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利用模糊運算法之ｇｎｓｓ之訊號擷取方法
TWI397713B
Taiwan
- Other languages
English - Inventor
Chung Liang Chang
Worldwide applications
2010
TW
Application TW99119348A events
2010-06-14
2011-12-16
2013-06-01
Application granted
2013-06-01
Description
translated from
本發明係關於一種利用模糊運算法之全球衛星導航系統之訊號擷取方法，特別是，利用模糊推論選擇出最佳頻率步階值之全球衛星導航系統之訊號擷取方法。
對於全球衛星導航系統(Global Navigation Satellite System；GNSS)中的訊號擷取頻率有三個搜尋頻率範圍，一可見衛星ID(visible satellite ID)，一都卜勒頻率(Doppler frequency)，以及一碼相位(code phase)。自從美國即將實施E911方案後，如何改善GPS接收機的性能使能夠快速又準確的獲得衛星的定位資訊以符合E911的標準也是目前大家所廣泛討論的。在接收機的設計中，訊號同步(code and frequency synchronisation)扮演了很重要的角色，其同步處理方面可分為兩個部份，一為訊號擷取，另一個為訊號追蹤，訊號擷取其主要功能在於擷取粗略(coarse)的都卜勒頻移量(Doppler shift)及電碼偏移量(code phase offset)以供給追蹤迴路中的鎖相迴路(PLL)及鎖碼迴路(DLL)使用。而訊號的擷取過程是為一個具有二維度的搜尋模式，其中的一維度為電碼搜尋，而另一維度則為頻率搜尋。在頻率層面上，接收機必須調整其追蹤頻率以補償都卜勒效應，在時間層面上，接收機所產生之電碼除了要與GPS訊號內之PRN碼格式相同外亦得時間點一致以得到最大相關性。
串列搜尋法(Serial Search)是目前最常使用的技術，不過此方法的缺點在於當搜尋範圍(search space)越寬廣時，將導致平均訊號擷取時間拉長而影響到接收機的性能，進而導致第一次定位時間(Time to First Fix)過長。另外，該方法設定固定的搜尋步階值，在訊號擷取性能上，其訊號精準度與擷取速度上只能取其一，用法上較無彈性，無法兩全其美。
並行頻率搜尋法(Parallel Frequency Space Search)則是利用快速傅利葉轉換(Fast Fourier Transform；FFT)將訊號從時域(time domain)轉換至頻域(frequency domain)來處理，以便節省訊號搜尋的時間。然而，其缺點則是此方法所估測到的頻率精準度端賴於使用一複雜快速傅利葉之運算。
平行電碼搜尋法(Parallel Code Phase Search)主要先設定頻率搜尋值後，接著在電碼搜尋面上將訊號利用快速傅利葉轉換轉換至頻域中，利用圓摺積運算(circular convolution)所獲得的相關運算值來判斷訊號擷取成功與否。此方法的好處在於可以獲得較為精準的電碼偏移量，而都卜勒頻率偏移量的精準與否則有賴於頻率軸上搜尋步階值的大小，當步階值越小時則相對的所需要的搜尋時間會加長。總而言之，利用快速傅利葉轉換並搭配圓摺積的運算來求得訊號相關性並成功擷取訊號的方法可大大減低訊號平均擷取時間，並能獲得快速的訊號擷取參數值。
請參照第1及第2圖所示，其係繪示中華民國公開第200917748號「GNSS接收器中搜尋都卜勒頻率之方法與相關器」所揭示一種搜尋都卜勒頻率之方式。第1圖係為該
