ES2290003T3 - Procedimiento de tratamiento de señales de navegacion con trayecto multiple en un receptor que presenta una pluralidad de antenas. - Google Patents
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Abstract
Procedimiento de tratamiento de señales de navegación de un sistema de navegación por satélite con ayuda de un receptor, presentando el receptor una pluralidad de antenas que generan señales que representan la recepción de señales correspondientes a trayectos directos y a trayectos reflejados, caracterizado porque realiza una búsqueda monodimensional de los retardos de las señales correspondientes a trayectos directos y a trayectos reflejados, comparando las señales de un sub-espacio vectorial de señal obtenido a partir de las señales de antena con señales de referencia correspondientes a retardos conocidos.
Description
Procedimiento de tratamiento de señales de
navegación con trayecto múltiple en un receptor que presenta una
pluralidad de antenas.
La presente invención se refiere a un
procedimiento de tratamiento de señales de navegación de trayecto
múltiple adaptado a un receptor que presenta una pluralidad de
antenas de recepción.
Un receptor de navegación del tipo de acceso
múltiple por división del código de secuencia directa
DS-CDAA
(Direct-Sequence-Code-Division
Multiple-Access) y estimación de la pseudodistancia
("pseudorange"), los reflejos que introducen un retardo
inferior a un bit de una secuencia de ruido pseudoaleatorio
("chip") pueden introducir un error temporal grande. En el
caso previsto en este documento, de un receptor que presenta una
pluralidad de antenas de recepción, la atenuación de los efectos de
estos trayectos múltiples depende del número de antenas del
receptor ya que cada antena genera una combinación lineal entre la
señal directa y las señales correspondientes a los trayectos
múltiples y esta información puede utilizarse con un algoritmo de
atenuación.
De manera convencional, se denominará canal a la
señal procedente de una antena, y un receptor se denominará
monocanal o multicanal según presente una o varias antenas.
Desde el punto de vista teórico, el principio de
la máxima probabilidad permite estimar el tiempo y en particular
los bucles numéricos sometidos al retardo DDLL ("Digital Delay
Lock Loop") que constituyen una aproximación de este principio
para una señal y un canal de ruido blanco. El empleo del principio
de máxima probabilidad conduce, en el caso de los reflejos
mencionados anteriormente, a una ecuación no lineal y el tratamiento
de las señales en ésta se complica otro tanto. Los bucles de
enganche en el retardo para la estimación de trayectos múltiples
MEDLL ("Multipath Estimating Delay Lock Loop") son un buen
ejemplo de esto: necesitan un número de correladores al menos dos
veces mayor que los bucles DDLL mencionados anteriormente y la
resolución de las ecuaciones no lineales precisa una cantidad de
tiempo netamente superior a la relación avance/retardo de un bucle
DDL.
La técnica MEDLL se describe en particular en el
artículo de Bryan TOWNSEND y colaboradores titulado "L1 Carrier
Phase Multipath Error Reduction Using MEDLL Technology" publicado
en 1995 en el documento "Proceedings of the Institute of
Navigation GPS" páginas 1539-1533, y también en
el artículo de Richard Van Nee y Colaboradores, titulado "The
Multipath Estimating Dealy Lock Loop: Approaching Theoretical
Accuracy Limits" publicado en 1994 en la revista IEEE, páginas
246-251.
Una técnica de atenuación de los efectos de los
trayectos múltiples de acuerdo con la técnica MEDLL, se describe
emiten en el artículo de G. El Sayed y colaboradores titulado
"Design of GPS Receiver Code and Carrier Tracking Loops for
Multipath Mitigation" publicado en 1998 en el documento
Proceedings of 11th International Technical Meeting of the
Institute of Navigation. - Nashville, páginas 1041 a 1052. Esta
técnica se aplica solamente a una señal y por lo tanto solamente es
adecuada para un receptor monocanal.
De manera general un bucle DDLL realiza una
correlación de la señal de entrada con una réplica generada
localmente. El bucle seleccionado permite entonces todas las
correlaciones posibles, a razón de una por cada retardo, lo que es
lo más cercano a la señal de entrada. La distancia entre dos
correlaciones se mide, de forma convencional, con ayuda de un
vector, lo que conduce a resolver un problema lineal de
minimización.
