CN107843905B - 一种快速高动态gnss频率搜索方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种快速高动态GNSS频率搜索方法，包括以下步骤：S1.接收高动态后相关信号，对高动态后相关信号进行调频斜率压缩搜索，得出预测的调频斜率α；S2.将预测的调频斜率α去除其对后相关信号的影响，得出预测的初始频率f。本发明考虑到了接收机与卫星有相对加速度的信号频率估计，采用两步压缩，第一步压缩调频斜率搜索，采用相邻差分的方式减小数据调制对检测峰值的影响；第二步利用信号循环平稳特性取信号自相关，去除数据比特对积分峰值的影响。基于上述两步分离了比特符号、初始频率和调频斜率间相互影响，实现了快速估计频率的目的。
Description
技术领域
本发明属于通信技术领域，具体涉及一种快速高动态GNSS频率搜索方法。
背景技术
随着科技水平的进步，无线通信技术和全球卫星定位***(GPS)技术越来越多地应用于日常生活的方方面面开始，其中，GNSS(Global Navigation Satellite System)，全球导航卫星***，其定位是利用一组卫星的伪距、星历、卫星发射时间等观测量来是的，同时还必须知道用户钟差。卫星导航接收机捕获并跟踪多个GNSS卫星的信号，然后解调其中调制的导航数据。卫星导航接收机利用测距码计算GNSS卫星与用户的相对距离，利用导航数据中的星历数据解算卫星位置和时间模型，进而计算出用户的位置。卫星导航定位技术目前已基本取代了地基无线电导航、传统大地测量和天文测量导航定位技术，并推动了大地测量与导航定位领域的全新发展。因此，GNSS***是国家安全和社会经济发展的基础设施。
在高轨卫星及飞行器定位中，主要依赖于GNSS定位，在定位过程中，需要对该信号进行接收，但目前接收的GNSS频率信号具有高动态性，也就说载体运行在高速、高加速度与高加加速度的环境中时，接收机对信号的接收受到信号的多普勒效应的影响，存在误差，影响了定位精度。接收机接收到的GNSS频率信号不仅包含了随时间变化的一次项系数，即初始频率，还包含了一个二次项系数称即调频斜率，这两项系数计算求解的准确性直接影响了定位精度，一旦定位不准确，会造成导航错误或定位错误，对生产建设及出行等带来影响，造成社会经济及资源损坏。目前，对怎样即精准又快速的估计两个系数一直是高动态GNSS信号领域的一项难题。
高动态GNSS频率估计技术，主要是针对高动态GNSS信号的捕获进行的，当代国内的研究方向大都注重大频偏，即频率仅受到一次项系数初始频率影响的情况下进行分析计算，计算过程复杂、效率低，同时也忽略了调频斜率，而在对初始频率和调频斜率共同影响下的GNSS信号估计技术研究则更少。因此，为了提高定位进度，提高高动态GNSS频率的计算准确性及效率仍需要进一步研究。
发明内容
本发明的目的是为了解决目前高动态GNSS信号计算正确性不高及效率低的问题，提供一种快速高动态GNSS频率搜索方法，能快速且精准的估计GNSS信号的初始频率和调频斜率。
为了达到上述发明目的，本发明采用以下技术方案：
一种快速高动态GNSS频率搜索方法，包括以下步骤：
S1.接收高动态后相关信号，对高动态后相关信号进行调频斜率压缩搜索，得出预测的调频斜率α；
S2.将预测的调频斜率α去除其对后相关信号的影响，得出预测的初始频率f。
进一步，所述步骤S1中，对高动态后相关信号调频斜率进行压缩搜索包括以下步骤：
S11.将接收到GNSS后相关信号进行调频斜率压缩搜索；
S12.将步骤S11中的后相关信号进行相邻差分；
S13.对步骤S12中得到的相邻差分信号进行压缩调频斜率搜索且进行相干积分；
S14.对步骤S12中积分后的实部进行判断，如果所有实部大于第一阈值，得到预测的调频斜率α，进行步骤S2；否则，所有实部小于或等于第一阈值，则返回步骤S13。
更进一步，所述步骤S11中，高动态后相关信号可以表述如下：
r(n)＝AB(n)exp[j2π(f0nTs+αn2Ts 2)]+p(n) (1)
其中，r(n)表示高动态后相关信号，A表示信号幅度，B(n)表示数据比特，f0、α分别表示初始频率和调频斜率，Ts表示采样频率，p(n)表示实部和虚部均服从均值为0、方差为σ2的高斯噪声，n表示采样点，n＝0,1,…,。
