处理用于大气监测的无线电导航信号的方法和设备与流程

本发明涉及使用陆基全球导航卫星系统接收器进行大气测量，并且具体涉及与电离层和电离层活动相关的统计资料的测量。

背景技术：

空基无线电信号广泛地用于大气监测。由于这些信号从其空基发射器传播至地球，大气会诱发相位偏移、群延迟以及振幅变化。以合适的方式处理这些信号的接收器可以提取这些相位、延迟以及振幅变化的估计值，并且可以进而推断出关于大气的一些信息。由于全球导航卫星系统(GNSS)信号的充足性、全球覆盖以及其以不止一个频率发射的事实，其被广泛地用于该目的。电离层和对流层都是使用这些信号被监测的，因为它们二者都会对在L波段发射的信号诱发传播速度和方向的改变。

为测量这些影响，采用GNSS接收器。这些接收器跟踪这些信号的载波频率、相位以及调制测距码，并产生信号功率、载波相位以及测距码延迟的测量值。然后这些值(下文称为原始信号测量值)被用于计算与穿过大气的信号传播相关的多种性质(下文称为大气测量值)。通常，为了产生这些原始信号测量值，接收器对感兴趣的参数执行闭环跟踪，并且典型的系统包括对测距码使用延迟锁定环路(DLL)并对载波使用相位锁定环路(PLL)。尽管有许多其他系统可用，但通常，接收器依靠某种递归反馈/前馈机制来产生原始信号测量值。

大气测量值的计算取决于原始信号测量值的可用性和质量二者。因此，当接收器跟踪算法在准确地跟踪信号参数方面经历困难时，会降低结果形成的大气测量值的质量。跟踪算法的具体实施也对结果形成的大气测量值有影响；例如，跟踪算法中的滤波效应或瞬时误差可以在大气测量值中产生伪迹。

大气异常(例如，电离层闪烁(scintillation))可以对接收器跟踪算法造成困难，并且当使用接收器测量这种异常时，在跟踪算法失败的情况下，由于原始信号测量值的质量下降或由于其不可用，大气测量值的质量可能显著地下降。用于提高接收器跟踪稳健性和测量可用性(诸如延长积分时间和减少跟踪带宽)的许多技术也会促使原始信号测量值的下降，并最终在大气测量值中造成伪迹。

某些大气测量值(包括例如被称为(sigma-phi)的电离层测量值)的生成需要对原始信号测量值进行滤波。通常被称为退势的滤波级具有显著较长的收敛时间。当原始信号测量值出现间歇性不可用时，结果形成的大气测量值的不可用性会更长。

现代方法的弱点是估计阶段。原始信号参数在用于计算大气测量值之前由接收器估计或跟踪。当非理想条件占主导时，该跟踪阶段是有问题的。将联系图1和图2(现有技术)讨论常规系统在处理一些理论因素时的缺点。

典型地，在陆基接收器的天线处接收的GNSS信号被建模为：

其中，S_sig是在观察中的卫星信号组，sⁱ(t)表示从可见卫星接收的i^th信号并且n(t)表示加性热噪声。在等式(1)中的各种参数代表以下信号性质：P_i是总接收信号功率，单位瓦特；ω_i是标称射频(RF)载波频率，单位拉德/秒(rad/s)；d_i(t)代表双跖数据信号或副码；c_i(t)是信号传播序列和子载波；θ_i(t)是总计接收的相位处理，包括传播延迟、卫星对用户动态、大气效应以及卫星时钟效应；处理τ_i(t)代表在接收器处观察到的总延迟，包括传播延迟、卫星时钟效应以及大气延迟。

具体地，等式(1)中的载波相位项θ_i(t)代表多个不同的相位处理。在数学上，其可以表示为线性组合：

θ_i(t)＝θ₀+θ_Los(t)+θ_{SV Clk}.(t)+θ_Atm.(t)， (2)

其中，θ₀代表某个任意初始相位，θ_LOS(t)代表由卫星和接收器之间的视线几何/动态诱发的相位处理，θ_{SV Clk}.(t)代表由卫星时钟中的误差诱发的相位处理，而θ_Atm.(t)代表由信号传播穿过的大气诱发的相位处理。

图1(现有技术)是常规接收器的数字匹配滤波器102-1的框图，示出了如何使用载波相位和测距码延迟的本地估计值生成相关器值Y_i[n]。

通常，GNSS接收器会将接收到的RF信号降频转换至零或非零中频(IF)，并且随后对该信号进行取样。然后用实施以下运算的数字匹配滤波器(DMF)102-1处理这些信号样本(r)：

其中，如等式(1)限定的，变量和是变量τ_i和θ_i的接收器估计值，并且Y_i[n]项被称为相关器值。

等式(3)描述的运算在接收器的跟踪算法中实施，作为载波相位和测距码相位跟踪环路的一部分。

图2(现有技术)是典型闭环跟踪架构的框图，示出了用于载波跟踪环路104和测距码跟踪106二者的环路。本领域技术人员可以理解的是，DMF库102包含了多个实例102-1、102-2、102-3(即，每个信道一个；这里仅示出了三个)。

