而言，则会使用下式：

$x=\left|u\right|=\sqrt{u_I^2}+\sqrt{u_Q^2}$ 方程式(14)

根据“Probability，Random Variables and StochasticProcesses”by A.Papoulis and A.U.Pillai，appearing inMcGraw-Hill，New York，2002，该包络x乃会符合下列的莱斯衰退分布(Ricean fading distribution)p_x(x)：

$p_x\left(x\right)=\frac{x}{{\mathrm{\σ}}_u^2}\·\exp (-\frac{x^2+A_u^2}{2{\mathrm{\σ}}_u^2})\·I_0\left(\frac{A_u\·x}{{\mathrm{\σ}}_u^2}\right)$ 方程式(15)

I₀(x)系为第一型态以及零阶的已修正贝索函数，以及A_u ²系为该可视线分量的信号强度：

$A_u^2=E{\left\{u_I\right\}}^2+E{\left\{u_Q\right\}}^2$ 方程式(16)

该莱斯因子K系加以定义为该可视线分量之该信号强度与该多路径分量之该方差之间的比值：

$K=\frac{A_u^2}{2{\mathrm{\σ}}_u^2}$ 方程式(17)

再者，在基频中之该莱斯多路径频道的该复合包络系表示如下：

方程式(18)

另外，下式系加以提供：

$E\left\{{u|}^2\right\}$ $=$ $A_u^2+2{\mathrm{\σ}}_u^2=1$ 方程式(19)

$E\left\{u_I^2\right\}=E\left\{u_Q^2\right\}=\frac{1}{2}$ 方程式(20)

$E\left\{u_I\right\}=E\left\{u_Q\right\}={\mathrm{\σ}}_u\·\sqrt{K}=\sqrt{\frac{K}{2\·(K+1)}}$ 方程式(21)

$E\left\{{(u_I-E\{u_I\left\}\right)}^2\right\}=E\left\{{(u_Q-E\{u_Q\left\}\right)}^2\right\}={\mathrm{\σ}}_u^2=\frac{1}{2\·(K+1)}$ 方程式(22)

对该等自该相干积分器6所输出的数值s_μ而言，下列方程式乃会加以提供在一莱斯分布的例子之中：

$s_{\mathrm{\μ}}=\sqrt{2C}\·d_{\mathrm{\μ}}\·\frac{1}{L}\·R_{\mathrm{rc}}\left(\mathrm{\τ}\right)\·\mathrm{si}(\mathrm{\Δ\ω}\·\frac{T_c}{2})\·\exp (j\·\mathrm{\Δ\Φ})\·u_{\mathrm{\μ}}+w_{\mathrm{\μ}}$ 方程式(23)

在方程式(23)之中，具有不等于零之平均数值之该两个高斯方差的相加系会产生具有一不等于零之平均数值的一另一高斯方差，并且，该相加程序所产生的该高斯方差系可以加以标准化，以产生一不等于零、且具有一方差1的标准分布。

该检测器9所要达成的该阈数值决定系具有下列的形式：

${\mathrm{\Λ}}_{\mathrm{Rice}}=\underset{\mathrm{\μ}=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{\left|s_{\mathrm{Rice},\mathrm{\μ}}\right|}^2}{{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{Ri}}^2}\begin{array}{c}{H}_1\\ \≥\\ \≤\\ H_0\end{array}{\mathrm{\κ}}_{\mathrm{Rice}}$ 方程式(24)

就σ_Ri ²而言，下式系加以提供：

${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{Ri}}^2=C\·\frac{1}{L^2}\·R_{\mathrm{rc}}^2\left(\mathrm{\τ}\right)\·{\mathrm{si}}^2({\mathrm{\Δ\ω}}_{\mathrm{\μ}}\·\frac{T_C}{2})\·\frac{1}{K+1}+\frac{N_0}{T_C}$ 方程式(25)

上述的该等方程式系会造成该可能性密度p_ΛRice(可能密度函数)的一非中心χ²分布函数：

$p_{{\mathrm{\Λ}}_{\mathrm{Rice}}}\left(s\right)=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{Ri}}\·}{\mathrm{\χ}}_M^2(\frac{s}{{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{Ri}}},{\mathrm{\γ}}^2)$