更进一步，所述步骤S12中相邻差分的计算采用以下公式：
d(n)＝r*(n)r(n+1) (2)
其中，d(n)表示相邻差分信号，*表示取共轭，r*(n)表示采样点n对应的后相关信号取共轭后的值，r(n+1)表示采样点n+1对应的后相关信号取共轭后的值。
更进一步，所述步骤S13中，相干积分
其中，mα为压缩单元，Ψα(mα)表示不同压缩单元对应的相干积分值，Δα为压缩间隔；N-1，N表示积分时间，单位ms。
更进一步，所述步骤S14中，包括以下步骤：
利用虚警概率公式求得第一阈值T1，虚警概率公式如下：
且
Γα,n＝-4πnmαΔαTs 2 (5)
其中，P1表示预设的第一虚警概率，Z1利是检测变量概率密度函数的自变量，Γα,n表示复乘因子，Cd,n(w)表示两个不相关的高斯变量乘积的特征函数，w表示特征函数参数，d表示“不同”英文的简称，σ4表示噪声方差的开方；
通过预设的虚警概率P1，用数值解的方式求得第一阈值T1；如果相干积分信号Ψα(mα)所有实部都小于第一阈值，则返回式(3)且mα加1，继续求解；否则进行步骤S2。
进一步，所述步骤S2包括以下步骤：
S21.将调频斜率α去除其对后相关信号的影响得到第一信号；
S22.对步骤S21中的第一信号进行平方的自相关操作得到第二信号；
S23.对第二信号进行压缩初始频率搜索，得到预测的初始频率f。
更进一步，所述步骤S21中，第一信号的计算公式为；
r1(n)＝r(n)exp[-j2παn2Ts 2] (7)
其中，r1(n)代表第一信号。
更进一步，所述步骤S22中，平方自相关操作为
r2(n)＝(r1(n))2 (8)
其中，r2(n)代表第二信号。
更进一步，所述步骤S23包括以下步骤，
S231.对整数mf对应的频率单元进行搜索并保存降频值的值，
其中，
为降频值，Δf为初始频率间隔；
S232.对降频值的值进行积分，
3)将积分后的所有值Ψf(mf)与第二阈值T2进行比较，存在以下三种结果：
如积分Ψf(mf)的实部大于等于第二阈值T2，则得到预测的初始频率f，
f＝Δfmf (11)；
如Ψf(mf)同时存在小于等于第二阈值T2，则返回公式(10)进行mf加1，直到等于预设搜索值Mf；
若积分Ψf(mf)的实部都小于阈值，则对相邻降频值进行加和：
其中，k＝0,…,K-1，k表示待搜索频率单元，K表示待搜索频率单元总数；最后初试频率搜所精度可以表示为
检验利用式(10)将
积分，取得实部与第二阈值T2的大小，如实部大于第二阈值T2即输出估计的初始频率f：
更进一步，所述第二阈值T2由虚警概率公式求得：
并，
Γf,n＝-4πnmfΔfTs-2πmfΔfTs (16)
其中，P2表示预设的第二虚警概率，Cs,n(w)表示两个相同的高斯随机变量的乘积的特征函数，s表示“相同”英文的简称，j表示(-1)^(0.5)；
本发明与现有技术相比，本发明考虑到了接收机与卫星有相对加速度的信号频率估计，采用两步压缩，第一步压缩调频斜率搜索，采用相邻差分的方式减小数据调制对检测峰值的影响；第二步利用信号循环平稳特性取信号自相关，去除数据比特对积分峰值的影响。基于上述两步分离了比特符号、初始频率和调频斜率间相互影响，实现了快速估计频率的目的。
附图说明
图1是快速高动态GNSS频率搜索方法的流程示意图；
图2(a)是本方法一种取值与一种现有方法的比对示意图；
图2(b)是本方法另一种取值与一种现有方法的比对示意图。
具体实施方式
下面通过具体实施例对本发明的技术方案作进一步描述说明。
实施例1
参考图1，本发明公开了一种基于两步压缩快速高动态GNSS频率搜索方法。按照如下进行：第一步，将接收到GNSS后相关信号进行调频斜率压缩搜索，主要包括相邻差分、压缩调频斜率搜索、积分、判决几个部分，最后得出预测的调频斜率α；第二步，将上步得到的调频斜率α去除其对后相关信号的影响，然后通过平方、压缩初始频率搜索、积分、判决几个部分，得出预测的初始频率f。通过上述手段，得出高动态GNSS信号频率参数调频斜率和初始频率。
一种快速高动态GNSS频率搜索方法，具体步骤如下：
第一步：将接收到GNSS后相关信号进行调频斜率压缩搜索
高动态后相关信号可以表述如下：
