WO2012069471A1 - Signalakquisitionsverfahren und signalakquisitionsanordnung für spreizspektrumsignale - Google Patents

Signalakquisitionsverfahren und signalakquisitionsanordnung für spreizspektrumsignale Download PDF

Info

Publication number
WO2012069471A1
WO2012069471A1 PCT/EP2011/070679 EP2011070679W WO2012069471A1 WO 2012069471 A1 WO2012069471 A1 WO 2012069471A1 EP 2011070679 W EP2011070679 W EP 2011070679W WO 2012069471 A1 WO2012069471 A1 WO 2012069471A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
signal
polyphase
code
cor
correlation results
Prior art date
Application number
PCT/EP2011/070679
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Martin Opitz
Original Assignee
Continental Automotive Gmbh
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 Continental Automotive Gmbh filed Critical Continental Automotive Gmbh
Priority to US13/988,781 priority Critical patent/US8971385B2/en
Publication of WO2012069471A1 publication Critical patent/WO2012069471A1/de

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
    • H04B1/69—Spread spectrum techniques
    • H04B1/707—Spread spectrum techniques using direct sequence modulation
    • H04B1/709—Correlator structure
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
    • H04B1/69—Spread spectrum techniques
    • H04B1/707—Spread spectrum techniques using direct sequence modulation
    • H04B1/7073—Synchronisation aspects
    • H04B1/7075—Synchronisation aspects with code phase acquisition
    • H04B1/70751—Synchronisation aspects with code phase acquisition using partial detection
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
    • H04B1/69—Spread spectrum techniques
    • H04B1/707—Spread spectrum techniques using direct sequence modulation
    • H04B1/7097—Interference-related aspects
    • H04B1/71—Interference-related aspects the interference being narrowband interference
    • H04B1/7102—Interference-related aspects the interference being narrowband interference with transform to frequency domain

