RU2432585C1 - Способ подавления ошибок многолучевости в приемнике спутниковой навигации - Google Patents

Способ подавления ошибок многолучевости в приемнике спутниковой навигации Download PDF

Info

Publication number
RU2432585C1
RU2432585C1 RU2010112471/09A RU2010112471A RU2432585C1 RU 2432585 C1 RU2432585 C1 RU 2432585C1 RU 2010112471/09 A RU2010112471/09 A RU 2010112471/09A RU 2010112471 A RU2010112471 A RU 2010112471A RU 2432585 C1 RU2432585 C1 RU 2432585C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
delay
signal
frequency
corrections
signals
Prior art date
Application number
RU2010112471/09A
Other languages
English (en)
Inventor
Михаил Владимирович Холостов (RU)
Михаил Владимирович Холостов
Николай Викторович Михайлов (RU)
Николай Викторович Михайлов
Александр Олегович Федотов (RU)
Александр Олегович Федотов
Биджан Джалали (US)
Биджан Джалали
Original Assignee
Мстар Семикондактор, Инк.
МСтар Софтвеэ Ар энд Ди (Шэньчжень) Лтд.
МСтар Франс САС
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Мстар Семикондактор, Инк., МСтар Софтвеэ Ар энд Ди (Шэньчжень) Лтд., МСтар Франс САС filed Critical Мстар Семикондактор, Инк.
Priority to RU2010112471/09A priority Critical patent/RU2432585C1/ru
Priority to CN 201010249799 priority patent/CN102213766B/zh
Application granted granted Critical
Publication of RU2432585C1 publication Critical patent/RU2432585C1/ru

Links

Images

Landscapes

  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области спутниковой радионавигации, конкретно к способам получения измерений псевдодальности и псевдоскорости в условиях многолучевости в навигационных приемниках спутниковых радионавигационных систем. Способ включает операции поиска сигналов навигационных спутников, прием и обработку комплексных сигналов каждого спутника, сопровождение найденных сигналов следящим разомкнутым контуром и определение координат, скорости приемника и точного времени по измерениям задержки и частоты сигнала прямого и отраженных лучей. На основании навигационных параметров рассчитывают прогнозы задержки и частоты, предназначенные для ориентации двумерной решетки накопленных мощностей по задержке и частоте. При этом в процессе формирования элементов решетки осуществляют суммирование комплексного сигнала на интервале когерентного накопления синхронно с битами данных данного спутника, причем время когерентного накопления согласовано с длиной бита. На основании обработки решетки накопленных мощностей, включающей ее центрирование, вычисляют коррекции к прогнозам задержки и частоты, а измерения задержки и частоты вычисляют как суммы прогнозов с соответствующими коррекциями. После этого производят экстраполяцию полученных измерений на заданный момент времени и расчет измерений псевдодальности и псевдоскорости, а на основании измерений, полученных от всех спутников, определяют координаты и скорость приемника. При вычислении коррекций задержки и частоты вычисляют коррекции однолучевого сигнала с использованием центрированной решетки накопленных мощностей, выявляют, имеет ли место мног

