CN109975842B - 一种基于小波变换的北斗卫星信号高精度盲捕获方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于小波变换的北斗卫星信号高精度盲捕获方法，包括以下步骤：S1：采集卫星信号，利用小波阈值降噪法对采样信号进行背景降噪，得到降噪后的采样信号；S2：建立卫星接收机接收到的卫星信号模型并转化为单输入多输出的盲分离模型，将降噪后的采样信号作为所述盲分离模型的输入信号；S3：利用盲分离模型构造新的空间谱函数，对空间谱函数进行搜索，得到卫星信号的频率；S4：根据卫星信号的频率，求解信号初始相位，完成卫星的捕获。本发明结合了盲分离模型和小波变换理论，采用基于子空间估计算法的卫星信号盲分离方法求解北斗卫星信号的多普勒效应频率和相位，抗噪能力强，性能稳定，精度高。

Description

一种基于小波变换的北斗卫星信号高精度盲捕获方法

技术领域

本发明涉及卫星导航领域，更具体地，涉及一种基于小波变换的北斗卫星信号高精度盲捕获方法。

背景技术

21世纪，国防、民航管理及农业等各领域得到了长足发展，其中卫星导航在其中发挥积极作用。随着用户对于位置服务需求的急剧增大，在民用领域乃至军用领域对卫星导航接收机定位的快速性、实时性需求不断增高。一方面，由于信号捕获北斗卫星导航接收机是基带信号处理部分的基础步骤，它是跟踪和定位的前提，因此捕获算法性能的优劣也直接决定了接收机性的捕获速度、捕获精度等性能指标。另一方面，由于卫星信号在强噪声环境下，或者在传播过程中被山脉建筑物反射或被树木遮挡，此时信号强度将比正常信号弱很多，导致接收机无法获得直接有效的卫星信号，因此，改进现有捕获算法从而提高卫星信号捕获精度具有十分重要的现实意义。

由于传统的串行、并行捕获算法在噪声环境下，尤其是在弱信号环境下难以精确捕获到这类北斗信号，通常采取非相干累积捕获方法以提高捕获的灵敏度，然而该方法存在着缺陷，因为非相干累积方法存在平方损失，其平方损失随着累加次数的增加而升高，所以累积时间越长，噪声提升也越快，捕获精度下降，故该方法不可能通过无限增加累积的时间来提高捕获成功率。

发明内容

本发明为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷，提供一种基于小波变换的北斗卫星信号高精度盲捕获方法。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种基于小波变换的北斗卫星信号高精度盲捕获方法，包括以下步骤：

S1：采集卫星信号，利用小波阈值降噪法对采样信号进行背景降噪，得到降噪后的采样信号；

S2：建立卫星接收机接收到的卫星信号模型并转化为单输入多输出的盲分离模型，将降噪后的采样信号作为所述盲分离模型的输入信号；

S3：利用盲分离模型构造新的空间谱函数，对空间谱函数进行搜索，得到卫星信号的频率；

S4：根据卫星信号的频率，求解信号初始相位，完成卫星的捕获。

上述方案将小波变换和盲信号分离相结合，先采用小波阈值法对北斗卫星信号进行降噪来提高信噪比，可有效降低噪声的影响，从而提高北斗卫星接收机的捕获性能，然后降噪后的卫星信号转化为盲分离模型，根据降噪后的信号构造空间谱函数，进行优化搜索，得到卫星信号的多普勒效应频率后，再用子空间算法得到相位的估计值，从而对卫星信号实现精确捕获，提高捕获增益。

优选地，步骤S1中采集卫星信号，利用小波阈值降噪法对卫星信号进行背景降噪，得到降噪后的采样信号，包括以下步骤：

S1.1：选择小波函数并确定分解层次，对掺杂着背景噪声的卫星信号进行小波分解计算，分为若干层次；

S1.2：设定阈值并根据阈值对每一层分解计算得到高频系数进行量化处理；

S1.3：根据小波分解后得到的细节系数和量化后的高频系数对卫星信号进行小波重构，重构后的信号为降噪后的采样信号。

优选地，步骤S2中建立卫星接收机接收到的卫星信号模型并转化为单输入多输出的盲分离模型，将降噪后的采样信号作为所述盲分离模型的输入信号，包括以下步骤：

S2.1：建立卫星接收机接收到的卫星信号模型：

式中，t为时间，A_n为第n个卫星C/A码的幅度，C(t)为C/A码；D(t)为导航数据码，是包含导航电文的一串二进制码；f_IF为中频载波频率，在北斗卫星信号基础上加一个中频载波频率实现扩频，减少损耗；f_n和θ_n,0为第n个卫星信号的多普勒效应频率以及相位，n(t)为背景噪声，背景噪声服从高斯分布，噪声的均值为0，方差为σ²；

