DE102010044217B4

DE102010044217B4 - Signalakquisitionsverfahren und Signalakquisitionsanordnung für Spreizspektrumsignale

Info

Publication number: DE102010044217B4
Application number: DE102010044217A
Authority: DE
Inventors: Martin Opitz
Original assignee: Continental Automotive GmbH
Current assignee: Continental Automotive Technologies GmbH
Priority date: 2010-11-22
Filing date: 2010-11-22
Publication date: 2013-08-01
Anticipated expiration: 2030-11-23
Also published as: US8971385B2; DE102010044217A1; US20130235909A1; WO2012069471A1

Abstract

Signalverarbeitungsverfahren zur empfängerseitigen Akquisition eines übertragenen, durch senderseitige Spreizung einer Bitfolge mit einem Spreizcodesignal erzeugten Spreizspektrumsignals (WS) mit den Schritten:
Empfangen des während der Übertragung mit einem Störsignal (JS) gestörten Spreizspektrumsignals (WS, JS),
Bereitstellen eines empfängerseitigen Spreizcodesignals (CS), das dem senderseitigen Spreizcodesignal entspricht,
Durchführen von Polyphasenkorrelationen für jeweils unterschiedliche Codephasen (m), aus denen Polyphasenkorrelationsergebnisse (Cor(m, n), S(m, f)) hervorgehen, die jeweils unterschiedlichen Codephasen (m) zugeordnet sind,
Filtern der Polyphasenkorrelationsergebnisse (Cor(m, n), S(m, f)) über mindestens zwei der Codephasen (m),
Bestimmen eines Extremwerts in den gefilterten Polyphasenkorrelationsergebnissen (Cor(m, n), S(m, f)) und
Bestimmen der zu dem Extremwert gehörigen Codephase (k).

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Signalakquisitionsverfahren und eine Signalakquisitionsanordnung fur Spreizspektrumsignale.
Drahtlose Signalübertragung ist in einer Reihe von Anwendungen bedeutsam. Beispielsweise wird in Kraftfahrzeugen zunehmend eine Vielzahl von Funktionen über Fernsteuerungen ausgelöst oder gesteuert. Üblicherweise wird eine Funkstrecke in lizenzfreien Frequenzbändern fur die Übertragung vom und zum Kraftfahrzeug genutzt. Für den Fahrzeugzugang und zum Beispiel auch für den Motorstart sind dies so genannte Remote-Keyless-Entry-Systeme (kurz: RKE-Systeme), wie sie etwa bei Funkzentralverriegelungen Verwendung finden. Auch lokale Funknetze wie WLAN-Netze (beispielsweise gemäß dem Standard IEEE802.11) und GPS-Systeme bedienen sich drahtloser Signalubertragung und im Zuge dessen auch häufig Übertragungsverfahren mit Bandspreizung. Es existieren verschiedene Bandspreizubertragungsverfahren, am gebräuchlichsten sind derzeit jedoch zwei Verfahren.
Zum Einen sind dies DSSS-Verfahren (DSSS: Direct Sequence Spread Spectrum), bei denen die Symbolenergie uber eine große Bandbreite verteilt wird. Dazu wird der zu übertragende Nutzdatenstrom mit dem Spreizcode, dessen Chiprate höher ist als die Datenrate des Nutzdatenstroms, multipliziert. Die Codeabfolge besteht aus Chips – die zu ubertragenden Informationen aus Bits. Anwendung finden zum Beispiel Pseudo-Random-Bit-Stream-(PRBS)-Codes oder pseudostatistische Codes (PN-Codes). Durch die Spreizung ist eine größere Bandbreite zur Übertragung notwendig. Je langer der Spreizcode ist, desto mehr Bandbreite wird benotigt. Gleichzeitig reduziert sich aber die Energiedichte im Spektrum, so dass andere Signale weniger gestort werden. Der Nutzdatenstrom kann beim Empfänger nur durch Verwendung der richtigen Chip-Sequenz wieder rekonstruiert werden.
Zum Andern werden bei der drahtlosen Datenubertragung auch CDMA-Verfahren (CDMA: Code Division Multiple Access) genutzt. CDMA-Verfahren sind Codemultiplex-Verfahren zur gleichzeitigen Übertragung einer Vielzahl von Nutzdatenströmen, welche allesamt dieselbe Frequenzressource nutzen. Der gemeinsam simultan genutzte Frequenzbereich hat eine wesentlich großere Bandbreite als jeder einzelne Nutzdatenstrom fur sich allein ohne Spektrumspreizung benötigen wurde. Zur Realisierung dieser großeren Bandbreite werden wiederum Bandspreizverfahren genutzt.
Bei der Realisierung von drahtlosen Funkverbindungen, über Entfernungen von beispielsweise 2 km, besteht insbesondere in den USA das Problem, dass hohe Sende- bzw. Funkleistungen (bis zu 1 W bzw. 30 dBm) nur fur große genutzte Frequenzbandbreiten (z. B. > 500 kHz) zulässig sind.
Um eine Nutzung der vorgeschriebenen Frequenzbandbreite zu erreichen, werden die Daten, im Vergleich zu einer schmalbandigen Übertragung, mit gleicher Datenrate, aber erhöhter Chiprate übertragen. Gegenüber einer schmalbandigen Übertragung verschlechtert sich das Link-Budget der Ubertragungsstrecke daher nicht. Im Gegensatz dazu hätte eine erhöhte Datenrate geringere Empfängerempfindlichkeiten und damit geringere Systemreichweiten zur Folge. Um mit hohen Sendeleistungen, z. B. in einem Frequenzbereich von 902 MHz bis 928 MHz, senden zu dürfen, muss folglich ein Bandspreizmodulationsverfahren wie etwa DSSS oder CDMA verwendet werden, um die Sendeleistung auf große Frequenzbandbreiten (z. B. > 500 kHz) zu verteilen. Ein weiterer Vorteil von Bandspreizubertragungsverfahren ist es, dass die Nutzdaten abhorsicher ubertragen werden können.
Dabei wird also ein schmalbandiges Datensignal bandgespreizt übertragen und beim Empfänger wieder entspreizt. Grundlage der empfangerseitigen Entspreizung ist die so genannte Signalakquisition, welche die Ermittlung von zur Signalentspreizung benotigten Parametern (zum Beispiel Codephase, Frequenzfehler, Startparameter fur Tracking-Mechanismen) mit beinhaltet. Nach erfolgreicher Signalakquisition kann das Signal entspreizt und die gesendete Bitfolge detektiert werden. Der Artikel „A fast acquisition algorithm based an FFT for DSSS signal and FPGA realization”, WIR International Conference an Communications and Mobile Computing, 6–8 Jan. 2009, voll, S. 341–344, beschreibt eine Möglichkeit der Signal Akquisition von DSSS Signalen.
