专利名称：时间基准系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种时间基准系统，用于根据全球导航卫星星座所产生的信号来生成时间基准。本发明主要要求的是在弱信号环境中获得精确的时间基准。
背景技术：
全球定位系统(GPQ被广泛应用于定时。GPS定时接收器一般被用来为例如蜂窝式便携电话基站中的电信系统提供时间基准。在这种情况下，需要精确到几毫微秒以内的时间基准。通常，具有这种精度的已知接收器需要能够清楚地看到天空。对于室内装置，如大部分的电信设备的情况，上述需要就使得对室外天线、电缆以及相关联的接口的使用成为必需。这种配置的成本和安装时间都很高，从而制约了例如微微蜂窝(picocell)基站在室内的安装。传统技术中，GPS系统从包含星期时间(TOW)数据序列的低频卫星数据信号获取时间基准。这具有足以确认发送数据帧结构的低分辨率。通过识别数据内的子帧边缘获得了针对时间的高分辨率，这使得时间的不定性从6秒减小到了 20毫秒。另外还已知的是， 为了检测数据位边缘，需将20ms的不定性减小到1ms，并且为使内部代码基准与发送的传播代码校准并测量传播代码相位，需将不定性减小到不足1 μ s。实际中，这样的测量类似于伪距测量，这些测量直到定位引擎(例如，卡尔曼滤波器)已产生出位置-速度-时间 (PVT)解的收敛来考虑在信号通信过程中发生的从GPS星座中的多个卫星到接收器的信号延迟时间为止都含有未修正的误差。例如在建筑物之间或建筑物内部之类的狭窄空间中可能出现弱信号环境，在这样的弱信号环境中不能使用上述方法，因为卫星信号太弱以致于无法对数据流进行解码。无法对包含必要的卫星星历及钟差的数据进行解码的问题可以通过将相同的信息经通信链路馈送到接收器的方式来克服。然而通常无法以这种方式发送精确的时间基准，并且一般来说所能实现的最佳情况是精确到大约1秒的粗略的时间基准。对于接收器来说该粗略的时间基准足够用来建立对卫星在天空中位置的初始评估，但是对于精确的位置解来说则是不够的。因此，用于弱信号环境中的GPS接收器必须执行其他处理来获得更精确的时间基准。对PVT解的计算包括求解一组等式，这些等式包含由来自不同卫星的连续到达时间的测量而得到的数据。该计算由卡尔曼滤波器来有效地执行，并且如果有足够的时间则能够导出精确的位置解。卡尔曼滤波器使关于每个观察到的卫星而产生的模糊度归结为一个单一且一致的集合，从而随着时间的过去使该集合与初始位置、多普勒位移以及SV(宇宙飞船)移动相匹配。然而绝对时间的问题仍未解决，绝对时间不定性在+/-30ms的量级或更大。不精确性取决于许多方面的影响，不仅包括信号级，还包括多路径影响以及其他类型的干扰
发明内容
本发明的目的是针对弱信号环境提供基准时间解，从而避免了需要天线来清楚地
看到天空。根据本发明的第一方面，提供了一种用于根据全球导航卫星星座所产生的信号来生成时间基准的时间基准系统，包括卫星信号接收器，其具有射频级和相关器，其中射频级用于从多个卫星接收编码调制信号并对这些编码调制信号进行降频变换，相关器接收、 跟踪并解码经降频变换的卫星信号以提供包含了针对各个卫星的部分伪距测量的信号；以及数据处理装置，用来从源接收包含辅助数据的信号，该信号是除了被接收并被降频变换的卫星信号以及包含了部分伪距测量的信号以外的信号，该数据处理装置还用来执行数据位同步，在该数据位同步中识别出由接收到的卫星信号所承载的低频数据位流的位边缘， 该数据处理装置还用来执行对低频数据流中的预选数据序列的相关以求解出时间模糊度， 并且该数据处理装置还用来根据辅助数据、来自卫星信号接收器的部分伪距测量输出和编码跟踪输出、数据位同步以及数据序列相关来计算时间基准信号。通常，辅助数据包含卫星星历和/或卫星历书信息，可将该信息从例如电信网络馈送到数据处理装置中，使用强信号环境中的远程卫星信号接收器在别处生成该辅助数据。该时间基准系统优选地包括锁频环，其至少部分地包含在卫星信号接收器中并可操作来生成多普勒位移信号用以表示由卫星运动引起的多普勒位移，其中系统的数据处理装置被配置成响应多普勒位移信号来修改数据位同步。因此，为了补偿任何频率偏移，优选地在数据处理装置中使用反馈回路来改善数据位同步的精确度。数据处理装置还被优选地配置成使用根据部分伪距测量以及优选地根据多普勒测量所产生的位置-速度-时间评估来提供一个初步时间解，该初步时间解通常具有与低频数据流的1到5个数据位的持续时间相等的时间不定性。可使用模糊度求解算法来提供针对所述测量和辅助数据的最佳匹配。可根据从接收器接收信号所用到的一个选中卫星接收到的信号来使用数据位同步的结果和预选数据序列相关的结果执行中间模糊度求解 (intermediate ambiguity resolution)禾口时间角军(time solution)调整。优选地，口向应编码跟踪输出来执行时间解的进一步调整，从而产生时间基准信号。预选数据序列可包含重复的数据模式。在GPS情况下，低频数据流中的数据位前置序列就是这样的模式。