Definitions

  • the present invention relates to a signal acquisition method and a signal acquisition arrangement for
  • Wireless signal transmission is important in a number of applications. For example, in motor vehicles, a multiplicity of functions are increasingly triggered or controlled via remote controls.
  • a radio link is used in license-free frequency bands for transmission to and from the motor vehicle.
  • RKE systems remote keyless entry systems
  • Even local wireless networks such as WLA networks (for example, according to the standard IEEE802.il) and GPS systems use wireless signal transmission and in the course of this often transmission techniques with band spreading.
  • WLA networks for example, according to the standard IEEE802.il
  • GPS systems use wireless signal transmission and in the course of this often transmission techniques with band spreading.
  • DSSS Direct Sequence Spread Spectrum
  • PRBS pseudo random bit stream
  • PN codes pseudorandom codes
  • CDMA Code Division Multiple Access
  • CDMA methods are code division multiple access methods for simultaneously transmitting a plurality of payload data streams, all of which share the same frequency resource. The jointly used simultaneously frequency range has a much larger bandwidth than each individual user data stream alone without
  • the data is transmitted at the same data rate but increased chip rate as compared to a narrowband transmission.
  • the link budget of the transmission link therefore does not deteriorate.
  • an increased data rate would ngerallekeiten lower receiver and thus lower system-wide empire ⁇ result.
  • a band modulation method such as DSSS or CDMA must be used in order to distribute the transmission power over large frequency bandwidths (eg> 500 kHz).
  • Another advantage of spread spectrum transmission methods is that the payload data can be transmitted tap-proof.
  • a narrow-band data signal is transmitted in a band-spread manner and despread again at the receiver.
  • the basis of receiver-side despreading is the so-called signal acquisition, which includes the determination of parameters required for signal cancellation (for example, code phase, frequency error, start parameters for tracking mechanisms).
  • the signal can be despread and the transmitted bit sequence can be detected.
  • the bit sequence / information to be transmitted for example on the receiver side
  • Spread spectrum signal in particular be correlated with the same spreading code.
  • the phase difference between the transmitter-side spread code signal and the receiver-side spread code signal must be used in the correlation, and thus in the
  • the time offset (initial code phase) to be assumed by the receiver should correspond to a small code phase difference during despreading.
  • the receiver is not aware of the assumed time offset a priori and represents the main purpose of the signal acquisition.
  • the unavoidable presence of predominantly narrow-band interfering signals which in particular influence the radio channel used for the wireless transmission must be taken into account.
  • these interference signals can hinder the determination of the initial code phase on the receiver side.
  • a particularly important receiver parameter is the signal-to-jammer ratio (SJR), i.e., the ratio of the powers of desired signal WS to a jitter JS.
  • SJR Signal-to-jammer ratio
  • the goal of any acquisition process is to minimize the Signal to Jammer Ratio (SJR), which still allows a successful acquisition.
  • SJR Signal to Jammer Ratio
  • each spread spectrum modulating method has inherent noise suppression (spreading gain), which alone reduces the SJR, and on the other hand, additional noise suppression that further reduces the SJR is desirable.
  • the object is achieved by a method according to claim 1 and an arrangement according to claim 10.
  • Embodiments and further developments of the inventive concept are the subject of dependent claims.
  • the object is achieved by a Signalverar ⁇ beitungshabilit to the receiver-side acquisition of a transmitted by transmitter-side spreading a bit sequence generated by a transmitter-side spreading code
  • a spread spectrum signal comprising the steps of: receiving the spread spectrum signal disturbed during transmission; Providing a receiver-side spread code signal corresponding to the transmitter-side spread code signal; Performing
  • Filtering the polyphase correlation results over at least two of the code phases Determining an extreme value in the filtered polyphase correlation results and determining the code phase associated with the extreme value.
  • a signal processing arrangement for this purpose has the following components: a correlation unit which is designed to perform polyphase correlations for different code phases of a spreading code signal from which result polyphase correlation results, which are respectively assigned to different code phases; a filter that is adapted to the
  • FIG. 1 shows schematically the temporal relation of identical
  • FIG. 3 schematically shows a matrix in which polycorrelation results are stored
  • FIG. 4 shows schematically a further matrix in which the
  • FIG. 5 schematically shows an interference signal, a transfer function of a high-pass filter and in each case a desired signal for different code phases versus frequency
  • FIG. 6 shows a comparison of the magnitude spectra of the polyphase correlation results before and after a high-pass filtering for continuous wave interference signals
  • FIG 7 shows a comparison of the magnitude spectra of the polyphase correlation results before and after a high-pass filtering for VHF interference signals
  • Figure 8 in a signal flow chart the essential
  • Components of a signal processing arrangement according to the invention in a signal flow diagram an example of a signal acquisition according to the invention with known frequency of the desired signal without averaging and without frequency shifts, in a signal flow diagram an example of a signal acquisition according to the invention at known frequency of the desired signal with averaging, but without frequency shifts, in a signal flow plan an example of an averaging signal acquisition with frequency shifts according to the invention for acquisition with frequency estimation of the desired signal,
  • FIG. 12 shows in a signal flow diagram a further example of a signal acquisition according to the invention with frequency shifts and averaging for acquisition with frequency estimation of the desired signal and
  • FIG. 13 shows in a signal flow diagram a further example of a signal acquisition according to the invention with frequency shifts before and after
  • FIG. 1 shows an example of a signal processing method according to the invention or a signal processing arrangement for signal acquisition in a receiver, wherein the principle of spread spectrum transmission should generally be considered as far as it is important for the understanding of the present invention.
  • a transmitter-side spread spectrum signal to be transmitted is included generates a transmitter-side spread code signal that contains the spread bits b0, bl, bB.
  • B denotes the number of bits spread on the transmitter side.
  • the receiver Since the receiver does not know when the transmitter has started to transmit, the receiver must provide a temporally-appropriate, in some way sufficient, time segment, i. receive a sufficient part of the transmitted spread spectrum signal. Alternatively, however, the receiver can also continuously and thus receive the entire transmitted signal, but also in this case does not know when and in what way the signal arrives at it.
  • the received, ie receiver-side, spread spectrum signal is received disturbed and is hereinafter referred to as c0, c1, cN.
  • N denotes the number of received (ie receiver-side considered) bits.
  • M denotes the number of initial code phases considered per bit on the receiver side.
  • a receiver-side spread code signal CS is generated, on the basis of which the receiver-side
  • Poly phase correlations are calculated.
  • the receiver is a priori unknown which temporal offset or which code phase difference between the receiver-side spread code signal and the received spread spectrum signal must be assumed so that the correlation can be calculated with minimized code phase difference and thus a despreading is achieved. With the acquisition, therefore, this assumed code phase difference should be found out. Then, a receiver-side correlation of the receiver side
  • Spread spectrum signal with the receiver-side spread code signal CS are performed with minimized code phase difference.
  • a polyphase correlation starts at an initial code phase.
  • the calculation of a polyphase correlation extends over several further code phases. The calculation does not necessarily have to be done over those code phases, which in turn are considered as initial code phases. Thus, more or less or different code phases can be included in the calculation.
  • the code phase of a spread spectrum signal such as repeats after each spread bit (since the spreading code signal CS, with which the bits are "transformed" into chips, is repeated once per bit).
  • the polyphase correlation results are sorted by initial code phases.
  • the transmitter-side spread-spectrum signal with the bits b0, bl,..., BB hereinafter referred to as the desired signal WS
  • the desired signal WS is generated on the transmitter side from a known spreading sequence and a known bit sequence, which is then transmitted over an enlarged frequency range must be transferred.
  • the associated received signal, the reception-side spread spectrum signal Co, ci, c N , ..., c ⁇ also contains undesired interference signals JS (jamming signal) in addition to the desired signal WS (wanted signal).
  • JS adjacent interference signals
  • a delay can occur between the transmission-side spread spectrum signal b0, bl, bB and the reception-side spread spectrum signal Co, ci, c N ,..., C ⁇ .
  • an initial code phase or short code phase k required for a subsequent correct despreading is to be determined from the desired signal WS.
  • the frequency of the desired signal WS should be determined as accurately as possible.
  • the received spread spectrum signal Co, C ⁇ ,. , , , c N , ⁇ . ⁇ Ci this, first a Polyphasenkorrelation for un ⁇ ter Kunststoffliche code phases m undergone (for example, a correlation unit 11). This step will be explained in more detail later with reference to FIG.
  • FFT Fast Fourier Transform
  • Different frequency channels are created for, for example, each possible initial code phase m (multiple FFT calculation corresponding to the number of calculated initial code phases).
  • the number of frequency channels and their spectral arrangement can be predetermined, for example, by the choice of the calculation algorithm (such as FFT) and / or the maximum tolerable frequency error of the frequency estimate.
  • the results of the multiple FFT calculations can be represented by a so-called FFT field.
  • FFT its correct code phase by a k Korrelati ⁇ onsspitze which with respect to different code phases corresponding to the autocorrelation properties of the Sp Drcodesignals CS at the correct frequency of the desired signal WS, are detected.
  • the predominantly narrow-band interference signals JS in particular cause low-frequency signals over different code phases m with respect to different code phases m, according to the invention by appropriate filtering such as a high-pass filtering (for example by means of a filter 13) of the FFT field via different initial code phases m whose influence is minimized.
  • the filtered spectrum S (m, f) is largely free of interference signals JS and is finally subjected to an extreme value determination, for example a maximum determination (extreme value detector 14).
  • the maximum found (peak) corresponds to the desired signal WS, which was correlated at the correct code phase k with the spreading code signal on the receiver side.
  • the necessary time offset between the transmitter-side spread and the receiver-side correlation (despreading) is found.
  • FIG. 2 schematically shows the polyphase correlation set out above.
  • the spread spectrum signal Co, Ci, c N , ... serve ci, wherein any other signals can be used.
  • the Spread spectrum signal Co, Ci, ..., c N , .., Ci is shown bit by bit over time.
  • polyphase correlations ie several correlations offset by the phase angle cp m , from which polyphase correlation results Cor (m, n) emerge, are shown.