Um die zu übertragende Bitfolge/Information beispielsweise empfängerseitig detektieren zu können, muss das Spreizspektrumsignal insbesondere mit demselben Spreizcode korreliert werden. Als Grundlage zur korrekten Detektion der Bitinformation, d. h., damit eine Entspreizung des gewünschten Signals WS erreicht werden kann, muss die Phasendifferenz zwischen senderseitigem Spreizcodesignal und empfängerseitiger Spreizcodesignal bei der Korrelation und damit bei der Entspreizung klein, am besten null sein. Daher sollte der vom Empfänger anzunehmende Zeitversatz (initiale Codephase) bei der Entspreizung einer kleinen Codephasendifferenz entsprechen. Dem Empfänger ist der anzunehmende Zeitversatz a priori nicht bekannt und stellt den Hauptzweck der Signalakquisition dar.
Während des Empfangs ist die unvermeidliche Anwesenheit von vorwiegend schmalbandigen Störsignalen, die insbesondere den für die drahtlose Übertragung genutzten Funkkanal beeinflussen, zu berücksichtigen. Diese Störsignale können beispielsweise empfängerseitig die Ermittlung der initialen Codephase behindern.
Ein besonders wichtiger Empfängerparameter ist das Signal-to-Jammer-Ratio (SJR), i. e., das Verhältnis der Leistungen von gewünschtem Signal WS zu einem Störsignal JS. Ziel eines jeden Akquisitionsverfahrens ist es, das Signal-to-Jammer-Ratio (SJR), bei dem eine erfolgreiche Akquisition noch möglich ist, gering zu halten. Einerseits hat jedes Bandspreizmodulationsverfahren eine inhärente Störsignalunterdrückung (Spreizgewinn), wodurch sich allein schon das SJR verringert, andererseits ist eine zusätzliche Störsignalunterdrückung, die das SJR weiter verringert, wünschenswert.
Es sind Verfahren bekannt, die darauf abzielen, schmalbandige Störsignale beispielsweise mittels digitalen „adaptiven Sperrfiltern” (Notch Filters) auf bereits bekannte Störsignale anzuwenden. Da bereits vor der Entspreizung eine Störsignalerkennung durchgefuhrt werden muss, wird der diesem Ubertragungsverfahren inhärente Spreizgewinn hier nicht genutzt.
Es ist daher Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren und eine Anordnung zur Signalakquisition zur Verfugung zu stellen, bei denen die oben genannten Nachteile nicht auftreten und insbesondere das Signal-to-Jammer-Ratio (SJR) verbessert ist.
Die Aufgabe wird gelost durch ein Verfahren gemaß Anspruch 1 bzw. eine Anordnung gemaß Anspruch 10. Ausgestaltungen und Weiterbildungen des Erfindungsgedankens sind Gegenstand von Unteransprüchen.
Insbesondere wird die Aufgabe gelöst durch ein Signalverarbeitungsverfahren zur empfängerseitigen Akquisition eines ubertragenen, durch senderseitige Spreizung einer Bitfolge mit einem senderseitigen Spreizcodesignal erzeugten Spreizspektrumsignals mit den Schritten: Empfangen des wahrend der Übertragung gestörten Spreizspektrumsignals; Bereitstellen eines empfängerseitigen Spreizcodesignals, das dem senderseitigen Spreizcodesignal entspricht; Durchfuhren von Polyphasenkorrelationen fur jeweils unterschiedliche Codephasen, aus denen Polyphasenkorrelationsergebnisse hervorgehen, die jeweils unterschiedlichen Codephasen zugeordnet sind; Filtern der Polyphasenkorrelationsergebnisse über mindestens zwei der Codephasen; Bestimmen eines Extremwerts in den gefilterten Polyphasenkorrelationsergebnissen und Bestimmen der zu dem Extremwert gehörigen Codephase.
Eine erfindungsgemäße Signalverarbeitungsanordnung hierfur weist folgende Komponenten auf: eine Korrelationseinheit, die dazu ausgebildet ist, Polyphasenkorrelationen für jeweils unterschiedliche Codephasen eines Spreizcodesignals durchzufuhren, aus denen Polyphasenkorrelationsergebnisse hervorgehen, die jeweils unterschiedlichen Codephasen zugeordnet sind; ein Filter, das dazu ausgebildet ist, die Polyphasenkorrelations-ergebnisse einer Filterung über mindestens zwei Codephasen zu unterziehen; und einen Extremwertdetektor, der dazu ausgebildet ist, einen Extremwert aus den gefilterten Polyphasenkor-relationsergebnissen sowie die zugehörige Codephase zu bestimmen.
Die vorliegende Erfindung wird nachfolgend anhand der in den Figuren der Zeichnung dargestellten Ausfuhrungsbeispiele naher erläutert, wobei gleiche Elemente mit gleichen Bezugszeichen versehen sind. Es zeigt:
1 in einem Signalflussplan den Ablauf bei einer beispielhaften Signalakquisition gemaß der Erfindung,
2 schematisch die zeitliche Relation identischer Spreizcodesignale zu einem Spreizspektrumsignal für unterschiedliche Codephasen,
3 schematisch eine Matrix, in der Polykorrelationsergebnisse abgelegt sind,
4 schematisch eine weitere Matrix, in der die Spektraldarstellungen von Polykorrelationsergebnissen abgelegt sind,
5 schematisch ein Störsignal, eine Übertragungsfunktion eines Hochpassfilters und jeweils ein gewunschtes Signal fur unterschiedliche Codephasen über der Frequenz,
6 zeigt eine Gegenüberstellung der Betragsspektren der Polyphasenkorrelationsergebnisse vor und nach einer Hochpass-Filterung fur Continuous-Wave-Storsignale,
7 zeigt eine Gegenüberstellung der Betragsspektren der Polyphasenkorrelationsergebnisse vor und nach einer Hochpass-Filterung fur UKW-Storsignale,
8 in einem Signalflussplan die wesentlichen Komponenten einer erfindungsgemaßen Signalverarbeitungsanordnung,
9 in einem Signalflussplan ein Beispiel fur eine erfindungsgemäße Signalakquisition bei bekannter Frequenz des gewünschten Signals ohne Mittelwertbildung und ohne Frequenzverschiebungen,
10 in einem Signalflussplan ein Beispiel fur eine erfindungsgemäße Signalakquisition bei bekannter Frequenz des gewünschten Signals mit Mittelwertbildung, aber ohne Frequenzverschiebungen,
11 in einem Signalflussplan ein Beispiel für eine erfindungsgemäße Signalakquisition mit Mittelwertbildung und mit Frequenzverschiebungen zur Akquisition mit Frequenzschätzung des gewünschten Signals,
12 in einem Signalflussplan ein weiteres Beispiel fur eine erfindungsgemäße Signalakquisition mit Frequenzverschiebungen und mit Mittelwertbildung zur Akquisition mit Frequenzschatzung des gewünschten Signals und
13 in einem Signalflussplan ein weiteres Beispiel für eine erfindungsgemäße Signalakquisition mit Frequenzverschiebungen vor und nach der Polyphasenkorrelation.
In 1 ist ein Beispiel fur ein erfindungsgemaßes Signalverarbeitungsverfahren bzw. eine Signalverarbeitungsanordnung zur Signalakquisition in einem Empfänger dargestellt, wobei auch auf das Prinzip der Spread-Spectrum-Ubertragung im Allgemeinen soweit es für das Verstandnis der vorliegenden Erfindung von Bedeutung ist eingegangen werden soll. Demnach wird ein auszusendendes senderseitiges Spreizspektrumsignal mit einem senderseitigen Spreizcodesignal erzeugt, dass die gespreizten Bits b0, b1, ..., bB enthalt. B bezeichnet die Anzahl der senderseitig gespreizten Bits.