專利案相關器之架構方塊圖，第2圖係為該專利案之方法流程圖。請同時對照第1及第2圖。在接收訊號的步驟S91中，該裝置係接收自接收衛星訊號且降頻至中頻帶。在轉換為數位訊號的步驟S92中，透過類比數位轉換器61將降至中頻帶之訊號轉換成一數位格式訊號。在移除中頻的步驟S93中，該數位格式訊號接著被中頻移除單元62進一步降至基頻。在移除碼的步驟S94中，該移除中頻之訊號藉由碼移除單元63除去(wipe-off)訊號之碼。在降採樣的步驟S95中，該已被移除中頻及碼之訊號經由降採樣單元64執行降採樣動作。在第一級搜尋都卜勒頻率的步驟S96中，以一第一級都卜勒頻率移除單元71具有3個都卜勒頻率移除器711，且藉由該3個都卜勒頻率移除器711提供不同搜尋頻率範圍移除都卜勒頻率。在第二級搜尋都卜勒頻率的步驟S97中，透過每一個第二級都卜勒頻率移除單元72、73及74接收並處理來自該第一級都卜勒頻率移除單元71的其中一個都卜勒頻率移除器的輸出並執行進一步的都卜勒頻率移除操作。在計算量值的步驟S98中，接著對來自第二級各個都卜勒頻率移除單元的被移除都卜勒頻率之訊號進行處理，並藉由數個量值計算單元81~85計算出量值。在儲存的步驟S99中，將該計算之量值分別儲存至數個記憶體91~95中。上述該專利案係經過一連串繁複處理之步驟，且透過數個都卜勒頻率提供器在執行第一級搜尋都卜勒頻率及第二級搜尋都卜勒頻率。該數個都卜勒頻率提供器之建構不僅造成高成本，且該專利案並無揭示透過縮小頻率步階值來得到更為精準的都卜勒偏移量。
基於上述原因，本發明提出一種可適性邏輯控制的設計，並能有效改善上述缺失之利用模糊運算法之GNSS之訊號擷取方法。
本發明之目的乃改良上述之缺點，係提供一種利用模糊運算法之GNSS之訊號擷取方法，利用模糊運算所獲得的相關運算值即可適應性的調整出最佳的頻率搜尋步階值，而得到更為精準的都卜勒偏移量及電碼偏移量，進而減少衛星訊號搜尋時間。
本發明之次一目的乃改良上述之缺點，係提供一種利用模糊運算法之GNSS之訊號擷取方法，利用模糊運算來加快GNSS訊號搜尋的速度，而得到更為精準的都卜勒偏移量及電碼偏移量，進而得到較佳的參數精準度。
為達到前述發明目的，本發明揭示了一種利用模糊運算法之GNSS之訊號擷取方法。其中利用模糊控制器之方法，來控制頻率搜尋過程之步階值，藉由步階值的調整可加速訊號搜尋完成的時間，其中該方法包含步驟：一設定衛星步驟、一搜尋頻率步驟、一偽隨機碼運算步驟、一電碼運算步驟、一資料比對步驟及一模糊運算步驟。
為讓本發明之上述及其他目的、特徵及優點能更明顯易懂，下文特舉本發明之較佳實施例，並配合所附圖式，作詳細說明如下：請參照第3圖所示，其係繪示本發明之利用模糊運算
法之GNSS之訊號擷取方法流程圖。本發明之利用模糊運算法之GNSS之訊號擷取方法包含一設定衛星步驟S1、一搜尋頻率步驟S2、一偽隨機碼運算步驟S2’、一電碼運算步驟S3、一資料比對步驟S4及一模糊運算步驟S5。
請參照第4圖所示，其係繪示用以執行本發明之利用模糊運算法之GNSS之訊號擷取方法的硬體架構方塊圖。該硬體架構具有一運算模組1包含一訊號產生器11、一第一運算單元12、一偽隨機碼運算單元13、一第二運算單元14、一比較單元15及一模糊運算單元16。該訊號產生器11係產生兩種載波訊號，其中之一為一餘弦訊號，另一載波訊號則為一正弦訊號，且該餘弦訊號及該正弦訊號分別與一衛星輸入訊號相乘得到一同分相訊號及一四分相訊號；該第一運算單元12係將該同分相訊號及該四分相訊號經由運算後得到一輸出訊號；該偽隨機碼運算單元13係產生一偽隨機碼；該第二運算單元14將該輸出訊號及該偽隨機碼進行運算得到一運算值；該比較單元15係判斷該運算值是否超過所設定之臨界值，若判斷結果為「是」即結束訊號擷取作業，若判斷結果為「否」則透過該模糊運算單元16調整頻率搜尋步階值以致動該訊號產生器11產生頻率更高的載波訊號，藉以再進行頻率搜尋。