Description

Изобретение относится к области спутниковой радионавигации, конкретно к способам получения измерений псевдодальности и псевдоскорости в условиях многолучевости в навигационных приемниках Спутниковых Радионавигационных Систем (СРНС).
В мире существуют или создаются несколько СРНС. Это действующие системы Global Positioning System GPS (США), Глобальная Навигационная Спутниковая Система ГЛОНАСС (Российская Федерация) и создаваемые Galileo (Европейское Космическое Агенство ESA), BeiDou или Compass (КНР). Настоящее изобретение может быть использовано в навигационных приемниках всех этих или других СРНС.
Применение навигационных приемников в условиях городского каньона подводит к частому пропаданию прямой видимости спутников. Принимаемая мощность сигналов при этом становится низкой или пропадает. В этих условиях традиционное автономное сопровождение сигналов в системе с замкнутым контуром с помощью систем слежения за задержкой (ССЗ) и частотной автоподстройки (ЧАП) часто прерывается.
Слежение за сигналами от спутников в системе с разомкнутым контуром («Open-Loop Tracking» [патент США 6633255, опубл. 04.07.2002]) реализуется посредством вычисления для каждого спутника прогнозов измерений задержки и частоты на основе навигационного решения, формирования двумерной (по задержке и частоте) решетки мощностей с центром, определяемым прогнозом измерений, получения поправок к прогнозу и формирования измерений как суммы поправок с прогнозом. Такое слежение сохраняет работоспособность при низких отношениях сигнал/шум.
Пропадание сигнала части спутников в системе, реализующей слежение в разомкнутом контуре, не является критичным до тех пор, пока существует навигационное решение, то есть остаются измерения по 3-4 сигналам спутников.
Наличие сигналов, приходящих по прямому и отраженным лучам, приводит к появлению ошибок как задержки, так и частоты. На Фиг.1 приводится пример схемы распространения многолучевого сигнала, приводящей к искажениям измерений:
- для статического приемника или приемника, движущегося параллельно отражающей поверхности (Фиг.1, а)), возникают только ошибки измерения задержки, так как скорости изменения дальности до спутника для прямого и отраженного лучей равны,
- для приемника, движущегося в направлении отражающей поверхности (Фиг.1, б)), к ошибкам измерения задержки добавляются ошибки измерения частоты, так как в этом случае скорость изменения дальности до спутника по отраженному лучу отличается от скорости изменения дальности до спутника по прямому лучу.
Известны способы, которые обеспечивают уменьшение ошибок измерения псевдодальности, возникающих в результате наличия отраженных лучей. Это в основном узкоапертурный коррелятор [Theory and Performance of Narrow Correlator Spacing in a GPS receiver. A.J. van Dierendonck, Pat Fenton, Tom Ford. Journal of The Institute of Navigation, Vol.39, No.3, 1992], стробовые методы формирования реплики псевдослучайной последовательности (ПСП) сигнала при вычислении автокорреляционной функции (АКФ) [патент США №7436356, опубл. 03/24/2006], методы, основанные на использовании переднего фронта АКФ, вычислении пересечения отрезков на переднем и заднем фронтах и взвешивании отсчетов автокорреляционной функции [патент США №7436356, опубл. 03/24/2006]. Эти методы легко реализуются в недорогих массовых приемниках и уменьшают ошибку псевдодальности, но точность их невысока.
Также известны методы подавления многолучевости, основанные на оптимальной обработке многолучевого сигнала, включающие в себя измерение параметров сигналов, приходящих по прямому и отраженному лучам, с применением метода максимального правдоподобия. Подавление влияния сигналов, приходящих по отраженным лучам производится путем их оптимальной оценки и исключения из наблюдений. Эти методы используются в дорогостоящих геодезических приемниках и требуют значительных аппаратных затрат для реализации.
Применение адаптивных антенных решеток для подавления сигналов, приходящих по отраженным лучам, требует нескольких приемных антенн и дополнительной обработки принимаемых ими сигналов, что также значительно усложняет аппаратуру потребителя.
Наиболее близким к заявляемому решению является способ, описанный в патенте США 6031881, опубл. 02.02.2000. Такой метод уменьшения влияния многолучевости на измерения задержки сигнала от спутника заключается в том, что:
1) принимают сигнал, имеющий информацию о дальности и включающий в себя в том числе искажающий сигнал, приходящий по второму (отраженному) лучу, и переносят принятый сигнал на нулевую частоту;
2) квантуют преобразованный сигнал синхронно с моделирующей формой волны, создавая квантованный сигнал и комбинируя успешные повторения множества фронтов содержащих информацию о дальности;
3) коррелируют комбинированный сигнал с множеством искусственно задержанных представлений переданного квантованного сигнала приемника;
4) вычисляют оценку максимального правдоподобия дальности с использованием выбранных пар представлений принятого сигнала;
5) ограничивают относительную амплитуду сигнала, приходящего по второму лучу, основываясь на представлениях об условиях передачи сигнала;
6) вычисляют вторую оценку максимального правдоподобия псевдодальности наряду с ограничением относительной амплитуды сигнала, приходящего по второму лучу, используя представление передаваемого сигнала.
Недостатками этого метода являются необходимость сохранения входных выборок сигнала, квантованных на высокой частоте (в патенте указывается частота дискретизации, равная 20 МГц для системы GPS), и обработки этих выборок в реальном масштабе времени. Для реализации такого метода требуется большой объем памяти и высокая скорость обработки информации.
Другим недостатком является ограниченное время накопления. Причиной ограничения времени накопления является модуляция принимаемого сигнала неизвестными битами данных навигационного сообщения передаваемого сигнала (каждые 20 мс для GPS и ГЛОНАСС), что приводит к ограничению принимаемого отношения мощности несущей сигнала С к мощности шума N0 в полосе 1 Гц С/N0 > 30 дБ Гц.
Задачей предлагаемого изобретения является устранение влияния многолучевости на измерения задержек и частоты и создание способа, работоспособного для слабых сигналов и не требующего больших вычислительных затрат для реализации.
Достигаемый технический результат - обеспечение бит-синхронного формирования решетки накопленных мощностей и подавление ошибок многолучевости путем построения функции правдоподобия с исключением мешающих параметров.
Поставленная задача решается следующим образом.
Способ подавления ошибок многолучевости в приемнике спутниковой навигации включает операции поиска сигналов навигационных спутников, прием и обработку комплексных сигналов каждого спутника, сопровождение найденных сигналов следящим разомкнутым контуром и определение координат, скорости приемника и точного времени по измерениям задержки и частоты сигнала прямого и отраженных лучей согласно следующему:
на основании навигационных параметров, включающих в себя координаты, скорость приемника и точное время, а также информации о движении спутника, полученной на основании измеренного времени и принятых эфемерид, рассчитываются прогнозы задержки и частоты, предназначенные для ориентации двумерной решетки накопленных мощностей по задержке и частоте, которая формируется на основании принятых и обработанных комплексных сигналов. При этом в процессе формирования элементов решетки осуществляют суммирование комплексного сигнала на интервале когерентного накопления синхронно с битами данных данного спутника, причем время когерентного накопления согласовано с длиной бита. На основании обработки решетки накопленных мощностей, включающей ее центрирование, вычисляют коррекции к прогнозам задержки и частоты, а измерения задержки и частоты вычисляют как суммы прогнозов с соответствующими коррекциями. После этого производят экстраполяцию полученных измерений на заданный момент времени и расчет измерений псевдодальности и псевдоскорости, а на основании измерений, полученных от всех спутников, определяют координаты и скорость приемника. Вычисление коррекций задержки и частоты содержит этапы, на которых:
вычисляют коррекции однолучевого сигнала с использованием центрированной решетки накопленных мощностей,
выявляют, имеет ли место многолучевость, и
при положительном результате этого выявления осуществляют уточнение коррекций с привлечением весовых коэффициентов,
при этом уточнение коррекций осуществляют путем формирования функции правдоподобия на основании вектора центрированных накопленных мощностей и осуществляют коррекцию согласно найденному глобальному максимуму функции правдоподобия.
Формирование функции правдоподобия на основании вектора центрированных накопленных мощностей возможно различными способами, например двумя описанными ниже.
В первом способе формирование функции правдоподобия на основании вектора центрированных накопленных мощностей включает следующие подэтапы:
- вычисление взвешенных сумм для каждого вектора с привлечением векторов весовых коэффициентов, соответствующих предполагаемым задержкам сигналов прямого и отраженных лучей,
- получение матриц, обратных матрицам, построенным на основании попарных скалярных произведений векторов весовых коэффициентов, и
- вычисление функции правдоподобия как квадратичной формы с результатами первого и второго подэтапов.
Во втором способе формирование функции правдоподобия на основании вектора центрированных накопленных мощностей включает следующие подэтапы:
- вычисление взвешенных сумм для каждого вектора с привлечением ортонормированных векторов сигналов, зависящих от задержек сигналов прямого и отраженного лучей,
- вычисление функции правдоподобия путем вычисления суммы квадратов полученных взвешенных сумм.
Формирование функции правдоподобия для уменьшения ошибок измерения частоты производится аналогично.
В первом случае включает следующие подэтапы:
- вычисление взвешенных сумм для каждого вектора с привлечением векторов весовых коэффициентов, соответствующих предполагаемым частотам сигнала прямого и отраженного лучей,
- получение матриц, обратных матрицам, построенным на основании попарных скалярных произведений векторов весовых коэффициентов, и
- вычисление функции правдоподобия как квадратичной формы с результатами первого и второго подэтапов.
Во втором случае:
- вычисление взвешенных сумм для каждого вектора с привлечением ортонормированных векторов сигналов, зависящих от частот сигналов прямого и отраженного лучей,
- вычисление функции правдоподобия путем вычисления суммы квадратов полученных взвешенных сумм.
Изобретение иллюстрируется чертежами, на которых:
Фиг.1 представляет схему распространения многолучевого сигнала, приводящую к искажениям:
а) только по задержке,
б) по доплеровскому смещению и задержке.
Фиг.2 - схема навигационного приемника со слежением в системе с разомкнутым контуром.
Фиг.3 - блок-схема формирования одного элемента решетки накопленных мощностей.
Фиг.4 - пример двумерной решетки накопленных мощностей, сформированной в результате приема многолучевого сигнала.
Фиг.5 - решетка накопленных мощностей, соответствующая доплеровской частоте максимальной мощности сигнала, до и после центрирования.
Фиг.6 - блок-схема центрирования решетки накопленных мощностей.
Фиг.7 - блок-схема вычисления измерений с устранением воздействия многолучевости.
Фиг.8 - блок-схема варианта реализации вычисления коррекций заявленным способом устранения воздействия многолучевости с использованием векторов сигнала Sij=Q-1/2Pij и обратных матриц (SijTSij)-1
Фиг.9 - блок-схема варианта реализации вычисления коррекций заявленным способом устранения воздействия многолучевости с использованием ортонормированных векторов сигналов Vij.
Фиг.10 - пример функции правдоподобия y(τ0, τ1) для многолучевого сигнала.
Фиг.11 - проекция функции правдоподобия y(τ0, τ1) и оценки задержек прямого и отраженного лучей.
Фиг.12 - ошибки оценки задержки сигнала, приходящего по прямому лучу, рассчитанные согласно заявляемому способу.
Фиг.13 - ошибки оценки задержки сигнала, приходящего по прямому лучу, рассчитанные для узкоапертурного коррелятора.
Фиг.14 - ошибки оценки задержки сигнала, приходящего по прямому лучу, рассчитанные для стробового коррелятора.
Фиг.15 - сравнение ошибок оценки псевдодальности заявляемого способа и узкоапертурного коррелятора.
Фиг.16 - ошибки измерения координат при использовании узкоапертурного коррелятора.
Фиг.17 - ошибки измерения координат при использовании заявленного способа.
Ниже раскрывается пример осуществления изобретения.
Схема типового СРНС приемника со слежением в системе с разомкнутым контуром приводится на Фиг.2.
Обработка сигналов в типовом навигационном приемнике разделяется на аналоговую (блок 1) и цифровую (блоки 2, 3). Часть цифровой обработки сигналов, требующая высокой скорости вычислений и не требующая сложных алгоритмов обработки, выполняется на цифровой ультрабольшой интегральной схеме (УБИС) 2. Другая часть, требующая сложных алгоритмов обработки в невысоком темпе, выполняется, как правило, на программируемом процессоре 3.
Принимаемые антенной (2.1) радиочастотные электромагнитные сигналы преобразуются в электрические и усиливаются. Далее на этапе 2.2 производится аналоговое радиочастотное преобразование, а именно производится перенос с радиочастоты на промежуточную частоту, а также производится дискретизация аналогового сигнала по времени и квантование его по уровню. Для переноса и дискретизации используется опорная частота, получаемая на этапе 2.3 с помощью генератора опорной частоты. Далее цифровой сигнал подвергается цифровому преобразованию с понижением частоты на этапе 2.4. Для этого цифровой сигнал переносится на близкую к нулевой частоту, ограничивается по спектру в заданной полосе частот и децимируется в соответствии с частотой Найквиста. Этот сигнал X(ti) является цифровым комплексным сигналом с ограниченной в целях экономии памяти разрядностью. Он содержит аддитивную смесь принимаемых от спутников сигналов и шума. Далее полученный комплексный сигнал X(ti) используется на этапе 2.5 для формирования и центрирования решетки накопленных мощностей Z. Также для формирования решетки накопленных мощностей используются прогнозы задержки и частоты P=(τp,fp)T, где Р - вектор прогнозов, τр - прогноз задержки, fp - прогноз частоты, и значения расстройки элементов решетки накопленных мощностей относительно прогноза по задержке {Δτn} и частоте {Δf}.
Далее на этапе 2.6 на основании центрированной решетки накопленных мощностей Z производится вычисление коррекций ΔФ (относительно прогнозов) задержки и частоты
Figure 00000001
,
где Δτр - коррекция задержки,
Δfp - коррекция частоты.
На этапе 2.7 полученные коррекции складываются с прогнозами задержки и частоты для получения измерений задержки и частоты
Figure 00000002
,
где Ф=(τ,f)T - вектор измерений задержки τ и частоты f.
Полученные измерения Ф задержки и частоты служат вместе с данными о траектории и скорости спутника (эфемеридами) для определения на этапе 2.8 координат, скорости и времени приемника (при этом вычисление псевдодальности и псевдоскорости на основании измерений задержки и частоты производится стандартным способом). На этапе 2.9 на основании полученных координат, скорости и времени, а также данных о траектории и скорости спутника производится расчет прогнозов Р измерений задержки и частоты.
Этапы 2.3 и 2.4 осуществляются в аналоговой части 1, этапы 2.4 и 2.5 - в цифровой ультрабольшой интегральной схеме 2 (УБИС), этапы 2.6-2.9 - в программируемом процессоре 3.
Система со слежением в разомкнутом контуре сохраняет работоспособность для слабых сигналов с отношением мощности несущей к мощности шума в полосе 1 Гц c/N0 > 10 дБ Гц, где С - мощность несущей, N0 - мощность шума в полосе 1 Гц.
Блок-схема формирования одного элемента решетки накопленных мощностей с индексом n, k (n - номер задержки, k - номер частоты) изображена на Фиг.3.