Da der Empfänger nicht weiß, wann der Sender zu senden begonnen hat, muss der Empfänger einen in irgendeiner Form ausreichenden, zeitlichen Ausschnitt, d. h. einen genügenden Teil des gesendeten Spreizspektrumsignals empfangen. Alternativ kann der Empfanger aber auch kontinuierlich und somit das gesamte gesendete Signal empfangen, weiß aber auch in diesem Fall nicht, wann konkret und welcher Weise das Signal bei ihm eintrifft.
Das empfangene, also empfangerseitige, Spreizspektrumsignal wird gestort empfangenen und wird nachfolgend mit c0, c1, ..., cN bezeichnet. N bezeichnet die Anzahl der empfangenen (also empfängerseitig betrachteten) Bits. M bezeichnet die Anzahl der pro Bit empfängerseitig betrachteten initialen Codephasen.
Im Empfanger wird ein empfängerseitiges Spreizcodesignal CS erzeugt, auf dessen Grundlage die empfängerseitigen Poly-phasenkorrelationen berechnet werden. Dem Empfanger ist a priori nicht bekannt, welcher zeitliche Versatz bzw. welche Codephasendifferenz zwischen dem empfängerseitigem Spreizcodesignal und dem empfangenen Spreizspektrumsignal angenommen werden muss, damit die Korrelation mit minimierter Codephasendifferenz berechnet werden kann und damit eine Ent-spreizung erreicht wird. Mit der Akquisition soll also diese anzunehmende Codephasendifferenz herausgefunden werden. Dann kann eine empfangerseitige Korrelation des empfangerseitigen Spreizspektrumsignals mit dem empfängerseitigen Spreizcodesignal CS bei minimierter Codephasendifferenz ausgeführt werden.
Eine Polyphasenkorrelation beginnt zu einer initialen Codephase. Die Berechnung einer Polyphasenkorrelation erstreckt sich uber verschiedene weitere Codephasen. Die Berechnung muss nicht notwendigerweise uber solche Codephasen geschehen, welche ihrerseits als initiale Codephasen betrachtet werden. Es konnen also mehr oder weniger oder andere Codephasen in die Berechnung einfließen. Die Codephase eines Spreiz-spektrumsignals wiederholt sich nach jedem gespreizten Bit (da auch das Spreizcodesignal CS, mit dem die Bits zu Chips „transformiert” werden, sich einmal pro Bit wiederholt).
Die Polyphasenkorrelationsenergebnisse werden zum Beispiel nach initialen Codephasen sortiert. Erfindungsgemaß wird beispielsweise nach ”gleichen” Codephasen sortiert und innerhalb dieser Sortierung die Filterung angewandt.
Bei der in 1 beispielhaft gezeigten Signalakquisition wird das senderseitige Spreizspektrumsignal mit den Bits b0, b1, ..., bB, im folgenden als gewunschtes Signal WS bezeichnet, aus einer bekannten Spreizfolge und einer bekannten Bitfolge senderseitig generiert, welches dann uber einen vergrößerten Frequenzbereich übertragen werden muss. Das zugehorige Empfangssignal, das empfangsseitige Spreizspektrum-signal c₀, c₁, ..., c_N, ..., c_i enthalt jedoch auch neben dem gewunschten Signal WS (Wanted Signal) unerwunschte Storsignale JS (Jammer Signals). Zudem kann zwischen senderseitigem Spreizspektrumsignal b0, b1, ..., bB und empfangsseitigem Spreizspektrumsignal c₀, c₁, ..., cN, ..., c_i eine Verzögerung auftreten.
Bei einer empfangerseitigen Signalakquisition soll aus dem gewünschten Signal WS eine für eine nachfolgende korrekte Entspreizung erforderliche initiale Codephase oder kurz korrekte Codephase k bestimmt werden. Außerdem soll optional die Frequenz des gewunschten Signals WS moglichst genau bestimmt werden. Gemaß 1 wird das empfangene Spreizspektrum-signal c₀, c₁, ..., c_N, ..., c_i dazu zunachst einer Polyphasenkorrelation für unterschiedliche Codephasen m unterzogen (zum Beispiel in einer Korrelationseinheit 11). Dieser Schritt wird spater anhand von 2 noch naher erläutert. Aus der Polyphasenkorrelation gehen Polyphasenkorrelationsergebnisse hervor, die nachfolgend im Zeitbereich mit Cor(m, n) und im Spektralbereich mit S(m, f) bzw. kurz als Spektrum S(m, f) bezeichnet werden, wobei f in diesem Zusammenhang fur eine beliebige Frequenz steht, jedoch fallabhangig auch als Index-Variable Verwendung findet.
Beispielsweise unter Nutzung eines Algorithmus zur Fast-Fourier-Transformation (FFT) werden alle Ergebnisse innerhalb einer gleichen initialen Codephase zunächst bezuglich deren Frequenz verschoben und anschließend deren Mittelwert gebildet (Transformationseinheit 12). Es entstehen verschiedene Frequenzkanale für beispielsweise jede mogliche initiale Codephase m (mehrfache FFT-Berechnung entsprechend der Anzahl der berechneten initialen Codephasen). Die Anzahl der Frequenzkanäle sowie deren spektrale Anordnung kann zum Beispiel durch die Wahl des Berechnungsalgorithmus (wie etwa FFT) und/oder den maximal tolerierbaren Frequenzfehler der Frequenzschätzung vorgegeben sein.
Die Ergebnisse der mehrfachen FFT-Berechnungen konnen durch ein so genanntes FFT-Feld reprasentiert werden. Innerhalb dieses FFT-Feldes kann bei der korrekten Frequenz des gewunschten Signals WS dessen korrekte Codephase k durch eine Korrelationsspitze, welche bezüglich verschiedener Codephasen den Autokorrelationseigenschaften des Spreizcodesignals CS entspricht, erkannt werden. Da, im Gegensatz zum gewunschten Signal WS, die vorwiegend schmalbandigen Storsignale JS bezüglich verschiedener Codephasen m insbesondere tieffrequente Signale über verschiedene Codephasen m hervorrufen, kann erfindungsgemäß durch entsprechende Filterung wie etwa eine Hochpass-Filterung (zum Beispiel mittels eines Filters 13) des FFT-Feldes uber verschiedene initiale Codephasen m deren Einfluss minimiert werden.
Das gefilterte Spektrum S(m, f) ist weitgehend frei von Storsignalen JS und wird schließlich einer Extremwertbestimmung, zum Beispiel einer Maximumbestimmung, unterzogen (Extremwertdetektor 14). Das gefundene Maximum (Peak) korrespondiert mit dem gewünschten Signal WS, das bei der korrekten Codephase k mit dem Spreizcodesignal empfängerseitig korreliert wurde. Somit ist der notwendige Zeitversatz zwischen senderseitiger Spreizung und empfängerseitiger Korrelation (Entspreizung) gefunden.