  • the beginning of the bit Ci of the spread spectrum signal Co, Ci, ..., C N , ... Ci was selected in the example shown as a reference point for the phase angle cp m and corresponds to the correct initial code phase k.
  • Code phases are started, which begin at different initial code phases m. Since each bit is spread by one complete pass of the spreading code sequence CS, the code phases are repeated for each bit (mod (M)). The same applies, incidentally, also for sampled signals with multiple samples per chip, with respect to different "despread" signals / bits quite (slightly) changed code phase constellations may occur because sample to chip rate do not correspond to an integer ratio.
  • code phase m and frequency f are correct, can be spoken by a despread signal, otherwise rather by a despreading attempt or "despread" signals.
  • M correlation result signals.
  • the narrow-band interference signal is, for example, a continuous wave signal (signal CW), ie a signal with a constant frequency and a constant amplitude, then only one phase difference occurs between the different "despread" signals s m (n).
  • signal CW continuous wave signal
  • FIG. 3 shows by way of example a matrix T in which the polyphase correlation results Cor (m, n) are arranged in rows or columns.
  • the matrix T may for example be stored in a memory for processing by a digital signal processor.
  • line-by-line readout of the matrix T per line results in each case in a signal s m (n) ("despread" signal) for different code phases m.
  • column-by-column readout results in each case in a signal s n (m).
  • the matrix T represents the
  • the polyphase correlation results Co (m, n) are transformed into the spectral range (frequency range), for example by Fourier transformation.
  • the narrow-band interference signals JS are merely continuous-wave signals (CW) with constant frequency and constant amplitude, so again occurs between the different "despread" signals s m (n) only a phase difference.
  • narrowband interference signals JS for example,
  • S f (m) Low-frequency spectral components caused by the predominantly narrow-band interference signal JS.
  • a CW-JS signal gives a constant signal at certain frequencies f, which corresponds to a DC component in F ⁇ S f (m) ⁇ .
  • CW signals rarely occur in practice.
  • determined from the various "despread" signals s m (n) results at the correct frequency fk and the correct code phase, an impulsive behavior.
  • the properties of the resulting pulse are predetermined, in particular with regard to different code phases, by the properties of the spreading code modulated onto the spreading code signal, for example the autocorrelation properties of the spreading sequence (codes).
  • FIG. 5 shows by way of example the spectral profile in the case of high-pass filtering of the magnitude spectra of FIG Polyphase correlation results
  • the correct signal WS that is to say the signal originally spread on the transmitter side, is for example given by a Dirac pulse in the frequency domain - which corresponds to ideal autocorrelation properties.
  • the transfer function H H p (f m ) of a high-pass filter is now designed so that the frequency components of the interference signal (Störf equenz Scheme) attenuated, ideally suppressed.
  • the character of the desired signal WS is retained, since the filtered off Störfre ⁇ frequency range is very small compared to the entire frequency spectrum of the signal WS.
  • One possible embodiment of the transfer function H H p (f m ) is explained below on the basis of an exemplary embodiment.
  • FIGS. 6 and 7 show a comparison of the magnitude spectra of the polyphase correlation results S (m, f)
  • Continuous wave interference and Figure 7 relates to ultra-shortwave interference (VHF).
  • the high-pass filter function exemplified in particular with reference to FIGS. 6 and 7 is a filter optimized for the suppression of a CW interference signal.
  • the CW interfering signal generates a constant course in the signals S f (m), ie spectrally a DC component. This DC component can best be suppressed by a high-pass filter.
  • Spurious signals have a greater spectral width, for example, generally produce higher frequency Spekt ⁇ ralanteile in the signals S f (m). This also makes it clear that different optimal blocking filters can exist for different types of interference signals, which largely suppress the progressions generated by the respective type of interference in Sf (m), thereby enabling or thereby detecting extreme values. In practice, compromises between different types of interferers, for example noise, are often closed, or combinations of filters or filter functions are provided to counteract certain interferers.
  • the correct code phase k is determined by extreme value detection (extreme value determination) from the FFT field or the magnitude spectrum I S (m, f) I.
  • the correlation results for the correct code phase k differ (also in the spectral range) from those with wrong code phases in that there is a pronounced maximum.
  • the extreme value detection is in the simplest case only the search for the maximum.
  • the received spread spectrum signal WS which is disturbed by the spurious signals JS, is subjected to polyphase correlation and the polyphase correlation results (Cor (m, n), S (m, f)) are filtered by means of a filter function which determines the effects minimizes the interference signal.
  • the polyphase correlation results (S (m, f)) are damped.
  • FIG. 8 shows by way of example the essential components of a suitable signal processing arrangement in the baseband on the basis of a signal flow diagram.
  • This comprises a Emp ⁇ catching device RX with a receiver unit 61 for receiving the spread spectrum signal Co, Ci, N c, ..., c ⁇ .
  • the sampled spread spectrum signal Co, c ⁇ , c N , ..., ci is then fed to a correlator 64 for polyphase correlation.
  • the polyphase correlation can be carried out, for example, by means of a matched filter G3 (also called an optimal filter), in particular by means of a PBRS matched filter.
  • a processing unit 65 ensures that the spread spectrum signal Co, Ci, C N, ... C ⁇ for different
  • Polyphase correlation results Cor (m, n) are stored for example in a matrix T.
  • the processing unit 65 which can be embodied for example as a digital signal processor, has a suitable memory unit.
  • the processing unit 65 is further on designed to perform an FFT of the matrix T and to store the results in terms of amount in a matrix S, forming an FFT field.
  • the correlator 64 may be implemented as a filter (MF) optimized for a pseudo-random bit sequence.
  • PRBS Pseudo Random Binary Sequences
  • PRBS Linear Feedback Shift Registers
  • LFSR Linear Feedback Shift Registers
  • the receiving device RX further has a high-pass filter 66 which subjects the magnitude spectrum
  • the high-pass filter 66 may be realized in the processing unit 65, for example.
  • the high-pass filter may have, for example, the following transfer function:
  • a Surrounding Factor, factor SF specifies the number of adjacent code phases around the currently considered code phase, over which, for example, the absolute value difference is calculated.
  • y is the filter input
  • x is the filter output
  • k is a variable.
  • the method according to the invention or the arrangement according to the invention can also be used advantageously in the successive acquisition of signals which are spread several times.
  • successive acquisition is meant the stepwise synchronization to the full signal spread. This is made possible by the multiple (minimum: 2) spreading with "small" spreading code sequences in the signal spreading During the successive acquisition, first of all parts of the entire signal spread are used, which initially results in a lower signal strength from the spreading code (lower spread gain)
  • the method according to the invention makes it possible to compensate for this reduced interference signal strength (via), at least for important interference signal types.
  • Figure 9 shows an example for an inventive Signalakguisition at a known frequency of the desired signal without averaging and without Fre ⁇ quenzverschiebungen in a signal flow diagram.
  • a receive signal 90 which is a disturbed spread spectrum signal, sampled at discrete points in time kT Samp e i and supplied to a correlator 91st
  • This provides polyphase correlation results Cor (m, n) which are input by means of a distributor 92 in the order of their code phases into a field 93 (for example, a memory) having a columnar m-row matrix structure.
  • a field 93 for example, a memory
  • High-pass filtering or other suitable filtering is then performed over the polyphase correlation results Cor (m, l) along the single column.
  • Figure 10 shows in a signal flow diagram an example of a signal acquisition according to the invention at a known frequency of the desired signal with averaging, but without frequency shifts.
  • a receive signal 100 which is a disturbed spread spectrum signal is sampled at instants kT Samp e i and supplied to a correlator one hundred and first
  • This provides polyphase correlation results Cor (m, n), which are input by means of a distribution device 102 per column in the order of their code phases into a field 103 with n-column, m-row matrix structure. That means with everyone
  • the distributor 102 switches one row lower. After M (number of possible code phases considered) is reached, the distributor 102 starts again with the first line, but the results are then entered in the next following column.
  • FIG. 11 shows in a signal flow diagram an example of an inventive signal acquisition with averaging and with frequency shifts for acquisition with frequency estimation of the desired signal.
  • a receiving ⁇ signal 110 which is a disturbed spread spectrum signal is sampled at the instants kT Samp e i and supplied to a correlator 111th
  • This provides polyphase correlation results Cor (m, n) which are input by means of a distribution device 112 per column or column vector s m (n) in the order of their code phases into a field 113 with n-column, m-row matrix structure.
  • FIG. 12 shows in a signal flow diagram a further example of a signal acquisition according to the invention with frequency shifts and with averaging for acquisition with frequency estimation.
  • a received signal 120 which is a disturbed spread spectrum signal, is sampled at times kT samp i e and a poly frequency shift, for example by means of F multipliers 121 are performed.
  • Each of the F multipliers is followed by a correlator 122 which
  • FIG. 13 shows in a signal flow diagram a further example of a signal acquisition according to the invention, in which frequency shifts are provided before and after the polyphase correlation.
  • a received signal 130 which is a disturbed spread-spectrum signal, is sampled at times kT samp i e and a poly-frequency shift, for example by means of P multipliers 131 are performed.
  • P multipliers 131 are performed.
  • Multiplier is followed by a correlator 132, the
  • the polyphase correlation results Cor (m, n) are then respectively fed along the lines by means of a distributor 135 to an FFT unit 136 for line-by-line FFT calculation via the polyphase correlation results Cor (m, n). That is, after all the samples of one row have been fed to the FFT unit 136, the dispatcher 135 following field 134 switches one row lower and another FFT calculation begins.
  • FIG. 13 The advantage of a structure outlined in FIG. 13 is, on the one hand, that the (repeated) use of the same FFT blocks is possible in the realization of multiple frequency offsets.
  • correlations with a lower frequency error are calculated, in particular in comparison with the case where the total possible error range of the signal frequency of the desired signal is processed by only one correlator.
  • FIGS. 11 to 13 correlation, frequency shift and / or averaging can be applied in different orders. According to FIG. 11, for example, first the correlation, then the frequency shift and then the averaging can be provided or, according to FIG. 12, first the frequency shift, then the correlation and then the averaging or according to FIG. 13 frequency shifts before and after the polyphase correlation.
  • any desired form of averaging can be used, in particular in the exemplary embodiments of FIGS. 10 to 13, such as, for example, the arithmetic mean, the geometric mean or the windowed arithmetic mean, in which case so-called Blackman windows , Hamming windows, Hann windows, etc. are eligible. Also a special low-pass filtering would be conceivable.
  • Cor (m, n) polyphase correlation results S (m, f) spectral range of Cor (m, n)