$=\frac{1}{2{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{Ri}}}\·{\left(\frac{s}{{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{Ri}}\·{\mathrm{\γ}}^2}\right)}^{\frac{M-2}{4}}\·\exp (-\frac{s}{2{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{Ri}}}-\frac{{\mathrm{\γ}}^2}{2})\·I_{\frac{M}{2}-1}\left(\sqrt{\frac{s\·{\mathrm{\γ}}^2}{{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{Ri}}}}\right)$ 方程式(26)

I_M/2-1(x)系为第一型态以及第(M/2-1)阶的已修正贝索函数(Bessel function)，并且，根据方程式(26)之该χ²分布函数的自由程度计数M_Rice以及该非向心性参数(non-centralityparameter)γ² _Rice系如下而加以计算：

$M_{\mathrm{Rice}}=2\·\frac{T_n}{T_c}$ 方程式(27)

${\mathrm{\γ}}_{\mathrm{Rice}}^2=\underset{v=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\γ}}_v^2=\underset{\mathrm{\μ}=1}{\overset{\frac{T_n}{T_c}}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{Ri}}^2}\·[E{\left\{\mathrm{Re}\right\{s_{\mathrm{Rice},\mathrm{\μ}}\left\}\right\}}^2+E{\left\{\mathrm{Im}\right\{s_{\mathrm{Rice},\mathrm{\μ}}\left\}\right\}}^2]$

$=\underset{\mathrm{\μ}=1}{\overset{\frac{T_n}{T_c}}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{Ri}}^2}\·C\·{(\frac{1}{L^2}\·R_{\mathrm{rc}}\left(\mathrm{\τ}\right))}^2\·{\mathrm{si}}^2({\mathrm{\Δ\ω}}_{\mathrm{\μ}}\·\frac{T_C}{2})$ 方程式(28)

$=\frac{K\·T_n}{T_c}\·{(1+\frac{N_0(K+1)}{T_c\·C\·R_{\mathrm{rc}}^2\left({\mathrm{\τ}}_{\mathrm{\μ}}\right)\·{\mathrm{si}}^2({\mathrm{\Δ\ω}}_{\mathrm{\μ}}\·\frac{T_c}{2})})}^{-1}$

若是该占优势的可视线信号变得较微弱时，则该莱斯分布系会瓦解成为瑞利分布(Rayleigh distribution)，以及该莱斯因子K乃会被视为零，而对一瑞利分布来说，该可能性密度p_ΛRayleigh的决定方程式则是会具有下列的形式：

$p_{{\mathrm{\Λ}}_{\mathrm{Rayleigh}}}\left(s\right)=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{Ra}}\·}{\mathrm{\χ}}_M^2\left(\frac{s}{{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{Ra}}}\right)$

$=\frac{1}{{2\mathrm{\σ}}_{\mathrm{Ria}}}\·\frac{\exp (-\frac{s}{2{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{Ra}}})\·{\left(\frac{s}{{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{Ra}}}\right)}^{\frac{M}{2}-1}}{2^{\frac{M}{2}}\·\mathrm{\Γ}\left(\frac{M}{2}\right)}$ 方程式(29)

在此例子中，下式系加以提供：

$\mathrm{\Γ}\left(\frac{M}{2}\right)=\underset{0}{\overset{\∞}{\∫}}{x}^{\frac{M}{2}-1}\·e^{-x}\mathrm{dx}$ 方程式(30)

${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{Ra}}^2=C\·\frac{1}{L^2}\·R_{\mathrm{rc}}^2\left(\mathrm{\τ}\right)\·{\mathrm{si}}^2(\mathrm{\Δ\ω}\·\frac{T_C}{2})+\frac{N_0}{T_C}$ 方程式(31)