El artículo de Dignus-Jan
MOELKER "Multiple Antennas for Advanced GNSS Multipath Mitigation
and Multipath Direction Finding" se refiere a una búsqueda mono
o bi-direccional sobre los posibles ángulos de
llegada, según dos algoritmos que implican ambos el conocimiento de
la geometría de la red de antenas y su calibrado.
La presente invención propone la obtención de
una formulación similar a las de las técnicas descritas por TOWNSED
y EL SAYED en el caso de un receptor multicanal, sin los
inconvenientes de la técnica descrita por MOELKER.
La invención se refiere por lo tanto a un
procedimiento de tratamiento de señales de navegación de un sistema
de navegación por satélite con ayuda de un receptor tal como el que
se define en la reivindicación 1.
La invención se basa en la idea de que las
señales de entrada de los diferentes canales cubren el mismo
sub-espacio vectorial que las señales directas y
las señales producto de reflejos.
Por lo tanto es posible estimar este
sub-espacio y a continuación utilizar la distancia
entre el sub-espacio y las correlaciones locales
para formular el problema de minimización.
El proceso se caracteriza entonces porque
comprende:
- a)
- un pretratamiento de cada señal de antena para filtrarla con un filtro adaptado a la forma de las señales de navegación de dicho sistema de navegación y a su código de espectro disperso y para realizar una media de los picos de las señales filtradas.
\newpage
- b)
- una descomposición en valores singulares para realizar una estimación de un sub-espacio vectorial S de señal a partir de las señales filtradas y de las medias que representan los picos de correlación,
- c)
- una dicha búsqueda monodimensional de los retardos de las señales correspondientes a los trayectos directos y a los trayectos reflejados, que puede realizarse buscando los retardos correspondientes a los mínimos de la distancia entre vectores de modo generados localmente y correspondientes a las señales de referencia cuyos retardos se conocen y a los vectores del sub-espacio S.
Dicha descomposición en valores singulares se
realiza preferiblemente para muestras situadas alrededor de una
cresta de correlación y en las que se encuentra concentrada la mayor
parte de la energía de la señal. Esta descomposición puede emplear
una detección de discontinuidad en los valores singulares para
estimar el rango p del sub-espacio S de la
señal.
El procedimiento puede caracterizarse porque
dicha búsqueda monodimensional se realiza en un marco temporal de
retardo estimado en el que pueden encontrarse las señales
correspondientes a un trayecto directo y las señales
correspondientes a trayectos reflejados.
Dicha búsqueda monodimensional puede
presentar:
- c_{1})
- un cálculo en dicho marco temporal de retardo del inverso de la distancia entre los vectores del sub-espacio S y los vectores de modo generados localmente;
- c_{2})
- una estimación de los retardos de las señales correspondientes a un trayecto y de las señales correspondientes a trayectos reflejados seleccionando los retardos correspondientes a los vectores de modo para los que los valores de dichos inversos de la distancia sean máximos.
La invención se entenderá mejor con la lectura
de la siguiente descripción que se proporciona a modo de ejemplo,
junto con los dibujos, en los que:
- la figura 1 ilustra el pretratamiento,
- la figura 2 ilustra la descomposición en
valores singulares aplicada después del pretratamiento en un
receptor multicanal REC,
- la figura 3 ilustra la búsqueda
monodimensional,
- la figura 4 ilustra un modo preferido de
pretratamiento,
- la figura 5 representa la salida del filtro
adaptado Fi para el canal iésimo, y
- la figura 6 ilustra la generación del
modo.
La técnica mencionada anteriormente, que emplea
un estimador de máxima probabilidad, realiza en primer lugar un
filtrado de la señal de entrada con ayuda de un filtro adaptado al
código y compara a continuación las correlaciones obtenidas con las
réplicas locales utilizando una ecuación no lineal. Las incógnitas
de esta ecuación son las amplitudes complejas de las señales y los
retardos, lo que hace que una utilización práctica tal como el MEDLL
pueda necesitar varios minutos y por lo tanto solamente pueda
utilizarse para un sistema GPS diferencial.