典型的实施按照图2中所示的框图，其中，通过载波跟踪框104和测距码跟踪框106处理相关器值Y_i[n]，以产生信号参数和的估计值，转而可以使用这些估计值生成随后一组的相关器值Y_i[n]。

在标为‘大气监测算法’108的框中实施用于估计GNSS信号传播穿过的大气的性质和属性的具体算法。这些算法对以下量进行运算：由DMF 102生成的Y_i[n]以及由跟踪算法估计的和监测算法的性能直接受原始信号测量值的质量影响，所以载波和测距码跟踪算法二者的正确运算对于大气监测接收器至关重要。问题在于，在高大气活动条件下，传播信道中的变化可能使得这些跟踪算法执行较差或失败。

YORK J等人：“Development of a Prototype Texas Ionospheric Ground Receiver(TIGR)”，ITM 2012-PROCEEDINGS OF THE 2012 INTERNATIONAL TECHNICAL MEETING OF THE INSTITUTE OF NAVIGATION，THE INSTITUTE OF NAVIGATION，8551 RIXLEW LANE SUITE 360 MANASSAS，VA 20109，USA，2012年2月1日(2012-02-01)，1526-1556页，XP056000936，公开了设计成根据卫星信号进行电离层测量的软件接收器。RF数据通过2千兆样本/秒的模数转换器(ADC)被直接取样并传递至现场可编程门阵列(FPGA)，其中，RF数据被数字滤波并且下取样为三个可调谐带，每个带均具有20MHz的带宽。减少的数字数据流被传递至第二FPGA，其中，各个信道被滤波为多个窄的信号带，以卫星信号的频率为中心，由于被调节用以补偿预计的多普勒频移。通过使用在通用中央处理器(CPU)上运行的机载软件完成该数据中信号的相位和振幅估计。

LULICH T D等人：“Open Loop Tracking of Radio Occultation Signals from an Airborne Platform”，GNSS 2010-PROCEEDINGS OF THE 23RD INTERNATIONAL TECHNICAL MEETING OF THE SATELLITE DIVISION OF THE INSTITUTE OF NAVIGATION(ION GNSS 2010)，THE INSTITUTE OF NAVIGATION，8551 RIXLEW LANE SUITE 360 MANASSAS，VA 20109，USA，2010年9月24日(2010-09-24)，1049-1060页，XP056000217，公开了一种基于无线电掩星(RO)的遥感技术，该遥感技术利用采用多普勒频率的基于模型的估计值和GPS数据位的记录的开环(OL)跟踪方法，使用来自全球定位系统(GPS)的信号来确定电离层中的电子密度。

G.BEYERLE等人：“Observations and simulations of receiver-induced refractivity biases in GPS radio occultation”，JOURNAL OF GEOPHYSICAL RESEARCH，vol.111，no.D12，2006年1月1日(2006-01-01)，XP055158431，ISSN：0148-0227，DOI：10.1029/2005J D006673公开了对GPS无线电掩星中接收器诱发的折射率偏差的观察和模拟。

NIU F等人：“GPS Carrier Phase Detrending Methods and Performances for Ionosphere Scintillation Studies”，ITM 2012-PROCEEDINGS OF THE 2012 INTERNATIONAL TECHNICAL MEETING OF THE INSTITUTE OF NAVIGATION，THE INSTITUTE OF NAVIGATION，8551 RIXLEW LANE SUITE 360 MANASSAS，VA 20109，USA，2012年2月1日(2012-02-01)，1462-1467页，XP056000934，公开了用于电离层闪烁研究的GPS载波相位退势方法和性能。所述退势利用六阶巴特沃斯(Butterworth)滤波器。

本发明还力求产生从以完全开环方式生成的无线电导航(例如，GNSS)信号的原始信号测量值获得的大气测量值。

本发明力求即使在原始信号测量值质量较差和/或大气活动较高的情况下也生成大气测量值。

技术实现要素：

根据本发明的一方面，提供了一种测量系统，所述测量系统用于根据来自无线电导航系统的卫星装载发射器的至少一个无线电导航信号生成大气测量值，该测量系统包括：布置成开环构造的数据采集模块、解调器模块和大气监测算法模块，其中，数据采集模块包括参考时钟，数据采集模块适于接收所述无线电导航信号并且由此生成多个IF样本(r)，每个样本均具有从所述参考时钟获得的关联时间标记(TOW)；其中，解调器模块适于接收所述IF样本(r)和与所述卫星系统相关的关联时间标记(TOW)和辅助数据，并且适于由此生成相关器值(Y_i)；并且其中，大气监测算法模块适于接收所述相关器值(Y_i)并且适于由此生成所述大气测量值。