在此情况下，处理装置被配置成使得数据序列的相关包含信号与预期数据模式的相关，其中预期数据模式是从接收器接收信号所用到的至少一个卫星接收到的信号的数据流中重复数据模式的连续实例当中的一个。可选地，动态地(on the fly) 对数据序列进行选择。换句话说，选择是一个实时发生的动态处理。该选择可以利用辅助数据，或者可以通过基于先前接收到的数据序列或基于辅助数据的预测处理来执行。这些情况下，可以配置处理装置来执行对潜在数据序列的数据模式的自相关，选择基于与平均值或次级(secondary)值相比自相关最大的性质(quality)。在任何一种情况下，可通过结合相干积分与非相干积分来执行数据流中输入数据的相关。通常，当使用锁频环来改善数据位同步时，提供一个时间精确度不高于 +/-1 Ims (典型地不高于+/-15ms)的初步PVT解，该解为多个伪距时间解选项的形式，其中的一个伪距时间解选项精确到+/_3ms范围内。用以识别最精确时间解选项的相关操作可包括在不长于锁频环频率稳定度倒数的间隔上使用相干积分对预选数据序列进行的相关。对最精确时间解选项进行选择的操作可包括在一个更长的间隔上对以上相干积分的结果进行非相干积分。在锁频环的频率稳定度很差的情况下，可使用比GPS前置序列短的重复数据序列。可选地，可使用差分解调相关，从而将要被匹配的模式不是导航数据，而是数据流的连续位的差分解调，在这种情况下可使用(比频率稳定度的倒数)更长的数据位序列。如果使用了非重复数据序列，则预选操作包括确定序列针对相关操作的适用性 (即，避免以下序列在各个序列中数据值不改变的序列，或者例如在各个序列中数据值在高值和低值之间简单交替的序列)。优选的是，使用16位或更少数据位的一个或多个数据序列来进行模式匹配，最优选的是使用8位或更少数据位的序列。根据本发明的第二方面，提供了一种根据全球导航卫星星座所产生的信号来生成时间基准信号的方法，该方法包括对星座中多个卫星发送的信号进行接收、降频变换和跟踪以产生多个接收器输出信号；从源接收除了直接接收到的卫星信号以外的辅助数据；以及根据接收器输出信号和辅助数据来产生表示了初步时间解的信号；对至少一个卫星发送的信号所承载的数据流中的预选数据序列进行相关以求解出初步时间解中的时间模糊度， 从而生成一个时间基准信号，其表示了精确度高于+/-Ims的时间。根据本发明的第三方面，提供了一种根据全球导航卫星星座所产生的信号来生成时间基准信号的方法，该方法包括对星座中多个卫星发送的信号进行接收、降频变换和跟踪以产生多个接收器输出信号；从源接收除了直接接收到的卫星信号以外的辅助数据；以及根据接收器输出信号和辅助数据来产生表示了初步时间解的信号；执行数据位同步，在该数据位同步中识别出由至少一个卫星发送的信号所承载的数据位流的位边缘，该数据位同步包括了对接收到的数据流的采样执行频移补偿积分，从而补偿接收到的数据流的数据率的位移，如多普勒位移。
将参考附图来通过示例描述本发明，在附图中图1是根据本发明的时间基准系统的框图；图2是示出GPS信号的波形图；图3是示出GPS信号所承载的低频数据流的数据格式的示图；图4是根据本发明产生精确时间解的方法的流程图；图5是示出形成了图4的流程图的一部分的模式匹配处理的流程图；图6是示出包括GPS前置序列的低频数据流的一部分的位示图；图7a、图7b、图7c和图7d是示出在出现不同的在前位值和在后位值的情况下GPS 前置序列自相关特性的相关示意图；图8是表示GPS前置序列的差分相关的位示图；图9的示图示出了针对不同的在前数据位值和在后数据位值的GPS差分解调前置序列的自相关特性；图10的相关示图示出了 GPS前置序列的中间部分的自相关特性；图11是示出对_155dBm等级的输入信号执行模式匹配所花时间的示图；图12是示出使用GPS模拟器通过导航解算和PPS偏移量评估所得的时间误差的示图；图13是示出获得图12的时间误差示图的导航解算中所使用的卫星数量的示图；图14和图15是使用室内天线来代替GPS信号模拟器而获得的对应于图12和图 13的时间误差示图和卫星数量示图；图16是示出使用室内天线的卫星的载波噪声比(CNR)的示图；图17和图18是使用不同的室内天线的对应于图12和图13的示图；图19是使用第二室内天线获得的CNR示图；图20和图21是使用衰减的屋顶天线而获得的对应于图12和图13的时间误差示图和卫星数量示图；图22和图23是对应于图12和图13的示图，但使用的是利用GPS信号模拟器的低信号采集；图M和图25是对应于图12和图13的示图，但使用的是来自衰减的屋顶天线的低信号采集；以及图沈是使用衰减的屋顶天线的卫星的CNR示图。