El concepto propuesto en el marco de la presente
invención permite sustituir la etapa no lineal de minimización y
puede aplicarse a una geometría de redes arbitraria, siempre que el
número de señales que inciden sobre la red sea inferior al número
de elemento que constituyen la red.
De acuerdo con la presente invención, (figura 1)
las señales que proceden de N antenas A1, A2, Ai, ..., AN son en
primer lugar, para la antena iésima Ai, amplificadas con un
amplificador de bajo ruido AMPi, filtradas con un filtro de banda
baja BPFi y trasladadas en banda base a un mezclador Mi del que una
entrada recibe a tal efecto un portador local LC. A continuación en
un módulo de pretratamiento 1i, se digitalizan mediante un
convertidor analógico digital ADCi y después se filtran con un
filtro Fi de acuerdo con la forma de los impulsos y con el código
de espectro disperso ("spreading code"). Dicho filtro es un
filtro de respuesta finita al impulso (FIR) cuya respuesta al
impulso se obtiene muestreando un marco de señal de navegación,
utilizando más de una muestra por bit ("chip") de señal
pseudoaleatoria de manera que la forma de las muestras se refleje
en las muestras. Finalmente puede calcularse su media en una etapa
PA_{i} de cálculo de la media del valor de la cresta para
proporcionar una señal pretratada. De acuerdo con esta técnica, las
señales de la cresta, con la dispersión corregida, que salen del
filtro Fi se someten al tratamiento tomando las muestras situadas
alrededor de la cresta de correlación estimada y se realiza la media
de cada una de estas muestras para los diferentes picos de
correlación para aumentar la relación señal/ruido.
La señal pretratada se refiere solamente a una
pequeña cantidad de muestras situadas alrededor de la cresta de
correlación, dado que la energía de la señal se encuentra
principalmente en estas muestras.
Como se expondrá con más detalle en la siguiente
descripción, el procedimiento de la invención realiza a continuación
en un módulo 2 (véase la figura 2) una estimación del
sub-espacio S de la señal mediante la descomposición
en valores singulares de vectores Z_{1}, Z_{2}, ..., Z_{n},
formados a partir de las muestras de los picos de correlación de
cada una de las enésimas antenas (A_{1}, A_{2}, ...,
A_{n-1}, A_{n}).
Una vez que se ha realizado la estimación del
sub-espacio S de la señal, el procedimiento realiza
una búsqueda monodimensional en un marco temporal de retardo en el
que pueden situarse la señal directa y las señales producto de un
reflejo (véase la figura 3). Este marco temporal puede obtenerse
mediante una estimación grosera que emplea una técnica conocida,
tal como el empleo de un bucle DDLL convencional con ayuda de un
circuito DW. El circuito 1i de pretratamiento de referencia genera
localmente vectores de modo Zi correspondientes a las señales
incidentes desprovistas de ruido y que tienen retardos conocidos.
Las búsquedas de los retardos se realizan buscando, gracias al
módulo 2, cuales son los vectores de modo más cercanos al
sub-espacio de la señal S. Los retardos tienen
entonces el valor de los retardos correspondientes a estos vectores
de modo más próximos. La búsqueda monodimensional puede realizarse,
por ejemplo, calculando en el marco temporal de retardo el inverso
de la distancia entre el sub-espacio S de señal y
cada uno de los modos que se generan localmente, pudiendo estimarse
entonces los retardos de señales directas y de señales que han
experimentado reflejos en un módulo 4, buscando los valores de
retardo para los que la función "inverso de la distancia" sea
máxima.
El procedimiento de acuerdo con la invención
conduce, para un relación de señal/ruido de un código C/A de -20 dB
(tomada antes del filtro Fi) y para un tiempo de integración de
únicamente un segundo (es decir aproximadamente 1.000 códigos), a
un error del orden de una centésima de bit de una secuencia de ruido
pseudoaleatoria ("1/100 de chip"), lo que es muy inferior al
resultado obtenido con un bucle DDLL (aproximadamente \cong 5,6
centésimas de
bit).
bit).
