CN116338740A - 一种基于pcf重构的北斗b1c信号无模糊捕获计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于PCF重构的北斗B1C信号无模糊捕获计算方法,属于卫星导航信号处理技术领域,针对北斗三号***B1C信号的信号结构及特点,利用本地设计的两组测距码片波形向量构成两组本地BOC信号,与BOC信号分别作互相关运算后进行非线性组合,得到一个没有副峰仅含有主峰的伪相关函数,解决信号的模糊性问题,其还可以针对不同信号设计的测距码片波形向量进而构建不同的本地参考信号,该算法中还引入降采样和FFT并行捕获策略降低计算复杂度,同时采用联合捕获策略降低功率损失进而提高信号的捕获灵敏度。
Description
技术领域
本发明涉及卫星导航信号处理技术领域,尤其是涉及一种基于PCF重构的北斗B1C信号无模糊捕获计算方法。
背景技术
二进制偏移载波(Binary Offset Carrier, BOC)调制技术解决了全球卫星导航***(GlobalNavigation Satellite System, GNSS)部分导航信号共用频带所带来的频率拥挤问题,2017年我国新增B1C信号采用该调制技术并应用到北斗三号卫星***中,但BOC调制信号功率谱的频谱分离特性带来了时域相关上的自相关峰值多峰问题,从而在捕获BOC调制信号时出现误捕的模糊性问题。
北斗卫星导航接收机的工作流程如图1所示。接收机的基带信号在接收数字中频信号后会首先发给捕获模块,捕获模块的作用是检测接收信号中是否存在可用的卫星信号,估计可用卫星信号中测距码的相位,估计可用卫星信号中载波多普勒频移,估计可用卫星信号中测距码频移,只有得到这些数据跟踪模块才能稳定正常工作。
捕获常用的捕获的方法是三维捕获,如图2所示。即数字中频信号会先与PRN1号不同步长的频率去载波,并与PRN1号的不同相位伪随机码做自相关或互相关运算,如果得到最大峰值超过阈值则认为捕获成功输出,输出PRN号、载波频率、伪随机码相位。
典型的捕获算法是频域并行码相位捕获算法,如图3所示。先对接收到的中频B1C信号进行降采样处理,之后与载波相乘进行载波剥离得到基带信号,然后对其进行FFT运算,再与北斗信号的伪随机码信号进行自相关运算,最终在主峰处输出多普勒频移。
北斗B1C信号的伪随机码自相关函数如图4所示。北斗B1C信号的伪随机码自相关函数除了有一个极大的主峰外,还要两个较大的副峰,这会导致捕获时多普勒频移和码相位出现较大的误差。由于接收到的B1C信号的调制方式是不可更改的,但是可以通过设计不同的不同本地伪码来消除模糊性捕获,所以消除捕获模糊度的主要集中在本地接收的本地伪码设计上。
为此,国内外近几年提出了一些新的改进算法,起初的BPSK-Like法将BOC信号看成由多个进行载波频移的BPSK信号来处理,但导致功率损失,抗多径能力下降。后续专家和学者根据对扩频信号波形构建的本地信号与接收信号的互相关函数进行重构和组合,得到消除副峰的无模糊相关函数,进而提出一种码相关扩频波形技术(Code CorrelationSpread Spectrum Wave, CCSSW)技术。其中Filtered法将超前和滞后半个码片的本地PRN码分别与接收的BOC信号进行互相关运算,之后进行线性组合进而提高自相关函数的主峰比例均值,降低误捕率,但其仍存在副峰消除不彻底问题。自相关旁锋消除法(Autocorrelation Side-peak Cancellation Technique, ASPeCT),采用BOC信号自相关函数与BOC/PRN互相关函数平方相减对BOC信号相关函数进行重构,降低了BOC信号在相关时的多峰问题,但是对于高阶BOC信号,其抵消相关副峰效果较差。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于PCF重构的北斗B1C信号无模糊捕获计算方法,利用本地设计的两组测距码片波形向量构成两组本地BOC信号,与BOC信号分别作互相关运算后进行非线性组合,得到一个没有副峰仅含有主峰的伪相关函数,解决信号的模糊性问题。
为实现上述目的,本发明提供了一种基于PCF重构的北斗B1C信号无模糊捕获计算方法,如图5所示,步骤如下:
S1、对接收到的中频B1C信号进行降采样处理,与经过载波NCO降采样生成的载波相乘进行载波剥离得到其基带信号,然后对其进行FFT运算;
S2、根据B1C信号的功率分布特性,设计两组全新的测距码片波形向量,测距码片波形向量与经过码NCO降采样生成的本地伪码相乘,分别生成数据分量和导频分量的两组本地参考BOC信号,然后分别对其进行FFT运算并取共轭;
S3、将S2得到的两组FFT运算并进行共轭结果分别与S1得到的FFT结果相乘之后做IFFT运算得到和,通过非线性组合得到PCF合成互相关函数;