根据本发明，同时在一基本的莱斯信道模型的例子之中以及在一瑞利信道模型的例子之中，该商C/N₀，首先，系会进行评估，以及接着，该商C/N₀乃会被用以确定该最佳阈数值κ，其中，在一莱斯分布的例子之中，该最佳阈数值κ系可以利用方程式(9)，(25)，(26)，以及(28)而加以计算，以及在一瑞利分布的例子之中，该阈数值κ的计算则是会以该等方程式(9)，(29)，以及(31)作为基础。

为了决定该最佳阈数值κ，基本上乃具有两种可获得的不同选择，无论该最佳阈数值κ是在寻找该接收器之位置的同时根据该商C/N₀而加以计算，或是此计算实际上会事先加以执行、然后结果会在该寻位方法的执行期间被输入一表格，现在，其系需要仅读取相关于该商C/N₀的一已评估数值的该阈数值κ。

其系亦有可能在一莱斯分布例子中之该最佳阈数值κ的决定之中包括该莱斯因子K，所以，为了这个目的，该莱斯因子K乃会利用与该商C/N₀相同的方式进行评估，以及，接着被包含在该最佳阈数值k的决定之中，相同的，该莱斯因子K系可以在该决定单元10、或21之中进行评估。

本发明系会造成该接收器之灵敏性的相当程度增加，其中，该非相干积分时间T_n越长，则相较于习知的接收器，该灵敏性就会越高，举例而言，对10秒的一非相干积分时间T_n而言，于灵敏性中的增益系为14.3dB，而对100秒的一非相干积分时间T_n而言，增益则为16.8dB。

至于灵敏性增加的更进一步例子则显示在图3a至图3j之中，而在该些图式之中，检测该寻位信号的可能性P_d则是会在分别地相对于商C/N₀而进行描绘，以作为该非相干积分时间T_n的一函数，其中，该等虚线曲线系表示一习知接收器的可能性P_d，同时间，该等实线曲线则是表示适合用以本发明作为基础之一接收器的可能性P_d，并且，为了计算在图3a至图3j中所描绘的该等曲线，系加以设定为P_f＝10^-3以及T_c＝20ms，而在所呈现的例子中，该接收器的寻位程序则是以GPSL1-C/A标准以及一AWGN信道模型作为基础。

一种用于评估该商C/N₀的方法系于接下来进行解释。

对在基频中之一已接收寻位信号的该复合包络而言，该信号载波功率C与该噪音功率频谱密度N₀＝N/T_s的比值

$y_v=\sqrt{C}\·a_v+\sqrt{N}\·w_v$ 方程式(32)

系可以利用第二非中心分量

$M_2=E\{y_v\·y_v^{*}\}$

$=C\·E\left\{{\left|a_v\right|}^2\right\}+\sqrt{C\·N}\·\left(E\right\{a_v\·w_v^{*}\}+E\{a_v^{*}\·w_v\left\}\right)+N\·E\left\{{\left|w_v\right|}^2\right\}$ 方程式

(33)

以及，该第四非中心分量

$M_4=E\{y_v\·y_v^{*}\}$ 方程式(34)

$=C^2\·E\left\{{\left|a_v\right|}^4\right\}+2C\·\sqrt{C\·N}\·\left(E\right\{{\left|a_v\right|}^2\·a_v\·w_v^{*}\}+E\{{\left|a_v\right|}^2\·a_v^{*}\·w_v\left\}\right)$

$+C\·N\·\left(E\right\{(a_v\·w_v^{*})\}+4\·E\{{\left|a_v\right|}^2\·{\left|w_v\right|}^2\}+E\{{(a_v^{*}\·w_v)}^2\left\}\right)$

$+2N\·\sqrt{C\·N}\·\left(E\right\{{\left|w_v\right|}^2\·a_v\·w_v^{*}\}+E\{{\left|w_v\right|}^2\·a_v^{*}\·w_v\left\}\right)+N^2\·E\left\{{\left|w_v\right|}^4\right\}$

而进行评估。

在此例子之中，a_ν系代表标准化的复合寻位信号符号，w_ν系代表该等已标准化复合噪音数值，N系代表该噪音功率，以及T_s系代表该取样周期。

若是其系假设该寻位信号以及该噪音系为具有一平均数值零之独立的任意程序，以及该噪音的该等同相以及正交分量系为彼此独立时，则方程式(33)以及(34)系可以简化如下：