In 2 ist die oben dargelegte Polyphasenkorrelation schematisch gezeigt. Als Referenzsignal soll beispielhaft das Spreizspektrumsignal c₀, c₁, ..., c_N, ..., c_i dienen, wobei beliebige andere Signale zum Einsatz kommen können. Das Spreizspektrumsignal c₀, c₁, ..., c_N, ..., c_i ist bitweise uber der Zeit gezeigt. Desweiteren sind Polyphasenkorrelationen, d. h. mehrere um den Phasenwinkel φ_m versetzte Korrelationen, aus denen Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor(m, n) hervorgehen, dargestellt. Der Beginn des Bits c₁ des Spreizspektrum-signals C₀, C₁, ..., c_N, ..., c_i wurde beim gezeigten Beispiel als Referenzpunkt fur den Phasenwinkel φ_m gewählt und entspricht der korrekten initialen Codephase k.
Es gibt einen vom Empfanger anzunehmenden Zeitversatz, mit welchem die Codephasendifferenz minimiert werden soll. Bei einer minimierten Codephasendifferenz beginnt die Korrelation im Empfanger zur korrekten initialen Codephase k. Es gibt pro Bit eine korrekte initiale Codephase k. Die Polyphasenkorrelationen werden über verschiedene (sich fur jedes Bit wiederholende) Codephasen angestellt, die zu verschiedenen initialen Codephasen m beginnen. Da jedes Bit mit einem kompletten Durchlauf der Spreizcodefolge CS gespreizt wird, wiederholen sich die Codephasen für jedes Bit (mod(M)). Entsprechendes gilt im Übrigen auch für abgetastete Signale mit mehreren Abtastungen pro Chip, wobei bezuglich verschiedener „entspreizter” Signale/Bits durchaus (leicht) veränderte Codephasenkonstellationen dadurch auftreten konnen, dass Sample- zu Chiprate keinem ganzzahligen Verhaltnis entsprechen.
Für jede Codephase m entsteht ein „Korrelationsergebnis-signal” wie beispielsweise [Cor(m = 2, n = 1), Cor(2, 2), ..., Cor(2, N)], wobei jedes dieser Signale aus N betrachteten Bits besteht. Dabei ist zu beachten, dass nur wenn Codephase m und Frequenz f korrekt sind, von einem entspreizten Signal gesprochen werden kann, ansonsten eher von einem Entspreizversuch bzw. ”entspreizten” Signalen). Bei M verschiedenen Codephasen ergeben sich bei dem in 2 gezeigten Beispiel M „Korrelationsergebnissignale”.
Im vorliegenden Beispiel ist das entspreizte Signal der Codephase m = 1 phasengleich zum Spreizspektrumsignal (φ_m = 0). Von den fur unterschiedliche Codephasen m erzielten „Korrelations-Ergebnis-Signalen” (Polyphasenkorrelationsergebnisse) entspricht nur jenes Signal dem entspreizten gewunschten Signal WS, welches mit der korrekten Codephase (m =) k korreliert wurde. Durch die Anwesenheit von uberwiegend schmalbandigen Storsignalen ergeben sich für benachbarte Codephasen m, also beispielsweise für eine Codephase m = i und eine Codephase m = j, mit beispielsweise j = i + 1, zumindest ahnliche ”entspreizte” Signale s_m(n). Ist das schmalbandige Störsignal beispielsweise ein Continuous-Wave-Signal (Signal CW), also ein Signal mit konstanter Frequenz und konstanter Amplitude, so tritt zwischen den unterschiedlichen ”entspreizten” Signalen s_m(n) lediglich ein Phasenunterschied auf.
In 3 ist beispielhaft eine Matrix T gezeigt, in der die Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor(m, n) zeilen- bzw. spaltenweise angeordnet sind. Die Matrix T kann beispielsweise in einem Speicher zur Verarbeitung durch einen digitalen Signalprozessor abgelegt sein. Beim vorliegenden Beispiel ergibt zeilenweises Auslesen der Matrix T pro Zeile jeweils ein Signal s_m(n) (”entspreiztes” Signal) fur jeweils unterschiedliche Codephasen m. Spaltenweises Auslesen hingegen ergibt jeweils ein Signal s_n(m). Die Matrix T reprasentiert die Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor(m, n) im Zeitbereich.
Darüber hinaus werden die Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor(m, n) beispielsweise mittels Fouriertransformation in den Spektralbereich (Frequenzbereich) transformiert. Der Spektralbereich bzw. das Spektrum S(m, f) = F{Cor(m, n)} kann wie in 4 gezeigt ebenfalls als Matrix, Matrix S, abgelegt werden. Im vorliegenden Beispiel ist jedoch das Betragsspektrum |S(m, f)| als Matrix S abgelegt. Zeilenweises Auslesen ergibt somit ein Signal |S_m(f)|, spaltenweises Auslesen ein Signal |S_f(m)|. In diesem Fall ergibt sich sogar naherungsweise eine Spektraltransformation der Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor(m, n)
Durch die Anwesenheit von überwiegend schmalbandigen Störsignalen JS ergeben sich wie bereits ausgefuhrt für benachbarte Codephasen m, also beispielsweise für eine Codephase m = i und eine Codephase m = j, mit beispielsweise j = i + 1, zumindest ahnliche ”entspreizte Signale” s_m(n). Sind die schmalbandigen Störsignale JS beispielsweise lediglich Continuous-Wave-Signale (CW) mit konstanter Frequenz und konstanter Amplitude, so tritt wiederum zwischen den unterschiedlichen ”entspreizten” Signalen s_m(n) lediglich ein Phasenunterschied auf. Betrachtet man die Spektren S_m(f) = F{s_m(n)}, so ergeben sich entsprechend ähnliche Betrage fur benachbarte Werte von |S_m(f)|. Bei Anwesenheit von Continuous-Wave-Störsignalen (CW-JS-Signalen) gilt z. B. für benachbarte Betrage sogar |S_i(f)| = |S_j(f)|, wobei i, j ≤ M und M die Anzahl der Codephasen m ist. CW-JS-Signale allerdings sind sehr selten. Gemeinhin ist mit schmalbandigen Störsignalen JS zu rechnen. Dann gilt, dass benachbarte Betrage im Spektralbereich zumindest ahnlich sind, d. h. |S_i(f)| ≈ |S_j(f)|. Bei schmalbandigen Störsignalen JS kann z. B. gelten |i – j| ≤ M', wobei M' für jeden Störsignaltyp unterschiedlich sein kann.
Wenn beispielsweise die Matrix S in m-Richtung ausgelesen wird, so enthalten die daraus resultierenden Signale |S_f(m)| durch das vorwiegend schmalbandige Störsignal JS hervorgerufene niederfrequente Spektralanteile. Ein CW-JS-Signal ergibt bei bestimmten Frequenzen f ein konstantes Signal, welches einem Gleichanteil in F{S_f(m)} entspricht. Wie erwahnt kommen jedoch CW-Signale in der Praxis selten vor. Für das gewünschte Signal WS ergibt sich bei den aus den verschiedenen ”entspreizten” Signalen s_m(n) ermittelten Betragsspektren |S_f(m)| bei der korrekten Frequenz f_k und der korrekten Codephase ein impulsartiges Verhalten.