数据采集模块可以适于将每个IF样本(r)作为标记的IF样本(r)输出，每个标记的IF样本(r)包括标记有相应的时间标记(TOW)的IF样本(r)。

解调器模块可以适于接收所述标记的IF样本(r)，其中，由解调器模块(32)生成的每个相关器值(Y_i)与相应的时间标记(TOW)关联。

数据采集模块可以包括用于生成IF样本(r)的模数转换器(ADC)，ADC与参考时钟(418)耦接并根据参考时钟的定时生成IF样本(r)。

数据采集模块可以包括时间标记模块，该时间标记模块适于将所述时间标记(TOW)和相应IF样本(r)同步输出。

数据采集模块可以包括与参考时钟耦接的时间标记模块，时间标记模块适于作为代表本地时间的本地计数器运行，本地计数器的计数随着生成每个IF样本(r)而增加。

数据采集模块可以包括适于根据无线电导航信号生成模拟IF信号的降频转换器，降频转换器根据从参考时钟的输出获得的转换信号运行。

数据采集模块可以包括被耦接以接收参考时钟的输出的PLL，其中，PLL驱动向降频转换器提供转换信号的VCO。

参考时钟可以具有的与无线电导航信号的时间帧的对准程度小于无线电导航信号的测距码芯片的周期的十分之一。

参考时钟可以具有的与无线电导航信号的时间帧具有的对准程度使得其可以用于以约1纳秒的准确度传播用于生成时间标记的估计值时间。

参考时钟可以适于从初始同步点在时间上向前传播，该初始同步点对应于初始时间标记。

在一个实施方案中，参考时钟包括完美建模的时钟，其中，所述时间标记是从使用预定样本周期自过去的信号同步点传播的时间信号而获得的。

在另一实施方案中，参考时钟包括训练振荡器，该训练振荡器包括内部振荡器并且适于根据外部频率标准接收训练时钟信号。该系统能够运行在初始化阶段和数据采集相位中，其中，参考时钟是能够运行的，使得通过训练振荡器的训练在初始化阶段期间有效并且在数据采集相位期间停用。外部频率标准可以由GNSS信号和GPS训练振荡器(GPSDO)信号之一提供。

在另一实施方案中，参考时钟包括自由运转时钟，根据所述自由运转时钟使用时钟估计算法执行对所述参考时钟的未知参数的现场建模。参考时钟能够操作用来测量估计的时钟参数，并且根据估计的时钟参数从初始同步点准确地传播时间标记。可以根据来自第一组卫星装载发射器的无线电导航信号测量估计的时钟参数，并且其中，由所述数据采集模块接收的无线电导航信号来自第二组卫星装载发射器中的一个或多个卫星装载发射器，第一组和第二组卫星装载发射器没有共同的卫星装载发射器。

辅助数据可以包括接收器相关参数(Rec.)，接收器相关参数代表接收器天线在地心地固体系中的分段连续轨迹。

辅助数据可以包括卫星的轨道参数(S.V.)，根据该轨道参数安装发射器。轨道参数(S.V.)可以包括广播星历表。广播星历表可以包括GNSS星历表或精确星历表。

辅助数据可以包括星历表信息(ATM)。

解调器模块可以包括用户接收器模型，该用户接收器模型用于接收时间标记(TOW)和接收器相关参数(Rec.)，并且用于输出接收器相关时间延迟(δt_RX)。

解调器模块可以包括飞行器模型(506)，飞行器模型适于接收时间标记(TOW)和轨道参数(S.V.)，并且适于生成飞行器相关时间延迟(δt_SV)。

解调器模块可以包括大气模型，大气模型适于接收时间标记(TOW)、接收器相关时间延迟(δt_RX)、飞行器相关时间延迟(δt_SV)以及星历表信息(Atm.)，并且适于输出大气相关时间差(δt_A)。

解调器模块适于生成包括接收器相关时间差(δt_RX)和飞行器相关时间差(δt_SV)的总和的第一总和，并且适于生成包括第一总和与大气相关时间差(δt_A)的总和的第二总和，以生成信号相关时间延迟(t_SIG)。