詳言之，請對照第3圖所示，在設定衛星步驟S1中，衛星訊號(GPS)接收機接收衛星所傳送下的訊號，其訊號經由該接收機(receiver)內部的射頻向下轉換器(down-converter)及類比數位轉換器(A/D converter)轉換成為一數位中頻訊號，其中，該衛星訊號接收機、射頻向下
轉換器及類比數位轉換器雖未繪示於圖中，惟其結構及運作方式係該技術領域中具有通常知識者可以理解(請參閱中華民國公開第200917748號專利說明書)，在此容不贅述。在該數位中頻訊號之中，假設時鐘誤差以及導航訊息是可忽略的，則針對第i顆衛星輸入訊號表示式可以表示為
其中，P i
是訊號接收功率，g i
(t k
-τ i
)表示在取樣時間t k
的展頻電碼，τ i
為電碼延遲量，舉例來說對GPS C/A電碼為1毫秒，對Galileo訊號則為4毫秒，T s
=1/f s
為取樣率，f c
代表數位中頻訊號，f i d
為都卜勒頻移，θ i
為初始載波相位角度，v
(t k
)表示為高斯分佈型的雜訊。
在搜尋頻率步驟S2中，將衛星輸入訊號s i,k
乘上本地端經由訊號產生器11所預先設定之載波訊號可得到該同分相訊號及四分相訊號，該同分相訊號及四分相訊號再經由該第一運算單元12運算後可得到該輸出Y k
訊號其表示式如下：
其中，=,+u△f d
,+u△f d
,.....,u△f d
,，且為訊號擷取頻率值，為最小搜尋值，為最大搜尋值為我們可預先給定的範圍，其值較佳係選擇為10K(Hz)。u
為頻率搜尋步階值，為本發明利用模糊運算所調整的係數，藉由頻率搜尋步階值的調整可加速訊號搜尋完成的時間，在並行頻率搜尋法中，頻率搜尋步階值在搜尋前是事先給
定的，在進行搜尋時是固定不變的。△f d
代表單位頻率值，通常u△f d
在並行頻率搜尋法中為500Hz(對於C/A電碼一毫秒的週期，如果是Galileo訊號則為1/4毫秒(125Hz))。
在偽隨機碼運算步驟S2’中，須先設定欲擷取的衛星編號，不同的衛星編號有不同的偽隨機碼，再經由本地端之偽隨機碼運算單元13產生該偽隨機碼。
在電碼運算步驟S3中，經由該第二運算單元14將該Y k
訊號及與本地端所產生的該偽隨機碼進行運算，進而得到該運算值，其輸出方程式為：
其中，C k
=FFT(g i
(t k
-))，‘*’為共軛運算(conj(.))，=τ 0
,τ 1
,...,τ K
-2
,τ K
-1
則代表估測電碼延遲點。
在資料比對步驟S4中，利用該比較單元15將該運算值z k
與我所設定之臨界值進行比對，假設該運算值z k
都沒有超過我所設定的臨界值，代表訊號擷取失敗，接下來重新設定搜尋頻率值。
在模糊運算步驟S5中，當訊號擷取失敗，此時會透過該模糊運算單元16調整頻率搜尋步階值之後再進行搜尋頻率，之後再進行電碼運算，直到整個範圍搜尋過後，還是沒有大於臨界值，此時擷取過程則重新啟動，如此不斷週而復始，直到搜尋到訊號為止。所謂透過該模糊運算單元16調整相關係數指的是，在重新設定搜尋頻率值後，隨即進行電碼運算所得到的最大運算值與電碼運算平均值的比值即所謂訊號擷取範圍值(Acquisition Margin Ratio；AMR，單位：(dB))以及上一次計算所得的訊號擷取範圍
值相減後的正量或負量值並各自對應到我所設計的模糊運算單元16中，利用模糊推論法則選擇出最佳頻率搜尋步階值來充當下一次運算時的頻率搜尋步階值。
經由上述說明，可得知該頻率搜尋步階值的大小決定訊號擷取參數值的精準度與擷取速度，為了在兩者之間取得一個平衡點，本發明在訊號擷取過程中利用該模糊運算單元16調整每次進行訊號參數搜尋時的頻率步階值，此頻率步階值的取得有賴於該模糊運算單元16中的模糊化、模糊推論、以及反模糊化所構成，其中模糊推論內則需建立一模糊規則庫來判斷輸入值的比重程度。
請參照第5圖所示，其係繪示本發明之模糊運算單元16之演算步驟。換言之，該模糊運算單元16係執行本發明之利用模糊運算法之GNSS訊號擷取方法。其中利用該模糊運算單元16之方法來控制頻率搜尋過程之步階值，藉由步階值的調整可加速訊號搜尋完成的時間，其中該方法包含步驟：一定義變數步驟S61、一模糊化步驟S62、一知識庫步驟S63、一邏輯判斷步驟S64及一解模糊化步驟S65。