Las resonancia se realiza sobre un código C/A
que tienen impulsos conformados (\beta = 0, 5).
Se utilizan la siguiente notación:
- n_{m} = número de modos
- n_{ch} = número de canales
- n_{L} = dimensión del espacio, es decir longitud de los vectores
- (.)^{T} = Trasladado a una matriz
- (.)^{H} = Conjugado y Trasladado a una matriz
- \lfloora\rfloor = Mayor número entero inferior o igual a a
- a mod b = Resto de la división de a por b
- <V_{1}, V_{2}, ...> = espacio de V_{1}, V_{2}, ...
- [V_{1}, V_{2}, ...] = Matriz formada por los vectores columna V_{1}, V_{2}, ...
- rank [.] = Rango de una matriz o de un sub-espacio
- diag(.) = Diagonal de una matriz
- min (.,.) = Mínimo
- tr(.) = sumas de los elementos diagonales de una matriz.
\vskip1.000000\baselineskip
El modelo de una señal
paso-banda para el canal de recepción i es:
- s(t) = Código C/A con impulsos conformados
- n_{wbtp}(t) = Ruido blanco de paso-banda
- \alphaik = amplitudes reales
- \thetaik = Fases multi-trayecto.
\vskip1.000000\baselineskip
El equivalente paso-bajo de
rbpi(t) es:
con:
- n_{w}(t) = Ruido blanco
-
102 Coeficientes complejos (3) multi-trayecto
- \tau_{k} = retardos multi-trayecto
- n_{m} = número de señales multi-trayecto
\vskip1.000000\baselineskip
Después del muestreo durante un periodo Ts,
están disponibles N muestras para cada canal. Entonces tenemos:
con
- s[n, \tau] = a s(nT_{s} - \tau) = señal de referencia (5) muestreada con un retardo \tau
- n_{w}[n] = Ruido muestreado.
\vskip1.000000\baselineskip
La estimación de los valores de a_{ik} y de
\tau_{k}, cuando están disponibles N muestras por canal, puede
realizarse con ayuda de la función de máxima probabilidad, a
saber:
Las estimaciones de amplitud a_{i1}k_{1} y
de retardo \tauR_{1} están de acuerdo con las siguientes
ecuaciones:
\newpage
y
ecuación en la que R_{rs},
_{i}(n, \tau) y R_{s}(\tau_{1},
\tau_{2}) vienen dadas por las siguientes fórmulas de
correlación:
(correlación de referencia de
canal)
(auto-correlación
de
referencia).
La estimación equivale a hacer corresponder
n_{m} auto-correlaciones de referencia con ns
correlaciones de canal, con amplitudes complejas y retardos
diferentes. Las incógnitas son únicamente los retardos, ya que las
amplitudes pueden obtenerse a partir de (7) y sustituirse en (8).
Esto conduce a ecuaciones no lineales.
En el caso en el que n_{ch} = 1, las
ecuaciones (7) y (8) son ecuaciones MEDLL [véase el documento de
Richard Van Nee "Multitransmitter Interferente in Special
Spectrum Communication and Navigation System" Delft University
Press - Países Bajos (1995)].
De acuerdo con la invención, en lugar de
realizar una estimación haciendo corresponder las correlaciones de
los canales con correlaciones de referencia, lo que conduciría a
ecuaciones no lineales, se realiza, a partir de las mismas
correlaciones una estimación del sub-espacio. Como
consecuencia, en los dos casos, las señales de los diferentes
canales deben experimentar un pretratamiento para obtener
correlaciones de canales.
En particular las muestras que presentan interés
son las que se sitúan en las proximidades de los picos de
correlación (véase el circuito de la figura 4).
En este circuito, la señal r_{i}(t) del
iésimo canal se muestrea a intervalos Ts en un módulo de muestreo
ADCi y pasa a través del filtro Fi correspondiente a la señal de
referencia (un periodo de código de s(-\tau)). La salida
Z_{i}[n] del filtro viene dada por:
donde h[n] representa la
respuesta del filtro
adaptado.