解调器模块还可以包括代码和载波MCO，适于接收信号延迟(t_SIG)并且适于生成用于输入至DMF的估计值

大气监测算法模块可以包括相位处理重建算法，相位处理重建算法包括：

根据先前的相位估计值解旋转当前相关器值(Y_i)；

使用鉴别器估计残余相位(Φ)；以及

将当前相位(θ)计算为先前相位和当前残余相位(Φ)的总和。

大气监测算法模块可以包括相位差处理算法，相位差处理算法能够操作以使用下式来重建相位差：

在一实施方案中，其中，可以使用下式表示的滤波器根据Δ[n]值计算

以生成φ的值。

在一实施方案中，使用下式根据得到

根据本发明的另一方面，提供了一种测量方法，该测量方法用于根据来自无线电导航系统的卫星装载发射器的至少一个无线电导航信号生成大气测量值，该方法包括：提供布置成开环构造的数据采集模块、解调器模块以及大气监测算法模块，其中，数据采集模块包括参考时钟；使用数据采集模块接收所述无线电导航信号并且由此生成多个IF样本(r)，每个样本均具有从所述参考时钟获得的关联时间标记(TOW)；使用解调器模块接收所述IF样本(r)和与所述卫星系统相关的关联时间标记(TOW)和辅助数据，并由此生成相关器值(Y_i)；以及使用大气监测算法模块接收所述相关器值(Y_i)并由此生成所述大气测量值。

根据本发明的另一方面，提供了一种可记录、可重写或可储存的介质，该介质上记录或储存有限定或能转化成如下指令的数据，该指令由处理电路执行并至少对应于所附权利要求中权利要求32的步骤。

根据本发明的另一方面，提供了一种服务器计算机，该服务器计算机包含通信装置和存储装置并且适于根据请求或以其他方式传输限定或能转化成如下指令的数据，该指令由处理电路执行并至少对应于所附权利要求中权利要求32的步骤。

一个优点在于，通过适当地使用一些与接收器时间和位置相关的协助信息并修改计算大气测量值的方法，可以完全规避跟踪阶段，因此产生较稳健的监测系统。

另一优点在于，通过在开环模式下运行并且通过规避连续全相位估计的需要，本发明的实施方案提供了对弱信号环境的适应力、在非常剧烈的电离层活动下稳健的跟踪以及比传统接收器架构更高可用性的测量值。

附图说明

现在将参照附图通过示例的方式描述本发明的实施方案，在附图中：

图1(现有技术)是一个常规接收器的数字匹配滤波器102-1的框图，示出了如何使用载波相位和测距码延迟的本地估计值生成相关器值Y_i[n]；

图2(现有技术)是一个典型闭环跟踪架构的框图，示出了用于载波跟踪环路104和测距码跟踪106二者的环路；

图3是根据本发明一实施方案的测量系统的系统架构的框图；

图4是图3的数据采集模块31的框图；

图5是图3的开环解调模块32的框图；

图6是考虑到一系列相关器值Y_i在图3的大气监测算法(AMA)模块33中进行的计算S₄的值的过程的框图；

图7是在考虑到一系列相位估计值在图3的AMA模块33中进行的计算的值的过程的框图；

图8是在图3的AMA模块33中进行的根据相关器值Y_i进行相位重建的过程的框图，所述相位重建计算当前相位；

图9是考虑到一系列相位差估计值在图3的AMA模块33中进行的计算的值的过程的框图；

图10是使用图6所示的算法通过方法1和方法2二者计算的、并与商用大气监测接收器提供的参考值比较的S₄相对于时间的图；以及

图11是在图3的AMA模块33中进行的、使用图7和图9所示的算法通过方法1和方法2计算的、并与商用大气监测接收器提供的参考值比较的相对于时间的图。

具体实施方式

图3是根据本发明一实施方案的测量系统的系统架构的框图；

系统架构可以组织为三个主框：数据采集(DAQ)31、开环解调器(OLD)32以及大气监测算法(AMA)33。

为了克服与GNSS接收器中的闭环前馈或反馈跟踪架构关联的问题和缺点，本发明的实施方案利用开环架构。本发明的一实施方案包括如图3所示的以下部件：数据采集模块(DAQ)31、开环解调器(OLD)32以及合并了一组大气监测算法的大气监测算法模块(AMA)33。如下文将更详细讨论的，DAQ模块31接收原始(例如，GNSS)信号并且输出IF样本(r)，每个IF样本均具有关联时间标记(TOW)。解调器32接收r和TOW，并且根据这些和辅助数据(通常用35标出)生成相关器值Y_i，该相关器值Y_i被输出至AMA模块33。

图4是图3的数据采集模块31的框图。

如图4所示，DAQ模块31执行从天线402采集用于一个或多个GNSS带的中频样本(r)的任务。用低噪声放大器(LNA)404放大在天线402处接收的信号，该信号传递通过带通RF滤波器406和另一放大器408，到达将其转换成IF的降频转换器410。从降频转换器410输出的IF信号在增益框412中经受进一步放大，并且传递通过带通IF滤波器414，然后在ADC 416处被转换成数字(IF)样本r。精密时钟418用于对这些样本进行降频转换和数字化，使得为每个IF样本r提供与UTC或具体的GNSS系统时间准确对准的时间标记，在本文用TOW 420表示。将来自参考时钟418的时钟信号422供应至PLL 424，PLL 424与VCO 426形成环路，VCO 426的输出被施加至降频转换器410用于生成IF信号。(本领域技术人员可以理解，IF数据可以直接流向OLD模块32(图3)进行实时处理，或者流向储存盘进行后处理。)DAQ的关键特征是参考时钟418。优选地，参考时钟418与UTC或具体的GNSS系统时间准确地同步，或者参考时钟的偏移是熟知的。然而，在优选实施方案中，必要的是在数据采集期间不直接根据GNSS系统训练参考时钟418，因为这将违反系统的实施方案运行所依照的开环原理。下文将会进一步讨论DAQ 31的参考时钟418的具体实施方案。