具体实施例方式对于GPS来说要在室内环境中工作是极具挑战性的领域，因为卫星与用户之间的信号视线常常被遮蔽或被大大衰减，并且室内接收器极易受到经常出现在室内的源所发出增大的干扰的影响，从而导致针对精确时间传递和准确同步应用的较差的实用性。另外还经常存在大量的多路径信号，这降低了可实现的定时精度。GPS定时性能通常受到接收器的以下能力的限制，即，解调导航数据的能力，以及在将定时不定性减小到毫秒级的情况下识别并解算出大约_145dBm以下信号的正确毫秒的能力。这是因为在该处理点，信号级太低以致于无法定位数据位之间的倒相以及无法解算出数据位，从而接收器可能不得不与数据位边缘进行不同步的积分。然而可通过A-GPS 链路向接收器提供辅助数据。一旦建立起一个定位(fix)，就可通过导航解算使GPS时间与本地时间之间的偏移量收敛，但该解算不允许在低信号级情况下进行严格的毫秒同步。假设在多于四个卫星的情况下，导航解算可将时间建立在大约士50ms。该数字取决于信号状态并在下文中通过一些现场实验的结果举例说明。理想的是，如果导航解算可将时间收敛到大约士 10ms，则位同步算法能找到位转移并因此求解出毫秒模糊度。然而，由于30到50ms的时间不定性，位同步算法能够求解出毫秒模糊度，但仍留下了 20ms的模糊度。根据本发明，使用导航解算来将时间解改善为大约30到50ms，建立Ims位同步，求解出20ms模糊度，并由此获得精确时间。为了消除时间不定性，在本发明的一个优选实施例中，一个建议的算法是使用GPS数据前置序列的重复结构来求解出20ms模糊度。如下面所述，GPS前置序列在所需时间不定性上具有良好的自相关特性。公开并比较了使用这种自相关并求解出20ms模糊度的可选算法。在过去的几年间，引入了多种技术来改善室内GPS应用(例如辅助GPS)的性能， 其中基准网络提供导航消息、初始位置以及时间评估方面的帮助。这使得GPS接收器利用所得的灵敏度增益来增加了接收器内的相干积分时间段。然而，由于相干积分时间段当中的导航数据位以及残留频率误差而导致相干积分时间被限制在20ms。残留频率误差是由卫星运动、接收器时钟不稳定性以及用户运动导致的多普勒效应而引起的。传统GPS接收器通常使用小于最大20ms相干时间段的积分时间段，因此它们的操作环境被限制在具有强信号(信号大于_145dBm)的环境中。根据本发明的优选时间基准系统使用能够从ST-Ericsson获得的GNS4540集成电路芯片。GNS4540是一种高性能的单芯片Ll GPS接收器芯片，其提供基带信号处理。DSP 包含的固件在导航解算运行在主处理器上时能控制GPS获取和跟踪，该主处理器可以是内嵌系统上的处理器或者可以置于PC上。图1是接收器芯片和主处理器的框图。该系统能够在诸如建筑物内部或所谓的城市峡谷之类的信号级很差的困难环境中利用辅助数据并且对跨越更长的数据位进行非相干的积分来处理信号，从而即使是在室内环境中，也能增强整体接收的信号灵敏度，进而改善信号获取性并提供了高性能的定位。如在传统卫星信号接收器中一样，GNS4540接收器芯片10具有射频级的卫星信号接收器IOA和基带模块10B，该射频级的卫星信号接收器IOA用于从多个卫星接收编码调制的信号并对这些信号进行降频变换，该基带模块IOB包括相关器引擎12来接收、跟踪和解码上述经降频变换的卫星信号，从而为各个卫星提供包含了部分伪距测量的信号。数据处理主机系统14被配置成通过数据辅助端口 14A从诸如电信网络之类的外部源接收包含辅助数据的信号，并且通过串行接口链路16来接收包含部分伪距测量的信号。“伪距”是对卫星和接收器之间的信号路径上的时间延迟的评估。该路径延迟通常在70毫秒量级。GPS信号在图2的波形图中示出。1575. 42MHz的Ll载波被基本码率为 1. 023MHz的伪随机扩展码调制。每个码片包含1540个载波周期。伪随机码(PRC)为1023 个码片长(即，1毫秒)。该码以IkHz速率重复。在一个低得多的频率处用数据流对信号进行调制。该低频率或数据率为50Hz，也就是意味着一位数据流占20毫秒。该扩展码(PRC) 每毫秒重复一次，也就是意味着与码进行同步仅提供了伪距的小数部分(以毫秒为单位)。 伪距的整数毫秒部分通过其他方式来评估，传统的方式是在每个将要使用的卫星上解码数据结构。接收器10具有锁频环(FLL)，与输入载波同步的本地振荡器10_1是该锁频环的一部分。相关引擎12包括码环(code loop)，该码环与产生小于1微秒分辨率并具有1毫秒模糊度的伪随机码(PRC)同步。之后不管数据是否被成功解码，对于内嵌的处理器子系统18或主机系统14来说都可以与50Hz低频GPS导航消息数据流的数据位传输进行同步。 这就以20毫秒的模糊度产生了小于1毫秒的分辨率。参考图3，由GPS数据信号表示的数据流包括25个数据帧，一共占12. 5分钟。(这 25个帧每12. 5分钟重复一次)。如图3所示，每个数据帧占30秒并包含1500个数据率为 50Hz的数据位。每个帧包括5个子帧，子帧具有与时钟参数、星历(两个子帧)、用于系统消息和历书的子帧(子帧4)以及其他历书(子帧5)有关的数据。每个子帧4包含25页系统消息和历书中的一页，连续的30秒数据帧包含25页中连续的一些页。类似地，在子帧5中连续的30秒数据帧包含25页历书中连续的一些页。每个子帧都为6秒长，并包含 50Hz数据流的300位，如图所示这300位被分成10个数据字。在图3中，“TLM”表示遥测字(“唯一字”)，“H0W”表示所谓的交接字，其包括T0W(星期时间)和子帧ID(身份)。每个字都具有M个或更多数据位加上6个奇偶校验位。(根据多于一个的字来计算奇偶校验位。)