Unter der korrekten Frequenz f_k wird jene Frequenz des Spreizcodesignals verstanden, mit der das Signal WS senderseitig gespreizt wurde. Dabei ist zu beachten, dass die Frequenz empfängerseitig nicht mit beliebiger Genauigkeit bestimmt werden kann bedingt durch die Abstande der Frequenzkanale. Die Eigenschaften des resultierenden Impulses werden insbesondere bezüglich verschiedener Codephasen durch die Eigenschaften des auf das Spreizcodesignal aufmodulierten Spreizcodes, beispielsweise der Autokorrelationseigenschaften der Spreizfolge(-codes) vorgegeben.
In 5 ist in einem Diagramm beispielhaft der spektrale Verlauf bei Hochpass-Filterung der Betragsspektren der Polyphasenkorrelationsergebnisse |S_f(m)| gezeigt. Das korrekte Signal WS, also das ursprunglich senderseitig gespreizte Signal, sei der Einfachheit halber zum Beispiel durch einen Dirac-Impuls im Frequenzbereich gegeben – was idealen Autokorrelationseigenschaften entspricht. Das schmalbandige Storsignal JS, welches das Signal WS uberlagert, befindet sich innerhalb eines Storfrequenzbereichs f_m = [–f_JS, f_JS|. Die Übertragungsfunktion H_HP(f_m) eines Hochpassfilters ist nun so gestaltet, dass die Frequenzanteile des Storsignals (Störfrequenzbereich) gedampft, im Idealfall unterdrückt werden. Der Charakter des gewunschten Signals WS bleibt erhalten, da der weggefilterte Storfrequenzbereich gegenüber dem gesamten Frequenzspektrum des Signals WS sehr klein ist. Eine Ausgestaltungsmoglichkeit der Übertragungsfunktion H_HP(f_m) wird weiter unten anhand eines Ausführungsbeispiels erläutert.
Anstelle der bisher beschriebenen Hochpass-Filterfunktion sind auch andere Filterfunktionen anwendbar. Wie insbesondere aus den Diagrammen der 6 und 7 deutlich wird, erzeugen verschiedene Arten von Storsignalen JS verschiedene Verlaufe in den erfindungsgemäß zu filternden Signalen S_f(m). 6 und 7 zeigen dabei eine Gegenuberstellung der Betragsspektren der Polyphasenkorrelationsergebnisse |S(m, f)| von unterschiedlichen, gestörten Spreizspektrumsignalen vor und nach der Filterung mit einem Hochpass, wobei 6 sich auf einen Continuous-Wave-Storungen (CW), und 7 auf Ultrakurzwellenstorungen (UKW) bezieht.
Demzufolge konnen für spezielle Arten von Storern speziell optimierte Filterfunktionen eingesetzt werden, welche die der jeweiligen Storungsart entsprechenden Verläufe in S_f(m) besonders wirkungsvoll unterdrücken, gleichzeitig aber den Peak des gewünschten Signals WS in ausreichendem Maß erhalten sowie keine weiteren, fehlerhaften Peaks erzeugen, welche die Extremwertdetektion verfalschen.
In diesem Sinne ist die insbesondere mit Bezug auf die 6 und 7 beispielhaft erorterte Hochpassfilterfunktion ein auf die Unterdruckung eines CW-Storsignals hin optimiertes Filter. Das CW-Storsignal erzeugt in den Signalen S_f(m) einen konstanten Verlauf, also spektral gesehen einen Gleichanteil. Dieser Gleichanteil kann am besten durch ein Hochpassfilter unterdruckt werden.
Storsignale, welche eine großere spektrale Breite aufweisen, erzeugen im Allgemeinen zum Beispiel höherfrequentere Spektralanteile in den Signalen S_f(m). Auch dadurch wird deutlich, dass fur verschiedene Arten von Störsignalen verschiedene optimale Sperrfilter existieren können, welche die durch die jeweilige Storerart in S_f(m) erzeugten Verlaufe weitestgehend unterdrücken und dabei bzw. dadurch eine Extremwertdetektion ermoglichen. In der Praxis werden häufig Kompromisse zwischen verschiedenen Arten von Storern, zum Beispiel auch Rauschen, geschlossen oder aber Kombinationen von Filtern bzw. Filterfunktionen vorgesehen, um bestimmten Storern entgegen zu wirken.
Die korrekte Codephase k wird durch Extremwertdetektion (Extremwertbestimmung) aus dem FFT-Feld bzw. dem Betragsspektrum |S(m, f)| ermittelt. Die Korrelationsergebnisse für die korrekte Codephase k unterscheiden sich (auch im Spektralbereich) von jenen mit jeweils falschen Codephasen darin, dass sich dort ein ausgeprägtes Maximum ergibt. Die Extremwertdetektion ist im einfachsten Fall lediglich die Suche nach dem Maximum.
Das Maximum ergibt sich insbesondere bezüglich der Codephasen aufgrund der Autokorrelationseigenschaften des Spreizcodesignals. Unter Autokorrelation wird in der Signalverarbeitung die Korrelation eines Signals mit sich selbst verstanden. Wird das senderseitig mit der Spreizcodefolge gespreizte Signal empfängerseitig mit der Spreizcodefolge korreliert, so ergibt sich eine Funktion, welche zumindest näherungsweise die Autokorrelationseigenschaften der verwendeten Spreizcodefolge aufweist. Bei der bestimmten korrekten Codephase k und der bestimmten korrekten Frequenz f_k ergibt sich das charakteristische Maximum. Bei einer falschen Frequenz f_f und/oder einer falschen Codephase m_f ergibt sich gemäß den Autokorrelationseigenschaften kein Extremwert.
Wird hingegen keine (Hochpass-)-Filterung der Polyphasenkorrelationsergebnisse S(m, f) durchgefuhrt, bleiben die Störsignale in |S_m(f)| im Wesentlichen erhalten. Dies kann bei der Bestimmung der korrekten Codephase k und der Signalfrequenz des gewünschten Signals WS mittels Extremwertbestimmung zu Fehlentscheidungen fuhren (vgl. 6 und 7).
Somit wird also bei einer Ausfuhrungsform der Erfindung das empfangene Spreizspektrumsignal WS, das durch die Störsignale JS gestört ist, einer Polyphasenkorrelation unterzogen und die Polyphasenkorrelationsergebnisse (Cor(m, n), S(m, f)) mittels einer Filterfunktion gefiltert, die die Auswirkungen des Störsignals minimiert. Insbesondere wird durch entsprechendes Filtern der Polyphasenkorrelationsergebnisse (S(m, f)) der Spektralbereich bedampft, der von den Storungen beeintrachtigt wird.