以下就該模糊運算單元16執行步驟做詳細介紹：步驟61：定義變數(Variable)也就是決定程序被觀察的狀況及考慮控制的動作，例如在一般控制問題上，輸入變數有輸出誤差變數(E)與輸出誤差之變化率(CE)，而控制變數(U)則為下一個狀態之輸入。其中E、CE及U統稱為模糊變數。在本發明中，E則為每次進行訊號相關運算的訊號擷取範圍值，我們用G表示，
CE
則為此次搜尋所獲得的訊號擷取範圍值與下一次所獲得的訊號擷取範圍值的差，我們用△G表示
，U則為本發明中的頻率搜尋步階值。
步驟62：模糊化(Fuzzifier)將輸入變數經由比例因子轉換到適當的區間後，再利用歸屬函數(Membership fuction)將輸入值轉換成模糊推論可接受的模糊量，意即利用口語化變數來描述測量物理量的過程，依適合的語言值(linguisitc value)求該值相對之隸屬度，此口語化變數我們稱之為模糊子集合(fuzzy subsets)。在本發明中對於訊號擷取範圍值我們有五種語言，其表示：非常小(VS)、小(S)、中等(M)、大(B)及非常大(VB)，而對於訊號擷取範圍值變化比率(即此次訊號擷取範圍值減去上一次的訊號擷取範圍值計算所得的差)則有五種語言：負的最大(NB)、負的最小(NS)、零(ZE)、正的最小(PS)及正的最大(PB)。
步驟63：知識庫(Inference Engine)包括資料庫(data base)與規則庫(rule base)兩部分，其中資料庫是提供處理模糊變數之相關定義；而規則庫則藉由一群語言控制規則描述控制目標和策略。在本發明中，資料庫定義如圖6所示。有關規則庫的一般表示式為
其中、及為各自相對應的歸屬函數語言標籤。為了有效的將該模糊運算單元16使用於GPS訊號擷取過程之中，其模糊規則庫的建立有賴於在嘗試不同訊號強度下所得到頻率擷取的結果，其理想結果如圖6所示，
為了減低模糊運算單元16的複雜度，我們只使用了25條模糊規則。舉例來說，如圖6中，第11、15及21規則庫說明如下：Rule11：IFG
is VS and△G
is ZE,THENU
is PB, (5)規則11：如果訊號擷取範圍值為非常小及訊號擷取範圍值變化比率為零，則頻率搜尋步階值為正的最大Rule15：IFG
is VB and△G
is ZE,THENU
is ZE, (6)規則15：如果訊號擷取範圍值為非常大及訊號擷取範圍值變化比率為零，則頻率搜尋步階值為零Rule21：IFG
is VS and△G
is PB,THENU
is PB, (7)規則21：如果訊號擷取範圍值為非常小及訊號擷取範圍值變化比率為正的最大，則頻率搜尋步階值為正的最大
步驟64：邏輯判斷(IF-THEN)模仿人類下判斷時的模糊概念，運用模糊邏輯和模糊推論法進行推論，而得到模糊控制訊號。在本發明中，如單次搜尋後的訊號擷取範圍值，也就是G
值(單位dB)大於我所設定的臨界值時代表訊號已接近我所需要的參數值，也表示訊號即將擷取成功，而此時的都卜勒頻率的步進值將設定為最小量，等待下一次搜尋時的相關運算值與這次的值相減幾乎等於零時，代表這次搜尋的相關運算值為我所需要的，而頻率步進值則設定為最大。比如在規則第11條中假如訊號擷取範圍值非常小(VS)且訊號擷取範圍值變化比率為趨近於0(ZE)，此時頻率搜尋步階值的給定就是正的最大(PB)。而在規則第15條中，假如訊號擷取範圍值非常大(VB)且訊號擷取範圍值變化比率為趨近於0(ZE)，此時
頻率搜尋步階值的設定值就維持不變，也就是零(ZE)。在第21條規則中，假如訊號擷取範圍值非常小(VS)且訊號擷取範圍值變化比率是正的最大(PB)，表示訊號已經在前次中擷取完成，此時，頻率搜尋步階值給定就是正的最大(PB)。請參照第7圖所示其係繪示本發明之訊號擷取G