M²＝C+N       方程式(35)

M⁴＝k_a·C²+4·C·N+k_w·N²            方程式(36)

k_a系表示该寻位信号的峰态(kurtosis)，以及k_w系表示该噪音的峰态：

$k_a=\frac{E\left\{{\left|a_v\right|}^4\right\}}{{\left(E\right\{{\left|a_v\right|}^2\left\}\right)}^2}$ 方程式(37)

$k_w=\frac{E\left\{{\left|w_v\right|}^4\right\}}{{\left(E\right\{{\left|w_v\right|}^2\left\}\right)}^2}$ 方程式(38)

利用上述方程式求C以及N的解：

$\hat{C}=\frac{M_2\·(k_w-2)\±\sqrt{(4-k_a\·k_w)\·{\left(M_2\right)}^2+M_4\·(k_a+k_w-4)}}{k_a+k_w-4}$ 方程式(39)

$\hat{N}=M_2-\hat{S}$ 方程式(40)

对一M-PSK信号的以及一GPS、或伽利略寻位信号的该等峰态k_a而言，下式系加以提供：

k_a＝1                方程式(41)

此外，该噪音的该等峰态k_w则提供如下：

k_w＝2                方程式(42)

总的来说，就该信号载波功率C对一M-PSK信号之该复合包络的该噪音功率频谱密度N₀，特别是在该GPS、或伽利略标准之中，的比值而言，系可以获得下列式子：

$\frac{\hat{C}}{\hat{N}}=\frac{\sqrt{2\·{\left(E\right\{{\left|y_v\right|}^2\left\}\right)}^2-E\left\{{\left|y_v\right|}^4\right\}}}{T_s\·\left(E\right\{{\left|y_v\right|}^2\}-\sqrt{2\·{\left(E\right\{{{|y}_v|}^2\left\}\right)}^2-E\left\{{\left|y_v\right|}^4\right\}})}$ 方程式(43)

图4显示一可以用以根据方程式(43)而评估该商C/N₀的评估设备50的方块图。

信号数值系会经由一输入端51而被输入该评估设备50之中，该输入端51的下游系连接有一绝对数值平方单元52，而该绝对数值平方单元51的输出端则是会被连接到一平方单元53的以及一连续平均单元54的输入端，其中，该连续平均单元54乃会产生出现在方程式(43)中之该等项次E{|y_v|²}的近似数值，至于该平方单元53的输出端则是会馈送至一连续平均单元55的输入端，且该连续平均单元55乃会产生出现在方程式(43)中之该等项次E{|y_v|⁴}的近似数值。

在该连续平均单元54的下游处，系加以串联配置一平方单元56以及一二次乘法器(two-times multiplier)57，其中，该二次乘法器的输出端系会被连接至一加法器58的一输入端，至于该加法器的其它输入端则是会被连接至该具有一负算术记号(negativearithmeticsign)之连续平均单元55的输出端，并且，该加法器乃具有一下游平方根形成单元(downstream square-root formation unit)59，其具有一负算术记号的输出端乃会被连接至一加法器60，此外，该加法器60系是会连接至该连续平均单元54的该输出端。

一乘法器/除法器61的乘法输入端系会被连接至该平方根形成单元59，并且，该乘法器/除法器61的除法输入端系会被供给以该加法器60的输出端以及一单元62所提供的该取样周期T_s，再者，对于该商C/N₀的评估则是加以提供在该评估设备50的输出端63处。

图5显示一用于执行一AWGN无线电信道之仿真的仿真电路80，不过，该仿真电路80系亦可以加以执行为软件。

该仿真电路80系包括一发射器81，一AWGN无线电信道82，一用于评估该商C/N₀的评估设备83，以及用于输出该已评估C/N₀数值以及用于输出已确定之C/N₀曲线的输出设备84以及85。