Las señales Zi[n] de salida del filtro
adaptado Fi se ilustran en la figura 5. Dado que el nivel de las
señales solamente es lo suficientemente elevado para las muestras
situadas en las proximidades de los picos de correlación, solamente
se conservan éstas. Puede determinarse de manera aproximada, por
ejemplo como se ha indicado anteriormente, la localización de los
picos y seleccionar una referencia temporal t_{il} de manera
que:
- t_{il} = NT_{s} - T/2 (L = 1, ..., n_{pi}, representando n_{pi} el número de picos de correlación disponibles para el canal iésimo).
- T representa el intervalo de tiempo entorno a los picos de correlación. El circuito solamente conserva las muestras que se sitúan en el marco:
Siendo la duración del intervalo t conocida, las
muestras generadas por el módulo PI y situadas en el marco
[t_{iL} - T/2 t_{iL} + T/2] constituyen un vector Z_{iL}
Se trata de las muestras entorno al Lésimo pico
de correlación.
La relación señal/ruido de estas muestras puede
ser insuficiente, en este caso es ventajoso realizar en un módulo
VG una media de n_{pi} picos de correlación. De este modo se
obtiene lo que se denomina vectores de canales Zi (con i
comprendido entre 1 y n_{ch}) también denominados Ci (figura 2).
Tenemos:
El vector de canal equivale a la correlación de
referencia de canal del estimador de máxima probabilidad de acuerdo
con la ecuación (9) dado que:
En el instante n = N-p con p
<< N, la salida del filtro adaptado tiene un valor de:
Esta estimación está también en función de la
auto-correlación de referencia que también puede
obtenerse con ayuda del circuito de la figura 4 (sin el módulo VG)
utilizando s(t-\tau) como señal de entrada
(véase la figura 6) y suprimiendo la operación de cálculo de la
media, ya que no hay ruido. Se denomina modos (o vectores de modo)
a las salidas obtenidas de este modo:
(correlación de
referencia).
Los modos m(\tau) equivalen a la
auto-correlación de referencia (máxima probabilidad)
de acuerdo con la ecuación (10) ya que:
\newpage
En el instante n = N-p con p
<< N, la salida del filtro F tiene el valor:
\vskip1.000000\baselineskip
Como se ha indicado anteriormente, el
tratamiento de los datos para realizar una estimación siguiendo el
principio de máxima probabilidad de acuerdo con la ecuación (8) es
muy complicado. El presente procedimiento pretende simplificar
considerablemente la solución de este problema utilizando un
concepto diferente que consiste en estimar en primer lugar el
sub-espacio en el que se concentra la mayor parte de
la potencia de la señal y buscar a continuación los modos (o
vectores de modo) más cercanos con ayuda de una búsqueda
monodimensional.
En ausencia de ruido, los vectores de los
canales z_{1}, z_{2}, ... zn_{ch} son combinaciones lineales
de los vectores de modo m_{1}, m_{2}, ..., mn_{m}.
Los vectores de canal y los vectores de modo
recorren el mismo sub-espacio S = C, con:
S = < m_{1}, m_{2}, ..., mn_{m} >
(sub-espacio de las señales)
C = < z_{1}, z_{2}, ...zn_{ch} >
(sub-espacio de los canales)
\vskip1.000000\baselineskip
Siendo los vectores de modo los valores de una
función con un parámetro m_{i} = m(\tau_{i}), i = 1,
..., n_{m}, es posible determinar los vectores de modo cruzando la
variable m(\tau) con el sub-espacio de los
canales.
Se utiliza la siguiente notación:
n_{L} = dimensión del espacio
N = S\bot = < n_{1}, n_{2}, ...,
nn_{L}-n_{m} > sub-espacio de
ruido o sub-espacio ortogonal a S.
m(\tau) vectores de modo en función del
parámetro \tau mi = m(\tau_{i}) Modos, i = 1, ...,
n_{m}.
los vectores de canal z_{1}, z_{2}, ...,
zn_{ch} son combinaciones lineales de los modos, a saber:
\vskip1.000000\baselineskip
a_{i}k =
constantes.