Смеситель кода (этап 3.1) осуществляет умножение выборок комплексного сигнала на значения вещественной реплики кода:
Figure 00000003
где
Figure 00000004
- комплексный сигнал с выхода n-го смесителя кода,
X(ti) - выборка комплексного сигнала с выхода этапа 2.4,
i - номер выборки комплексного сигнала,
ti=δ*i - время i-й выборки сигнала,
δ - интервал дискретизации,
Cp(t) - значение реплики кода сигнала в момент времени t,
Figure 00000005
- задержка реплики сигнала для n-го смесителя кода,
τр - прогноз задержки,
Δτn - значение расстройки по задержке для n-го смесителя кода,
fp - прогноз частоты Доплера,
F - радиочастота несущей.
Смеситель несущей (этап 3.2) осуществляет умножение комплексного сигнала на выходе смесителя кода 3.1 на комплексную экспоненту:
Figure 00000006
где
Figure 00000007
- комплексный сигнал на выходе ℓ-го смесителя несущей и n-го смесителя кода,
j - мнимая единица,
Figure 00000008
- значение частоты Доплера для ℓ-го смесителя несущей,
fp - прогноз частоты Доплера,
Δf - значение расстройки по частоте для ℓ-го смесителя несущей.
Когерентный накопитель 3.3 осуществляет суммирование комплексного сигнала на интервале когерентного накопления Tcoh=Ncoh*δ синхронно с битами данных данного спутника, причем время когерентного накопления согласовано с длиной бита (20 ms для систем GPS и ГЛОНАСС):
Figure 00000009
где
Figure 00000010
- комплексный сигнал на выходе когерентного накопителя на р-м интервале когерентного накопления,
tm=δ*Ncoh*p - время р-го интервала когерентного накопления,
Ncoh - количество выборок комплексного сигнала на интервале когерентного накопления.
Блок вычисления мощности 3.4 вычисляет квадрат модуля комплексного сигнала с выхода когерентного накопителя:
Figure 00000011
где
Figure 00000012
- вещественная мощность сигнала на на р-м интервале когерентного накопления,
Re(), Im() - вещественная и мнимая части комплексного сигнала.
Так как комплексный сигнал на выходе когерентного накопителя
Figure 00000013
синхронизирован с битами данных, мощность этого сигнала не зависит от изменения знака данных в сигнале.
Некогерентный накопитель 3.5 суммирует мощности на интервале некогерентного накопления Tinc=Tcoh*Ninc:
Figure 00000014
где Znℓ - мощность сигнала на выходе некогерентного накопителя на одном интервале некогерентного накопления,
Ninc - количество выборок вещественных мощностей сигнала на интервале некогерентного накопления.
Аналогичные операции выполняются для вычисления каждого элемента накопленных мощностей с другими значениями расстроек по задержке Δτn и частоте Δf относительно прогнозов. Пример решетки накопленных мощностей, сформированной в результате приема многолучевого сигнала с отличием сигнала, приходящего по отраженному лучу, только по задержке (см. Фиг.1, а)), приводится на Фиг.4.
Вычисленные накопленные мощности представляют из себя сумму мощностей сигнала и шума. Неизвестная мощность шума представляет из себя мешающий параметр. Для устранения накопленной мощности шума часть элементов решетки накопленных мощностей, не содержащих сигнала, используется для компенсации этой шумовой мощности или центрирования.
На фиг.5 приводится решетка накопленных мощностей, соответствующая одной доплеровской частоте максимального сигнала, до и после центрирования. Здесь для центрирования используются элементы решетки накопленных мощностей в области задержек, меньших, чем задержка прямого луча сигнала.
Блок-схема центрирования приводится на Фиг.6. Центрирование представляет из себя осреднение части элементов решетки накопленных мощностей, не содержащих сигнала, на этапе 6.1 и вычитание полученного среднего значения мощности шума из остальных (или всех) элементов на этапе 6.2.
Вначале рассмотрим статистическую модель наблюдений вектора накопленных мощностей, отличающуюся задержками реплики сигнала и соответствующую одной частоте максимального сигнала.
Модель центрированного вектора Z решетки накопленных мощностей, соответствующая частоте
Figure 00000015
максимального сигнала, может быть записана в виде:
Figure 00000016
где Z=(zℓ1,Zℓ2,…,zℓN)T - вектор накопленных мощностей после центрирования, соответствующий всем задержкам и одной частоте максимального сигнала,
N - количество мощностей, соответствующих одной частоте,
τ=(τ01,…,τK)T - вектор задержек сигналов, приходящих по прямому и отраженным лучам, индекс k=0 относится к сигналу прямого луча,
K+1 - общее число лучей,
a=(a0,a1,…,aK)T - вектор амплитуд сигналов, приходящих по прямому и отраженным лучам,
Δφ=(Δφ1,Δφ2,…,ΔφK)T - вектор разности фаз сигналов, приходящих по прямому и отраженным лучам (Δφκκ0),
Р(τ)=(R00,R01,…,R0K, R11,R12,…,R1K,…,RKK) - матрица размерности (N×(K+1)*(K+2)/2), зависящая от задержки τ0 сигнала, приходящего по прямому лучу и задержек τ1, τ2, …, τK сигналов, приходящих по отраженным лучам.
Rkm - вектор произведений АКФ сигналов, приходящих по k-му и m-му лучам на элементах решетки накопленных мощностей, определяемый как
Figure 00000017
τk, τm - задержки распространения k-го и m-го лучей.
r(τ) - АКФ,
Figure 00000018
- задержка сигнала на n-м смесителе кода и n-m элементе решетки накопленных мощностей (n=1,…N),
θ(а,Δφ) - вектор, зависящий от амплитуд а и разности фаз Δφ сигналов, приходящих по прямому и отраженным лучам, определяемый как:
Figure 00000019
ξ=(ξ1,…,ξN)T - случайный вектор флюктуации шума центрированной решетки накопленных мощностей с математическим ожиданием, равным нулю, и матрицей ковариации Q=<ξξT>.
Так как время некогерентного накопления обычно больше или равно 1 секунде, количество некогерентных накоплений решетки мощностей Ninc равно 50 и более. В этих условиях распределение шума стремится к нормальному с нулевым матожиданием и полностью определяется известной ковариационной матрицей Q.
В условиях реального городского каньона количество отраженных лучей может быть большим. Однако наибольшее влияние на ошибки измерения оказывает, как правило, один наиболее сильный отраженный луч. Таким образом, в случае двух лучей (прямого и одного отраженного, K=1) число неизвестных параметров равно 5.
Это:
- квадраты амплитуд сигналов, приходящих по прямому и отраженному лучам,
Figure 00000020
и
Figure 00000021
,
- косинус разности фаз сигналов, приходящих по прямому и отраженному лучам, cos(Δφ1),
- задержки сигналов, приходящих по прямому и отраженному лучам, τ=(τ01)T.
Система уравнений правдоподобия содержит 5 неизвестных, нелинейным образом входящих в нее параметров. Решение такой системы представляет собой сложную вычислительную проблему.
Матрица Р в случае двух лучей (прямого и отраженного) имеет размерность N×3, вектор θ имеет размерность 3×1, где N - количество элементов решетки накопленных мощностей для одной частоты.
Матрица Р и вектор θ для двух лучей сигнала могут быть записаны в виде:
Figure 00000022
Figure 00000023
где P00), P11), Р201) - векторы размерности (N×1), зависящие от задержек прямого и отраженного лучей, с элементами:
Figure 00000024
,
Figure 00000025
,
Figure 00000026
,
n=1,…,N,
r(τ) - АКФ,
a0, a1 - амплитуды сигналов, приходящих по прямому и отраженному лучам,
Δφ=(φ10) - разность фаз сигналов, приходящих по прямому и отраженному лучам.
Если амплитуды и разности фаз сигналов за время накопления решетки накопленных мощностей изменяются, вектор линейных параметров (8) необходимо заменить на осредненный на том же интервале накопления вектор θ. Изменениями матрицы Р на интервале накопления решетки накопленных мощностей можно пренебречь.
На этапах радиочастотного и цифрового преобразований 2.2, 2.4 псевдослучайные навигационные сигналы претерпевают изменения. Эти изменения носят детерминированный характер и полностью определяются известными передаточными функциями используемых фильтров. Эти сигналы вычисляются и используются для предвычисления автокорреляционных функций (АКФ) r(τ) путем умножения на реплику сигнала и накопления. АКФ r(τ) зависят от типа реплики сигнала, ширины полосы приемника и амплитудно-фазовых характеристик используемых в приемнике аналоговых и цифровых фильтров.