图6显示该AWGN无线电信道的仿真结果，其中，该AWGN无线电信道的该仿真乃是以该比值C/N₀的一数值10dBHz作为基础，再者，图7则是描绘出该已接收包络之振幅的长条图，此外，在图8a以及图8b之中的该等图表则是用以显示该等已评估C/N₀数值，而从图8a以及图8b则是可以看出，该等已评估C/N₀数值乃会变得越来越接近该数值10dBHz。

一种用于评估该莱斯因子K的方法将于接下来的内容中进行解释，而此方法则是在先前已提及之具有参考案号10 2004 027 666.8的德国专利申请中有所叙述。

该用于评估该莱斯因子K的方法乃是以该莱斯分布的第二以及第四非中心力矩作为基础，而在一非常通用的形式之中，该莱斯分布的该非中心力矩系可以由下列的方程式提供：

$E\left\{R^n\right\}=2^{\frac{N}{2}}\·{\mathrm{\σ}}^n\·\mathrm{\Γ}(\frac{n}{2}+1)\·\exp (-\frac{A^2}{2{\mathrm{\σ}}^2})\·F_1^1(\frac{n}{2}+1;1;\frac{A^2}{2{\mathrm{\σ}}^2})$ 方程式(44)

在方程式(44)之中，₁F₁(x；y；z)系代表合流超几何函数(confluenthypergeometric function)，并且，该莱斯分布的该等线性非中心力矩系会进行简化，以产生原先的力矩，因此，特别地是，下式系会加以提供：

E{R²}＝A²+2σ²                                        方程式(45)

E{R⁴}＝A⁴+8σ²A²+8σ⁴                              方程式(46)

该莱斯因子K的定义系已经于先前述及：

$K=\frac{A^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}$ 方程式(47)

在此，由于该莱斯分布的所有该等个别力矩乃是取决于σ以及K，因此，一现在仅取决于该莱斯因子K的辅助函数系会加以定义为：

$f_{n,m}\left(K\right)=\frac{{\left(E\right\{R^n\left\}\right)}^m}{{\left(E\right\{R^m\left\}\right)}^n}$ 方程式(48)

$f_{\mathrm{2,4}}\left(K\right)=\frac{{\left(E\right\{R^2\left\}\right)}^4}{{\left(E\right\{R^4\left\}\right)}^2}={\left[\frac{{(K+1)}^2}{K^2+4K+2}\right]}^2$ 方程式(49)

利用方程式(49)解K系会产生一非负解(non-negativesolution)，而该非负解则是表示了该莱斯因子K的一评估：

${\hat{K}}_{\mathrm{2,4}}=\frac{\hat{E}\left\{R^4\right\}-2{\left(\hat{E}\right\{R^2\left\}\right)}^2-\hat{E}\left\{R^2\right\}\·\sqrt{2\·{\left(\hat{E}\right\{R^2\left\}\right)}^2-\hat{E}\left\{R^4\right\}}}{{\left(\hat{E}\right\{R^2\left\}\right)}^2-\hat{E}\left\{R^4\right\}}$ 方程式(50)

该所叙述的方法乃是藉由快速收敛以及一低程度的执行复杂度而加以区分。

图9显示一用于依照上述方程式(50)而评估该莱斯因子K的评估设备100。

依照在图9所显示之该方块图，信号数值乃是经由一输入端101而被输入该评估设备100之中，再者，该等信号数值系首先会被供给至一绝对数值平方单元102，且其输出端系会被连接至一平方单元103的输入端以及一连续平均单元104的输入端，其中，该连续平均单元104乃会产生在该方程式(50)中所出现之该等项次 的近似数值，另外，该平均单元103的该输出端系会被连接至一连续平均单元105的输入端，且该连续平均单元105乃会产生于该方程式(50)之中所出现之该等项次