In 8 sind beispielhaft anhand eines Signalflussplans die wesentlichen Komponenten einer geeigneten Signalverarbeitungsanordnung im Basisband gezeigt. Diese umfasst eine Empfangsvorrichtung RX mit einer Empfangereinheit 61 zum Empfangen des Spreizspektrumsignals c₀, c₁, ..., c_N, ..., c_i. Das empfangene Spreizspektrumsignal c₀, c₁, ..., c_N, ..., c_i wird mittels einer Abtasteinheit 62 mit der Abtastzeit kT_sample abgetastet. Das abgetastete Spreizspektrumsignal c₀, c₁, ..., c_N, ..., c_i wird dann einem Korrelator 64 zur Polyphasenkorrelation zugefuhrt. Die Polyphasenkorrelation kann beispielsweise mittels eines Matched-Filters G3 (auch Optimal-filter genannt), insbesondere mittels eines PBRS-Matched-Filters, durchgefuhrt werden.
Durch die Korrelation wird bereits eine inharente SJR-Performanz erreicht. Eine Verarbeitungseinheit 65 sorgt dafür, dass das Spreizspektrumsignal c₀, c₁, ..., c_N, ..., c_i fur verschiedene Codephasen m ”entspreizt” wird und dass die Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor(m, n) beispielsweise in einer Matrix T abgelegt werden. Zu diesem Zweck weist die Verarbeitungseinheit 65, die beispielsweise als digitaler Signalprozessor ausgefuhrt sein kann, eine geeignete Speichereinheit auf. Die Verarbeitungseinheit 65 ist weiter dazu ausgebildet, eine FFT der Matrix T durchzufuhren und die Ergebnisse betragsmäßig in einer Matrix S, ein FFT-Feld bildend, abzuspeichern.
Vorzugsweise kann der Korrelator 64 – wie erwähnt – als ein auf eine pseudozufallige Bitsequenz optimiertes Filter (MF) ausgefuhrt sein. Alternativ konnen Pseudo Random Binary Sequences (PRBS) zum Beispiel uber Linear Feedback Shift Register (LFSR) erzeugt werden (Berechnungsvorschrift), die das Spektrum von weißem Rauschen mit zufalligen naturlichen Schwankungserscheinungen approximieren.
Die Empfangsvorrichtung RX weist weiter ein Hochpass-Filter 66 auf, welches das Betragsspektrum |S(m, f)|, das in der Matrix S abgelegt ist, einer erfindungsgemaßen Hochpass-Filterung unterzieht, um die schmalbandigen Störsignale JS zu unterdrucken. Das Hochpass-Filter 66 kann beispielsweise in der Verarbeitungseinheit 65 realisiert sein. Das Hochpass-Filter kann beispielsweise folgende Übertragungsfunktion aufweisen:
Ein Surrounding-Factor, Faktor SF, gibt die Anzahl der benachbarten Codephasen um die aktuell betrachtete Codephase an, über welche zum Beispiel die Betragsdifferenz berechnet wird. Dabei ist y das Filtereingangssignal, x das Filterausgangssignal und k eine Laufvariable.
Das erfindungsgemaße Verfahren bzw. die erfindungsgemaße Anordnung sind auch bei der sukzessiven Akquisition von mehrfach gespreizten Signalen vorteilhaft anwendbar. Unter sukzessiver Akquisition wird die schrittweise Synchronization auf die volle Signalspreizung verstanden. Das wird durch die mehrfache (minimal: 2) Spreizung mit „kleinen” Spreizcodefolgen bei der Signalspreizung moglich. Wahrend der sukzessiven Akquisition wird zunachst mit Teilen der gesamten Signalspreizung gearbeitet, wodurch sich zunächst eine vom Spreizcode her geringere Störsignalfestigkeit ergibt (geringerer Spreizgewinn). Das erfindungsgemaße Verfahren erlaubt es, zumindest fur wichtige Storsignaltypen diese verringerte Störsignalfestigkeit (uber) zu kompensieren.
9 zeigt in einem Signalflussplan ein Beispiel für eine erfindungsgemaße Signalakquisition bei bekannter Frequenz des gewunschten Signals ohne Mittelwertbildung und ohne Frequenzverschiebungen. Hierzu wird ein Empfangssignal 90, das ein gestörtes Spreizspektrumsignal ist, zu diskreten Zeitpunkten kT_Sample abgetastet und einem Korrelator 91 zugeführt. Dieser stellt Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor(m, n) bereit, die mittels einer Verteilereinrichtung 92 in der Reihenfolge ihrer Codephasen in ein Feld 93 (zum Beispiel einem Speicher) mit einspaltiger, m-reihiger Matrixstruktur eingegeben werden. Dabei gilt für die Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor(m, n) und zugehorige Reihenvektoren s_n(m), dass n = 1 und m = 1 ... M ist. Über die Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor(m, l) hinweg entlang der einzigen Spalte wird dann eine Hochpassfilterung (oder eine andere geeignete Filterung) durchgefuhrt.
10 zeigt in einem Signalflussplan ein Beispiel fur eine erfindungsgemaße Signalakquisition bei bekannter Frequenz des gewunschten Signals mit Mittelwertbildung, aber ohne Frequenzverschiebungen. Hierzu wird ein Empfangssignal 100, das ein gestörtes Spreizspektrumsignal ist, zu Zeitpunkten kT_Sample abgetastet und einem Korrelator 101 zugefuhrt. Dieser stellt Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor(m, n) bereit, die mittels einer Verteilereinrichtung 102 je Spalte in der Reihenfolge ihrer Codephasen in ein Feld 103 mit n-spaltiger, m-reihiger Matrixstruktur eingegeben werden. Das bedeutet, dass mit jedem Ausgangswert des Korrelators 101 die Verteilereinrichtung 102 eine Zeile tiefer schaltet. Nachdem M (Anzahl moglicher betrachteter Codephasen) erreicht ist, beginnt die Verteilereinrichtung 102 wieder mit der ersten Zeile, wobei die Ergebnisse dann aber in die nächstfolgende Spalte eingetragen werden.
Dabei gilt fur die Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor(m, n) und zugehorige Reihenvektoren s_n(m), dass n = 1 ... N und m = 1 ... M ist. Uber die Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor(m, n) hinweg entlang der Reihen werden dann Mittelwerte (Average AVG) in einer Mittelwertbildungseinrichtung 104 gebildet und die gemittelten Korrelationsergebnisse S(f, m) in ein Feld 105 mit einspaltiger, m-reihiger Matrixstruktur eingegeben (f = 0; m = 1 ... M). Dort wird dann entlang der einzigen Spalte eine Hochpassfilterung (oder eine andere geeignete Filterung) durchgeführt.
11 zeigt in einem Signalflussplan ein Beispiel fur eine erfindungsgemaße Signalakquisition mit Mittelwertbildung und mit Frequenzverschiebungen zur Akquisition mit Frequenzschatzung des gewünschten Signals. Hierzu wird ein Empfangssignal 110, das ein gestörtes Spreizspektrumsignal ist, zu den Zeitpunkten kT_Sample abgetastet und einem Korrelator 111 zugefuhrt. Dieser stellt Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor(m, n) bereit, die mittels einer Verteilereinrichtung 112 je Spalte bzw. Spaltenvektor s_m(n) in der Reihenfolge ihrer Codephasen in ein Feld 113 mit n-spaltiger, m-zeiliger Matrixstruktur eingegeben werden. Dabei gilt fur die Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor(m, n) und zugehorige Zeilenvektoren s_n(m), dass n = 1 ... N und m = 1 ... M ist.