\vskip1.000000\baselineskip
Los vectores de modo pueden obtenerse a partir
de valores de \tau para los que m(\tau) es ortogonal al
sub-espacio N, es decir:
\vskip1.000000\baselineskip
En presencia de ruido, el método anterior no es
adecuado dado que los vectores de modo solamente recorren un
sub-espacio del espacio de los canales. Por lo tanto
es preciso encontrar a partir de C el sub-espacio
CS entorno al que está concentrada la mayor parte de la energía y
aplicar a continuación el método de búsqueda paramétrica
anterior.
Sea la matriz z = [z_{1}, z_{2}, ...,
zn_{ch} ].se busca el rango p de la matriz Hp para el que la suma
de los cuadrados de los elementos de z-Hp sea
mínima.
Esta condición puede reformularse de la
siguiente manera:
Esta ecuación (23) representa el cuadrado de la
ley de Frobenius aplicada a la matriz z- Hp.
Nos remitiremos al documento de Louis L. Sachrf
titulado "Statistical Signal Processing, Detection, Estimation,
and Time Series Analysis" página 45 publicado en 1991 por
Addison-Wesley Publishing Company Inc.
El problema de la minimización de esta ley se
resuelve aplicando una descomposición en valores singulares
(ecuación 24) que permite expresar z como:
Siendo U una matriz ortogonal de dimensión
n_{L} x n_{Ln}, es una matriz diagonal de dimensión n_{L} x
n_{ch} y V es una matriz ortogonal de dimensión n_{ch} x
n_{ch}. Los elementos diagonales de la matriz, denominados
valores singulares son positivos o nulos. Se clasifican por valores
decrecientes.
La matriz Hp puede expresarse como:
Estando U y V dados por la fórmula (24).
Al sustituir los resultados de las ecuaciones
(24) y (26) en la ecuación (23) y teniendo en cuenta que UU^{H} =
I y VV^{H} = I, tenemos:
\vskip1.000000\baselineskip
Siendo la matriz H_{p} de rango p, el error es
mínimo cuando el \Sigmap es diagonal y anula a los elementos de
su diagonal cuyo orden es superior a p_{i}, a saber:
El rango para que esto se produzca puede
evaluarse detectando una discontinuidad en el conjunto de valores
singulares de modo que
\lambda^{2}_{1}, \lambda^{2}_{2},
..., y \lambda^{2}_{p} sean del mismo orden de tamaño y
que
\lambda^{2}_{p +1},
\lambda^{2}_{p+2}, ... y \lambda^{2}_{min (nL - nch)}
sean muy inferiores.
\newpage
Esto solamente funciona si la relación de
señal/ruido es mejor que 0dB ya que:
que representan los valores
singulares de la señal y la varianza del ruido (véase el documento
mencionado anteriormente de Louis L. Scharf, páginas
499-500).
\vskip1.000000\baselineskip
El procedimiento puede resumirse por lo tanto de
la siguiente manera:
- Descomponer Z en valores singulares
\vskip1.000000\baselineskip
- Detectar una discontinuidad en los valores
singulares y deducir a partir de ella un valor estimado del rango p
del sub-espacio.
- El rango p viene dado por z =
U\Sigma_{p}V^{H} con \Sigma_{p} conteniendo solamente p
elementos diagonales.
Si se escribe U = [U_{1} U_{2}], conteniendo
U_{1} las p primeras columnas y U_{2} las
n_{L}-p columnas restantes entonces
<U_{1}> es el sub-espacio aproximado de
rango p (sub-espacio de señal) y <U_{2}> es
su complemento ortogonal (sub-espacio de ruido).
La búsqueda paramétrica de modo se realiza con
ayuda de la ecuación (22) calculando los valores \tau para los
que:
Dado que la norma de la ecuación 30 es reducida,
\tau puede estimarse buscando los máximos del inverso del
cuadrado de la norma, a saber:
\vskip1.000000\baselineskip
Los valores singulares permitirán realizar la
distinción entre el sub-espacio de señal y el
sub-espacio de ruido. Una vez que se ha estimado el
sub-espacio, la búsqueda paramétrica detecta los
vectores de modo más cercanos.