Для упрощения расчетов АКФ предвычисляется и табулируется. В дальнейшем АКФ r(τ) считается известной функцией, зависящей от разности задержек принимаемого сигнала и реплики. Вид функции r(τ) также зависит от номера псевдослучайной последовательности (ПСП) GPS и номера частотного канала ГЛОНАСС.
Так как время некогерентного накопления достаточно велико по сравнению с временем когерентного накопления (например, 1 сек и 20 мсек), распределение шума нормализуется. Поэтому в дальнейшем при синтезе метода используется гауссовская модель шума.
Для гауссовского распределения шума в статистической модели наблюдений, описываемой уравнением (6), асимптотически оптимальным методом совместного измерения параметров сигналов, приходящих по прямому и отраженному лучам, является метод максимального правдоподобия (ММП). Функция правдоподобия (ФП) для модели (6) применительно к вектору центрированных накопленных мощностей Z может быть записана в виде:
Figure 00000027
где
Figure 00000028
- функция плотности распределения вероятностей центрированного вектора накопленных мощностей Z, которая определяется как:
Figure 00000029
Эта ФП является нелинейной функцией, зависящей от пяти нелинейных параметров. Нужно найти максимум ФП по всем параметрам уравнения (9). Решение системы пяти нелинейных уравнений правдоподобия представляет собой сложную вычислительную проблему.
Для нахождения максимума ФП (9) по параметрам задержек τ0, τ1, используем сначала оценки максимального правдоподобия θМП относительно линейной части параметров 6, которые можно получить в явном виде:
Figure 00000030
После этого полученные оценки θМП подставляем в (9) для нахождения максимума ФП y(τ01) по параметрам τ0, τ1:
Figure 00000031
Введем дополнительные обозначения:
S=Q-1/2P - вектор сигнала после выбеливания шума, зависящий от задержек сигналов прямого и обратного лучей,
X=Q-1/2Z - центрированный вектор накопленных мощностей после выбеливания шума.
После подстановки S и Х в выражение (11) получим ФП как функцию задержек τ0, τ1 в новом виде:
Figure 00000032
Первое слагаемое уравнения (12) не зависит от параметров τ0, τ1, так что необходимо вычислять максимум только второго слагаемого. Способ измерения поправок параметров задержки Δτ0, Δτ1 определяется, таким образом, вычислением второго слагаемого в уравнении (12).
Блок-схема вычисления измерений с устранением воздействия многолучевости для слежения в разомкнутом контуре приводится на Фиг.7. На этапе 7.1 двумерная центрированная решетка накопленных мощностей Z используется для вычисления коррекций задержки и частоты ΔФ=(Δτ,Δf)T однолучевого сигнала с использованием двумерной интерполяции, метода наименьших квадратов или другого известного метода. Затем на этапе 7.2 производится обнаружение многолучевости по отличию формы решетки от эталонной формы для однолучевого сигнала. Если отличия не превышают порога обнаружения многолучевости, то на этапе 7.6 производится вычисление оценок задержки и частоты с полученными коррекциями Ф=(τ,f)T=Р+ΔФ.
Если многолучевость обнаружена, производится уточнение коррекций ΔФ на этапе 7.3 (подробно описано ниже) и вычисление измерений задержки и частоты на этапе 7.6 с помощью этих коррекций. Набор возможных положений отклонений задержек Δτi=τ-τ0 сигналов, приходящих по прямому лучу, определяется из анализа ошибок используемого метода определения коррекций однолучевого сигнала при наличии отраженного луча. Задержка Δτi сигнала, приходящего по отраженному лучу, выбирается в том диапазоне, когда сигнал отраженного луча оказывает влияние на точность измерения задержки прямого луча.
При уточнении коррекций на этапе 7.1 используют весовые коэффициенты, которые могут быть получены, например, из банка весовых коэффициентов на этапе 7.5. Для этого диапазон задержек сигналов прямого и отраженного лучей разбивается на интервалы, для каждого из которых на этапе 7.4 производится предвычисление (возможно вне системы реального времени) весовых коэффициентов, необходимых для вычисления функции правдоподобия, и запись этих предвычисленных коэффициентов в банк весовых коэффициентов.
Блок-схема измерителя в соответствии с уравнением (12) приводится на Фиг.8. На этапе 8.1 производится выбеливание шума (умножение вектора центрированных накопленных мощностей Z на матрицу Q-1/2):
Figure 00000033
Матрицу Q-1/2 можно вычислить, например, разложением на две треугольные по схеме Холецкого и последующим обращением треугольной матрицы [Trefethen L.N., Bau D. Numerical Linear Algebra, SIAM, 1997, стр.172]. Следует отметить, что операция выбеливания шума только уменьшает шум измерений и не влияет на ошибки смещения, вызванные многолучевостью. Моделирование показало, что при отсутствии выбеливания (что соответствует Q=E, где Е - единичная матрица) измерения задержки прямого сигнала при наличии многолучевости остаются несмещенными (Фиг.12). Поэтому операция выбеливания шума является для предложенного способа необязательной.
Далее, на этапе 8.2, для каждого значения задержек
Figure 00000034
,
Figure 00000035
, соответственно прямого и отраженного лучей получают три набора весовых коэффициентов, соответствующих векторам
Figure 00000036
,
Figure 00000037
,
Figure 00000038
, и на этапе 8.3 производят вычисление трех взвешенных сумм компонентов вектора Х с этими весами:
Figure 00000039
где q=1, 2, 3 - номер вектора S, соответствующего паре задержек прямого и отраженного луча,
i, j - номера задержек прямого и отраженного лучей на сетке построения ФП.
После этапа 8.3 полученные значения взвешенных сумм
Figure 00000040
,
Figure 00000041
и
Figure 00000042
подвергаются на этапе 8.5 попарному перемножению и суммированию с полученными на этапе 8.4 весами обратной матрицы Rij=(SijTSij)-1 размерности 3×3 для вычисления ФП:
Figure 00000043
Эта операция представляет из себя вычисление квадратичной формы.
Результатом вычислений является ФП {εij}, сохраняемая в памяти на этапе 8.6. Эта процедура повторяется для каждой пары задержек прямого и отраженного лучей (каждой паре задержек
Figure 00000044
,
Figure 00000045
соответствуют свои значения векторов весовых коэффициентов Sij и обратных матриц Rij). После этого на этапе 8.7 производится нахождение и интерполирование глобального максимума по всем вычисленным значениям ФП {εij} по параметрам задержек прямого и отраженного лучей
Figure 00000046
,
Figure 00000047
.
Область перебора задержек прямого и отраженного лучей определялась из анализа ошибок псевдодальности, рассчитанных для узкоапертурного коррелятора (Фиг.13). Вначале находилась задержка τmax, соответствующая положению интерполированного максимума накопленных мощностей. При этом задержки
Figure 00000046
прямого луча перебираются в диапазоне относительно τmax:
Figure 00000048
,
где Ссв - скорость света,
а задержки отраженного луча
Figure 00000045
- в диапазоне, в котором отраженный луч оказывает влияние на точность оценки задержки прямого луча, а именно:
Figure 00000049
.
Моделирование показало, что для перебора задержки прямого луча требуется шаг 1-2 м/Ссв, а для перебора задержки отраженного луча - (10-20 м)/Ссв
Пример ФП для двухлучевого сигнала приводится на Фиг.10, 11.
Для получения оценок задержек приходящих по прямому и отраженному лучам сигналов
Figure 00000050
,
Figure 00000051
использовалась двухмерная параболическая аппроксимация максимума ФП.
Для сопоставления точности предложенного метода с узкоапертурным коррелятором и стробовым коррелятором в одинаковых условиях (ширина полосы частот сигналов приемника ΔF=6 MHz, ослабление сигнала, приходящего по отраженному лучу, равное 6 дБ), было выполнено сравнительное моделирование, результаты которого представлены на Фиг.12-14.
Ошибки смещения
Figure 00000052
измерения задержки сигнала, приходящего по прямому лучу, для предложенного метода, изображенные на Фиг.12, очень малы (меньше чем 0.12 м/Ссв) по сравнению с узкоапертурным коррелятором (Фиг.13, ошибки смещения до 15 м/Ссв) и стробовым коррелятором (Фиг.14, смещение до 7 м/ Ссв).