S4、将数据和导频分量得到的结果进行联合捕获输出,若输出最大值大于门限阈值,则捕获完成;若小于门限阈值则改变本地测距码初始相位重复步骤S2-S3,直至大于门限阈值,最终输出运算结果完成捕获。
优选的,S2中,生成测距码片波形向量的步骤如下:
B1C信号的数据分量和导频正交分量功率分布系数如下:
在满足公式(1)和公式(2)的条件下,得到的测距码片波形向量为:
根据下式得出接收机接收信号与本地参考BOC信号的互相关函数:
对公式(6)得到的两个互相关函数进行非线性组合:
B1C信号的数据分量和导频分量的PCF合成函数如下式所示:
由公式(7)可得PCF合成函数是一个关于Y轴对称且只含有主峰的相关函数,最大值/>且受/>影响,当/>时/>取最大值。公式(8)中/>的最大值相比自相关函数主峰峰值增加一倍,/>的最大值约为主峰峰值的1.1倍。同时重构相关函数主峰的宽度为/>,会随调制阶数/>的增加而变小.由此可见改进算法提高了主峰峰值比例,主峰宽度也得到改进,完全消除了副峰,提高了信号捕获的无模糊性。
如图6所示,将设计的算法用Matlab进行仿真实现并验证理论推到的正确性,B1C信号数据分量的相关函数如图(a)所示,可见其相关函数只含主峰,且峰值大大提高,B1C信号导频分量的相关函数如图(b)所示。
由于数据分量和导频分量信号是从同一颗卫星发射并经历相同的传播路径,因此接收机接收的两路信号具有相同的测距码相位差和多普勒频移,产生的新判决变量的信噪比等效于原来单通道信号相干累积两个周期的结果,最终数据分量和导频分量联合输出的结果为:
因此,本发明采用上述步骤的一种基于PCF重构的北斗B1C信号无模糊捕获计算方法,通过基于PCF重构的捕获算法并结合降采样和双通道联合捕获策略来实现卫星信号的无模糊捕获,得到一个没有副峰仅含有主峰的伪相关函数,解决BOC信号在捕获过程发生的副峰误捕模糊问题。其还可以针对不同信号设计的测距码片波形向量进而构建不同的本地参考信号。引入降采样和FFT并行捕获策略降低计算复杂度,FFT并行捕获策略实质上是利用FFT和IFFT运算,替代接收信号与本地参考信号的相关运算,依次将载波频率进行频移,对码相位进行搜寻,最终找到接收信号的测距码相位差和多普勒频移,同时采用联合捕获策略降低功率损失进而提高信号的捕获灵敏度。
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为北斗卫星导航接收机工作流程图;
图2为捕获三维搜索图;
图3为频域并行码相位捕获算法的流程图;
图4为BOC信号自相关函数的图像;
图5为本发明一种基于PCF重构的北斗B1C信号无模糊捕获计算方法的步骤示意图;
图6为本发明BIC信号不同分量的PCF合成相关函数示意图,(a)为数据分量,(b)为导频分量;
图7为本发明中降采样过程示意图;
图8为本发明实施例的ASPeCT捕获算法、Filtered相关捕获算法和PCF改进捕获算法的互相关函数仿真结果比较图;
图9为本发明实施例的ASPeCT捕获算法、Filtered相关捕获算法和PCF改进捕获算法在不同信噪比下的主峰比例均值比较图;
图10为本发明实施例的ASPeCT捕获算法、Filtered相关捕获算法和PCF改进联合捕获算法和PCF改进算法导频在不同载噪比下的检测概率。
具体实施方式
以下通过附图和实施例对本发明的技术方案作进一步说明。
实施例
对本发明的PCF重构算法、ASPeCT捕获算法、Filtered相关捕获算法从副峰模糊性、计算复杂度、信噪比、检测概率等方面进行比较。
(1)无模糊捕获
如图所示,针对BOC(1,1)信号先后对ASPeCT,Filtered法和PCF改进捕获算法进行互相关函数仿真,仿真结果如图5所示,基于PCF重构的捕获算法虽然在主峰宽度上略大于其他两个算法,但其主峰峰值比例较高,降低了捕获模糊性.其中Filtered法虽然通过重构相关函数主峰峰值增加,但其副峰残余明显.ASPeCT与Filtered法相比副峰消除更多,但其构建的重构相关函数使功率有部分损失并未提高相关主峰.而PCF捕获算法几乎完全消除了副峰,其归一化主峰高度是ASPeCT的2倍左右,且比Filtered法提高了0.3,故基于PCF重构的捕获算法对接收信号的捕获效果最优.能够无模糊捕获北斗B1C信号,说明基于PCF重构的捕获算法能够稳定捕获中频信号采集器采集的B1C信号。
(2)计算复杂度
经过大量的蒙特卡洛实验,统计BPSK-Like,ASPeCT,Filtered和基于PCF重构的捕获算法这四种方法的平均捕获时间,最终各算法的运算复杂度和捕获时间如下表所示。
表1计算复杂度分析
Tab.1 Computational complexity analysis