返回至图3，OLD模块32接受来自DAQ 31的IF样本r和关联时间标记(TOW和r)以及辅助信息35作为输入；在本实施方案中，辅助信息包括卫星星历表、接收器位置信息和大气信息，在图3中分别用S.V.、Rec.和Atm.表示，不过可使用这些中的一个、一些或全部。优选地，对于r的每个样本，对应的TOW与S.V.、Rec.和Atm.信息35一起使用，以预计所接收的信号参数的值，该值用和表示。本质上，该信息可以用于预计包括几何范围、相对论效应、任何已知和/或确定的大气效应、卫星时钟和硬件偏差以及任何已知接收器偏差的传播信道。然后将这些信号参数传递至DMF，该DMF可以是如图1所示的标准DMF 102以产生相关器值Y[n]。DMF 102执行载波、测距码消除以及随后的积分-清零运算以产生相关器值Y[n]。参照等式(2)描述的相位处理，处理θ_LOS(t)和θ_{SV Clk}.(t)被移除，仅剩下对应于由于卫星星历表中的误差造成的大气误差和残余误差的处理。虽然对每个可见卫星，可以对IF数据中捕获的每个信号产生至少一个相关器值Y[n]，不过也可以生成对应于测距码延迟或载波相位之一或二者的具体偏移的额外相关器值。

AMA模块33接受OLD模块32生成的相关器值Y[n]作为输入，并且使用它们产生多种大气测量值。模块可以实施多种提供关于大气状态或大气活动等级的信息的算法。特别地，AMA模块33可以执行生成与电离层活动相关的测量值，包括描述或量化闪烁的那些测量值。尽管许多接收器通过利用算法的特征使用相关器值Y[n]和全相位估计值二者，但AMA模块33可以单独使用Y_i实施标准电离层测量算法。

参照图4，DAQ模块31包含接收器天线402并且处理所接收的RFGNSS信号。该框的输出是数字GNSS数据(r、TOW)的精确时间标记流。由于GNSS信号由天线接收，数字GNSS数据本质上是GNSS信号的数字表示，其中每个样本r均与精确时间标记TOW配对。时间可以用本地时间帧(接收器)或用远程时间帧(飞行器、发射器)表达。不论是哪种情况，随着模数转换器416记录IF信号的每个样本r，代表当前时间的本地计数器可以增加。该计数器的值与该样本r配对，代表时间标记TOW。

优选地，使用足够精密的时钟418收集IF数据并生成时间标记(TOW)。更优选地，为了进行闪烁监测，时钟418需要展示出非常低的相位噪声。本发明的实施方案还对时钟漂移和漂移率特征有第二要求，所述时钟漂移和漂移率特征需要足够稳定以在整个数据采集操作期间适合已知模型。所需要的与给定GNSS时间帧对准的程度由被监测的信号的特征确定，并且该程度被标称地取小于测距码芯片的周期的十分之一。根据实施方案，可以采用不同的实现方式，如下所列出的。

例如，本发明的现场实施使用GNSS前端和数字器。通常，这种系统由信号预调节框(预放大器和滤波器)、一个或多个合成器和混合器、抗混叠滤波器以及模数转换器(ADC)组成。用于调整本地振荡器的时钟也应驱动ADC。事后实施涉及先前用GNSS数字器捕获的文件中的流数据。

如图4所示，对GNSS样本流进行时间标记的处理由单个参考时钟418驱动。重要的是该时钟与GNSS时间帧对准并且可以用于以非常高的准确度(≈1.-纳秒)传播用于生成时间标记的估计值时间。

在一个实施方案中，使用完美的(即，完美建模的)时钟418。在这种情况下，DAQ模块31仅使用可预计的样本周期传播自过去的单个同步点的时间。

另一实施方案涉及依靠训练振荡器(DO)。在这种情况下，DAQ模块31要求在采集数据的时间段期间参考振荡器维持对准。训练振荡器通常包括内部振荡器，并利用外部频率标准提供对内部振荡器的更正或操纵。外部频率标准的一个常用来源是GNSS信号。在训练来自GNSS的情况下(即，使用GPS训练振荡器(GPSDO))，必须确保的是在数据采集处理开始之前执行训练。此外，必须确保的是装置具有在整个数据收集处理期间维持对准的足够好的保持性能。当然，这种实施可以采用标准的、现成的GPSDO作为参考时钟，并且在数据采集期间选择停用训练动作。