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
  • Noise Elimination (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

Verfahren und Anordnung zur Akquisition eines durch senderseitige Spreizung einer Bitfolge mit einem Spreizcodesignal erzeugten Spreizspektrumsignals, die vorsehen das Empfangen des Spreizspektrumsignals Bereitstellen eines empfängerseitigen Spreizcodesignals, das dem senderseitigen Spreizcodesignal entspricht; Durchführen von Polyphasenkorrelationen für jeweils unterschiedliche Codephasen, aus denen Polyphasenkorrelationsergebnisse hervorgehen, die jeweils unterschiedlichen Codephasen zugeordnet sind; Filterung über mindestens zwei der Codephasen; Bestimmen eines Extremwerts in den gefilterten Polyphasenkorrelationsergebnissen (Cor(m,n), S(m,f)) und Bestimmen der zu dem Extremwert gehörigen Codephase (k).

Description

Beschreibung
Signalakquisitionsverfahren und Signalakquisitionsanordnung für Spreizspektrumsignale
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Signalakquisitions- verfahren und eine Signalakquisitionsanordnung für
Spreizspektrumsignale . Drahtlose Signalübertragung ist in einer Reihe von Anwendungen bedeutsam. Beispielsweise wird in Kraftfahrzeugen zunehmend eine Vielzahl von Funktionen über Fernsteuerungen ausgelöst oder gesteuert. Üblicherweise wird eine Funkstrecke in lizenzfreien Frequenzbändern für die Übertragung vom und zum Kraftfahrzeug genutzt. Für den Fahrzeugzugang und zum Beispiel auch für den Motorstart sind dies so genannte Remote-Keyless-Entry-Systeme (kurz: RKE-Systeme) , wie sie etwa bei Funkzentralverriegelungen Verwendung finden. Auch lokale Funknetze wie WLA -Netze (beispielsweise gemäß dem Standard IEEE802.il) und GPS-Systeme bedienen sich drahtloser Signalübertragung und im Zuge dessen auch häufig Übertragungsverfahren mit Bandspreizung . Es existieren verschiedene Bandspreizübertragungsverfahren, am gebräuchlichsten sind derzeit jedoch zwei Verfahren. Zum Einen sind dies DSSS-Verfahren (DSSS: Direct Sequence Spread Spectrum) , bei denen die Symbolenergie über eine große Bandbreite verteilt wird. Dazu wird der zu übertragende Nutzdatenstrom mit dem Spreizcode, dessen Chiprate höher ist als die Datenrate des Nutzdatenstroms, multipliziert. Die Codeabfolge besteht aus Chips - die zu übertragenden Informationen aus Bits. Anwendung finden zum Beispiel Pseudo-Random-Bit-Stream- ( PRBS ) -Codes oder pseudostatistische Codes (PN-Codes) . Durch die Spreizung ist eine größere Bandbreite zur Übertragung notwendig. Je länger der Spreizcode ist, desto mehr Bandbreite wird benötigt. Gleich- zeitig reduziert sich aber die Energiedichte im Spektrum, so dass andere Signale weniger gestört werden. Der Nutzdatenstrom kann beim Empfänger nur durch Verwendung der richtigen Chip-Sequenz wieder rekonstruiert werden. Zum Andern werden bei der drahtlosen Datenübertragung auch CDMA-Verfahren (CDMA: Code Division Multiple Access) genutzt. CDMA-Verfahren sind Codemultiplex-Verfahren zur gleichzeitigen Übertragung einer Vielzahl von Nutzdatenströmen, welche allesamt dieselbe Frequenzressource nutzen. Der gemeinsam simultan genutzte Frequenzbereich hat eine wesentlich größere Bandbreite als jeder einzelne Nutzdatenstrom für sich allein ohne
Spektrumspreizung benötigen würde. Zur Realisierung dieser größeren Bandbreite werden wiederum Bandspreizverfahren genutzt .
Bei der Realisierung von drahtlosen Funkverbindungen, über Entfernungen von beispielsweise 2km, besteht insbesondere in den USA das Problem, dass hohe Sende- bzw. Funkleistungen (bis zu 1 bzw. 30 dBm) nur für große genutzte Frequenzbandbreiten (z.B. >500 kHz) zulässig sind.
Um eine Nutzung der vorgeschriebenen Frequenzbandbreite zu erreichen, werden die Daten, im Vergleich zu einer schmalbandigen Übertragung, mit gleicher Datenrate, aber erhöhter Chiprate übertragen. Gegenüber einer schmalbandigen Übertragung verschlechtert sich das Link-Budget der Übertragungsstrecke daher nicht. Im Gegensatz dazu hätte eine erhöhte Datenrate geringere Empf ngerempfindlichkeiten und damit geringere Systemreich¬ weiten zur Folge. Um mit hohen Sendeleistungen, z.B. in einem Frequenzbereich von 902 MHz bis 928 MHz, senden zu dürfen, muss folglich ein Bandsprei zmodulationsverfahren wie etwa DSSS oder CDMA verwendet werden, um die Sendeleistung auf große Frequenzbandbreiten (z.B. >500 kHz) zu verteilen. Ein weiterer Vorteil von Bandspreizübertragungsverfahren ist es, dass die Nutzdaten abhörsicher übertragen werden können.
Dabei wird also ein schmalbandiges Datensignal bandgespreizt übertragen und beim Empfänger wieder entspreizt. Grundlage der empf ngerseitigen Entspreizung ist die so genannte Signalak- quisition, welche die Ermittlung von zur Signalentsprei zung benötigten Parametern (zum Beispiel Codephase, Frequenzfehler, Startparameter für Tracking-Mechanismen) mit beinhaltet. Nach erfolgreicher Signalakquisition kann das Signal entspreizt und die gesendete Bitfolge detektiert werden.
Um die zu übertragende Bitfolge/Information beispielsweise empfängerseitig detektieren zu können, muss das
Spreizspektrumsignal insbesondere mit demselben Spreizcode korreliert werden. Als Grundlage zur korrekten Detektion der Bitinformation, d.h., damit eine Entspreizung des gewünschten Signals WS erreicht werden kann, muss die Phasendifferenz zwischen senderseitigem Spreizcodesignal und empfängerseitiger Spreizcodesignal bei der Korrelation und damit bei der
Entspreizung klein, am besten null sein. Daher sollte der vom Empfänger anzunehmende Zeitversatz (initiale Codephase) bei der Entspreizung einer kleinen Codephasendifferenz entsprechen. Dem Empfänger ist der anzunehmende Zeitversatz a priori nicht bekannt und stellt den Hauptzweck der Signalakquisition dar.
Während des Empfangs ist die unvermeidliche Anwesenheit von vorwiegend schmalbandigen Störsignalen, die insbesondere den für die drahtlose Übertragung genutzten Funkkanal beeinflussen, zu berücksichtigen. Diese Störsignale können beispielsweise empfängerseitig die Ermittlung der initialen Codephase behindern . Ein besonders wichtiger Empfängerparameter ist das Signal-to-Jammer-Ratio (SJR) , i.e., das Verhältnis der Leistungen von gewünschtem Signal WS zu einem Störsignal JS . Ziel eines jeden Akquisitionsverfahrens ist es, das Signal-to-Jammer-Ratio (SJR) , bei dem eine erfolgreiche Akquisition noch möglich ist, gering zu halten. Einerseits hat jedes Bandspreizmodulati- onsverfahren eine inhärente Störsignalunterdrückung (Spreizgewinn) , wodurch sich allein schon das SJR verringert, andererseits ist eine zusätzliche Störsignalunterdrückung, die das SJR weiter verringert, wünschenswert.
Es sind Verfahren bekannt, die darauf abzielen, schmalbandige Störsignale beispielsweise mittels digitalen „adaptiven Sperrfiltern" (Notch Filters) auf bereits bekannte Störsignale anzuwenden. Da bereits vor der Entspreizung eine Störsignal- erkennung durchgeführt werden muss, wird der diesem Übertragungsverfahren inhärente Spreizgewinn hier nicht genutzt.
Es ist daher Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren und eine Anordnung zur Signalakquisition zur Verfügung zu stellen, bei denen die oben genannten Nachteile nicht auftreten und insbesondere das Signal-to-Jammer-Ratio (SJR) verbessert ist . Die Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren gemäß Anspruch 1 bzw. eine Anordnung gemäß Anspruch 10. Ausgestaltungen und Weiterbildungen des Erfindungsgedankens sind Gegenstand von Unteransprüchen . Insbesondere wird die Aufgabe gelöst durch ein Signalverar¬ beitungsverfahren zur empfängerseitigen Akquisition eines übertragenen, durch senderseitige Spreizung einer Bitfolge mit einem senderseitigen Spreizcodesignal erzeugten
Spreizspektrumsignals mit den Schritten: Empfangen des während der Übertragung gestörten Spreizspektrumsignals; Bereitstellen eines empfängerseitigen Spreizcodesignals, das dem senderseitigen Spreizcodesignal entspricht; Durchführen von
Polyphasenkorrelationen für jeweils unterschiedliche Codephasen, aus denen Polyphasenkorrelationsergebnisse hervorgehen, die jeweils unterschiedlichen Codephasen zugeordnet sind;
Filtern der Polyphasenkorrelationsergebnisse über mindestens zwei der Codephasen; Bestimmen eines Extremwerts in den gefilterten Polyphasenkorrelationsergebnissen und Bestimmen der zu dem Extremwert gehörigen Codephase.
Eine erfindungsgemäße Signalverarbeitungsanordnung hierfür weist folgende Komponenten auf: eine Korrelationseinheit, die dazu ausgebildet ist, Polyphasenkorrelationen für jeweils unterschiedliche Codephasen eines Spreizcodesignals durchzu- führen, aus denen Polyphasenkorrelationsergebnisse hervorgehen, die jeweils unterschiedlichen Codephasen zugeordnet sind; ein Filter, das dazu ausgebildet ist, die
Polyphasenkorrelations-ergebnisse einer Filterung über mindestens zwei Codephasen zu unterziehen; und einen Extrem- wertdetektor, der dazu ausgebildet ist, einen Extremwert aus den gefilterten Polyphasenkor-relationsergebnissen sowie die zugehörige Codephase zu bestimmen. Die vorliegende Erfindung wird nachfolgend anhand der in den Figuren der Zeichnung dargestellten Ausführungsbeispiele näher erläutert, wobei gleiche Elemente mit gleichen Bezugszeichen versehen sind. Es zeigt: in einem Signalflussplan den Ablauf bei einer beispielhaften Signalakquisition gemäß der Erfindung,
Figur 2 schematisch die zeitliche Relation identischer
Spreizcodesignale zu einem Spreizspektrumsignal für unterschiedliche Codephasen,
Figur 3 schematisch eine Matrix, in der Polykorrela- tionsergebnisse abgelegt sind,
Figur 4 schematisch eine weitere Matrix, in der die
Spektraldarstellungen von
Polykorrelationsergebnissen abgelegt sind, Figur 5 schematisch ein Störsignal, eine Übertragungsfunktion eines Hochpassfilters und jeweils ein gewünschtes Signal für unterschiedliche Codephasen über der Frequenz, Figur 6 zeigt eine Gegenüberstellung der Betragsspektren der Polyphasenkorrelationsergebnisse vor und nach einer Hochpass-Filterung für Continuous-Wave-Störsignale , Figur 7 zeigt eine Gegenüberstellung der Betragsspektren der Polyphasenkorrelationsergebnisse vor und nach einer Hochpass-Filterung für UKW-Störsignale , Figur 8 in einem Signalflussplan die wesentlichen
Komponenten einer erfindungsgemäßen Signalverarbeitungsanordnung, m einem Signalflussplan ein Beispiel für eine erfindungsgemäße Signalakquisition bei bekannter Frequenz des gewünschten Signals ohne Mittelwertbildung und ohne Frequenzverschiebungen, in einem Signalflussplan ein Beispiel für eine erfindungsgemäße Signalakquisitionbei bekannter Frequenz des gewünschten Signals mit Mittelwertbildung, aber ohne Frequenzverschiebungen, in einem Signalflussplan ein Beispiel für eine erfindungsgemäße Signalakquisition mit Mittelwertbildung und mit Frequenzverschiebungen zur Akquisition mit Frequenzschätzung des gewünschten Signals,
Figur 12 in einem Signalflussplan ein weiteres Beispiel für eine erfindungsgemäße Signalakquisition mit Frequenzverschiebungen und mit Mittelwertbil- dung zur Akquisition mit Frequenzschätzung des gewünschten Signals und
Figur 13 in einem Signalflussplan ein weiteres Beispiel für eine erfindungsgemäße Signalakquisition mit Frequenzverschiebungen vor und nach der