Выше (Фиг.8) был описан способ уточнения коррекций с использованием векторов S=Q-1/2P, X=Q-1/2Z и обратных матриц (SijTSij)-1. Недостатком этой схемы является необходимость хранения наряду с векторами S обратных матриц R=(STS)-1 и вычисления квадратичных форм на этапе 8.5. Рассмотрим альтернативный способ уточнения коррекций - с использованием ортонормированных векторов сигналов, зависящих от задержек сигналов прямого и обратного лучей.
Матрица (STS) является симметричной неотрицательно определенной матрицей размерности 3×3. Эта матрица может быть представлена в виде:
Figure 00000053
где U - квадратная матрица ортонормированных собственных векторов размерности 3×3,
Λ=diag(λ123) - диагональная матрица неотрицательных собственных чисел. Соответственно обратная матрица (STS)-1 может быть представлена в виде:
Figure 00000054
Таким образом, матрица S(STS)-1ST может быть представлена в виде:
Figure 00000055
где V=(V1,V2,V3)=SUΛ-1/2 - матрица размерности N×3, столбцы которой V1, V2, V3 представляют из себя 3 ортонормированных собственных вектора матрицы S(STS)-1ST. Эта матрица зависит только от задержек (τ01) прямого и отраженного лучей. После подстановки уравнения (18) в (12) вычисление ФП может быть записано в виде
Figure 00000056
Использование упомянутых ортонормированных векторов упрощает цифровую реализацию предложенного способа. В этом случае исключается операция обращения матриц, квадратичная форма приводится к диагональному виду, и могут быть применены целочисленные вычисления.
Еще один способ аналогичного упрощения вычислений получается при разложении матрицы (STS) на две треугольные матрицы по схеме Холецкого (ссылку см. выше - Trefethen L.N., Bau D. Numerical Linear Algebra, SIAM, 1997, стр.172)
Figure 00000057
где Δ - нижняя треугольная матрица,
ΔT - верхняя треугольная матрица.
В этом случае обратная матрица равна:
Figure 00000058
Операция обращения треугольных матриц существенно упрощается. В этом случае ортонормированные векторы V предвычисляются по формуле
Figure 00000059
Дальнейшая обработка аналогична обработке с собственными векторами (19). Также ортонормированные векторы V можно получить из векторов S, используя процедуру ортогонализации Грама-Шмидта [Trefethen L.N., Bau D. Numerical Linear Algebra, SIAM, 1997, стр.56].
На Фиг.9 приводится устранение воздействия многолучевости с использованием ортонормированных векторов сигналов. Эта реализация, как и вышеописанная, может (но не обязательно) также включать этап выбеливания шума (9.1) и включает этапы сохранения в памяти значений ФП (этап 9.5) и нахождения и интерполирования глобального максимума (этап 9.6).
Его отличия от описанного выше состоят в том, что на этапе 9.3 вычисления взвешенных сумм для каждого вектора используются ортонормированные векторы
Figure 00000060
:
Figure 00000061
где g=1, 2, 3 - номер собственного вектора.
Далее на этапе 9.4 вычисляется сумма квадратов взвешенных сумм
Figure 00000062
.
Figure 00000063
представляющая из себя значение ФП, соответствующее параметрам задержек
Figure 00000044
,
Figure 00000045
сигналов, приходящих по прямому и отраженному лучам.
Выше был рассмотрен способ уменьшения ошибок измерения задержки сигнала, приходящего по прямому лучу, при наличии отраженного луча, имеющего ту же частоту.
Многолучевой сигнал, наблюдаемый движущимся потребителем, имеет сдвиг в частотной области, вызванный эффектом Доплера. В этом случае прямой луч имеет несмещенный доплеровский сдвиг, а отраженный луч имеет доплеровский сдвиг, зависящий от положения отражающей поверхности (см. Фиг.1, б)). Предлагаемый способ может в этом случае быть использован для уменьшения ошибок измерения частоты. Для этого используется вектор элементов решетки накопленных мощностей, соответствующих задержке максимальной мощности
Figure 00000064
и различным частотам. Обнаружение многолучевости с отличием сигнала, приходящего по отраженному лучу, по частоте производится путем сравнения распределения накопленных мощностей сигнала по частоте.
В этом случае матрица Р в отличие от выражения (7) может быть записана в следующем виде
Figure 00000065
где f=(f0,f1)T - вектор неизвестных доплеровских смещений прямого f0 и отраженного f1 лучей,
P0, P1, P2 - векторы сигнала размерности L×1, зависящие от частот сигналов прямого и отраженного лучей с элементами:
Figure 00000066
Figure 00000067
Figure 00000068
ℓ=1, …, L - номер частоты решетки накопленных мощностей,
Figure 00000069
- доплеровская частота l-го смесителя несущей (и l-го элемента решетки накопленных мощностей),
Tcoh - время когерентного накопления.
Функция sinc(x) определяется как: sinc(x)=sin(x)/[Ncoh*sin(x/Ncoh)].
В качестве вектора Z=(Z1n,Z2n,…,ZLn)T используется элементы центрированной решетки накопленных мощностей, соответствующей всем частотам задержки максимального сигнала
Figure 00000070
. Уточненные поправки Δf0, Δf1 получаются путем максимизации ФП, задаваемой уравнением (26), соответствующим использованию векторов сигнала:
Figure 00000071
где S=Q-1/2P(f0,f1) - матрица векторов сигнала, зависящих от доплеровских смещений f0, f1 прямого и отраженного лучей, после выбеливания шума,
Х=Q-1/2Z - вектор центрированных накопленных мощностей, соответствующий всем частотам и одной задержке максимального сигнала, после выбеливания шума.
Уравнение (26) также может быть упрощено путем использования ортонормированных векторов сигнала:
Figure 00000072
где V(f0,f1) - матрица ортонормированных веторов сигнала, зависящая от частот. Реализация способа аналогична тому, что описано выше относительно задержек и изображено на Фиг.8, 9.
Для подтверждения эффективности заявленного способа приведены результаты сравнительных испытаний (Фиг.15, 16, 17).
На Фиг.15 представлены ошибки псевдодальности, полученные в результате обработки многолучевого сигнала с применением заявляемого способа (кривая 1) и без его применения для оценки задержек с использованием только узкоапертурного коррелятора - кривая 2. Размеры ячейки накопленных мощностей равны 0.125 мкс, многолучевой сигнал получен с использованием многоканального симулятора с параметрами отраженного луча: ослабление - 6 дБ и задержка 0.5 мкс, разность доплеровских смещений прямого и отраженного лучей равна 0.012 Гц (что соответствует статическому приемнику), ширина полосы приемника 6 МГц.
Ошибки псевдодальности за счет применения заявляемого способа уменьшаются в 4-5 раз.
На Фиг.16 изображен эллипс рассеяния, полученный с использованием узкоапертурного коррелятора, на Фиг.17 - с использованием заявляемого способа. Как видно из графиков, ошибки определения координат приемника в горизонтальной плоскости ΔХ, ΔY уменьшены за счет применения предлагаемого способа в 4-5 раз.
Таким образом, предложенный способ измерения задержек и частоты позволяет подавлять ошибки многолучевости для слабых сигналов по данным накопленной решетки накопленных мощностей.
Когерентное накопление комплексных сигналов выполняется бит-синхронно с временем когерентного накопления, согласованным с длиной бита данных, равной 20 мс для систем GPS и ГЛОНАСС. Это позволяет отстроиться от неизвестных битов данных навигационного сообщения передаваемого сигнала и снизить допустимое отношение сигнал/шум ниже порога декодирования данных.
В случае если биты данных известны или могут быть декодированы, соответствующая битам инверсия фазы несущей комплексного сигнала может быть скомпенсирована. В этом случае время когерентного накопления выбирается исходя из свойств генератора опорной частоты и обычно составляет десятые доли секунды. Подавление ошибок многолучевости по данным решетки накопленных мощностей в этом случае также возможно для низких отношений сигнал/шум.
Способ позволяет подавлять ошибки многолучевости, возникающие как при измерении задержки (псевдодальности), так и частоты (псевдоскорости), после обнаружения многолучевости по данным решетки накопленных мощностей.
Предложенный способ также позволяет производить операции, необходимые для подавления ошибок многолучевости, 1 раз в секунду и может быть реализован на программируемом процессоре.