r(n)＝AB(n)exp[j2π(f0nTs+αn2Ts 2)]+p(n) (1)
其中，A表示信号幅度，B(n)表示数据比特。f0、α分别表示初始频率和调频斜率；Ts表示采样频率；p(n)表示实部和虚部均服从均值为0、方差为σ2的高斯噪声；n表示采样点，n＝0,1,…。
将后相关信号进行相邻差分：
d(n)＝r*(n)r(n+1) (2)
其中，d(n)表示相邻差分信号，*表示取共轭，r*(n)表示采样点n对应的后相关信号取共轭后的值，r(n+1)表示采样点n+1对应的后相关信号取共轭后的值；
对相邻差分信号进行压缩调频斜率搜索且进行相干积分：
其中，mα为压缩单元，Ψα(mα)表示不同压缩单元对应的相干积分值，Δα为压缩间隔；N-1，N表示积分时间，单位ms。
最后对积分后的实部进行判断，第一阈值T1，由下式虚警概率求得：
其中
Γα,n＝-4πnmαΔαTs 2 (5)
P1表示预设的第一虚警概率，Z1利是检测变量概率密度函数的自变量，Γα,n表示复乘因子，Cd,n(w)表示两个不相关的高斯变量乘积的特征函数，w表示特征函数参数，d表示“不同”英文的简称，σ4表示噪声方差的开方。
根据设定的虚警概率P1利用数值解的方式求得第一阈值T1。如果小于第一阈值T1，则返回式(3)且mα加1，继续求解；否则进行步骤S2。
第二步：压缩初始频率搜索。
假设上步估计的调频斜率为α，则将上步得到的调频斜率α去除其对后相关信号的影响：
r1(n)＝r(n)exp[-j2παn2Ts 2] (7)
然后进行平方(自相关)操作：
r2(n)＝(r1(n))2 (8)
对上步信号进行压缩初始频率搜索：
首先，对整数mf进行搜索：
其中，
为降频值，Δf为初始频率间隔，mf为搜索频率单元，并保存降频值
为降频值的值。对其进行积分：
然后跟第二阈值T2进行比较，若大于等于第二阈值T2，则成功预测初始频率f：
f＝Δfmf (11)；
式(10)积分结果的实部小于等于第二阈值T2，则返回公式(10)进行mf加1，直到等于预设搜索值Mf；
若都小于第二阈值，则对相邻降频值进行加和：
其中，k＝0,…,K-1，k表示待搜索频率单元，K表示待搜索频率单元总数，最后初试频率搜所精度可以表示为
检验利用式(10)将
积分，取得实部与第二阈值T2的大小。大于第二阈值即输出估计的初始频率f：
上面的第二T2可以由虚警概率求得：
其中
Γf,n＝-4πnmfΔfTs-2πmfΔfTs (16)
通过设定虚警概率P2，利用数值积分方法求得第二阈值T2。
本实施例的具体流程可以为：
第一步，接收到的高动态后相关信号r(n)经延迟取共轭与原信号相乘，经过对调频斜率搜索，进行相干积分，取实部(Re)和虚部(Im)的最大值与阈值T1进行比较，若大于等于阈值则搜索到调频斜率，否则进行mα加1。
第二步，根据第一步估计的调频斜率，在原信号中去除调频斜率影响，然后取信号平方操作；
(1)判断是否mf已经加到预设值，如果没有，对mf加1，然后对信号初始频率进行估计，后将信号存储。对信号进行检测，具体为：对信号进行积分，取实部(Re)和虚部(Im)的最大值与阈值T2进行比较，若大于等于阈值则搜索到初始频率，若没有返回(1)判断是否mf已经加到预设值。若超过，则根据以前存储信号值，对相邻单元做差分，然后对信号进行再次检测。
(2)输出预测的初始频率和调频斜率。
实施例2
如图2所示，实际检测成功时在不同信号信噪比下复数乘法计算量作为检测性能，选用BASIC作为对比方法，进行对比。根据表1可以得出本方法搜索一次单元的计算量如表1所示。其中NB表示B(n)周期(ms)，Rα表示α变化范围长度(Hz/s)，Rf表示f变化范围长度(Hz)。
表1计算量对比表
图2(a)选用调频斜率范围[0,500]Hz/s、初始频率范围为[0,500]Hz，图2(b)选用调频斜率范围[-500,500]Hz/s、初始频率范围为[+500,500]Hz，调频斜率和初始频率在其范围内服从均匀分布，采用蒙特卡洛仿真方法成功捕获信号2000次得到实际检测信号的平均计算量，Ts＝1ms，N＝200ms，Δf＝1/(2N)，Δα＝25Hz，NB＝20ms。两步搜索的虚警概率均设定为0.002。从图2(a)和图2(b)中都可以看出在不同信噪比下本发明方法实际计算量要比对比方法计算量低，实现了快速检测的目的。