Polyphasenkorrelation .
In Figur 1 ist ein Beispiel für ein erfindungsgemäßes Signalverarbeitungsverfahren bzw. eine Signalverarbeitungsanordnung zur Signalakquisition in einem Empfänger dargestellt, wobei auch auf das Prinzip der Spread-Spectrum-Übertragung im Allgemeinen soweit es für das Verständnis der vorliegenden Erfindung von Bedeutung ist eingegangen werden soll. Demnach wird ein auszusendendes senderseitiges Spreizspektrumsignal mit einem senderseitigen Spreizcodesignal erzeugt, dass die gespreizten Bits bO, bl, bB enthält. B bezeichnet die Anzahl der senderseitig gespreizten Bits.
Da der Empfänger nicht weiß, wann der Sender zu senden begonnen hat, muss der Empfänger einen in irgendeiner Form ausreichenden, zeitlichen Ausschnitt, d.h. einen genügenden Teil des gesendeten Spreizspektrumsignals empfangen. Alternativ kann der Empfänger aber auch kontinuierlich und somit das gesamte gesendete Signal empfangen, weiß aber auch in diesem Fall nicht, wann konkret und welcher Weise das Signal bei ihm eintrifft.
Das empfangene, also empfängerseitige , Spreizspektrumsignal wird gestört empfangenen und wird nachfolgend mit cO, cl, cN bezeichnet. N bezeichnet die Anzahl der empfangenen (also empfängerseitig betrachteten) Bits. M bezeichnet die Anzahl der pro Bit empfängerseitig betrachteten initialen Codephasen.
Im Empfänger wird ein empfängerseitiges Spreizcodesignal CS erzeugt, auf dessen Grundlage die empfängerseitigen
Poly-phasenkorrelationen berechnet werden. Dem Empfänger ist a priori nicht bekannt, welcher zeitliche Versatz bzw. welche Codephasendifferenz zwischen dem empfängerseitigem Spreizcodesignal und dem empfangenen Spreizspektrumsignal angenommen werden muss, damit die Korrelation mit minimierter Codephasendifferenz berechnet werden kann und damit eine Ent-spreizung erreicht wird. Mit der Akquisition soll also diese anzunehmende Codephasendifferenz herausgefunden werden. Dann kann eine empfängerseitige Korrelation des empfängerseitigen
Spreizspektrumsignals mit dem empfängerseitigen Spreizcodesignal CS bei minimierter Codephasendifferenz ausgeführt werden.
Eine Polyphasenkorrelation beginnt zu einer initialen Codephase. Die Berechnung einer Polyphasenkorrelation erstreckt sich über verschiedene weitere Codephasen. Die Berechnung muss nicht notwendigerweise über solche Codephasen geschehen, welche ihrerseits als initiale Codephasen betrachtet werden. Es können also mehr oder weniger oder andere Codephasen in die Berechnung einfließen. Die Codephase eines Spreiz-spektrumsignals wie- derholt sich nach jedem gespreizten Bit (da auch das Spreizcodesignal CS, mit dem die Bits zu Chips „transformiert" werden, sich einmal pro Bit wiederholt) .
Die Polyphasenkorrelationsenergebnisse werden zum Beispiel nach initialen Codephasen sortiert. Erfindungsgemäß wird beispielsweise nach "gleichen" Codephasen sortiert und innerhalb dieser Sortierung die Filterung angewandt.
Bei der in Figur 1 beispielhaft gezeigten Signalakquisition wird das senderseitige Spreizspektrumsignal mit den Bits bO, bl, ..., bB, im folgenden als gewünschtes Signal WS bezeichnet, aus einer bekannten Spreizfolge und einer bekannten Bitfolge senderseitig generiert, welches dann über einen vergrößerten Frequenzbereich übertragen werden muss. Das zugehörige Empfangssignal, das empfangsseitige Spreizspektrum-signal Co, ci, cN, ... , c± enthält jedoch auch neben dem gewünschten Signal WS (Wanted Signal) unerwünschte Störsignale JS (Jammer Signals) . Zudem kann zwischen senderseitigem Spreizspektrumsignal bO , bl, bB und empfangsseitigem Spreizspektrumsignal Co, ci, cN, ... , c± eine Verzögerung auftreten.
Bei einer empfängerseitigen Signalakquisition soll aus dem gewünschten Signal WS eine für eine nachfolgende korrekte Entspreizung erforderliche initiale Codephase oder kurz korrekte Codephase k bestimmt werden. Außerdem soll optional die Frequenz des gewünschten Signals WS möglichst genau bestimmt werden . Gemäß Figur 1 wird das empfangene Spreizspektrum-signal Co, C \ , . . . , cN, · . · , ci dazu zunächst einer Polyphasenkorrelation für un¬ terschiedliche Codephasen m unterzogen (zum Beispiel in einer Korrelationseinheit 11) . Dieser Schritt wird später anhand von Figur 2 noch näher erläutert. Aus der Polyphasenkorrelation gehen Polyphasenkorrelationsergebnisse hervor, die nachfolgend im Zeitbereich mit Cor (m,n) und im Spektralbereich mit S (m, f ) bzw. kurz als Spektrum S(m, f) bezeichnet werden, wobei f in diesem Zusammenhang für eine beliebige Frequenz steht, jedoch fallabhängig auch als Index-Variable Verwendung findet.
Beispielsweise unter Nutzung eines Algorithmus zur
Fast-Fourier-Transformation (FFT) werden alle Ergebnisse in- nerhalb einer gleichen initialen Codephase zunächst bezüglich deren Frequenz verschoben und anschließend deren Mittelwert gebildet (Transformationseinheit 12) . Es entstehen verschiedene Frequenzkanäle für beispielsweise jede mögliche initiale Codephase m (mehrfache FFT-Berechnung entsprechend der Anzahl der berechneten initialen Codephasen) . Die Anzahl der Frequenzkanäle sowie deren spektrale Anordnung kann zum Beispiel durch die Wahl des Berechnungsalgorithmus (wie etwa FFT) und/oder den maximal tolerierbaren Frequenzfehler der Frequenzschätzung vorgegeben sein.
Die Ergebnisse der mehrfachen FFT-Berechnungen können durch ein so genanntes FFT-Feld repräsentiert werden. Innerhalb dieses FFT-Feldes kann bei der korrekten Frequenz des gewünschten Signals WS dessen korrekte Codephase k durch eine Korrelati¬ onsspitze, welche bezüglich verschiedener Codephasen den Autokorrelationseigenschaften des Spreizcodesignals CS entspricht, erkannt werden. Da, im Gegensatz zum gewünschten Signal WS, die vorwiegend schmalbandigen Störsignale JS bezüglich verschiedener Codephasen m insbesondere tieffrequente Signale über verschiedene Codephasen m hervorrufen, kann erfindungsgemäß durch entsprechende Filterung wie etwa eine Hochpass-Filterung (zum Beispiel mittels eines Filters 13) des FFT-Feldes über verschiedene initiale Codephasen m deren Einfluss minimiert werden.
Das gefilterte Spektrum S (m, f ) ist weitgehend frei von Störsignalen JS und wird schließlich einer Extremwertbestimmung, zum Beispiel einer Maximumbestimmung, unterzogen (Extremwertde- tektor 14) . Das gefundene Maximum (Peak) korrespondiert mit dem gewünschten Signal WS, das bei der korrekten Codephase k mit dem Spreizcodesignal empfängerseitig korreliert wurde. Somit ist der notwendige Zeitversatz zwischen senderseitiger Spreizung und empfängerseitiger Korrelation (Entspreizung) gefunden.
In Figur 2 ist die oben dargelegte Polyphasenkorrelation schematisch gezeigt. Als Referenzsignal soll beispielhaft das Spreizspektrumsignal Co, Ci, cN, .. . , ci dienen, wobei beliebige andere Signale zum Einsatz kommen können. Das Spreizspektrumsignal Co, Ci, ..., cN, .. ., Ci ist bitweise über der Zeit gezeigt. Desweiteren sind Polyphasenkorrelationen, d.h. mehrere um den Phasenwinkel cpm versetzte Korrelationen, aus denen Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor (m, n) hervorgehen, dar- gestellt. Der Beginn des Bits Ci des Spreizspektrum- Signals Co, Ci, ... , CN, ... Ci wurde beim gezeigten Beispiel als Referenzpunkt für den Phasenwinkel cpm gewählt und entspricht der korrekten initialen Codephase k. Es gibt einen vom Empfänger anzunehmenden Zeitversatz, mit welchem die Codephasendifferenz minimiert werden soll. Bei einer minimierten Codephasendifferenz beginnt die Korrelation im Empfänger zur korrekten initialen Codephase k. Es gibt pro Bit eine korrekte initiale Codephase k. Die Polyphasenkorrelationen werden über verschiedene (sich für jedes Bit wiederholende)
Codephasen angestellt, die zu verschiedenen initialen Codephasen m beginnen. Da jedes Bit mit einem kompletten Durchlauf der Spreizcodefolge CS gespreizt wird, wiederholen sich die Codephasen für jedes Bit (mod(M)) . Entsprechendes gilt imübrigen auch für abgetastete Signale mit mehreren Abtastungen pro Chip, wobei bezüglich verschiedener „entspreizter" Signale/Bits durchaus (leicht) veränderte Codephasenkonstellationen dadurch auftreten können, dass Sample- zu Chiprate keinem ganzzahligen Verhältnis entsprechen.
Für jede Codephase m entsteht ein „Korrelationsergebnis-signal" wie beispielsweise [Cor (m = 2,n = 1) , Cor ( 2 , 2 ) , ... , Co ( 2 , N) ] , wobei jedes dieser Signale aus N betrachteten Bits besteht . Dabei ist zu beachten, dass nur wenn Codephase m und Frequenz f korrekt sind, von einem entspreizten Signal gesprochen werden kann, ansonsten eher von einem Entspreizversuch bzw. "entspreizten" Signalen) . Bei M verschiedenen Codephasen ergeben sich bei dem in Figur 2 gezeigten Beispiel M „Korrelationsergebnissignale". Im vorliegenden Beispiel ist das entspreizte Signal der Codephase m = 1 phasengleich zum Spreizspektrumsignal (cpm= 0) . Von den für unterschiedliche Codephasen m erzielten „Korrelati¬ ons-Ergebnis-Signalen" ( Polyphasenkorrelationsergebnisse ) entspricht nur jenes Signal dem entspreizten gewünschten Signal WS, welches mit der korrekten Codephase (m =) k korreliert wurde. Durch die Anwesenheit von überwiegend schmalbandigen Störsignalen ergeben sich für benachbarte Codephasen m, also beispielsweise für eine Codephase m = i und eine Codephase m = j, mit beispielsweise j = i+1, zumindest ähnliche "entspreizte" Signale sm(n) . Ist das schmalbandige Störsignal beispielsweise ein Continuous-Wave-Signal (Signal CW) , also ein Signal mit konstanter Frequenz und konstanter Amplitude, so tritt zwischen den unterschiedlichen "entspreizten" Signalen sm(n) lediglich ein Phasenunterschied auf.
In Figur 3 ist beispielhaft eine Matrix T gezeigt, in der die Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor (m,n) zeilen- bzw. spaltenweise angeordnet sind. Die Matrix T kann beispielsweise in einem Speicher zur Verarbeitung durch einen digitalen Signalprozessor abgelegt sein. Beim vorliegenden Beispiel ergibt zeilenweises Auslesen der Matrix T pro Zeile jeweils ein Signal sm(n) ( "entspreiztes" Signal) für jeweils unterschiedliche Codephasen m. Spaltenweises Auslesen hingegen ergibt jeweils ein Signal sn (m) . Die Matrix T repräsentiert die
Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor (m, n) im Zeitbereich.
Darüber hinaus werden die Polyphasenkorrelationsergebnisse Co (m,n) beispielsweise mittels Fouriertransformation in den Spektralbereich (Frequenzbereich) transformiert. Der Spektralbereich bzw. das Spektrum S(m, f)= F{Cor(m,n) } kann wie in Figur 4 gezeigt ebenfalls als Matrix, Matrix S, abgelegt werden. Im vorliegenden Beispiel ist jedoch das Betragsspektrum | S (m, f ) | als Matrix S abgelegt. Zeilenweises Auslesen ergibt somit ein Signal |Sm(f) |, spaltenweises Auslesen ein Signal |Sf(m) |. In diesem Fall ergibt sich sogar näherungsweise eine Spektraltransformation der Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor (m,n)