当信号强度足够时，由主机系统14(图1)通过解码数据来执行子帧同步，这产生了具有6秒模糊度的小于20毫秒的分辨率。在子帧中解码数据提供了 1. 5秒星期时间 (TOff)以及星期数。如上所述在多个子帧上扩展了诸如星历/轨道和时钟参数之类的附加数据。在传统的GPS接收器中通过读取GPS信号的导航消息中的TOW数据来确定与卫星传送相关的绝对时间。每6秒在导航消息数据流中报告TOW计数，给出从当前GPS周的起始开始所过去的时间。50Hz的数据流用Ims的GPS C/A码转移来对准，以使得(具有20ms间隔的)数据位边缘的到达时间将绝对发送时间解算为最接近20ms。C/A码每Ims重复一次，因此在每Ims的GPS时间上模糊。精确同步到位边界可以将绝对发送时间解算为1毫秒或更少。 GPS导航消息包括系统时间、卫星星历和历书信息。在GPS接收器中，假设在4个或更多个卫星的情况下，一旦导航解算将时间收敛， 并且获得了来自至少4个不同卫星的到达时间(ToA)测量，并且接收到有效卫星轨道数据， 则能够从解调的卫星数据流、数据子帧、数据位同步(以ms为单位)以及码片计数与码相位(以亚毫秒为单位，例如50ns)的结合来将时间恢复。在强信号级(信号高于_145dBm)情况下，可检测数据位边缘，载波跟踪提供了数据位，并且子帧同步可被建立。随后根据GPS数据流和易于检测为亚毫秒的位边缘来建立时间。定时性能受到接收器在信号低于_145dBm的情况下解算出正确数据的能力的限制。由此需要来自外部源的辅助数据来获得有效卫星轨道信息，这是因为接收器无法从接收到的信号中提取导航数据并且对于接收器来说无法同步到输入位、字或子帧。一旦建立起一个定位，就能由导航解算将GPS时间与本地时间之间的偏移量收敛到优于士50ms，但是该解算还不允许在低信号级的情况下进行精确的毫秒同步。对于积分时间仍小于20ms但位边缘被“模糊”的中间信号(处于_145dBm 到-150daii之间的信号)，接收器对每个被跟踪以寻找数据位边缘的卫星启动一个位同步累加器。所使用的位同步算法是一种从接收到的GPS信号提取定时信息的转移检测技术。 因为每个数据位有20个C/A码Ims信号出现时间段，并且位边缘与一个C/A码的起始对准， 所以位同步算法将假设的数据位时间段断成20个Ims时隙。按照检测到倒相的Ims时隙来将该检测到的倒相添加到适当的积分器时隙。随着时间的过去，这些时隙中的一个积分到比其他时隙高得多，并且使用阈值机构来检测正确的毫秒。更长的积分时间段增大了正确检测数据位转移的可能性，这是因为出现了更多的位转移。同样，更长的积分时间段提供了改进的抗噪声性。因此，在弱信号环境中，位同步算法可在长时间段中积分，并且假设辅助超过3秒，则仅仅需要单个成功的子帧解码来建立精确时间。这可以在比连续无误差数据解码稍低的信号环境中(例如-150cffim的信号环境)实现。对于更弱的信号(低于_150dBm)，从信号中只能提取出码相位。因此，使用了类似于对中间信号所使用的位同步机构。然而，弱信号所需的积分长度以及由时钟偏移、卫星运动和例如用户运动导致的多普勒效应所引起的信号动态使得位边缘扭转穿过(slew
9across)时隙。结果，位同步技术找到正确毫秒时隙的可能性更低。可以找到很少的定位了数据边缘的相邻毫秒，并将此称为“近似毫秒同步”。对于导航解算来说使用这种方法已经足够，但是对于定时来说则不够。因此就这一点来看，亚毫秒时间解显示了良好的精确度， 但会面临NX Ims的偏移量。在GPS接收器10的嵌入式处理器系统18中执行数据位同步。在低接收信号级情况下，尽管没有能力解码数据流，但仍然可以执行数据位同步。位同步的积分时间段被延长以适应针对弱信号环境的位同步算法，所产生的结果是改善了发现位转移的能力而无需相应地增加遣散(dismissal)速率。通过使用阈值技术来改善阈值位同步算法，该阈值技术确保了具有最大能量的时隙与具有第二大能量的时隙间的比值大于预定阈值。因此，如果该比值小于阈值，则不做任何决定并且位同步算法被重新初始化。这种方法改善了位同步算法的鲁棒性，尤其是在弱信号情况下或者是在积分时间段期间接收到的信号中缺少数据位转移的情形下。选择阈值，从而在出现弱信号的情况下提供检测正确毫秒时隙的最佳可能性，以及在位同步的误差率与宣告发现位转移所需的时间之间得到最佳平衡。阈值是信号强度、 积分时间段长度以及理想误差率的函数。如果检测阈值太高，则在弱信号级情况下检测到位转移的可能性就太低，这导致了增加的位转移检测时间。另一方面，低阈值会造成错误报警，从而导致发现正确毫秒时隙的可能性更低。如上所述，由于这样的事实，即，因为具有正确位边缘的时隙所需的积分时间段超过检测阈值很长，所以出现在GPS信号中的漂移和多普勒位移引起的频率偏移量导致了位边缘能够扭转穿过(slew cross)相邻时隙，因此对于弱信号来正确检测数据位转移的可能性被降低。为了补偿任何频率偏移量，使用反馈环来改善在长积分时间段中位同步评估的精确度。以此方式可以补偿例如由本地接收器时钟计时得到数据率为50Hz的数据流的多普勒位移。可使用嵌入式处理器子系统18(图1)来以多种方式实现频率补偿功能。