在其中使用自由运转时钟的另一实施方案中，使用定制的时钟估计算法执行其未知参数(即，漂移和漂移率)的现场建模。在GNSS系统用作参考(对照该参考估计参考时钟的未知参数)的意义上，本质上，这等同于前述段落的实施方案。然而，不试图操纵或训练振荡器，仅测量估计的时钟参数，并将其用于从初始同步点更准确地传播时间标记。关于此的一种特殊情况是对先前所采集数据的后处理。对数据进行后处理，并且在测试时似乎不受大气异常影响或仅受轻度影响的一个(或多个)卫星信号可以用于估计未知时钟参数。注意，用于估计未知时钟参数的卫星组和用于监测大气的卫星组必须是互相不交叉的。这种方法宽泛地用于对照早前没有使用精确时间标记特征归档的闪烁文件进行验证结果。

参考时钟418的上述三个实施方案代表了从初始时间标记在时间上向前传播初始同步点的方式。在所有情况下，必须实现这种初始时间同步。在实施方案中，这是通过处理DAQ 31的输出r进行的。这些样本可以与在典型的GNSS接收器中进行的一样被处理，由此将传统的闭环算法应用至样本r，并且计算位置和时间确定。这种时间确定将为时间标记处理提供初始同步点。

图5是图3的开环解调模块32的框图。

开环解调器(OLD)模块32处理由DAQ模块31产生的IF样本r，以产生相关器值Y_i。OLD模块32必要的输入优选地包括：数字GNSS数据(r、TOW)的精确时间标记流；用户动态、飞行器动态(包括机载时钟)以及大气延迟。注意，在接收器侧诱发的延迟通过IF样本时间标记TOW被建模/被吸收进入IF样本时间标记TOW。模块对可见卫星信号的每个产生相关器值Y_i作为输出。典型的相干积分周期是1ms，然而更一般的实施可以使用更短或更长的周期。

如图5所示的OLD 32由两个主要的子框组成：GNSS信号合成器502和DMF 102。合成器复制如同在特定用户位置和时间在接收天线402(图4)处将观察到的卫星信号。为此，用户天线402的轨迹需要为零或精确地已知。这通过提供输入(在图5中用‘Rec.’表示)实现，该输入代表接收器天线402在地心地固体系中的分段连续轨迹。OLD 32适合地包括用于接收时间标记(TOW)和输入Rec的用户接收器模型；并且用户接收器模块504输出时间延迟Δ(t)_RX。

使用轨道参数和时钟更正以及精确的时间参考生成卫星信号动态。在图5中用变量‘S.V.’表示该轨迹模型的参数。这些轨道参数通常被称为星历表并且可以采用由GNSS提供的一组广播星历、一组第三方所谓的精确星历表或任何其他适合的轨迹模型的形式。典型的示例是用于GPS、伽利略和北斗的广播的成组开普勒参数，或用于全球导航卫星系统(GLONASS)的笛卡尔定位和衍生模型，其他选择包括由第三方例如国际GNSS服务(IGS)提供的精确星历表模型。OLD 32适合地还包括飞行器模型506；并且飞行器模型506适于接收时间标记(TOW)和轨道参数(S.V.)并生成与飞行器相关的时间延迟δt_SV。最后，使用另一种模型产生各个大气延迟的估计值，使用已知值或辅助星历表信息适合地参数化各个大气延迟的估计值，该信息在图5中用变量‘Atm.’表示。典型的模型包括用于电离层的Klobuchar或NeQuick模型以及用于对流层的Saastamoinen模型，仅举几例。大气模型508适于接收时间标记(TOW)、与接收器相关的时间延迟(δt_RX)、与飞行器相关的时间延迟(δt_RX)以及星历表信息(Atm.)。根据这些，大气模型508生成大气相关时间延迟(δt_A)。

OLD 32包括第一求和元件510，该第一求和元件用于生成包括与接收器相关的延迟(δt_RX)和与飞行器相关的延迟(δt_SV)的总和的第一总和512。另外，第二求和元件514适于生成包括第一总和512和与大气相关的时间延迟(δt_A)的总和的第二总和，以生成信号相关时间延迟(t_SIG)。将信号相关时间延迟(t_SIG)输入至代码和载波MCO 516，以生成用于输入至DMF 102的估计值

如图1所示，针对模拟复制信号，DMF 102执行输入信号流解扩和累积。该步骤非常类似于相关器引擎在典型的闭环GNSS接收器中所做的(如图2所示)，区别在于没有反馈操作。有利地，本发明确切地依靠测量所接收信号中可观察的振幅、延迟和相位变化，而不依靠观察本身可能受到那些异常的影响的相关器输出Y_i的任何反馈机制。在DMF 102的一个实施方案中，每个卫星信号仅使用一个相关器，但是这种构思较通用并且可以使用任意数目。在另一实施方案中，在标称对准的相关器周围实施了许多相关器，在频率和延迟上均间隔开，以较稳健并且较准确地估计所接收的信号参数。在实施方案中，实现涉及典型的实时处理或后处理。