Durch die Anwesenheit von überwiegend schmalbandigen Stör- Signalen JS ergeben sich wie bereits ausgeführt für benachbarte Codephasen m, also beispielsweise für eine Codephase m = i und eine Codephase m = j, mit beispielsweise j = i+1, zumindest ähnliche "entspreizte Signale" sm(n) . Sind die schmalbandigen Störsignale JS beispielsweise lediglich Continuous-Wave-Signale (CW) mit konstanter Frequenz und konstanter Amplitude, so tritt wiederum zwischen den unterschiedlichen "entspreizten" Signalen sm(n) lediglich ein Phasenunterschied auf. Betrachtet man die Spektren Sm(f) = F{sm(n) }, so ergeben sich entsprechend ähnliche Beträge für benachbarte Werte von |Sm(f) | . Bei Anwesenheit von Continuous-Wave-Störsignalen ( CW-JS-Signalen) gilt z.B. für benachbarte Beträge sogar | S± ( f ) I = |Sj(f) |, wobei i,j ^ M und M die Anzahl der Codephasen m ist. CW-JS-Signale allerdings sind sehr selten. Gemeinhin ist mit schmalbandigen Störsignalen JS zu rechnen. Dann gilt, dass benachbarte Beträge im Spektralbereich zumindest ähnlich sind, d.h. | S± ( f ) |~|Sj(f) |. Bei schmalbandigen Störsignalen JS kann z.B. gelten | i-j | ^ M' , wobei M' für jeden Störsignaltyp unterschiedlich sein kann. Wenn beispielsweise die Matrix S in m-Richtung ausgelesen wird, so enthalten die daraus resultierenden Signale |Sf(m) | durch das vorwiegend schmalbandige Störsignal JS hervorgerufene niederfrequente Spektralanteile. Ein CW-JS-Signal ergibt bei bestimmten Frequenzen f ein konstantes Signal, welches einem Gleichanteil in F{Sf (m) } entspricht. Wie erwähnt kommen jedoch CW-Signale in der Praxis selten vor. Für das gewünschte Signal WS ergibt sich bei den aus den verschiedenen "entspreizten" Signalen sm(n) ermittelten Betragsspektren |Sf(m) | bei der korrekten Frequenz fk und der korrekten Codephase ein impul- sartiges Verhalten.
Unter der korrekten Frequenz fk wird jene Frequenz des
Spreizcodesignals verstanden, mit der das Signal WS senderseitig gespreizt wurde. Dabei ist zu beachten, dass die Frequenz empfängerseitig nicht mit beliebiger Genauigkeit bestimmt werden kann bedingt durch die Abstände der Frequenzkanäle. Die Eigenschaften des resultierenden Impulses werden insbesondere bezüglich verschiedener Codephasen durch die Eigenschaften des auf das Spreizcodesignal aufmodulierten Spreizcodes, bei- spielsweise der Autokorrelationseigenschaften der Spreizfolge (-codes) vorgegeben.
In Figur 5 ist in einem Diagramm beispielhaft der spektrale Verlauf bei Hochpass-Filterung der Betragsspektren der Polyphasenkorrelationsergebnisse | Sf (m) | gezeigt. Das korrekte Signal WS, also das ursprünglich senderseitig gespreizte Signal, sei der Einfachheit halber zum Beispiel durch einen Dirac-Impuls im Frequenzbereich gegeben - was idealen Autokorrelationsei- genschaften entspricht. Das schmalbandige Störsignal JS, welches das Signal WS überlagert, befindet sich innerhalb eines Störfrequenzbereichs fm = [-fJS, fjs] . Die Übertragungs funktion HHp(fm) eines Hochpassfilters ist nun so gestaltet, dass die Frequenzanteile des Störsignals (Störf equenzbereich) gedämpft, im Idealfall unterdrückt werden. Der Charakter des gewünschten Signals WS bleibt erhalten, da der weggefilterte Störfre¬ quenzbereich gegenüber dem gesamten Frequenzspektrum des Signals WS sehr klein ist. Eine Ausgestaltungsmöglichkeit der Übertragungsfunktion HHp(fm) wird weiter unten anhand eines Aus- führungsbeispiels erläutert.
Anstelle der bisher beschriebenen Hochpass-Filterfunktion sind auch andere Filterfunktionen anwendbar. Wie insbesondere aus den Diagrammen der Figuren 6 und 7 deutlich wird, erzeugen ver- schiedene Arten von Störsignalen JS verschiedene Verläufe in den erfindungsgemäß zu filternden Signalen Sf (m) . Figuren 6 und 7 zeigen dabei eine Gegenüberstellung der Betragsspektren der Polyphasenkorrelationsergebnisse S (m, f) | von unterschiedlichen, gestörten Spreizspektrumsignalen vor und nach der Fil- terung mit einem Hochpass, wobei Figur 6 sich auf einen
Continuous-Wave-Störungen (CW) , und Figur 7 auf Ultrakurzwellenstörungen (UKW) bezieht.
Demzufolge können für spezielle Arten von Störern speziell optimierte Filterfunktionen eingesetzt werden, welche die der jeweiligen Störungsart entsprechenden Verläufe in Sf(m) besonders wirkungsvoll unterdrücken, gleichzeitig aber den Peak des gewünschten Signals WS in ausreichendem Maß erhalten sowie keine weiteren, fehlerhaften Peaks erzeugen, welche die Ext- remwertdetektion verfälschen.
In diesem Sinne ist die insbesondere mit Bezug auf die Figuren 6 und 7 beispielhaft erörterte Hochpassfilterfunktion ein auf die Unterdrückung eines CW-Störsignals hin optimiertes Filter. Das CW-Störsignal erzeugt in den Signalen Sf(m) einen konstanten Verlauf, also spektral gesehen einen Gleichanteil. Dieser Gleichanteil kann am besten durch ein Hochpassfilter unterdrückt werden .
Störsignale, welche eine größere spektrale Breite aufweisen, erzeugen im Allgemeinen zum Beispiel höherfrequentere Spekt¬ ralanteile in den Signalen Sf (m) . Auch dadurch wird deutlich, dass für verschiedene Arten von Störsignalen verschiedene optimale Sperrfilter existieren können, welche die durch die jeweilige Störerart in Sf(m) erzeugten Verläufe weitestgehend unterdrücken und dabei bzw. dadurch eine Extremwertdetektion ermöglichen. In der Praxis werden häufig Kompromisse zwischen verschiedenen Arten von Störern, zum Beispiel auch Rauschen, geschlossen oder aber Kombinationen von Filtern bzw. Filterfunktionen vorgesehen, um bestimmten Störern entgegen zu wirken.
Die korrekte Codephase k wird durch Extremwertdetektion (Extremwertbestimmung) aus dem FFT-Feld bzw. dem Betragsspektrum I S (m, f) I ermittelt. Die Korrelationsergebnisse für die korrekte Codephase k unterscheiden sich (auch im Spektralbereich) von jenen mit jeweils falschen Codephasen darin, dass sich dort ein ausgeprägtes Maximum ergibt. Die Extremwertdetektion ist im einfachsten Fall lediglich die Suche nach dem Maximum.
Das Maximum ergibt sich insbesondere bezüglich der Codephasen aufgrund der Autokorrelationseigenschaften des Spreizcodesignals. Unter Autokorrelation wird in der Signalverarbeitung die Korrelation eines Signals mit sich selbst verstanden. Wird das senderseitig mit der Spreizcodefolge gespreizte Signal empf ngerseitig mit der Spreizcodefolge korreliert, so ergibt sich eine Funktion, welche zumindest näherungsweise die Au¬ tokorrelationseigenschaften der verwendeten Spreizcodefolge aufweist. Bei der bestimmten korrekten Codephase k und der bestimmten korrekten Frequenz fk ergibt sich das charakteristische Maximum. Bei einer falschen Frequenz ff und/oder einer falschen Codephase mf ergibt sich gemäß den Autokorrelationseigenschaften kein Extremwert. Wird hingegen keine (Hochpass- ) -Filterung der
Polyphasenkorrelationsergebnisse S (m, f ) durchgeführt, bleiben die Störsignale in |Sm(f) | im Wesentlichen erhalten. Dies kann bei der Bestimmung der korrekten Codephase k und der Signal- frequenz des gewünschten Signals WS mittels Extremwertbestimmung zu Fehlentscheidungen führen (vgl. Figuren 6 und 7) .
Somit wird also bei einer Ausführungsform der Erfindung das empfangene Spreizspektrumsignal WS, das durch die Störsignale JS gestört ist, einer Polyphasenkorrelation unterzogen und die Polyphasenkorrelationsergebnisse (Cor (m, n) , S (m, f ) ) mittels einer Filterfunktion gefiltert, die die Auswirkungen des Störsignals minimiert. Insbesondere wird durch entsprechendes Filtern der Polyphasenkorrelationsergebnisse (S(m, f ) ) der Spektralbereich bedämpft, der von den Störungen beeinträchtigt wird .
In Figur 8 sind beispielhaft anhand eines Signalflussplans die wesentlichen Komponenten einer geeigneten Signalverarbei- tungsanordnung im Basisband gezeigt. Diese umfasst eine Emp¬ fangsvorrichtung RX mit einer Empfängereinheit 61 zum Empfangen des Spreizspektrumsignals Co, Ci, cN, ... , c± . Das empfangene
Spreizspektrumsignal Co, c±, cN, . - . , c± wird mittels einer
Abtasteinheit 62 mit der Abtastzeit kTsampie abgetastet. Das abgetastete Spreizspektrumsignal Co, c±, cN, ... , ci wird dann einem Korrelator 64 zur Polyphasenkorrelation zugeführt. Die Polyphasenkorrelation kann beispielsweise mittels eines Matched- Filters G3 (auch Optimal- filter genannt) , insbesondere mittels eines PBRS-Matched-Filters, durchgeführt werden.
Durch die Korrelation wird bereits eine inhärente SJR-Performanz erreicht. Eine Verarbeitungseinheit 65 sorgt dafür, dass das Spreizspektrumsignal Co, Ci, CN, ... C± für verschiedene
Codephasen m "entspreizt" wird und dass die
Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor (m,n) beispielsweise in einer Matrix T abgelegt werden. Zu diesem Zweck weist die Verarbeitungseinheit 65, die beispielsweise als digitaler Signalprozessor ausgeführt sein kann, eine geeignete Speichereinheit auf. Die Verarbeitungseinheit 65 ist weiter dazu ausgebildet, eine FFT der Matrix T durchzuführen und die Ergebnisse betragsmäßig in einer Matrix S, ein FFT-Feld bildend, abzuspeichern . Vorzugsweise kann der Korrelator 64 -wie erwähnt- als ein auf eine pseudozufällige Bitsequenz optimiertes Filter (MF) ausgeführt sein. Alternativ können Pseudo Random Binary Sequences (PRBS) zum Beispiel über Linear Feedback Shift Register (LFSR) erzeugt werden (Berechnungsvorschrift), die das Spektrum von weißem Rauschen mit zufälligen natürlichen Schwankungserscheinungen approximieren .
Die Empfangsvorrichtung RX weist weiter ein Hochpass-Filter 66 auf, welches das Betragsspektrum |S(m, f) |, das in der Matrix S abgelegt ist, einer erfindungsgemäßen Hochpass-Filterung unterzieht, um die schmalbandigen Störsignale JS zu unterdrücken. Das Hochpass-Filter 66 kann beispielsweise in der Verarbeitungseinheit 65 realisiert sein. Das Hochpass-Filter kann beispielsweise folgende Übertragungsfunktion aufweisen:
+SF
yHP (m) = (2 - SF + \)- x(m) - ^ x(m + k) , (1)
k=-SF
Ein Surrounding-Factor, Faktor SF, gibt die Anzahl der benachbarten Codephasen um die aktuell betrachtete Codephase an, über welche zum Beispiel die Betragsdifferenz berechnet wird. Dabei ist y das Filtereingangssignal, x das Filterausgangssignal und k eine Laufvariable .
Das erfindungsgemäße Verfahren bzw. die erfindungsgemäße An- Ordnung sind auch bei der sukzessiven Akquisition von mehrfach gespreizten Signalen vorteilhaft anwendbar. Unter sukzessiver Akquisition wird die schrittweise Synchronization auf die volle Signalspreizung verstanden. Das wird durch die mehrfache (minimal: 2) Spreizung mit „kleinen" Spreizcodefolgen bei der Signalspreizung möglich. Während der sukzessiven Akquisition wird zunächst mit Teilen der gesamten Signalspreizung gearbeitet, wodurch sich zunächst eine vom Spreizcode her geringere Störsignalfestigkeit ergibt (geringerer Spreizgewinn) . Das erfindungsgemäße Verfahren erlaubt es, zumindest für wichtige Störsignaltypen diese verringerte Störsignalfestigkeit (über) zu kompensieren. Figur 9 zeigt in einem Signalflussplan ein Beispiel für eine erfindungsgemäße Signalakguisition bei bekannter Frequenz des gewünschten Signals ohne Mittelwertbildung und ohne Fre¬ quenzverschiebungen. Hierzu wird ein Empfangssignal 90, das ein gestörtes Spreizspektrumsignal ist, zu diskreten Zeitpunkten kTSampie abgetastet und einem Korrelator 91 zugeführt. Dieser stellt Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor (m,n) bereit, die mittels einer Verteilereinrichtung 92 in der Reihenfolge ihrer Codephasen in ein Feld 93 (zum Beispiel einem Speicher) mit einspaltiger, m-reihiger Matrixstruktur eingegeben werden. Dabei gilt für die Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor (m, n) und zugehörige Reihenvektoren sn (m) , dass n = 1 und m = 1 ... M ist. Über die Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor (m, 1) hinweg entlang der einzigen Spalte wird dann eine Hochpassfilterung (oder eine andere geeignete Filterung) durchgeführt.