第一种方法必须将位同步处理扩展到关于位的位置和频率的二维搜索。在该方法中，位同步算法针对多个频率偏移量上的不同种可能的位的位置来计算20个时隙。具有最大能量的时隙是积分正确对准了数据位的位置的时隙。来自频率窗口(bin)的20个时隙可被用来求解每个位的位置评估值。然而该方法在计算上的花费很高。第二种方法涉及使用频率跟踪环来帮助进行位同步算法，从而防止由于卫星动态的差异和改变所导致的位边缘扭转穿过相邻时隙。第三种方法基于20ms积分从而增加了针对弱信号正确检测数据位转移的可能性。然而该方法有很高的存储要求。现在参考图4，图4是示出由如上参考图1所描述的时间基准系统的嵌入式处理器子系统18和主数据处理系统14所执行的软件步骤的流程图。开始，主机系统通过提供了星历和历书信息以及不精确时间值的数据辅助端口 14A(图1)来收集辅助数据(步骤102)。 优选的是位置辅助比IOOkm更近，以提供良好的整数1毫秒伪距分辨率。接着执行对强SV(宇宙飞船)信号的搜索(步骤104)，并且如果找到了 SV，则使用来自至少一个SV的数据流的数据解码来执行位置-速度-时间解算(步骤106、108)。如果没有定位到强信号，则通过嵌入式处理器子系统来执行上述弱信号搜索(步骤110)。无论何时发现了 SV(步骤112)，都得开始上述位同步程序(步骤114)。可使用近似同步来调整相干积分以改善灵敏度。当定位了 4个SV时(步骤116)，即使是使用弱信号也可能获得初始位置-速度-时间(PVT)解(步骤116、118)，取决于初始位置是否已知是在IOOkm以内，可以使用计算得到的整数毫秒来提供位置解(步骤120)，或者使用附加的模糊度求解来提供位置解(步骤122)。总之，上述步骤增加了在非常弱的信号环境中正确检测数据位转移的可能性。在接收器检测到位转移之后，开始按照导航消息在接收到的信号中被发现的顺序来对这些导航消息进行解调。然而，当接收到的信号非常弱时，接收器发现很难检测数据位之间的倒相从而无法可靠地对接收到的GPS信号进行解调，因此留下了在导航解算所建立的士 50ms分辨率以内的20ms的模糊度。对于20ms的数据位积分对准来说以及对于定位解算来说该模糊度已经是足够好的，但对于定时来说则不够。接收器接下来执行的处理包括对接收到的卫星信号的低频数据流中预选数据序列的模式匹配，这样的数据序列之一是出现在数据流中每个子帧开始位置的8位GPS数据前置序列(见图幻。然而，可以使用重复数据序列或不重复数据序列。模式匹配解决了上述20毫秒的模糊度。尽管是在弱信号条件下卫星数据本身无法被解码，也可以通过根据序列选择的不同相关技术来执行上述处理。再次参考图4，主机系统14首先对上述位同步处理之后获得的初步时间解的精确度进行评估(步骤124)。该精确度评估与目标时间精确度进行比较(步骤126)，该目标时间精确度是根据一个或多个所选数据序列的模式长度来设定的。将目标时间精确度设置为小于为获得良好相关分辨力而设定的预定自相关函数极限范围。如果评估所得的时间精确度小于目标，则嵌入式处理器子系统通过核对位同步处理已得到了至少近似的数据位对准 (步骤128)来继续进行模式匹配(步骤130和图5)。在没有锁相环(PLL)的操作的情况下(即，低信号等级的情况下)，无法运行长时间的相干积分来对预选数据序列进行相关。然而，由位置解算步骤120或122获得的最初的位置解允许对时间不定性进行局部化，以使得只存在少数(例如3到5个)模糊度时间选项。这是因为如图3所示，出现在每个子帧中的数据序列每6秒出现一次，并且在由到目前为止接收器中执行的处理所得到的时间不定性中(该不定性通常要加上或减去30毫秒， 尽管有时差不多要加上或减去50毫秒)只有少数符合条件的子帧会对准。已经建立了与数据位边缘的同步，模糊度求解的问题被简化为对少数模糊度的求解。图6中示出的8数据位同步或卫星数据的前置序列在加上或减去3数据位的范围内具有良好的自相关特性，如图7a到图7d所示，甚至允许未对准时的未知信号数据状态。从图 6中看出，8位前置序列包括位10001011。前一子帧的最后两位为00。“X”表示的位是在除了前置序列以外的其他所关注区域中的未知位。图7a到图7d描绘出在没有噪声的情况下由预选前置序列的自相关得到的标准化相关值。在预选数据位前置序列之前和之后的位中出现不同数据值的情况下将这些值描绘成与输入和参考序列对准和不对准。将看出该序列具有极好的自相关特性，标准化相关值峰值随着对准至少为获得未对准+/_1、2、3个数据位的值的两倍而出现。将会看出相关余量，即对准时的标准化相关值与未对准序列值的比例，至少为1比2，当具有1或2个位的偏移量时则该余量为4比1或更少。通常，+/-2. 5个位上具有2比1的余量会产生良好的结果，尽管更小的余量也是可行的。在优选接收器中，通过使用在与预期频率精确度相当的短间隔中对每个时间解选项进行相干积分的直接相关来执行模式匹配。具体来说，由于缺少PLL，这样的积分是在小于或等于锁频环频率稳定性倒数的间隔中执行的。尤其是在由于弱信号条件中较差的频率稳定性而导致的对全部8个数据位序列的积分不足的情况下，可以执行单个同步序列以外的积分，执行了对同步消息之间可能的数据转位(inversion)的补偿(即，在扩展积分中使用非相干技术)。