由表1可以看出基于PCF重构的捕获算法运算量分别为BPSK-Like法的33.33%,ASPeCT的37.5%,Filtered法的42.86%,其捕获时间为3.43s,相比BPSK-Like法降低60.85%,相比ASPeCT降低55.4%,相比Filtered法降低50.65%,可见基于PCF重构的捕获算法在计算复杂度上相比其他常见算法大大降低。
(3)信噪比提升
图6为信噪比在-15~20dB下各算法的主峰对平均峰的峰值比,其中主峰比例均值的表达式为:
随着信噪比的增加,信号捕获的主峰比例均值也不断增加。当信噪比小于-9dB时,基于PCF重构的捕获算法对应的比值仅次于ASPeCT;当信噪比大于-7dB后,基于PCF重构的捕获算法的主峰效果最优。整个信噪比区间内,Filtered法的主峰比例均值最低,捕获效果最差。在信噪比高于13dB时,主峰比例均值逐渐趋于稳定,基于PCF重构的捕获算法主峰比例均值稳定在1040左右,相比ASPeCT提高40.2%,相比Filtered法提高67.74%,由此可见基于PCF重构的捕获算法性能更优。
(4)检测概率
虚警的定义为当信号没有被接收时相关值超过捕获门限的概率,而针对B1C信号来说,虚警是由噪声和副峰造成的。故在恒虚警概率为0.001条件下,进行蒙特卡洛模拟仿真来分析不同载噪比下的捕获概率。由图7可知随着载噪比的增加,各种算法的捕获检测概率也随之提升。载噪比大于34.6dB·Hz时,PCF捕获算法的单通道导频捕获检测概率优于其他两种算法。在恒虚警概率条件下,捕获灵敏度与检测概率有关,从图中可以看出基于PCF重构的捕获算法的联合捕获比单通道导频捕获在达到相同捕获概率0.9时要低1.8dB·Hz,比ASPeCT和Filtered法低3.5dB·Hz,可见本发明采用的联合捕获策略能够在低载噪比下有更优越的捕获性能。
因此,采用本发明一种基于PCF重构的北斗B1C信号无模糊捕获计算方法,具有以下有益效果:
1)针对BOC信号在捕获过程发生的副峰误捕模糊问题,提出一种基于PCF重构的捕获算法并结合降采样和双通道联合捕获策略来实现卫星信号的无模糊捕获。基于PCF重构的捕获算法可以正确完成B1C信号的捕获,提高了主峰峰值并完全消除了副峰。
2)针对捕获运算量较大问题,本专利采用降采样和FFT并行捕获策略,基于PCF重构的捕获算法大大减少捕获运算量,捕获时间相比其他算法缩短近1/2。
3)为了提高捕获概率并且使捕获算法具有较好的适应能力,本专利采用数据和导频分量双通道联合捕获策略。在恒虚警概率为0.001条件下,捕获概率达到0.9;联合捕获比单通道导频捕获的载噪比要低1.8dB Hz,比ASPeCT和Filtered法低3.5dB Hz,说明在较低载噪比情况下改进算法具有较好的适应能力;在高斯白噪声环境中,在信噪比13dB时,主峰比例均值逐渐趋于稳定,基于PCF重构的捕获算法主峰比例均值稳定在1040左右,其中最高相比Filtered法提高67.74%。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而这些修改或者等同替换亦不能使修改后的技术方案脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (4)
1.一种基于PCF重构的北斗B1C信号无模糊捕获计算方法,其特征在于,步骤如下:
S1、对接收到的中频B1C信号进行降采样处理,与经过载波NCO降采样生成的载波相乘进行载波剥离得到其基带信号,然后对其进行FFT运算;
S2、根据B1C信号的功率分布特性,设计两组全新的测距码片波形向量,测距码片波形向量与经过码NCO降采样生成的本地伪码相乘,分别生成数据分量和导频分量的两组本地参考BOC信号,然后分别对其进行FFT运算并取共轭;
S3、将S2得到的两组FFT运算并进行共轭结果分别与S1得到的FFT结果相乘之后做IFFT运算得到和,通过非线性组合得到PCF合成互相关函数;
S4、将数据和导频分量得到的结果进行联合捕获输出,若输出最大值大于门限阈值,则捕获完成;若小于门限阈值则改变本地测距码初始相位重复步骤S2-S3,直至大于门限阈值,最终输出运算结果完成捕获。
3.根据权利要求1所述的一种基于PCF重构的北斗B1C信号无模糊捕获计算方法,其特征在于:S2中,生成测距码片波形向量的步骤如下:
B1C信号的数据分量和导频正交分量功率分布系数如下:
在满足公式(1)和公式(2)的条件下,得到的测距码片波形向量为:
根据下式得出接收机接收信号与本地参考BOC信号的互相关函数:
根据公式(7)得出接收机接收信号与本地参考BOC信号的互相关函数,再根据公式(7)对两个互相关函数进行非线性组合最终得到最终结果为:
B1C信号的数据分量和导频分量的PCF合成函数如下式所示:
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20230627 |
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