的近似数值，再者，该连续平均单元104的输出端系会被连接至一平方单元106的输入端以及连接至一乘法器107的第一输入端，而该平方单元106的输出端则是会被连接至一加法器108的第一输入端，且在此同时，该连续平均单元105的输出端乃会被连接至该具有一负算术记号之加法器108的第二输入端，此外，该平方单元106的输出端也会被连接至一二次乘法器109，该二次乘法器的输出端系会被连接至一加法器110的一第一输入端，且该加法器的第二输入端系会被连接至该具有一负算术记号之连续平均单元105的输出端，接着，该加法器110的输出端系会被连接至一平方根形成单元111，而该平方根形成单元111的输出端则是会被连接至该乘法器107的第二输入端，至于该乘法器107的输出端则是会被连接至一具有一负算术记号之加法器112的一第一输入端，并且，该加法器112的一第二输入端系会被连接至该具有一负算术记号的二次乘法器109的输出端，以及该加法器112的一第三输入端系会被连接至该连续平均单元105的输出端，再者，该加法器112的输出端系会被连接至一结合之乘法器/除法器113的乘法器输入端，同时间，除法器输入端则是会被连接至该加法器108的该输出端，其中，该乘法器输入端乃会被供给以来自该方程式(50)之右边式子的计算器(numerator)，同时，该除法器输入端系会被供给以解枚举器(denominator)，此外，该结合之乘法器/除法器113的输出端系会产生该莱斯因子K的已评估数值，并且，该已评估数值系可以在该评估设备100的该输出端114处进行分接。

Claims (23)

1.一种在一以寻位信号的不同延迟时间的评估作为基础之寻位系统中的一接收器(1；20)，其中，该等寻位信号乃是藉由位在多个已知位置的发射器所发射，且藉由该接收器(1；20)来接收，该接收器包括：

一计算单元(6，7，8)，用以由该接收器(1；20)所接收的一信号计算出一统计数值(A)；以及

一检测器单元(9)，其经设计而进行该统计数值(Λ)与一阈数值(κ)间的比较，并且，利用该比较作来决定该已接收信号是否为一寻位信号，及/或该已接收信号是否用于寻找该接收器的位置，

其特征在于，

一评估单元(10；21)，用于评估信号载波功率(C)对该已接收信号的噪音功率频谱密度(N₀)的比值；以及

一决定单元，用于根据该信号载波功率(C)对该噪音功率频谱密度(N₀)的该已评估比值决定该阈数值(κ)。

2.根据权利要求1所述的接收器(1；20)，其特征在于，

该决定单元经设计而自该信号载波功率(C)对该噪音功率频谱密度(N₀)的该已评估比值而计算出该已接收，特别是，已预先处理的，信号的可能性密度(probability density)，以及经设计为由该可能性密度计算出该阈数值(κ)。

3.根据权利要求1所述的接收器(1；20)，其特征在于，

该决定单元经设计为自该信号载波功率(C)对该噪音功率频谱密度(N₀)的该已评估比值计算出该已接收，特别是，已预先处理的，信号的可能性密度(probability density)，以及经设计藉由利用一表格而自该可能性密度决定该阈数值(κ)。

4.根据权利要求1所述的接收器(1；20)，其特征在于，

该决定单元经设计而利用一表格以自该信号载波功率(C)对该噪音功率频谱密度(N₀)的该已评估比值而决定出该阈数值(κ)。

5.根据前述权利要求其中之一或多所述的接收器(1；20)，其特征在于，

该决定单元经设计为自一已规定之固定错误检测可能性计算出该阈数值(κ)，且其中，该错误检测可能性乃是该已接收信号并非为一已同步化寻位信号但却被该检测器单元视为一寻位信号的可能性。

6.根据前述权利要求的其一或更多所述的接收器(1；20)，其特征在于，

于该计算单元中的该已接收信号的取样值(r_v)乃会被馈送至一串联电路(6，7，8)，而该串联电路则包括一用于相干积分(coherentintegration)的第一积分器(6)，一绝对数值平方单元、或绝对数值形成单元(7)，以及一用于非相干积分(non-coherentintegration)的第二积分器(8)。