不管使用了相干积分还是相干与非相干积分的结合，系统都检测到针对不同时间解选项的最佳相关结果。参考图5，开始进行模式匹配程序(步骤130)，该程序包括“相干积分”步骤(步骤 132)，其中用所选模式长度上的复杂采样来乘前一模式或预期模式(针对GPS BPSK调制加 /减1)。针对测试中每个可能的延迟(时间解选项)进行该步骤。接着，针对每个时间解选项或偏移量(“offset”)来计算(通过对乘积求和而得到)结果的量级(步骤134)，该量级除去了符号和相位(符号和相位从一个相干积分到下一个相干积分是不一致的)。在步骤136，通过非相干积分来累积针对每个偏移量的量级。随后执行阈值测试(步骤138)来检测具有足够余量的最大相关峰值(例如通过将最大峰值与次最大峰值进行比较或者将最大峰值与平均相关输出进行比较之类的比较测试)。典型的余量是2比1。测试之前可能需要最小数量的环处理140周期。返回图4，当实现了模式匹配(步骤142)并实现了精确位同步(与步骤1 中测试的近似同步相反)(步骤144)时，可以在主处理器中将最初的时间解解算为精确时间，以使用例如卡尔曼滤波器来获得精确时间(步骤146、148)。还可使用比上述8位序列更短的序列来执行模式匹配，如下所述，其优势在于频率灵敏度更低，并且用来分辨的自相关模式的变化更少。另一个选择是如下所述执行差分位方法(“差分积分”)，从而将被匹配的模式并非来自卫星数据流的导航数据，而是连续数据位的差分解调。该模式的频率容许度更大，但其自相关函数仍会改变。在GPS前置序列的情况下，所得的自相关显示了分辨力很差，但是针对该自相关能够识别出其他数据序列， 并且该分辨力会满足差分相关方法，该方法具有更大的频率容许度并且使用更长的数据序列。最初时间解与模式匹配结果的结合完成了建立“精确时间”所需的结合。因此，作为对粗略时间、使用例如卡尔曼滤波器的定位时间、以20毫秒为模的位同步、如上所述数据或差分数据模糊度分辨率(resolution)加或减3个数据位、以及码相位匹配同步(以1 微秒为模)的合成，建立了精确时间。通常该建立起来的时间精确到50毫微秒。还应当注意，与根据码片(以1毫秒为模)同步建立时间以及在整个1秒的粗略时间不定性(即， 1000个搜索窗口)中尝试直接匹配数据相比，上述方法仅仅需要数据模式能求解出较少数量的选项(比方说5个窗口)。这意味着类似的阈值将通过比较产生1/200的“误报警” 率。可选的，降低针对相同误报警率的阈值算法产生了在更低信号级条件下的检测。由于数据位以50%的比率在整个信号中连续发生，但同步数据位在每6秒子帧中只占用了 8个位(即，2.7%)，因此使用同步数据位只导致缓慢的过程。在许多应用中这并不是问题，但并不限制该方法必须使用同步位，而是可以使用任何显示出良好自相关的序列。
对数据模式匹配结果(S卩，所选时间解选项)进行结合包括了步骤146(图4)中的根据从接收信号所选的一个卫星发射的信号来对模式匹配结果进行匹配。换句话说，当已解算出来自一个卫星的信号中的20毫秒模糊度和1毫秒模糊度时，最初的位置解和时间解以及以上涉及的其他数据的集合产生其中解算出了绝对时间模糊度的解。相应地还能够在步骤146重复进行的结合处理中对已经从其他卫星得到的最初的位置-时间解进行调整， 以得出所需的精确时间输出。现在将使用卫星数据流中8位前置序列的示例来更加详细地描述基于自相关的模式选择和序列模式匹配处理。如图6所示，GPS导航消息中的每个子帧都以8位前置序列“10001011”开始，在子帧同步处理期间使用该前置序列。由于前置序列的长度是固定的，因此可使用该前置序列与接收到的数据位之间的相关来使得接收器自其有效地确定了子帧的开始并接着定位了接收信号的边界以及随后跟踪每个子帧以后实现同步。前置序列的自相关特性特别重要，并且能够通过将已知字与所关注范围内前置序列的移位复制进行相关来获得。由于GPS子帧中每个字的最后两位为0[ICD-GPS-200， 1991]，所以当确定了相关峰值任一侧区域的自相关特性时可包括这些位。假设导航解算将时间收敛，使多于4个卫星近似到士 50ms (即，近似士 2. 5个数据位)，则自相关峰值任一侧的区域(3位)应具有低互相关值，从而改善识别子帧开始的能力。如图6所示，在除了前置序列以外的其他关注区域中有4个未知位；也就是16个可能的数据位排列。GPS前置序列证明在所需时间不定性上(士2. 5个位)具有很好的自相关特性，并且还在图7a到图7d中图示出了所有相邻的数据位排列。前置序列与接收信号匹配，并且通过在整个跟踪信号的采样当中以20ms步长对复制数据位模式进行移位直到发现匹配来形成一个相关峰值。这实质上将积分时间段增大到所用数据段的长度以外，该数据段长度对于GPS数据前置序列来说是160ms。相比20ms 积分时间段，这改善了灵敏度，以该灵敏度通过大约9dB来实现精确时间同步。然而这增加了接收器对用户动态和振荡器稳定性所引起的频率误差的灵敏度。160ms的相干积分时间段意味着一个6. 25Hz的相对窄的频带。