Figur 10 zeigt in einem Signalflussplan ein Beispiel für eine erfindungsgemäße Signalakquisitionbei bekannter Frequenz des gewünschten Signals mit Mittelwertbildung, aber ohne Frequenzverschiebungen. Hierzu wird ein Empfangssignal 100, das ein gestörtes Spreizspektrumsignal ist, zu Zeitpunkten kTSampie abgetastet und einem Korrelator 101 zugeführt. Dieser stellt Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor (m,n) bereit, die mittels einer Verteilereinrichtung 102 je Spalte in der Reihenfolge ihrer Codephasen in ein Feld 103 mit n-spaltiger, m-reihiger Mat- rixstruktur eingegeben werden. Das bedeutet, dass mit jedem
Ausgangswert des Korrelators 101 die Verteilereinrichtung 102 eine Zeile tiefer schaltet. Nachdem M (Anzahl möglicher betrachteter Codephasen) erreicht ist, beginnt die Verteilereinrichtung 102 wieder mit der ersten Zeile, wobei die Ergebnisse dann aber in die nächstfolgende Spalte eingetragen werden.
Dabei gilt für die Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor (m,n) und zugehörige Reihenvektoren sn (m) , dass n = 1 ... N und m = 1 ... Mist. Über die Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor (m, n) hinweg entlang der Reihen werden dann Mittelwerte (Average AVG) in einer Mittelwertbildungseinrichtung 104 gebildet und die gemittelten Korrelationsergebnisse S(f,m) in ein Feld 105 mit einspaltiger, m-reihiger Matrixstruktur eingegeben (f = 0; m = 1 ... M) . Dort wird dann entlang der einzigen Spalte eine Hochpassfilterung (oder eine andere geeignete Filterung) durchgeführt.
Figur 11 zeigt in einem Signalflussplan ein Beispiel für eine erfindungsgemäße Signalakquisition mit Mittelwertbildung und mit Frequenzverschiebungen zur Akquisition mit Frequenzschätzung des gewünschten Signals. Hierzu wird ein Empfangs¬ signal 110, das ein gestörtes Spreizspektrumsignal ist, zu den Zeitpunkten kTSampie abgetastet und einem Korrelator 111 zugeführt. Dieser stellt Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor (m, n ) bereit, die mittels einer Verteilereinrichtung 112 j e Spalte bzw. Spaltenvektor sm(n) in der Reihenfolge ihrer Codephasen in ein Feld 113 mit n-spaltiger, m-zeiliger Matrixstruktur eingegeben werden. Dabei gilt für die Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor ( m, n ) und zugehörige Zeilenvektoren sn (m) , dass n = 1 ... N und m = 1 ... M ist .
Über die Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor (m,n) findet dann zeilenweise eine FFT-Berechnung statt. Nachdem alle Abtastwerte (Samples) einer Zeile in eine FFT-Einheit 115 eingespeist wurden, schaltet eine dem Feld 113 nachfolgende Verteilereinrichtung 114 eine Zeile tiefer und eine weitere FFT-Berechnung beginnt. Die FFT-Einheit 115 berechnet also für alle Korrelationsergebnisse einer Codephase, d.h. für jede Schalterstellung der Verteilereinrichtung 114, ein Ergebnis Sm(f) = F(sm(n) .
Dieses Ergebnis Sm(f) wird mittels einer Verteilereinrichtung 116 zeilenweise in ein Feld 117 eingegeben. Nach jeder abgeschlossenen FFT-Berechnung schaltet die Verteilereinrichtung 116 eine Position (Zeile) nach unten. Somit bewegen sich die Verteilereinrichtungen 114 und 116 im Wesentlichen synchron, während sich Verteilereinrichtung 112 demgegenüber viel schneller - im Takt der ankommenden Korrelationsergebnisse - bewegt . In der FFT-Ein eit 115 wird jeder eingehende Abtastwert jeweils mit Signalen fi ... fF multipliziert (F Multiplikationen pro Abtastwert) . Daraus resultierende Ergebnisse werden dann einer Mittelwertbildung (AVG) übergeben, aus denen dann die Signale Sfi (m) ... SfF (m) hervorgehen. Dadurch werden im Falle einer FFT aus N Eingangssamples N Ausgangswerte berechnet, die den spektralen Inhalt des Eingangssignals repräsentieren.
Figur 12 zeigt in einem Signalflussplan ein weiteres Beispiel für eine erfindungsgemäße Signalakquisition mit Frequenzverschiebungen und mit Mittelwertbildungen zur Akquisition mit Frequenzschätzung. Dabei wird ein Empfangssignal 120, das ein gestörtes Spreizspektrumsignal ist, zu Zeitpunkten kTSampie abgetastet und einer Polyfrequenzverschiebung beispielsweise mittels F Multiplizierern 121 durchgeführt werden. Jedem der F Multiplizierer folgt ein Korrelator 122, der
Polyphasen-korrelationsergebnisse Cor (m,n) bereitstellt, die mittels einer Verteilereinrichtung 123 je Spalte in der Reihenfolge ihrer Codephasen in ein Feld 124 mit n-spaltiger, m-reihiger Matrixstruktur eingegeben werden.
Über die Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor (m,n) hinweg entlang der Reihen werden dann Mittelwerte (Average AVG) in einer Mittelwertbildungseinrichtung 125 gebildet und die gemittelten Korrelationsergebnisse S(f,m) in ein Feld 126 mit einspaltiger, m-reihiger Matrixstruktur eingegeben (f = 0; m = 1 ... M) . Dort wird dann entlang der einzigen Spalte eine Hochpassfilterung (oder eine andere geeignete Filterung) durchgeführt. Die Funktion von Korrelator 122, Verteilereinrichtung 123, Feld 124, Mittelwertbildungseinrichtung 125 und Feld 126 zusammen pro Multiplizierer 121 ist im Übrigen wie bei der in Figur 10 gezeigten Struktur.
Vorteil der in Figur 12 gezeigten Verarbeitungsstruktur ist es, dass bei einer Hochfrequenzübertragung mit empfängerseitigen Frequenzumsetzung in ein Basisband der Frequenzversatz mit der Umsetzung zusammen bereits hochfrequenzseitig erfolgen kann. Figur 13 zeigt in einem Signalflussplan ein weiteres Beispiel für eine erfindungsgemäße Signalakquisition, bei dem Frequenzverschiebungen vor und nach der Polyphasenkorrelation vorgesehen sind. Dabei wird ein Empfangssignal 130, das ein gestörtes Spreizspektrumsignal ist, zu Zeitpunkten kTSampie abgetastet und einer Polyfrequenzverschiebung beispielsweise mittels P Multiplizierern 131 durchgeführt werden. Jedem der P
Multiplizierer folgt ein Korrelator 132, der
Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor (m,n) bereitstellt, die mittels einer Verteilereinrichtung 133 je Spalte in der Reihenfolge ihrer Codephasen in ein Feld 134 mit n-spaltiger, m-reihiger Matrixstruktur eingegeben werden.
Die Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor (m,n) werden dann jeweils entlang der Zeilen mittels einer Verteilereinrichtung 135 einer FFT-Einheit 136 zur zeilenweisen FFT-Berechnung über die Polyphasenkorrelationsergebnisse Cor (m,n) zugeführt. Das heißt, nachdem alle Abtastwerte (Samples) einer Zeile in die FFT-Einheit 136 eingespeist wurden, schaltet die dem Feld 134 nachfolgende Verteilereinrichtung 135 eine Zeile tiefer und eine weitere FFT-Berechnung beginnt. Die FFT-Einheit 136 berechnet also für alle Korrelationsergebnisse einer Codephase, d.h. für jede Schalterstellung der Verteilereinrichtung 135, ein Ergebnis Sm(f ) = F(sm(n) ) .
Dieses Ergebnis Sm(f) wird mittels einer Verteilereinrichtung 137 zeilenweise in ein Feld 138 eingegeben. Nach jeder abgeschlossenen FFT-Berechnung schaltet die Verteilereinrichtung 137 eine Position (Zeile) nach unten. Somit bewegen sich die Verteilereinrichtungen 135 und 137 im Wesentlichen synchron. In der FFT-Einheit 136 wird jeder eingehende Abtastwert jeweils mit Signalen fi ... fF multipliziert (F Multiplikationen pro Abtastwert) . Daraus resultierende Ergebnisse werden dann einer Mittelwertbildung (AVG) übergeben, aus denen dann die Signale S fi (m) ... S fF (m) hervorgehen. Dadurch werden im Falle einer FFT aus N Eingangssamples N Ausgangswerte berechnet, die den spektralen Inhalt des Eingangssignals repräsentieren. Die (Hochpass-) Filterung erfolgt dann wiederum wie im Zusammenhang mit den Figuren 8 bis 12 bereits beschrieben. Vorteil einer in Figur 13 skizzierten Struktur ist es zum Einen, dass die (wiederholte) Benutzung gleicher FFT-Blöcke bei der Realisierung mehrerer Frequenzversätze möglich ist. Zum Anderen werden Korrelationen mit geringerem Frequenzfehler berechnet insbesondere gegenüber dem Fall, dass der insgesamt mögliche Fehlerbereich der Signalfrequenz des gewünschten Signals von nur einem Korrelator bearbeitet wird. Wie aus den Erläuterungen zu den Figuren 11 bis 13 ersichtlich ist, können Korrelation, Frequenzverschiebung und/oder Mittelwertbildung in unterschiedlicher Reihenfolge angewandt werden. Gemäß Figur 11 kann beispielsweise zunächst die Korrelation, dann die Frequenzverschiebung und dann die Mittel- wertbildung vorgesehen werden oder etwa gemäß Figur 12 zunächst die Frequenzverschiebung, dann die Korrelation und dann die Mittelwertbildung vorgenommen werden oder gemäß Figur 13 Frequenzverschiebungen vor und nach der Polyphasenkorrelation erfolgen .
Zur "Mittelwertbildung" kann insbesondere in den Ausführungsbeispielen der Figuren 10 bis 13 jede beliebige Form der Mittelung verwendet werden, wie zum Beispiel das arithmetische Mittel, das geometrische Mittel oder das gefensterte arith- metische Mittel, wobei hierbei als Fenster sogenannte Black- man-Fenster, Hamming-Fenster, Hann-Fenster, usw. in Frage kommen. Auch eine spezielle Tiefpassfilterung wäre denkbar.
Darüber hinaus sind neben den gezeigten Realisierungsmög- lich-keiten auch (weitere) Realisierungen mittels reeller und komplexer Signalverarbeitung möglich. Bezugszeichenliste
Co, Ci, C2, ... , cN, c± (gestörtes) Spreizspektrum-Signal ni, n2, ..., nN-i, nN Spreizcodesignal
m Codephase
n Korrelation
M Anzahl Codephasen
N Anzahl Korrelationen pro Codephase cpm Phase, Phasendifferenz
k Index für initiale Codephase
Cor (m, n) Polyphasenkorrelationsergebnisse S(m, f) Spektralbereich von Cor (m, n)
T Matrix mit Cor (m,n)
S Matrix mit S (m, f)
sn (m) Signal bei spaltenweise ausgelesener
Matrix T
sm(n) Signal bei zeilenweise ausgelesener
Matrix T
Sf (m) Signal bei spaltenweise ausgelesener
Matrix S
Sm(f) Signal bei zeilenweise ausgelesener
Matrix S
JS ( schmalbandige ) Störsignale (Jammer
Signals )
WS gewünschtes Signal (Wanted Signal)
FFT Fast Fourier Transform
H(f) Übertragungs funktion (Hochpass-
Filter)
kTsampie Abtastzeit
fJS Bandbreite der Störsignale
Ck initiale Codephase
fk korrekte Frequenz für initiale
Codephase
11 Polyphasenkorrelation,
Korrelationseinheit
12 Transformation in Spektralbereich,
Transformationseinheit
13 Filterung des Spektralbereichs,
Filter 14 Extremwerterkennung,
Extremwertdetektor
61 Empfängereinheit
62 Abtasteinheit
63 Matched Filter
64 Korrelator
65 Verarbeitungseinheit
66 Hochpassfilter
91 Korrelator
92 Verteilereinrichtung
93 Feld
100 Empfangssignal
101 Korrelator
102 Verteilereinrichtung
103 Feld
104 Mittelwertbildungseinrichtung
105 Feld
110 Empfangssignal
111 Korrelator
115 FFT-Einheit
116 Verteilereinrichtung
117 Feld
120 Empfangssignal
121 Multiplizierer
122 Korrelator
123 Verteilereinrichtung
124 Feld
125 Mittelwertbildungseinrichtung
126 Feld
130 EmpfangsSignal
131 Multiplizierer
132 Korrelator
133 Verteilereinrichtung
134 Feld
135 Verteilereinrichtung
136 FFT-Einheit
137 Verteilereinrichtung
138 Feld