7.根据前述权利要求的其一或更多所述的接收器(1；20)，其特征在于，

该等由发射器所发射的该等寻位信号乃会进行展频编码；以及

该计算单元包含一解展频单元(5)，以用于解展频该已接收信号。

8.根据前述权利要求其中之一或多所述的接收器(1；20)，其特征在于，

用于评估该信号载波功率(C)对该已接收信号之该噪音功率频谱密度(N₀)的该已评估比值的该评估单元(10；21)乃经该计算单元(6，7，8)而接收该统计数值(Λ)、或被该解展频单元(5)所接收，特别地是，所预先处理过的，信号的解频取样值。

9.根据前述权利要求其中之一或多所述的接收器(1；20)，其特征在于，

具有一另一评估单元系加以提供，其经设计以评估用于发射该已接收信号之无线电连结的莱斯因子(Rice factor)(K)；以及

该用于决定该阈数值(κ)的决定单元经设计而可使用于该莱斯因子(K)来决定该阈数值(κ)。

10.根据前述权利要求其中之一或多所述的接收器(1；20)，其特征在于，

该信号载波功率(C)对该已接收信号的该噪音功率频谱密度(N₀)的该比值乃是藉由该评估单元(10；21)依照下式而进行评估：

$\frac{\hat{C}}{\hat{N}}=\frac{\sqrt{2\·{\left(E\right\{E{\left|y_v\right|}^2\left\}\right)}^2-E\left\{{\left|y_v\right|}^4\right\}}}{T_s\·\left(E\right\{{\left|y_v\right|}^2\}-\sqrt{2\·{\left(E\right\{{\left|y_v\right|}^2\left\}\right)}^2-E\left\{{\left|y_v\right|}^4\right\}})}$

其中，T_s为该已接收信号的取样周期，y_v为该已接收信号于基频中的复合包络(complex envelope)，以及该预期数值E{x}乃是藉由对x的连续平均而得的逼近。

11.根据权利要求笫9或第10项所述的接收器(1；20)，其特征在于，

该莱斯因子(K)乃是藉由该评估单元(10；21)依照

${\hat{K}}_s\≈\frac{\hat{E}\left\{R^2\right\}\·2\·\hat{E}\left\{{(R-\hat{E}\{R\left\}\right)}^2\right\}}{2\·\hat{E}\left\{{(R-\hat{E}\{R^2\left\}\right)}^2\right\}},$

或是依照

${\hat{K}}_{\mathrm{2,4}}=\frac{\hat{E}\left\{R^4\right\}-2{\left(\hat{E}\right\{R^2\left\}\right)}^2-\hat{E}\left\{R^2\right\}\·\sqrt{2\·{\left(\hat{E}\right\{R^2\left\}\right)}^2-\hat{E}\left\{R^4\right\}}}{{\left(\hat{E}\right\{R^2\left\}\right)}^2-\hat{E}\left\{R^4\right\}},$

而进行评估，其中，R为该已接收信号的取样值的振幅，以及

乃是藉由对于x的一连续平均而得到的逼近。

12.根据前述权利要求其中之一或多所述的接收器(1；20)，其特征在于，

在该寻位系统中的该等发射器系加以配置在卫星上、或是在陆地上。

13.一种在以寻位信号的不同延迟时间的评估作为基础的一寻位系统中寻找一接收器(1；20)位置的方法，其中，该等寻位信号乃是藉由位在已知位置的发射器所发射，并且，乃会被该接收器(1；20)所接收，该方法包括下列步骤：

(a)由该接收器(1；20)所接收的一信号计算出一统计数值(Λ)；

(b)比较该统计数值(Λ)以及一阈数值(κ)；以及

(c)使用该比较的结果来决定该已接收信号是否为一寻位信号，及/或该已接收信号是否用于寻找该接收器的位置；

其特征在于，

(d)评估信号载波功率(C)对该已接收信号的噪音功率频谱密度(N₀)的比值；以及

(e)由该信号载波功率(C)对该已接收信号的该噪音功率频谱密度(N₀)的该已评估比值决定出该阈数值(κ)。

14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，

在步骤(e)中，该已接收，特别是，已预先处理的，信号的可能性密度(probability density)是由该信号载波功率(C)对该已接收信号之该噪音功率频谱密度(N₀)的该已评估比值计算而得，以及