由于大频率误差会降低信号灵敏度并因此会减小长相干积分时间段的益处，因此增大相干积分时间段时，频率误差必须被考虑在内。可选方式包括将差分解调的接收GPS信号与本地生成的GPS前置序列的差分解调版本进行相关。在两个连贯的相干积分输出之间执行差分相干累加。也就是用前一采样的共轭来乘后一采样，并且随后累加这些相关变量以获得差分相干输出。差分积分的实部 (也被称作点积)随后与前置序列的点积相关。点积形成了乘积Yffl = Iffl-1Iffl+Qffl-1Qffl⑴其中m表示相应采样的相干延迟版本。当点积大于0时，没有发生数据位改变。也就是表示不存在两个连续的信号采样段之间的倒相，而当点积小于0时，发生了数据位转移(也就是在两个连续的信号采样段内检测到了倒相)。对GPS数据前置序列的差分解调序列“0110001”如图8所示。尽管该技术在频率偏移量存在的情况下提供了更好的性能，但如图9所示，GPS差分解调的前置序列在所需时间不定性(士2. 5个位)上不具有非常好的互相关特性。这影
13响了正确检测主峰值的可能性，因为该可能性取决于自相关峰值与最高侧峰值的比值。因此，尽管差分前置序列检测在频率偏移量存在的情况下得到了更好的性能，但在所需时间不定性上具有不够好的相关特性，不过将存在自相关令人满意的其他数据序列。另一可选方式是使用GPS数据前置序列的子序列。与使用全部长度的前置序列的情况相比，这增强了频率偏移量存在情况下的性能(也就是将频率带宽从6. 25Hz改善为 8. 3Hz)。相比20ms积分时间段，使用6位序列(积分时间段为120ms)改善了灵敏度，以该灵敏度通过7. 78dB来实现精确时间同步。图10示出了 GPS前置序列的6位子序列“000101” 的相关特性。因此该方法探寻在前置序列的6位中的前置序列相关。另外，使用前置序列的子序列减小了处在所选序列任一侧的未知位的数量，如图 10所示。因此，GPS前置序列的子序列具有良好的相关特性，并能被用来求解出20ms模糊度。使用模式匹配算法来开发这些相关特性并求解出20ms模糊度。通过将接收数据序列与已知数据序列进行相关，并且在产生高于特定阈值的相关结果时使用算法来为预测添加可信度，从而完成了模式匹配算法。该算法依赖于这样的认识，即，同步字将出现在随后的子帧中从而能够改善检测的可能性，以及通过在随后的子帧中执行附加的相关减小了误同步的可能性。可选地，当选择了非重复序列时，在随后的子帧中的序列已知或可预知时可实现类似的特性。结合多个子帧的结果增大了检测同步字的可能性。结合多个子帧的方法之一是在与检测阈值进行比较之前对来自多个子帧的相关结果进行求和。图11示出了用针对所有卫星设置成-155dBm的信号等级来在GPS模拟器上执行根据100次试验的模式匹配所花时间。总的来说，根据本发明的系统使用已成熟的模式匹配算法来求解出20ms模糊度。 其利用GPS数据前置序列的周期性广播来增强定时同步的性能。在ST-NXP GNS4500接收器平台中，导航解算使用多种可能的机制来将时间收敛于 IOOms以内，这足以建立针对定位的SV轨道位置，但对精确定时接收器来说则并不令人满意。导航解算建立了时间，假定将多于4个卫星近似到士50ms。图12到图18示出了该时间的评估取决于信号条件。在GPS时间重建中使用该导航解算来提供评估，从而削减了时间不定性。使用来自⑴GPS信号模拟器、(2)室内天线以及(3)衰减的屋顶天线的信号来执行一系列测试。将室内天线置于文件柜中来模拟包含高度衰减的多路径信号的恶劣室内环境。每个测试运行持续30分钟。表1总结出用于所有测试的初始条件。表1 初始测试条件
权利要求
1.一种时间基准系统，用于根据全球导航卫星星座所产生的信号来生成时间基准，其中该时间基准系统包括卫星信号接收器，其具有射频级和相关器，其中射频级用于从多个卫星接收编码调制信号并对这些编码调制信号进行降频变换，相关器接收、跟踪并解码经降频变换的卫星信号以提供包含了针对各个卫星的部分伪距测量的信号；以及数据处理装置，用来从源接收包含辅助数据的信号，该信号是除了被接收并被降频变换的卫星信号以及包含了部分伪距测量的信号以外的信号，该数据处理装置还用来执行数据位同步，在该数据位同步中识别出由接收到的卫星信号所承载的数据位流的位边缘，该数据处理装置还用来执行对数据流中的预选数据序列的相关以求解出时间模糊度，并且该数据处理装置还用来根据辅助数据、来自卫星信号接收器的部分伪距测量输出和编码跟踪输出、数据位同步以及数据序列相关来计算时间基准信号。
2.根据权利要求1所述的时间基准系统，包括锁频环，其可操作用于生成表示由卫星运动引起的多普勒位移的多普勒位移信号，其中数据处理装置被配置为响应于多普勒位移信号来修改数据位同步。
3.根据权利要求1或2所述的时间基准系统，其中数据处理装置被配置为(i)使用根据部分伪距测量以及多普勒测量所产生的位置-速度-时间评估来提供一个初步时间解，该初步时间解具有与低频数据流的1到5个数据位的持续时间相等的时间不定性，并使用模糊度求解算法来提供针对所述测量和辅助数据的最佳匹配，( )根据从接收器接收信号所用到的一个选中卫星接收到的信号来使用数据位同步的结果和预选数据序列相关的结果执行中间模糊度求解和时间解调整，以及(iii)进一步响应于编码跟踪输出来调整时间解，从而产生时间基准信号。