Claims

Patentansprüche
1. Signalverarbeitungsverfahren zur empfängerseitigen Akqui- sition eines übertragenen, durch senderseitige Spreizung einer
Bitfolge mit einem Spreizcodesignal erzeugten
Spreizspektrumsignals (WS) mit den Schritten:
Empfangen des während der Übertragung mit einem Störsignal (JS) gestörten Spreizspektrumsignals (WS, JS ) ,
Bereitstellen eines empfängerseitigen Spreizcodesignals (CS), das dem senderseitigen Spreizcodesignal entspricht, Durchführen von Polyphasenkorrelationen für jeweils unterschiedliche Codephasen (m) , aus denen
Polyphasenkorrelationsergebnisse (Cor (m, n) , S (m, f ) ) hervorgehen, die jeweils unterschiedlichen Codephasen (m) zugeordnet sind,
Filtern der Polyphasenkorrelationsergebnisse (Cor (m,n) , S (m, f ) ) über mindestens zwei der Codephasen (m) ,
Bestimmen eines Extremwerts in den gefilterten
Polyphasenkorrelationsergebnissen (Cor (m,n) , S (m, f) ) und
Bestimmen der zu dem Extremwert gehörigen Codephase (k) .
2. Signalverarbeitungsverfahren gemäß Anspruch 1, wobei dem Filtern bezüglich ihrer Frequenz verschobene
Polyphasenkorrelationsergebnisse (Cor (m,n) verschiedener Codephasen zugrunde gelegt werden.
3. Signalverarbeitungsverfahren gemäß Anspruch 1 oder 2, wobei dem Filtern gemittelte Polyphasenkorrelationsergebnisse
(Cor (m,n) , S (m, f) ) verschiedener Codephasen zugrunde gelegt werden und wobei die Mittelung über
Polyphasenkorrelationsergebnisse (Cor (m, n) , S (m, f ) ) gleicher Codephase erfolgt.
4. Signalverarbeitungsverfahren gemäß Anspruch 3, wobei das Frequenzverschieben und das Mitteln mittels einer
Fast-Fourier-Transformation ausgeführt werden.
5. Signalverarbeitungsverfahren gemäß Anspruch 1, wobei die Polyphasenkorrelationsergebnisse (Cor (m,n) ) in den Spektral¬ bereich (S (m, f) ) transformiert werden und die transformierten Polyphasenkorrelationsergebnisse (S(m, f ) ) im Spektralbereich gefiltert werden.
6. Signalverarbeitungsverfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Beträge der transformierten oder frequenzverschobenen Polyphasenkorrelationsergebnisse (S(m, f ) ) gebildet werden und wobei dem Filtern diese Beträge zugrunde gelegt werden.
7. Signalverarbeitungsverfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei eine zu dem Extremwert gehörige korrekte Frequenz (fk) bestimmt wird.
8. Signalverarbeitungsverfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das empfangene Spreizspektrumsignal (WS) durch ein Störsignal (JS) gestört ist und wobei das Filtern der Polyphasenkorrelationsergebnisse (Cor (m, n) , S (m, f ) ) mittels einer Filterfunktion erfolgt, die die Auswirkungen des Störsignals minimiert.
9. Signalverarbeitungsverfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei, wobei als Filtern der
Polyphasenkorrelationsergebnisse (S(m, f ) ) Hochpassfiltern vorgesehen ist.
10. Signalverarbeitungsanordnung, die dazu ausgebildet ist, empfängerseitig ein durch senderseitige Spreizung einer Bitfolge mit einem Spreizcodesignal erzeugten Spreizspektrum-signals (WS) zu akquirieren, mit einer Korrelationseinheit (11), die dazu ausgebildet ist, Polyphasenkorrelationen für jeweils unterschiedliche Codephasen (m) durchzuführen, aus denen Polyphasenkorrelationsergebnisse (Cor (m,n) ) hervorgehen, die jeweils unterschiedlichen Code- phasen (m) zugeordnet sind, einem Filter (13) , das dazu ausgebildet ist, die
Polyphasenkorrelationsergebnisse einer Filterung über min¬ destens zwei Codephasen (m) zu unterziehen, und einem Extremwertdetektor (14) , der dazu ausgebildet ist, einen Extremwert aus den gefilterten
Polyphasenkorrelationsergebnissen sowie die zugehörige Codephase (k) zu bestimmen.
PCT/EP2011/070679 2010-11-22 2011-11-22 Signalakquisitionsverfahren und signalakquisitionsanordnung für spreizspektrumsignale WO2012069471A1 (de)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/988,781 US8971385B2 (en) 2010-11-22 2011-11-22 Signal acquisition method and signal acquisition arrangement for spread spectrum signals

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102010044217.8 2010-11-22
DE102010044217A DE102010044217B4 (de) 2010-11-22 2010-11-22 Signalakquisitionsverfahren und Signalakquisitionsanordnung für Spreizspektrumsignale

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2012069471A1 true WO2012069471A1 (de) 2012-05-31

Family

ID=45093730

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/EP2011/070679 WO2012069471A1 (de) 2010-11-22 2011-11-22 Signalakquisitionsverfahren und signalakquisitionsanordnung für spreizspektrumsignale

Country Status (3)

Country Link
US (1) US8971385B2 (de)
DE (1) DE102010044217B4 (de)
WO (1) WO2012069471A1 (de)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102013220912A1 (de) 2013-10-15 2015-04-16 Continental Automotive Gmbh System und Verfahren zur Datenübertragung mit empfängerseitiger Nutzsignaldetektion

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3173812B1 (de) * 2015-11-24 2021-01-06 Veoneer Sweden AB Kraftfahrzeug-radarsystem zur verringerung von interferenzen
CN105846855B (zh) * 2016-02-28 2018-04-06 中国人民解放军63686部队 一种基于频率引导的大动态扩频信号快速捕获方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8442095B2 (en) * 2008-06-14 2013-05-14 Qualcomm Incorporated Multiple correlation processing in code space search
US8072376B2 (en) * 2008-06-27 2011-12-06 Sirf Technology Inc. Method and apparatus for mitigating the effects of cross correlation in a GPS receiver
US8467347B2 (en) * 2010-07-30 2013-06-18 Xingxin Gao Method and apparatus for processing signals

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
FRAI D M ET AL: "Fast acquisition CDMA receiver for burst transmission system", ELECTRONICS, CIRCUITS AND SYSTEMS, 2004. ICECS 2004. PROCEEDINGS OF TH E 2004 11TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON TEL AVIV, ISRAEL DEC. 13-15, 2004, PISCATAWAY, NJ, USA,IEEE, 13 December 2004 (2004-12-13), pages 342 - 345, XP010774213, ISBN: 978-0-7803-8715-7, DOI: 10.1109/ICECS.2004.1399688 *
MARCO MAFFEI ET AL: "Code detection at Launch and Early Orbit Phase for CDMA TT&C", SIGNAL PROCESSING FOR SPACE COMMUNICATIONS, 2008. SPSC 2008. 10TH INTERNATIONAL WORKSHOP ON, IEEE, PISCATAWAY, NJ, USA, 6 October 2008 (2008-10-06), pages 1 - 12, XP031365892, ISBN: 978-1-4244-2572-3 *
SPANGENBERG S M ET AL: "AN FFT-BASED APPROACH FOR FAST ACQUISITION IN SPREAD SPECTRUM COMMUNICATION SYSTEMS", WIRELESS PERSONAL COMMUNICATIONS, SPRINGER, DORDRECHT, NL, vol. 13, no. 1/02, 1 May 2000 (2000-05-01), pages 27 - 53, XP000894158, ISSN: 0929-6212, DOI: 10.1023/A:1008848916834 *
XIAOHUA DU ET AL: "Analysis on PN code acquisition performance in DS-SS over multipath environment", IMAGE AND SIGNAL PROCESSING (CISP), 2010 3RD INTERNATIONAL CONGRESS ON, IEEE, PISCATAWAY, NJ, USA, 16 October 2010 (2010-10-16), pages 4349 - 4353, XP031809876, ISBN: 978-1-4244-6513-2 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102013220912A1 (de) 2013-10-15 2015-04-16 Continental Automotive Gmbh System und Verfahren zur Datenübertragung mit empfängerseitiger Nutzsignaldetektion
US10103929B2 (en) 2013-10-15 2018-10-16 Continental Automotive Gmbh System and method for transmitting data with useful signal detection at the receiver end

Also Published As

Publication number Publication date
DE102010044217A1 (de) 2012-05-24
DE102010044217B4 (de) 2013-08-01
US8971385B2 (en) 2015-03-03
US20130235909A1 (en) 2013-09-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE69430720T2 (de) Verfahren und einrichtung zur kohärenten kommunikation in einem spreizspektrum-kommunikationssystem
DE69606095T2 (de) Störungsunterdrückungs-Verfahren und -System für Rückkehrsignale in Kabelanlagen
DE69122371T2 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Effektverminderung von Vielfachzugriffstörungen, in einem Funkempfänger eines Kodemultiplexvielfachzugriffkommunikationssystem
DE69614348T2 (de) Kodeerfassungsverfahren in einer cdma-kommunikationsanordnung unter verwendung mehrerer walsh kanäle
DE60223949T2 (de) Dynamische bandbreitenabschätzung des pilotsignalfilters
EP1708401B1 (de) Übertragungsverfahren mit senderseitiger Frequenz- und Zeitspreizung
EP3610595B1 (de) Sender und empfänger und entsprechende verfahren
EP0336247B1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur digitalen Uebertragung von Nachrichten in Kurzwellenfunknetzen
DE69613534T2 (de) Verfahren und vorrichtung zum abschätzen der frequenzverschiebung eines kohärenten empfängers
DE102004032667B4 (de) Vorrichtung zum Reduzieren des Dynamikbereichs von Signalen in Sendern von Kommunikationssytemen
DE102006007025A1 (de) Vorrichtung zum Detektieren einer Signalart
EP1419583B1 (de) Adaptives filterverfahren und filter zum filtern eines funksignals in einem mobilfunk-kommunikationssystem
DE102010044217B4 (de) Signalakquisitionsverfahren und Signalakquisitionsanordnung für Spreizspektrumsignale
DE69835816T2 (de) Verfahren und Vorrichtung zum Empfang
DE69325224T2 (de) Verfahren zur Frequenzkammspreizspektrummodulation
DE102011054614A1 (de) Empfängerschaltung und Verfahren zum Betreiben einer Empfängerschaltung
DE602005002703T2 (de) Impulsradiosysteme mit mehreren Impulstypen
DE19616828A1 (de) Verfahren zur Separierung eines empfangenen Signalgemisches
DE602004012384T2 (de) FSK mit versetzten Frequenzen
EP2446545A1 (de) Verfahren zum bewerten der nutzbarkeit eines subträgers eines powerline-signals
DE10249413A1 (de) Verfahren zum Erfassen des Beginns eines aktiven Signalabschnitts
DE69709382T2 (de) Verbesserte synchronisation eines empfängers mit einem sender der nicht lineare metrische transformationen gebraucht
DE10337068B4 (de) Adaptive Kanalschätzung mittels Variation der Integrationslänge bei der Entspreizung spreizkodierter Trainingssymbolfolgen
DE602004004409T2 (de) Funkkommunikationssysteme und verfahren
DE102013110406A1 (de) Verfahren zur Kanalschätzung und Kanalschätzer

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 11790929

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 13988781

Country of ref document: US

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 11790929

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1