该阈数值(κ)是由此可能性密度计算而得。

15.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，

在步骤(e)中，该已接收，特别是，已预先处理的，信号的可能性密度(probability density)乃自该信号载波功率(C)对该已接收信号之该噪音功率频谱密度(N₀)的该已评估比值计算而得，以及

该阈数值(κ)乃利用一表格而自该可能性密度计算而得。

16.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，

在步骤(e)中，该阈数值(κ)乃是利用一表格而自该信号载波功率(C)对该已接收信号之该噪音功率频谱密度(N₀)的该已评估比值所决定。

17.根据权利要求13至16其一或更多所述的方法，其特征在于，

该阈数值(κ)乃自一已规定的固定错误检测可能性计算而得，其中，该错误检测可能性乃是该已接收信号并非为一已同步化定位信号但却在步骤(c)中被该检测器单元视为一寻位信号的可能性。

18.根据权利要求13至16其一或更多所述的方法，其特征在于，

于步骤(a)中，该已接收的已展频编码信号的取样值(r_v)乃会进行解展频；

该等已解展频取样值乃会进行相干积分；

形成该相干积分结果的绝对数值平方；以及

对该等绝对数值平方进行非相干积分。

19.根据权利要求13至18其或更多所述的方法，其特征在于，

该信号载波功率(C)对该噪音功率频谱密度(N₀)的该已评估比值乃根据该统计数值(Λ)，或是自该已接收，特别是已预先处理的，信号的解展频取样值，或是根据该已接收，特别是已预先处理的，信号的已进行相干积分的解展频取样值，或是根据该已接收，特别是已预先处理的，信号的已进行相干积分的该绝对数值而进行评估。

20.根据权利要求13至19其一或更多所述的方法，其特征在于，

对用以传输该已接收信号的无线电连结的该莱斯因子(Ricefactor)(K)进行评估；以及

利用该莱斯因子(K)来决定该阈数值(κ)。

21.根据权利要求13至20其一或更多所述的方法，其特征在于，

该信号载波功率(C)对该已接收信号的该噪音功率频谱密度(N₀)的该比值是依照下式进行评估：

$\frac{\hat{C}}{\hat{N}}=\frac{\sqrt{2\·{\left(E\right\{{\left|y_v\right|}^2\left\}\right)}^2-E\left\{{\left|y_v\right|}^2\right\}}}{T_s\·\left(E\right\{{\left|y_v\right|}^2\}-\sqrt{2\·{\left(E\right\{{\left|y_v\right|}^2\left\}\right)}^2-E\left\{{\left|y_v\right|}^4\right\}})}$

其中，T_s为该已接收信号的取样周期，y_v为该已接收信号于基频中的复合包络(complex envelope)，以及该预期数值E{x}乃是藉由对x的连续平均而得的逼近。

22.根据权利要求20或21所述的方法，其特征在于，

该莱斯因子(K)乃是依照

${\hat{K}}_s\≈\frac{\hat{E}\left\{R^2\right\}\·2\·\hat{E}\left\{{(R-\hat{E}\{R\left\}\right)}^2\right\}}{2\·\hat{E}\left\{{(R-\hat{E}\{R^2\left\}\right)}^2\right\}},$

或是依照

${\hat{K}}_{\mathrm{2,4}}=\frac{\hat{E}\left\{R^4\right\}-2{\left(\hat{E}\right\{R^2\left\}\right)}^2-\hat{E}\left\{R^2\right\}\·\sqrt{2\·{\left(\hat{E}\right\{R^2\left\}\right)}^2-\hat{E}\left\{R^4\right\}}}{{\left(\hat{E}\right\{R^2\left\}\right)}^2-\hat{E}\left\{R^4\right\}},$

而进行评估，其中，R为该已接收信号取样值的振幅，以及

乃是藉由对于x的一连续平均而得的逼近。

23.根据权利要求13至16其一或更多所述的方法，其特征在于，

在该寻位系统中的该等发射器是配置在卫星上、或是在陆地上。

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