Über die Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor(m, n) findet dann zeilenweise eine FFT-Berechnung statt. Nachdem alle Abtastwerte (Samples) einer Zeile in eine FFT-Einheit 115 eingespeist wurden, schaltet eine dem Feld 113 nachfolgende Verteilereinrichtung 114 eine Zeile tiefer und eine weitere FFT-Berechnung beginnt. Die FFT-Einheit 115 berechnet also fur alle Korrelationsergebnisse einer Codephase, d. h. für jede Schalterstellung der Verteilereinrichtung 114, ein Ergebnis S_m(f) = F(s_m(n).
Dieses Ergebnis S_m(f) wird mittels einer Verteilereinrichtung 116 zeilenweise in ein Feld 117 eingegeben. Nach jeder abgeschlossenen FFT-Berechnung schaltet die Verteilereinrichtung 116 eine Position (Zeile) nach unten. Somit bewegen sich die Verteilereinrichtungen 114 und 116 im Wesentlichen synchron, wahrend sich Verteilereinrichtung 112 demgegenüber viel schneller – im Takt der ankommenden Korrelationsergebnisse – bewegt.
In der FFT-Einheit 115 wird jeder eingehende Abtastwert jeweils mit Signalen f₁ ... f_F multipliziert (F Multiplikationen pro Abtastwert). Daraus resultierende Ergebnisse werden dann einer Mittelwertbildung (AVG) ubergeben, aus denen dann die Signale S_f1(m) ... S_fF(m) hervorgehen. Dadurch werden im Falle einer FFT aus N Eingangssamples N Ausgangswerte berechnet, die den spektralen Inhalt des Eingangssignals repräsentieren.
12 zeigt in einem Signalflussplan ein weiteres Beispiel für eine erfindungsgemaße Signalakquisition mit Frequenzverschiebungen und mit Mittelwertbildungen zur Akquisition mit Frequenzschätzung. Dabei wird ein Empfangssignal 120, das ein gestortes Spreizspektrumsignal ist, zu Zeitpunkten kT_Sample abgetastet und einer Polyfrequenzverschiebung beispielsweise mittels F Multiplizierern 121 durchgeführt werden. Jedem der F Multiplizierer folgt ein Korrelator 122, der Polyphasen-korrelationsergebnisse Cor(m, n) bereitstellt, die mittels einer Verteilereinrichtung 123 je Spalte in der Reihenfolge ihrer Codephasen in ein Feld 124 mit n-spaltiger, m-reihiger Matrixstruktur eingegeben werden.
Über die Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor(m, n) hinweg entlang der Reihen werden dann Mittelwerte (Average AVG) in einer Mittelwertbildungseinrichtung 125 gebildet und die gemittelten Korrelationsergebnisse S(f, m) in ein Feld 126 mit einspaltiger, m-reihiger Matrixstruktur eingegeben (f = 0; m = 1 ... M). Dort wird dann entlang der einzigen Spalte eine Hochpassfilterung (oder eine andere geeignete Filterung) durchgefuhrt. Die Funktion von Korrelator 122, Verteilereinrichtung 123, Feld 124, Mittelwertbildungseinrichtung 125 und Feld 126 zusammen pro Multiplizierer 121 ist im Ubrigen wie bei der in 10 gezeigten Struktur.
Vorteil der in 12 gezeigten Verarbeitungsstruktur ist es, dass bei einer Hochfrequenzubertragung mit empfangerseitigen Frequenzumsetzung in ein Basisband der Frequenzversatz mit der Umsetzung zusammen bereits hochfrequenzseitig erfolgen kann.
13 zeigt in einem Signalflussplan ein weiteres Beispiel fur eine erfindungsgemaße Signalakquisition, bei dem Frequenzverschiebungen vor und nach der Polyphasenkorrelation vorgesehen sind. Dabei wird ein Empfangssignal 130, das ein gestörtes Spreizspektrumsignal ist, zu Zeitpunkten kT_Sample abgetastet und einer Polyfrequenzverschiebung beispielsweise mittels P Multiplizierern 131 durchgeführt werden. Jedem der P Multiplizierer folgt ein Korrelator 132, der Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor(m, n) bereitstellt, die mittels einer Verteilereinrichtung 133 je Spalte in der Reihenfolge ihrer Codephasen in ein Feld 134 mit n-spaltiger, m-reihiger Matrixstruktur eingegeben werden.
Die Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor(m, n) werden dann jeweils entlang der Zeilen mittels einer Verteilereinrichtung 135 einer FFT-Einheit 136 zur zeilenweisen FFT-Berechnung über die Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor(m, n) zugeführt. Das heißt, nachdem alle Abtastwerte (Samples) einer Zeile in die FFT-Einheit 136 eingespeist wurden, schaltet die dem Feld 134 nachfolgende Verteilereinrichtung 135 eine Zeile tiefer und eine weitere FFT-Berechnung beginnt. Die FFT-Einheit 136 berechnet also für alle Korrelationsergebnisse einer Codephase, d. h. für jede Schalterstellung der Verteilereinrichtung 135, ein Ergebnis S_m(f) = F(s_m(n))
Dieses Ergebnis S_m(f) wird mittels einer Verteilereinrichtung 137 zeilenweise in ein Feld 138 eingegeben. Nach jeder abgeschlossenen FFT-Berechnung schaltet die Verteilereinrichtung 137 eine Position (Zeile) nach unten. Somit bewegen sich die Verteilereinrichtungen 135 und 137 im Wesentlichen synchron. In der FFT-Einheit 136 wird jeder eingehende Abtastwert jeweils mit Signalen f₁ ... f_F multipliziert (F Multiplikationen pro Abtastwert). Daraus resultierende Ergebnisse werden dann einer Mittelwertbildung (AVG) ubergeben, aus denen dann die Signale S_f1(m) ... S_fF(m) hervorgehen. Dadurch werden im Falle einer FFT aus N Eingangssamples N Ausgangswerte berechnet, die den spektralen Inhalt des Eingangssignals repräsentieren. Die (Hochpass-)Filterung erfolgt dann wiederum wie im Zusammenhang mit den 8 bis 12 bereits beschrieben.
Vorteil einer in 13 skizzierten Struktur ist es zum Einen, dass die (wiederholte) Benutzung gleicher FFT-Blöcke bei der Realisierung mehrerer Frequenzversätze moglich ist. Zum Anderen werden Korrelationen mit geringerem Frequenzfehler berechnet insbesondere gegenuber dem Fall, dass der insgesamt mogliche Fehlerbereich der Signalfrequenz des gewunschten Signals von nur einem Korrelator bearbeitet wird.
Wie aus den Erlauterungen zu den 11 bis 13 ersichtlich ist, können Korrelation, Frequenzverschiebung und/oder Mittelwertbildung in unterschiedlicher Reihenfolge angewandt werden. Gemäß 11 kann beispielsweise zunächst die Korrelation, dann die Frequenzverschiebung und dann die Mittelwertbildung vorgesehen werden oder etwa gemäß 12 zunachst die Frequenzverschiebung, dann die Korrelation und dann die Mittelwertbildung vorgenommen werden oder gemaß 13 Frequenzverschiebungen vor und nach der Polyphasenkorrelation erfolgen.