Claims (5)

1. Способ подавления ошибок многолучевости в приемнике спутниковой навигации, включающий операции поиска сигналов навигационных спутников, прием и обработку комплексных сигналов каждого спутника, сопровождение найденных сигналов следящим разомкнутым контуром и определение координат, скорости приемника и точного времени по измерениям задержки и частоты сигнала прямого и отраженных лучей согласно следующему:
на основании навигационных параметров, включающих в себя координаты, скорость приемника и точное время, а также информации о движении спутника, полученной на основании измеренного времени и принятых эфемерид, рассчитывают прогнозы задержки и частоты, предназначенные для ориентации двумерной решетки накопленных мощностей по задержке и частоте, которая формируется на основании принятых и обработанных комплексных сигналов,
при этом в процессе формирования элементов решетки осуществляют суммирование комплексного сигнала на интервале когерентного накопления синхронно с битами данных данного спутника, причем время когерентного накопления согласовано с длиной бита,
далее на основании обработки решетки накопленных мощностей, включающей ее центрирование, вычисляют коррекции к прогнозам задержки и частоты, а измерения задержки и частоты вычисляют как суммы прогнозов с соответствующими коррекциями, после чего производят экстраполяцию полученных измерений на заданный момент времени и расчет измерений псевдодальности и псевдоскорости, а на основании измерений, полученных от всех спутников определяют координаты и скорость приемника,
при этом вычисление коррекций задержки и частоты содержит этапы, на которых:
вычисляют коррекции однолучевого сигнала с использованием центрированной решетки накопленных мощностей,
- выявляют, имеет ли место многолучевость, и
- при положительном результате этого выявления, осуществляют уточнение коррекций с привлечением весовых коэффициентов,
- при этом уточнение коррекций осуществляют путем формирования функции правдоподобия на основании вектора центрированных накопленных мощностей, и осуществляют коррекцию согласно найденному глобальному максимуму функции правдоподобия.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что формирование функции правдоподобия на основании вектора центрированных накопленных мощностей включает следующие подэтапы:
- вычисление взвешенных сумм для каждого вектора с привлечением векторов весовых коэффициентов, соответствующих предполагаемым задержкам сигналов прямого и отраженных лучей,
- получение матриц, обратных матрицам, построенным на основании попарных скалярных произведений векторов весовых коэффициентов, и
- вычисление функции правдоподобия как квадратичной формы с результатами первого и второго подэтапов.
3. Способ по п.1, отличающийся тем, что формирование функции правдоподобия на основании вектора центрированных накопленных мощностей, включает следующие подэтапы:
- вычисление взвешенных сумм для каждого вектора, с привлечением ортонормированных векторов сигналов, зависящих от задержек сигналов прямого и отраженного лучей,
- вычисление функции правдоподобия путем вычисления суммы квадратов полученных взвешенных сумм.
4. Способ по п.1, отличающийся тем, что формирование функции правдоподобия на основании вектора центрированных накопленных мощностей, включает следующие подэтапы:
- вычисление взвешенных сумм для каждого вектора, с привлечением векторов весовых коэффициентов, соответствующих предполагаемым частотам сигнала прямого и отраженного лучей,
- получение матриц, обратных матрицам, построенным на основании попарных скалярных произведений векторов весовых коэффициентов, и
- вычисление функции правдоподобия как квадратичной формы с результатами первого и второго подэтапов.
5. Способ по п.1, отличающийся тем, что формирование функции правдоподобия на основании вектора центрированных накопленных мощностей включает следующие этапы:
- вычисление взвешенных сумм для каждого вектора с привлечением ортонормированных векторов сигналов, зависящих от частот сигналов прямого и отраженного лучей,
- вычисление функции правдоподобия путем вычисления суммы квадратов полученных взвешенных сумм.
RU2010112471/09A 2010-04-01 2010-04-01 Способ подавления ошибок многолучевости в приемнике спутниковой навигации RU2432585C1 (ru)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2010112471/09A RU2432585C1 (ru) 2010-04-01 2010-04-01 Способ подавления ошибок многолучевости в приемнике спутниковой навигации
CN 201010249799 CN102213766B (zh) 2010-04-01 2010-08-03 于卫星导航接收器中抑制多重路径误差的方法与装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2010112471/09A RU2432585C1 (ru) 2010-04-01 2010-04-01 Способ подавления ошибок многолучевости в приемнике спутниковой навигации