、△G
及U
的歸屬函數之隸屬度。其中，μG n
、μ
△G n
及μU n
為G n
、△G n
及U n
相對應之隸屬度。圖7a中，每次所計算得到的G n
(訊號擷取範圍值)對應至五個歸屬函數中會得到五個權重值(即是歸屬於VS、S、M、B及VB的權重值)。同樣的，圖7b中，△G n
(訊號擷取範圍值變化比率)對應至其五個歸屬函數中會得到五個權重值(部分權重值為0)，各自的權重值經由規則庫中邏輯判斷後，就會得到輸出頻率搜尋步階值(U n
)的權重值，如圖7c所示。
請再參照第8圖所示，其係繪示本發明之規則庫判斷示意圖。假設G n
=6，△G n
=-2.5時，則對應至G n
的歸屬函數中會與非常小(VS)及小(S)的歸屬函數產生交越，而△G n
只有與負的最小(NS)的歸屬函數產生交越，所以在邏輯判斷分析上假設只有兩個路徑被觸發：
1.先討論G n
屬於非常小(VS)的情況下，如圖8a所示：在規則6中，我們取G n
與△G n
其對應之權重值較小的，由於△G n
只有負的最小(NS)的歸屬函數，所以不需考慮NS該交越點，所以權重較小的△G n
其值約為0.28，對應至U n
輸出歸屬函數，可得到U n
權重值約0.28左右。其中η為比例函數，對於擷取GPS衛星訊號而言代表1，對於擷取Galileo衛星訊號而言代表4。
2.接下來討論G n
屬於小(S)的情況下，如圖8b所示：在規則7中，同樣取較小G n
對應的權重值，其值約為0.18，對應至U n
輸出歸屬函數，可得到U n
權重值約0.18左右。
3.接下來將所有輸出權重值對應至輸出歸屬函數以下面積皆為有可能的控制器輸出值。最後利用解模糊化將模糊值轉換為明確的控制訊號。
步驟65：解模糊化(defuzzify)接著將推論所得到的模糊控制訊號轉換為明確的控制訊號，做為系統的輸入值。在本發明中我們利用重心法(Center of area method；COA)+最大平均法(Mean of maximum method；MOM)也就是中心平均法(Modified center of average defuzzifier)，以下的公式進行解模糊的動作。
綜上所述，本發明之利用模糊運算法之GNSS之訊號擷取方法，主要是利用模糊運算單元16並採用了頻率偏差量相對於時間之變量作為該模糊運算單元16的輸入變
數，且利用模糊推論法則選擇出最佳頻率步階值來充當下一次運算時的頻率步階值，藉此可獲得快速的訊號擷取時間及精準的訊號擷取參數值。
本發明之利用模糊運算法之GNSS之訊號擷取方法，利用模糊運算所獲得的相關運算值即可適應性的調整出最佳的頻率搜尋步階值，而得到更為精準的都卜勒偏移量及電碼偏移量，達到減少衛星訊號搜尋時間，進而提高衛星搜尋效率之功效。
本發明之利用模糊運算法之GNSS之訊號擷取方法，利用模糊運算來加快GNSS訊號搜尋的速度，而得到更為精準的都卜勒偏移量及電碼偏移量，進而得到較佳的參數精準度之功效。
雖然本發明已利用上述較佳實施例揭示，然其並非用以限定本發明，任何熟習此技藝者在不脫離本發明之精神和範圍之內，相對上述實施例進行各種更動與修改仍屬本發明所保護之技術範疇，因此本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。
1．．．運算模組
11．．．訊號產生器
12．．．第一運算單元
13．．．偽隨機碼運算單元
14．．．第二運算單元
15．．．比較單元
16．．．模糊運算單元
61．．．類比數位轉器
62．．．中頻移除單元
63．．．碼移除單元
64．．．降採樣單元
71．．．第一級都卜勒頻率移除單元
711．．．都卜勒頻率移除器
72．．．第二級都卜勒頻率移除單元
73．．．第二級都卜勒頻率移除單元
74．．．第二級都卜勒頻率移除單元
81．．．量值計算單元
82．．．量值計算單元
83．．．量值計算單元