Zur ”Mittelwertbildung” kann insbesondere in den Ausführungsbeispielen der 10 bis 13 jede beliebige Form der Mittelung verwendet werden, wie zum Beispiel das arithmetische Mittel, das geometrische Mittel oder das gefensterte arithmetische Mittel, wobei hierbei als Fenster sogenannte Blackman-Fenster, Hamming-Fenster, Hann-Fenster, usw. in Frage kommen. Auch eine spezielle Tiefpassfilterung wäre denkbar.
Daruber hinaus sind neben den gezeigten Realisierungsmöglich-keiten auch (weitere) Realisierungen mittels reeller und komplexer Signalverarbeitung möglich.
Bezugszeichenliste

c₀, c₁, c₂, ..., c_N, c₁: (gestortes) Spreizspektrum-Signal
n₁, n₂, ..., n_N-1, n_N: Spreizcodesignal
m: Codephase
n: Korrelation
M: Anzahl Codephasen
N: Anzahl Korrelationen pro Codephase
φ_m: Phase, Phasendifferenz
k: Index für initiale Codephase
Cor(m, n): Polyphasenkorrelationsergebnisse
S(m, f): Spektralbereich von Cor(m, n)
T: Matrix mit Cor(m, n)
S: Matrix mit S(m, f)
s_n(m): Signal bei spaltenweise ausgelesener Matrix T
s_m(n): Signal bei zeilenweise ausgelesener Matrix T
S_f(m): Signal bei spaltenweise ausgelesener Matrix S
S_m(f): Signal bei zeilenweise ausgelesener Matrix S
JS: (schmalbandige) Störsignale (Jammer Signals)
WS: gewunschtes Signal (Wanted Signal)
FFT: Fast Fourier Transform
H(f): Übertragungsfunktion (Hochpass-Filter)
kT_sample: Abtastzeit
f_JS: Bandbreite der Storsignale
c_k: initiale Codephase
f_k: korrekte Frequenz fur initiale Codephase
11: Polyphasenkorrelation, Korrelationseinheit
12: Transformation in Spektralbereich, Transformationseinheit
13: Filterung des Spektralbereichs, Filter
14: Extremwerterkennung, Extremwertdetektor
61: Empfangereinheit
62: Abtasteinheit
63: Matched Filter
64: Korrelator
65: Verarbeitungseinheit
66: Hochpassfilter
91: Korrelator
92: Verteilereinrichtung
93: Feld
100: Empfangssignal
101: Korrelator
102: Verteilereinrichtung
103: Feld
104: Mittelwertbildungseinrichtung
105: Feld
110: Empfangssignal
111: Korrelator
115: FFT-Einheit
116: Verteilereinrichtung
117: Feld
120: Empfangssignal
121: Multiplizierer
122: Korrelator
123: Verteilereinrichtung
124: Feld
125: Mittelwertbildungseinrichtung
126: Feld
130: Empfangssignal
131: Multiplizierer
132: Korrelator
133: Verteilereinrichtung
134: Feld
135: Verteilereinrichtung
136: FFT-Einheit
137: Verteilereinrichtung
138: Feld

Claims

Signalverarbeitungsverfahren zur empfängerseitigen Akquisition eines übertragenen, durch senderseitige Spreizung einer Bitfolge mit einem Spreizcodesignal erzeugten Spreizspektrumsignals (WS) mit den Schritten: Empfangen des während der Übertragung mit einem Störsignal (JS) gestörten Spreizspektrumsignals (WS, JS), Bereitstellen eines empfängerseitigen Spreizcodesignals (CS), das dem senderseitigen Spreizcodesignal entspricht, Durchführen von Polyphasenkorrelationen für jeweils unterschiedliche Codephasen (m), aus denen Polyphasenkorrelationsergebnisse (Cor(m, n), S(m, f)) hervorgehen, die jeweils unterschiedlichen Codephasen (m) zugeordnet sind, Filtern der Polyphasenkorrelationsergebnisse (Cor(m, n), S(m, f)) über mindestens zwei der Codephasen (m), Bestimmen eines Extremwerts in den gefilterten Polyphasenkorrelationsergebnissen (Cor(m, n), S(m, f)) und Bestimmen der zu dem Extremwert gehörigen Codephase (k).
Signalverarbeitungsverfahren gemäß Anspruch 1, wobei dem Filtern bezüglich ihrer Frequenz verschobene Polyphasenkorrelationsergebnisse (Cor(m, n) verschiedener Codephasen zugrunde gelegt werden.
Signalverarbeitungsverfahren gemäß Anspruch 1 oder 2, wobei dem Filtern gemittelte Polyphasenkorrelationsergebnisse (Cor(m, n), S(m, f)) verschiedener Codephasen zugrunde gelegt werden und wobei die Mittelung über Polyphasenkorrelationsergebnisse (Cor(m, n), S(m, f)) gleicher Codephase erfolgt.
Signalverarbeitungsverfahren gemäß Anspruch 3, wobei das Frequenzverschieben und das Mitteln mittels einer Fast-Fourier-Transformation ausgeführt werden.
Signalverarbeitungsverfahren gemäß Anspruch 1, wobei die Polyphasenkorrelationsergebnisse (Cor(m, n)) in den Spektralbereich (S(m, f)) transformiert werden und die transformierten Polyphasenkorrelationsergebnisse (S(m, f)) im Spektralbereich gefiltert werden.
Signalverarbeitungsverfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Beträge der transformierten oder frequenzverschobenen Polyphasenkorrelationsergebnisse (S(m, f)) gebildet werden und wobei dem Filtern diese Beträge zugrunde gelegt werden.
Signalverarbeitungsverfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei eine zu dem Extremwert gehörige korrekte Frequenz (f_k) bestimmt wird.
Signalverarbeitungsverfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das empfangene Spreizspektrumsignal (WS) durch ein Störsignal (JS) gestört ist und wobei das Filtern der Polyphasenkorrelationsergebnisse (Cor(m, n), S(m, f)) mittels einer Filterfunktion erfolgt, die die Auswirkungen des Störsignals minimiert.
Signalverarbeitungsverfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei, wobei als Filtern der Polyphasenkorrelationsergebnisse (S(m, f)) Hochpassfiltern vorgesehen ist.
Signalverarbeitungsanordnung, die dazu ausgebildet ist, empfängerseitig ein durch senderseitige Spreizung einer Bitfolge mit einem Spreizcodesignal erzeugten Spreizspektrumsignals (WS) zu akquirieren, mit einer Korrelationseinheit (11), die dazu ausgebildet ist, Polyphasenkorrelationen für jeweils unterschiedliche Codephasen (m) durchzuführen, aus denen Polyphasenkorrelations-ergebnisse (Cor(m, n)) hervorgehen, die jeweils unterschiedlichen Codephasen (m) zugeordnet sind, einem Filter (13), das dazu ausgebildet ist, die Polyphasenkorrelationsergebnisse einer Filterung über mindestens zwei Codephasen (m) zu unterziehen, und einem Extremwertdetektor (14), der dazu ausgebildet ist, einen Extremwert aus den gefilterten Polyphasenkorrelationsergebnissen sowie die zugehörige Codephase (k) zu bestimmen.