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2432585C1 true RU2432585C1 (ru) 2011-10-27

Family

ID=44745157

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2010112471/09A RU2432585C1 (ru) 2010-04-01 2010-04-01 Способ подавления ошибок многолучевости в приемнике спутниковой навигации

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN102213766B (ru)
RU (1) RU2432585C1 (ru)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2551805C2 (ru) * 2012-07-26 2015-05-27 Александр Ефимович Фридман Способ многопараметрического слежения за навигационными сигналами и приемник спутниковой навигации с многопараметрическим устройством слежения за слабыми сигналами в условиях сверхвысокой динамики объекта
RU2625804C1 (ru) * 2016-06-07 2017-07-19 Александр Ефимович Фридман Способ оценивания фазы навигационного сигнала на фоне мешающих отражений многолучевого распространения и навигационный приемник с устройством подавления мешающих отражений при оценке фазы
RU2655655C1 (ru) * 2017-07-13 2018-05-30 Федеральное государственное унитарное предприятие "Ростовский-на-Дону научно-исследовательский институт радиосвязи" (ФГУП "РНИИРС") Способ коррекции амплитудно-фазового распределения раскрываемой антенной решетки космического аппарата на орбите
RU2661336C2 (ru) * 2016-08-25 2018-07-16 Российская Федерация, От Имени Которой Выступает Министерство Промышленности И Торговли Российской Федерации Способ повышения точности при определении углов пространственной ориентации судна в условиях нарушения структуры принимаемых сигналов гнсс судовой инфраструктурой
CN110297260A (zh) * 2018-03-22 2019-10-01 泰勒斯公司 用于排除卫星导航系统中的多径的多天线装置及相关方法
CN111538042A (zh) * 2020-05-07 2020-08-14 中国人民解放军海军航空大学 基于矩阵重构算法的阵列抗卫星导航信号多径的方法

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112883336B (zh) * 2021-02-19 2022-09-30 国家基础地理信息中心 延迟值的计算方法、装置、设备及存储介质
CN115021795B (zh) * 2022-05-31 2024-04-30 国家无线电监测中心陕西监测站 一种用于ngso卫星终端的空中平台监测能力估计方法及系统
CN117991303B (zh) * 2024-04-03 2024-06-14 武汉大学 一种天线环境变化情况下的多路径误差修正方法及装置

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5361276A (en) * 1993-09-13 1994-11-01 At&T Bell Laboratories All digital maximum likelihood based spread spectrum receiver
US6633255B2 (en) * 1995-10-09 2003-10-14 Qualcomm Inc. Method for open loop tracking GPS signals
US6407699B1 (en) * 2000-04-14 2002-06-18 Chun Yang Method and device for rapidly extracting time and frequency parameters from high dynamic direct sequence spread spectrum radio signals under interference
JP3722135B2 (ja) * 2003-06-27 2005-11-30 セイコーエプソン株式会社 無線受信機およびgps受信機
US7646830B1 (en) * 2005-08-26 2010-01-12 Weill Lawrence R Complex maximum likelihood range estimator in a multipath environment
JP2009139093A (ja) * 2007-12-03 2009-06-25 Seiko Epson Corp マルチパス信号判定方法、信号適否判定方法、測位演算方法、プログラム及びマルチパス信号判定回路
EP2279426B1 (en) * 2008-04-11 2012-05-23 Technische Universität München Method for vector phase tracking a plurality of global positioning satellite carrier signals

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2551805C2 (ru) * 2012-07-26 2015-05-27 Александр Ефимович Фридман Способ многопараметрического слежения за навигационными сигналами и приемник спутниковой навигации с многопараметрическим устройством слежения за слабыми сигналами в условиях сверхвысокой динамики объекта
RU2625804C1 (ru) * 2016-06-07 2017-07-19 Александр Ефимович Фридман Способ оценивания фазы навигационного сигнала на фоне мешающих отражений многолучевого распространения и навигационный приемник с устройством подавления мешающих отражений при оценке фазы
RU2661336C2 (ru) * 2016-08-25 2018-07-16 Российская Федерация, От Имени Которой Выступает Министерство Промышленности И Торговли Российской Федерации Способ повышения точности при определении углов пространственной ориентации судна в условиях нарушения структуры принимаемых сигналов гнсс судовой инфраструктурой
RU2655655C1 (ru) * 2017-07-13 2018-05-30 Федеральное государственное унитарное предприятие "Ростовский-на-Дону научно-исследовательский институт радиосвязи" (ФГУП "РНИИРС") Способ коррекции амплитудно-фазового распределения раскрываемой антенной решетки космического аппарата на орбите
CN110297260A (zh) * 2018-03-22 2019-10-01 泰勒斯公司 用于排除卫星导航系统中的多径的多天线装置及相关方法
CN111538042A (zh) * 2020-05-07 2020-08-14 中国人民解放军海军航空大学 基于矩阵重构算法的阵列抗卫星导航信号多径的方法
CN111538042B (zh) * 2020-05-07 2022-08-09 中国人民解放军海军航空大学 基于矩阵重构算法的阵列抗卫星导航信号多径的方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN102213766A (zh) 2011-10-12
CN102213766B (zh) 2013-10-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2432585C1 (ru) Способ подавления ошибок многолучевости в приемнике спутниковой навигации
US8044851B2 (en) Method for suppressing multipath errors in a satellite navigation receiver
US9304184B1 (en) System and method for mitigating severe multipath interference for geolocation and navigation
Braasch Multipath
OBrien et al. Mitigation of adaptive antenna induced bias errors in GNSS receivers
Krypiak-Gregorczyk et al. Carrier phase bias estimation of geometry-free linear combination of GNSS signals for ionospheric TEC modeling
Hauschild Combinations of observations
Park et al. Retracking considerations in spaceborne GNSS-R altimetry
US20180246195A1 (en) Ranging method and apparatus
Jia et al. Adaptive blind anti-jamming algorithm using acquisition information to reduce the carrier phase bias
Liu et al. Target localization in high-coherence multipath environment based on low-rank decomposition and sparse representation
Wang et al. Radial Velocity Estimation Approach of Ship for Spaceborne Multi-Channel HRWS SAR SLC Data
Bamberg et al. GNSS antenna arrays and RTK: The effect of carrier phase distortions induced by spatial filtering on RTK positioning
Chengyan et al. Multipath performance analysis of GNSS navigation signals
Rougerie et al. Comparison of SAGE and classical multi-antenna algorithms for multipath mitigation in real-world environment
Bamberg et al. Combining high precision and interference resilient positioning using spatial filtering for real-world jamming scenarios
Bamberg et al. Enabling RTK positioning under jamming: Mitigation of carrier-phase distortions induced by blind spatial filtering
Kastinen et al. Radar analysis algorithm for determining meteor head echo parameter probability distributions
Lei et al. Channel error compensation for multi-channel SAR based on cost function
Krasner et al. Application of Super Resolution Correlation to Multipath Mitigation in an L5 Channel
Fabrizio et al. Experimental evaluation of adaptive beamforming methods and interference models for high frequency over-the-horizon radar systems
Joosten et al. GNSS ambiguity resolution in the presence of multipath
Ivonin et al. Simulation of radar signals in the VHF range, taking account of their propagation effects in the troposphere and ionosphere
Vagle et al. Performance of antenna array calibration in multipath environments
Liu et al. Compressive sensing for very high frequency radar with application to low-angle target tracking under multipath interference

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20190402