4.根据前述权利要求中任意一项所述的时间基准系统，其中预选数据序列使用重复的数据模式，并且数据处理装置被配置为使得数据序列的相关包含了对从至少一个卫星接收到的信号的数据流中重复的数据模式的连续实例的相关，其中该至少一个卫星是接收器接收信号所用到的卫星。
5.根据权利要求1到3中任意一项所述的时间基准系统，其中预选数据序列使用辅助数据动态地选择，和/或基于先前接收到的数据序列而通过预测来选择，其中数据处理装置被配置为通过执行对潜在数据序列的数据模式的自相关而进行选择，该选择基于与平均值或次级值相比自相关最大的性质。
6.根据权利要求4或5所述的时间基准系统，其中通过结合相干积分与非相干积分来执行相关。
7.根据权利要求1或2所述的时间基准系统，其中数据处理装置被配置为提供一个时间精确度不高于+/-Ilms的初步位置-速度-时间解，该解为多个伪距传输时间解选项的形式，其中至少一个伪距传输时间解选项具有士3ms范围内的时间精确度。
8.根据前述权利要求中任意一项所述的时间基准系统，还具有锁频环，其中数据处理装置被配置为在不长于锁频环频率稳定度的倒数的间隔上使用相干积分对预选数据序列进行相关。
9.根据权利要求8所述的时间基准系统，其中数据处理装置被配置为使得选择至少一个选项的操作包括了在一个更长的间隔上对所述相干积分的结果进行非相干积分。
10.根据前述权利要求中任意一项所述的时间基准系统，其中所述数据序列是根据预定相关特性而预选择的。
11.根据前述权利要求中任意一项所述的时间基准系统，其中通过自相关处理选择预选择的数据序列。
12.根据权利要求1到9中任意一项所述的时间基准系统，其中所述数据序列是根据在与一个或多个基准序列对准的序列和不对准的序列之间进行分辨的能力来预选择的。
13.根据权利要求12所述的时间基准系统，其中所述数据序列是根据其自相关分辨能力来预选择的。
14.一种根据全球导航卫星星座所产生的信号来生成时间基准信号的方法，该方法包括(a)对星座中多个卫星发送的信号进行接收、降频变换和跟踪，以产生多个接收器输出信号，从源接收除了直接接收到的卫星信号以外的辅助数据，以及根据接收器输出信号和辅助数据来产生表示了初步时间解的信号，(b)对至少一个卫星发送的信号所承载的数据流中的预选数据序列进行相关，以求解出初步时间解中的时间模糊度，从而生成一个时间基准信号，其表示了精确度高于+/-Ims 的时间。
15.一种根据全球导航卫星星座所产生的信号来生成时间基准信号的方法，该方法包括(a)对星座中多个卫星发送的信号进行接收、降频变换和跟踪，以产生多个接收器输出信号，从源接收除了直接接收到的卫星信号以外的辅助数据，以及根据接收器输出信号和辅助数据来产生表示了初步时间解的信号，(b)执行数据位同步，在该数据位同步中识别出由至少一个卫星发送的信号所承载的数据流的位边缘，该数据位同步包括了的对接收到的数据流的采样执行频移补偿积分。
16.一种用于根据全球导航卫星星座所产生的信号来生成时间基准信号的时间基准系统，该时间基准系统包括卫星信号接收器，其具有射频级和相关器，其中射频级用于从多个卫星接收编码调制信号并对这些编码调制信号进行降频变换，相关器接收、跟踪并解码经降频变换的卫星信号以提供包含了针对各个卫星的部分伪距测量的信号；以及数据处理装置，用来从源接收包含辅助数据的信号，该信号是除了被接收并被降频变换的卫星信号以及包含了部分伪距测量的信号以外的信号，该数据处理装置还用来执行数据位同步，在该数据位同步中识别出由接收到的卫星信号所承载的数据位流的位边缘， 该数据处理装置还用来使用由接收器从卫星接收到的信号的到达时间测量结果来计算位置-速度-时间解，并且该数据处理装置还用来执行对被接收并被降频变换后的卫星信号中的数据位流与预选数据序列的相关，并且使用数据位同步、位置-速度-时间解以及数据位流相关三者来计算时间基准信号。
全文摘要
一种时间基准系统，用于根据全球导航卫星星座所产生的信号来生成时间基准，该系统包括卫星信号接收器来从多个卫星接收编码调制信号并对这些编码调制信号进行降频变换，还包括相关器来跟踪并解码经降频变换的卫星信号以提供包含了针对各个卫星的部分伪距测量的信号。形成了该系统一部分的数据处理装置用来从外部源接收辅助数据并执行数据位同步，在该数据位同步中识别出由接收到的卫星信号所承载的低频数据位流的位边缘，从而执行初步位置-速度-时间解算来提供近似时间基准，并且对数据流中的预选数据序列执行自相关以求解出时间模糊度，从而在弱接收信号条件下计算精确的时间基准信号。预选数据序列可以是由数据流构成的GPS导航消息中的重复的数据前置序列。
文档编号G01S19/25GK102216801SQ200980145475
公开日2011年10月12日 申请日期2009年9月17日 优先权日2008年9月17日
发明者埃斯特·奥卢卢·阿尼娅艾格布, 彼得·马克·弗莱明, 杰拉尔德·温特沃斯, 雅克莱·佩塔·比克斯塔夫 申请人:意法爱立信有限公司