La separación entre el
sub-espacio de señal <U1> y de ruido
<U2> se detecta mediante una discontinuidad en la secuencia
de valores singulares. La detección de esta discontinuidad puede
realizarse comenzando con el valor singular más reducido y
comparando los incrementos sucesivos de estos valores singulares con
su incremento medio, y se considera detectada una discontinuidad si
su valor relativo es superior a un umbral dado. Este umbral puede
seleccionarse de manera que corresponda a un error temporal en el
intervalo de -25 a -20 dB, lo que es un valor típico para un código
C/A. Dicho criterio es particularmente útil en el caso en el que,
para un modo dado, el número de canales es superior al número de
muestras. En la práctica, se observará que es preferible
sobrestimar (antes que subestimar) el número de valores
singulares.
Una vez que se ha determinado el
sub-espacio, la búsqueda monodimensional se realiza
de la forma que se ha presentado anteriormente, lo que permite
determinar los retardos buscados para las señales correspondientes
a un trayecto directo y para las correspondientes a trayectos que
han experimentado reflejos.
\vskip1.000000\baselineskip
\bullet BRYAN TOWNSEND L1 Carrier Phase
Multipath Error Reduction Using MEDLL Technology. Proceedings of
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Addison-Wesley Publishing Company Inc, 1991,
45
Claims (7)
1. Procedimiento de tratamiento de señales de
navegación de un sistema de navegación por satélite con ayuda de un
receptor, presentando el receptor una pluralidad de antenas que
generan señales que representan la recepción de señales
correspondientes a trayectos directos y a trayectos reflejados,
caracterizado porque realiza una búsqueda monodimensional de
los retardos de las señales correspondientes a trayectos directos y
a trayectos reflejados, comparando las señales de un
sub-espacio vectorial de señal obtenido a partir de
las señales de antena con señales de referencia correspondientes a
retardos conocidos.
2. Procedimiento de acuerdo con la
reivindicación 1, caracterizado porque comprende:
- a)
- un pre-tratamiento de cada señal de antena para filtrarla con un filtro adaptado a la forma de las señales de navegación de dicho sistema de navegación y a su código de espectro disperso y para realizar una media de los picos de las señales filtradas,
- b)
- una descomposición en valores singulares para realizar una estimación del sub-espacio vectorial de señal a partir de las señales filtradas y de las que se han calculado las medias que representan los picos de correlación,
- c)
- una dicha búsqueda monodimensional de dichos retardos de las señales, correspondientes a trayectos directos y a trayectos reflejados.
3. Procedimiento de acuerdo con la
reivindicación 2, caracterizado porque la búsqueda
monodimensional se realiza buscando los retardos correspondientes a
los mínimos de la distancia entre vectores de modo generados
localmente y correspondientes a dichas señales de referencia cuyos
retardos se conocen y dicho sub-espacio vectorial
de señal.
4. Procedimiento de acuerdo con una de las
reivindicaciones 2 ó 3, caracterizado porque dicha
descomposición en valores singulares se realiza para las muestras
situadas entorno a una cresta de correlación y entorno a las que se
encuentra concentrada la mayor parte de la energía de la señal.
5. Procedimiento de acuerdo con una de las
reivindicaciones 2 ó 3, caracterizado porque la
descomposición en valores singulares emplea una detección de la
discontinuad en los valores singulares para estimar el rango p del
sub-espacio S de la señal.
6. Procedimiento de acuerdo con una de las
reivindicaciones anteriores, caracterizado porque dicha
búsqueda monodimensional se realiza en un marco temporal de retardo
estimado, en el que pueden encontrarse señales correspondientes a
un trayecto directo y señales correspondientes a trayectos
reflejados.
7. Procedimiento de acuerdo con la
reivindicación 6, caracterizado porque dicha búsqueda
monodimensional presenta:
- c1)
- un cálculo en dicho marco temporal de retardo del inverso de la distancia entre los vectores del sub-espacio vectorial de señal y los vectores de modo generados localmente;
- c2)
- una estimación de los retardos de las señales correspondientes a un trayecto directo y de las señales correspondientes a trayectos reflejados seleccionando los retardos correspondientes a vectores de modo para los que los valores de dichos inversos de la distancia sean máximos.
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