在OLD 32内两个子框(信号合成器502和DMF 102)之间的界面是一系列适当定时的代码延迟和载波相位，分别是和它们二者均与用户和导航卫星天线之间的视线(LOS)几何范围相关，但是由于大气是分散媒质以及其他因素，因此存在实质区别。使用精确的流时间可以随时将累加器清零，但通常用扩展代码边缘以同步的形式清零。此外，假设访问到广播导航消息，可以预计导航消息的显著部分，允许对接收的信号执行位消除。当这有可能时，会显著地增强相位重建，如下文所述。

大气监测算法(AMA)模块33(图3)接受来自OLD模块32的复杂相关器值Y[n]作为输入，并产生大气测量值作为输出。在下文中，讨论了产生共同闪烁指数(包括S₄和如下文所限定)的电离层闪烁监测模块的实施方案。

广泛接受的用于闪烁表征的参数是用于振幅的S₄和用于载波相位的通常，S₄的计算要求根据相关器值Y[n]计算用表示的中间参数。在许多情况下，通常通过用窄带功率(NBP)和宽带功率(WBP)表示的另外的中间变量实施中间参数的计算。或者，其他实现方式直接根据相关器值计算中间参数，如图6所示。通常使用具有0.1Hz带宽的六阶巴特沃斯低通滤波器对值进行退势，由于数值稳定性的原因，该六阶巴特沃斯低通滤波器被实施为级联系列的二阶滤波器并且在图6中用LPF 62表示。

图7示出了考虑到一系列相位估计值在图3的AMA模块33中进行的计算的值的过程的框图。

计算的常规方法涉及如下三个步骤。首先，重建接收到的GNSS信号的相位，并以固定的取样率对其进行取样，以产生相等处理θ[n]＝θ[nT_I]。然后，使用具有0.1Hz带宽的六阶巴特沃斯高通滤波器对其进行退势。最后，在周期秒的有限的非重叠框计算退势相位处理的方差(框74)。因此，复杂相关器输出的即时复制物(更准确地说是它们的副产品)被用于评估振幅异常，而载波相位测量值用于测量相位异常。如图7所示，高通滤波器被实现作为在信号和通过LPF 72滤波产生的低通分量之间的差(通过求和元件76)。

要注意的是标准GNSS接收器通过闭环相位跟踪算法(诸如PLL)获得载波相位观察。相比之下，在本发明的实施方案中，采用了两个新颖的方法计算不用闭合环路跟踪所接收的信号相位的优点包括：将闪烁指标计算与跟踪环路滤波器伪迹分离，并且规避在信号状况非常差的情况下相位跟踪失败(例如，周跳)的问题。

用于计算的方法的两个实施方案都利用了重建相位被立刻退势的事实。如上所述，OLD模块32通过信号合成而移除对载波相位的所有已知的确定性贡献，包括视线(LOS)动态、卫星时钟和已知大气贡献。剩下的就是由星历表和大气模型造成的残余误差以及本地振荡器的进一步相位贡献。退势处理的目的是移除除了θ_Atm.(t)以外的所有因素的贡献，因此，相位重建处理仅需要代表这一项。该两个实施方案如下所述：

方法1：相位处理的重建。

图8示出了在图3的AMA模块33中进行的根据相关器值Y_i重建相位的过程的框图，该过程将当前相位计算为先前相位和根据先前相位估计值解旋转当前相关器时观察到的残余相位的总和。符号e^-jθ代表在复平面上相对于实轴具有-θ角度的单位向量，符号z^-1代表单个样本延迟。这种情况下，根据连续成对的相关器值(即，Y[n-1]和Y[n])之间计算得出的相位差的累计总和重建相位处理的有用部分。如图8所示，根据先前的相位估计解旋转相关器值Y_i(通过框82输入至第一乘法元件84)并测量残余相位误差。鉴别器框84代表等式4中所述的相位鉴别器功能。通过累积这些残余相位测量值提供总相位估计值θ。可以以类似于用典型GNSS接收器产生的方式处理最终形成的相位处理。对载波频率相位测量值最显著的贡献是由于用户和卫星天线之间的LOS速度以及用户和卫星时钟漂移之间的差异而做出的。通常，当从传统接收器使用相位测量值时，这种贡献通过退势滤波器花费不可忽略的收敛时间被过滤掉。实际上，这种滤波器的该收敛时间可以为大约数分钟。这种技术自然地移除了该相位贡献。结果显示在标称噪声条件下，相同退势滤波器对常规相位处理和方法1之一产生完全相同的结果，但是在后者的情况下收敛得更快。