S2.2：通过信频采样方式将卫星信号模型转化为单输入多输出的盲分离模型：

r＝A·x+n

式中：

上述式中，T表示转置，H表示赫米特转置，r代表同一采样点不同通道采集的卫星信号，A为系数矩阵，F_N＝f_IF+f_n，M表示第M个采样通道，列向量x中的参数A_N为卫星载波信号强度，θ_N,0为卫星载波信号初始相位，P为C/A码与导航电文码的乘积，导航电文码是用户接收机通过对接收到的卫星信号进行载波解调和伪码解扩得到数据码，然后按照导航电文的格式将数据码编译成导航电文，导航电文中含有时间、卫星运行轨道、电离层延时等用于定位的重要信息；

优选地，步骤S3中利用盲分离模型构造新的空间谱函数，对空间谱函数进行搜索，得到卫星信号的频率，包括以下步骤：

S3.1：根据盲分离模型计算公式两边同时求自相关矩阵并结合正弦信号相关函数频率不变的特性，得到矩阵Q：

Q＝E(r·r^H)＝A·E(x·x^H)·A^H+σ²I＝A·R_xx·A^H+σ²I

其中，R_xx＝E(x·x^H)，R_xx是卫星信号的协方差矩阵，I为单位矩阵，E为求数学期望，σ²为背景噪声的方差；

S3.2：对矩阵Q进行特征值分解：

矩阵Q数学分解后将有N个大特征值，M-N个小特征值，矩阵Q可以分解为信号信息和噪声信息两部分，U_X是由大特征值对应的特征矢量张成的信号子空间，U_N是由小特征值对应的特征矢量张成的噪声子空间；

S3.3：由于信号子空间与噪声子空间是相互正交的，利用两者的正交性，构造新的空间谱函数：

其中，P为构造的空间谱函数；

S3.4：通过对空间谱函数进行搜索，其极值点对应的频率即为所求的卫星信号的频率。

优选地，步骤S4中根据卫星信号的频率，求解信号初始相位，完成卫星的捕获，包括以下步骤：

S4.1：对降噪后的采样信号作最小二乘法：

式中，

为A的逆伪矩阵；

S4.2：求解信号初始相位：

θ＝[θ_1,0 θ_2,0 … θ_N,0]^T

完成卫星的捕获。

与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：

本发明结合了盲分离模型和小波变换理论，采用基于子空间估计算法的卫星信号盲分离方法求解北斗卫星信号的多普勒效应频率和相位，对比传统的捕获方法，该算法抗噪能力较强，性能相对稳定，精度较高。基于小波阈值降噪的方法对北斗卫星信号进行背景降噪，采用小波阈值降噪法进行降噪处理可以提高卫星信号的信噪比，从而有效提高北斗接收机性能，且抗噪能力强，性能稳定，精度较。

附图说明

图1为一种基于小波变换的北斗卫星信号高精度盲捕获方法流程示意图。

具体实施方式

附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；

为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；

对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。

实施例1

一种基于小波变换的北斗卫星信号高精度盲捕获方法，如图1，包括以下步骤：

S1：采集卫星信号，利用小波阈值降噪法对采样信号进行背景降噪，得到降噪后的采样信号；

S1包括步骤：

S1.1：选择小波函数并确定分解层次，对掺杂着背景噪声的卫星信号进行小波分解计算，分为若干层次；

S1.2：设定阈值并根据阈值对每一层分解计算得到高频系数进行量化处理；

S1.3：根据小波分解后得到的细节系数和量化后的高频系数对卫星信号进行小波重构，重构后的信号为降噪后的采样信号。

S2：建立卫星接收机接收到的卫星信号模型并转化为单输入多输出的盲分离模型，将降噪后的采样信号作为所述盲分离模型的输入信号；

S2包括步骤：

S2.1：建立卫星接收机接收到的卫星信号模型：

式中，t为时间，A_n为第n个卫星C/A码的幅度，C(t)为C/A码，D(t)为导航数据码，f_IF为中频载波频率，f_n和θ_n,0为第n个卫星信号的多普勒效应频率以及相位，n(t)为背景噪声；

S2.2：通过信频采样方式将卫星信号模型转化为单输入多输出的盲分离模型：

r＝A·x+n

式中：

上述式中，T表示转置，H表示赫米特转置，r代表同一采样点不同通道采集的卫星信号，A为系数矩阵，F_N＝f_IF+f_n，M表示第M个采样通道，列向量x中的参数A_N为卫星载波信号强度，θ_N,0为卫星载波信号初始相位，P为C/A码与导航电文码的乘积。