84．．．量值計算單元
85．．．量值計算單元
91．．．記憶體
92．．．記憶體
93．．．記憶體
94．．．記憶體
95．．．記憶體
第1圖：習用GNSS之訊號擷取方法之架構方塊圖。
第2圖：習用GNSS之訊號擷取方法之流程圖。
第3圖：本發明之GNSS之訊號擷取方法流程圖。
第4圖：本發明之GNSS之訊號擷取方法的硬體架構方塊圖。
第5圖：本發明之模糊運算單元之演算步驟。
第6圖：本發明之資料庫定義圖。
第7a圖：本發明之GNSS之訊號擷取方法之G
的歸屬函數之隸屬度。
第7b圖：本發明之GNSS之訊號擷取方法之ΔG
的歸屬函數之隸屬度。
第7c圖：本發明之GNSS之訊號擷取方法之U
的歸屬函數之隸屬度。
第8a圖：本發明之規則庫判斷示意圖。
第8b圖：本發明之規則庫判斷示意圖。
1．．．運算模組
11．．．訊號產生器
12．．．第一運算單元
13．．．偽隨機碼運算單元
14．．．第二運算單元
15．．．比較單元
16．．．模糊運算單元
Claims (10)
Hide Dependent
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Claims (10)
Hide Dependent
translated from
- 一種利用模糊運算法之GNSS之訊號擷取方法，包含：一設定衛星步驟，將一衛星訊號接收機接收衛星所傳送下的訊號轉換成為一數位中頻訊號；一搜尋頻率步驟，將一衛星輸入訊號乘上訊號產生器所預先設定之載波訊號得到一同分相訊號及一四分相訊號，該同分相訊號及四分相訊號再經由一第一運算單元運算得到一輸出訊號；一偽隨機碼運算步驟，須先設定欲擷取的衛星編號，不同的衛星編號有不同的偽隨機碼，再經由一偽隨機碼運算單元產生該偽隨機碼；一電碼運算步驟，以一第二運算單元將該輸出訊號及該偽隨機碼進行運算後輸出一運算值；一資料比對步驟，將該運算值與一設定之臨界值進行比對，判斷該運算值是否超過該臨界值，若該運算值超過該臨界值則停止訊號擷取；一模糊運算步驟，係於該運算值未超過該臨界值時，以一模糊運算單元調整一頻率搜尋步階值，並且以該頻率搜尋步階值再調整該搜尋頻率步驟中的該載波訊號；在上述步驟中，該衛星輸入訊號係如下式(1)所示：
- 依申請專利範圍第1項所述之利用模糊運算法之GNSS之訊號擷取方法，其中該最大搜尋值為我們可預先給定的範圍，其值為10000Hz(赫茲)。
- 依申請專利範圍第1項所述之利用模糊運算法之GNSS之訊號擷取方法，其中該模糊運算步驟更包含一定義變數步驟、一模糊化步驟、一知識庫步驟、一邏輯判斷步驟及一解模糊化步驟。
- 依申請專利範圍第3項所述之利用模糊運算法之GNSS之訊號擷取方法，其中該定義變數步驟更包含一輸出誤差變數、一輸出誤差之變化率及一控制變數。
- 依申請專利範圍第4項所述之利用模糊運算法之GNSS之訊號擷取方法，其中該輸出誤差變數係為每次進行訊號相關運算的訊號擷取範圍值， 該輸出誤差之變化率係為此次搜尋所獲得的訊號擷取範圍值與下一次所獲得的訊號擷取範圍值的差，該控制變數係為頻率搜尋步階 值。
- 依申請專利範圍第5項所述之利用模糊運算法之GNSS之訊號擷取方法，其中該訊號擷取範圍值係代表重新設定搜尋頻率值後，隨即進行電碼運算所得到的最大運算值與電碼運算平均值的比值。
- 依申請專利範圍第5項所述之利用模糊運算法之GNSS之訊號擷取方法，其中對於該訊號擷取範圍值有五種語言，其表示為，非常小、小、中等、大及非常大。
- 依申請專利範圍第5項所述之利用模糊運算法之GNSS之訊號擷取方法，其中對於該訊號擷取範圍值變化比率有五種語言，其表示為，負的最大、負的最小、零、正的最小及正的最大。
- 依申請專利範圍第3項所述之利用模糊運算法之GNSS之訊號擷取方法，其中該知識庫步驟更包含一資料庫及一規則庫。
- 依申請專利範圍第9項所述之利用模糊運算法之GNSS之訊號擷取方法，其中該規則庫具有25條模糊規則。