以上为本发明的优选实施方式，并不限定本发明的保护范围，对于本领域技术人员根据本发明的设计思路做出的变形及改进，都应当视为本发明的保护范围之内。
Claims (1)
1.一种快速高动态GNSS频率搜索方法，包括以下步骤：
S1.接收高动态后相关信号，对高动态后相关信号进行调频斜率压缩搜索，得出预测的调频斜率α；
S2.将预测的调频斜率α去除其对后相关信号的影响，得出预测的初始频率f；
所述步骤S1中，对高动态后相关信号调频斜率进行压缩搜索包括以下步骤：
S11.将接收到GNSS后相关信号进行调频斜率压缩搜索；
S12.将步骤S11中的后相关信号进行相邻差分；
S13.对步骤S12中得到的相邻差分信号进行压缩调频斜率搜索且进行相干积分；
S14.对步骤S13中积分后的实部进行判断，如果所有实部大于第一阈值，则进行步骤S2；否则，所有实部小于或等于第一阈值，则返回步骤S13；
所述步骤S11中，高动态后相关信号可以表述如下：
其中，r(n)表示高动态后相关信号，A表示信号幅度，B(n)表示数据比特，f0、α分别表示初始频率和调频斜率；Ts表示采样频率；p(n)表示实部和虚部均服从均值为0、方差为σ2的高斯噪声，n表示采样点，n＝0,1,…；
所述步骤S12中相邻差分的计算采用以下公式：
d(n)＝r*(n)r*(n+1) (2)
其中，d(n)表示相邻差分信号，*表示取共轭，r*(n)表示采样点n对应的后相关信号取共轭后的值，r*(n+1)表示采样点n+1对应的后相关信号取共轭后的值；
所述步骤S13中，相干积分为
其中，mα为压缩单元，Ψα(mα)表示不同压缩单元对应的相干积分值，Δα为压缩间隔；N-1，N表示积分时间，单位ms；
所述步骤S14中，包括以下步骤：
利用虚警概率公式求得第一阈值T1，虚警概率公式如下：
且
其中，P1表示预设的第一虚警概率，Z1是检测变量概率密度函数的自变量,Γα,n表示复乘因子，Cd,n(w)表示两个不相关的高斯变量乘积的特征函数；w表示特征函数参数，d表示“不同”英文的简称，σ4表示噪声方差的开方；
利用预设的虚警概率P1利用数值解的方式求得第一阈值T1；如果相干积分信号Ψα(mα)所有实部都小于或等于第一阈值，则返回式(3)且mα加1，继续求解；否则，如果所有实部都大于第一阈值，进行步骤S2；
所述步骤S2包括以下步骤：
S21.调频斜率α去除其对后相关信号的影响,得到一个第一信号；
S22.对步骤S21中的第一信号进行平方的自相关操作得到第二信号；
S23.对第二信号进行压缩初始频率搜索，得到预测的初始频率f；
所述步骤S21中，第一信号的计算公式为；
其中，r1(n)代表第一信号；
所述步骤S22中，平方自相关操作为
r2(n)＝(r1(n))2 (8)
其中，r2(n)代表第二信号；
所述步骤S23中，包括以下步骤：
S231.对整数mf进行搜索并保存降频值的值；
其中，
表示降频值，Δf为初始频率间隔，mf为搜索频率单元；
S232.对降频值
进行积分：
S233.将积分后的所有值Ψf(mf)与第二阈值T2进行比较，存在以下三种结果：
若积分Ψf(mf)的实部大于等于第二阈值T2的值，则成功预测初始频率f,
f＝Δfmf (11)；
若积分Ψf(mf)的实部小于等于第二阈值T2的值，则返回公式(10)进行mf加1，直到等于预设搜索值Mf；
若积分Ψf(mf)的实部都小于第二阈值T2，则对相邻降频值进行加和：
其中，k＝0,…,K-1；最后初始频率搜索精度表示为
检验利用式(10)将
积分，取得实部与第二阈值T2的大小进行比较，如大于第二阈值即输出估计的初始频率f：
更进一步，所述第二阈值T2由虚警概率公式求得：
并，
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其中，P2表示预设的第二虚警概率，Cs,n(w)表示两个相同的高斯随机变量的乘积的特征函数，s表示“相同”英文的简称，j表示(-1)^(0.5)。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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