S3：利用盲分离模型构造新的空间谱函数，对空间谱函数进行搜索，得到卫星信号的频率；

S3包括步骤：

S3.1：根据盲分离模型计算公式两边同时求自相关矩阵并结合正弦信号相关函数频率不变的特性，得到矩阵Q：

Q＝E(r·r^H)＝A·E(x·x^H)·A^H+σ²I＝A·R_xx·A^H+σ²I

其中，R_xx＝E(x·x^H)，R_xx是卫星信号的协方差矩阵，I为单位矩阵，E为求数学期望，σ²为背景噪声的方差；

S3.2：对矩阵Q进行特征值分解：

矩阵Q数学分解后将有N个大特征值，M-N个小特征值，U_X是由大特征值对应的特征矢量张成的信号子空间，U_N是由小特征值对应的特征矢量张成的噪声子空间；

S3.3：构造新的空间谱函数：

其中，P为构造的空间谱函数；

S3.4：通过对空间谱函数进行搜索，其极值点对应的频率即为所求的卫星信号的频率。

S4：根据卫星信号的频率，求解信号初始相位，完成卫星的捕获；

S4包括步骤：

S4.1：对降噪后的采样信号作最小二乘法：

式中，

为A的逆伪矩阵；

S4.2：求解信号初始相位：

θ＝[θ_1,0 θ_2,0 … θ_N,0]^T

完成卫星的捕获。

相同或相似的标号对应相同或相似的部件；

附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于小波变换的北斗卫星信号高精度盲捕获方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：采集卫星信号，利用小波阈值降噪法对采样信号进行背景降噪，得到降噪后的采样信号；

S2：建立卫星接收机接收到的卫星信号模型并转化为单输入多输出的盲分离模型，将降噪后的采样信号作为所述盲分离模型的输入信号；

S3：利用盲分离模型构造新的空间谱函数，对空间谱函数进行搜索，得到卫星信号的频率；包括以下步骤：

S3.1：根据盲分离模型计算公式两边同时求自相关矩阵并结合正弦信号相关函数频率不变的特性，得到矩阵Q：

Q＝E(r·r^H)＝A·E(x·x^H)·A^H+σ²I＝A·R_xx·A^H+σ²I

其中，R_xx＝E(x·x^H)，R_xx是卫星信号的协方差矩阵，I为单位矩阵，E为求数学期望，σ²为背景噪声的方差；

S3.2：对矩阵Q进行特征值分解：

矩阵Q数学分解后将有N个大特征值，M-N个小特征值，U_X是由大特征值对应的特征矢量张成的信号子空间，U_N是由小特征值对应的特征矢量张成的噪声子空间；

S3.3：构造新的空间谱函数：

其中，P为构造的空间谱函数；

S3.4：通过对空间谱函数进行搜索，其极值点对应的频率即为所求的卫星信号的频率；

S4：根据卫星信号的频率，求解信号初始相位，完成卫星的捕获。

2.根据权利要求1所述的基于小波变换的北斗卫星信号高精度盲捕获方法，其特征在于，步骤S1中采集卫星信号，利用小波阈值降噪法对卫星信号进行背景降噪，得到降噪后的采样信号，包括以下步骤：

S1.1：选择小波函数并确定分解层次，对掺杂着背景噪声的卫星信号进行小波分解计算，分为若干层次；

S1.2：设定阈值并根据阈值对每一层分解计算得到高频系数进行量化处理；

S1.3：根据小波分解后得到的细节系数和量化后的高频系数对卫星信号进行小波重构，重构后的信号为降噪后的采样信号。

3.根据权利要求2所述的基于小波变换的北斗卫星信号高精度盲捕获方法，其特征在于，步骤S2中建立卫星接收机接收到的卫星信号模型并转化为单输入多输出的盲分离模型，将降噪后的采样信号作为所述盲分离模型的输入信号，包括以下步骤：

S2.1：建立卫星接收机接收到的卫星信号模型：

式中，t为时间，A_n为第n个卫星C/A码的幅度，C(t)为C/A码，D(t)为导航数据码，f_IF为中频载波频率，f_n和θ_n,0为第n个卫星信号的多普勒效应频率以及相位，n(t)为背景噪声；

S2.2：通过信频采样方式将卫星信号模型转化为单输入多输出的盲分离模型：

r＝A·x+n

式中：

上述式中，T表示转置，H表示赫米特转置，r代表同一采样点不同通道采集的卫星信号，A为系数矩阵，F_N＝f_IF+f_n，M表示第M个采样通道，列向量x中的参数A_N为卫星载波信号强度，θ_N,0为卫星载波信号初始相位，P为C/A码与导航电文码的乘积。

4.根据权利要求1所述的基于小波变换的北斗卫星信号高精度盲捕获方法，其特征在于，步骤S4中根据卫星信号的频率，求解信号初始相位，完成卫星的捕获，包括以下步骤：

S4.1：对降噪后的采样信号作最小二乘法：

x＝A⁺·r

式中，A⁺为A的逆伪矩阵；

S4.2：求解信号初始相位：

θ＝[θ_1,0 θ_2,0 … θ_N,0]^T

完成卫星的捕获。

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