具体地，相位处理按照如下被重建。首先，根据先前的相位估计值(对第一样本初始化为零)解旋转当前相关器值。然后，取决于对应于当前样本的数据位的标志是否已知，通过相干(四象限反正切)或非相干的(反正切)鉴别器86估计残余相位Φ。然后将当前相位Φ的值计算为先前相位(通过应用框88得出)和当前残余相位Φ的总和(通过求和元件87)。在数学上，该处理可以表示为：

Y′[n]＝Y[n]e^-iθ[n-1]

θ[n]＝θ[n-1]+Δ[n] (4)

其中，d[n]是当前数据位的值并且我们假设相位处理可以分解为相位差的递归求和，如：θ[n]＝θ[n-1]+Δ[n]，符号和分别表示x的实部和虚部，并且反正切函数(x)和atan2(y，x)分别表示反正切和四象限反正切函数。然后按照图7所示的标准算法处理该相位估计值，以产生测量值。

方法2：改进的退势滤波器。

图9是考虑到一系列相位差估计值在图3的AMA模块33中进行的计算的值的过程的框图。第二种方法利用了具有0.1Hz带宽的六阶高通滤波器基本上移除了载波相位的所有慢变动态的事实。这表明可以完全避免相位处理重建并使用相位差代替绝对相位。退势滤波器的阶数可以减少一阶，并且同等但较简单的滤波器生成与按照常规方法获得的完全相同的结果。这种新的滤波器如下所示。假设具有以下z域转换函数的传统六阶高通巴特沃斯滤波器：

其中，等式(5)的输出是退势相位处理(在本文用θ^D[n]表示)，是通过将H(z)应用于已重建相位θ[n]而建立的。该滤波同样等同于将滤波器B(z)应用于θ(t)以及随后将滤波器1/A(z)应用于结果的级联处理。因此，仅用B(z)运行相位处理θ[n]。

在初相n，将滤波器B(z)应用于θ[n]的输出(在本文用θ_B[n]表示)通过以下得出：

再次，假设将相位处理分解成相位差的求和，那么等式(6)通过以下得出：

注意，由于H(z)是高通滤波器并且具有零DC增益，那么H(1)＝0，所以

并且(7)简化为：

其中，

回想(8)，我们发现c₆＝0，所以

因此，表明通过使用滤波器H(z)处理原始相位处理θ得到的退势相位处理θ^D同样等同于通过使用以下新滤波器处理相位差处理Δ[n]＝θ[n]-θ[n-1]所得到的，该新滤波器通过以下得出：

(12)的含义是不需要重建相位处理，只需要估计在两个相邻相关器值之间的相位差。这大大简化了的生成，并且导致显著更稳健的监测算法。具体地，在一个实施方案中，相位差处理的重建涉及：

其中，取决于两个相关器值的数据位是否已知，使用两个相位差估计值之一。在已生成这种相位差的处理后，可以应用改进滤波器，并且最终可以计算的估计值。图9中示出了根据Δ[n]值计算的处理，其中标注为‘M-FLT’的框代表本文所述的改进滤波器。

尽管在下文中假设了由等式13得出的相位差的简单直接估计，但在替代的实施方案中可以对相关器值进行进一步处理以改善Δ[n]的估计值。例如，可以根据先验统计模型对相位处理调节估计值；可以实施一个方案来拒绝或改正似乎是异常值或大错误的估计值；还可以观察多个连续相关器值，三个或更多。

图10和图11分别示出了通过方法1和方法2计算得出的与商用大气监测(参照)接收器的比较，以及通过方法1和方法2计算得出的S₄与商用大气监测(参照)接收器的比较，其中，可以看出，开环监测算法能够完美地复制传统闭环接收器的情况。

虽然已经参照在其相应实施中具有不同部件的实施方案描述了实施方案，但是可以理解的是其他实施方案利用这些或其他部件的其他组合和排列。

此外，一些实施方案在本文中被描述作为可以通过计算机系统的处理器实施或通过实现功能的其他装置实施的方法或方法的元件的组合。因此，具有用于实现这种方法或方法的元件的必要指令的处理器形成用于实现方法或方法的元件的装置。此外，本文描述的设备实施方案的元件是用于实现由为实现本发明的目的的元件执行的功能的装置的一个示例。

在本文提供的描述中，给出了许多具体的细节。然而，可以理解的是实施本发明的实施方案可以不需要这些具体的细节。为了不模糊对本说明书的理解，在其他情况中没有详细地示出熟知的方法、结构和技术。

因此，虽然已经描述了被认为是本发明的优选实施方案的内容，但是本领域技术人员可以理解，在不偏离本发明的精神和范围的情况下可以对实施方案做出其他和进一步修改，并且旨在要求保护落入本发明的范围内的所有这种改变和修改。例如，上文给出的任何公式仅代表可能使用的程序。可以向框图中添加功能或从框图删除功能，并且可以在功能框之中交换操作。在本发明的范围内可以向描述的方法添加或删除步骤。