一种基于遗传粒子滤波的多径抑制码环的设计方法与流程

本发明属于卫星导航定位技术领域，具体是一种基于遗传粒子滤波的多径抑制码环的设计方法。

背景技术：

全球定位系统是一种基于扩频通信的卫星导航系统，具有全球性、全天候、连续性和实时性特点，可以给用户提供定位、测速和授时等服务。伪码测距是导航接收机获取与各卫星距离的重要技术，测距精度直接影响到接收机的定位精度。在这个过程中，信号传输时间的精确获取是关键。导航接收机通过获取伪码信号，结合本地时钟得到信号延迟，获取接收机与可见卫星的伪距，从而定位解算出用户位置。

在伪码信号传输过程中，诸多因素会给信号时延的准确获取带来误差。比如：电离层延迟、对流层延迟、热噪声以及多径效应等。其中对于电离层和对流层延迟以及噪声误差等，我们一般可以采取相应的模型进行修正和补偿，而由于导致多径因素的多样性以及多径信号的不确定性，无法用一个固定的模型去描述多径信号和直达信号的几何关系和传输特性；多径误差是影响接收机定位精度的主要误差源之一。在传统的标准跟踪环路中，多径效应带来的多径干扰可能会高达数十米；同时，多径信号的引入，导致伪码序列产生失真和相关函数发生畸变，严重者，有可能引起跟踪环路的失锁，这就给高精度定位带来很大的干扰。所以，进行有效的多径抑制是提高导航接收机定位精度的关键。

针对多径传播给信号时延带来的误差，各国学者也进行了大量的研究，从目前的技术方案来看，大致可以分为以下几种：一、射频前端使用特殊天线，比如扼流圈天线以及右旋极化天线结合天线阵列来抑制多径，这种方法对地面多径信号有一定的抑制作用，但对于天线上方的多径信号难以起到很好的效果，同时天线的架设也会带来一定的额外成本；二、基带处理部分算法，目前较为成熟的如窄相关技术、strobe相关器技术等，这些技术通过缩短早迟相关器的间距，可有效抑制长多径，但是窄相关技术需要较大的带宽，这样也使得噪声混入通带信号，使接收机更容易受到干扰，同时它需要更高的采样速率以及更快的数字信号处理技术，增加了处理器的开销。

技术实现要素：

本发明的目的在于针对现有技术的不足，而提供一种基于遗传粒子滤波的多径抑制码环的设计方法，该方法有效的修正多径效应带来的伪码相关函数畸变问题，准确分辨出多径信号，削弱了多径效应对码相位观测量的影响。从而使跟踪环能够对信号稳定跟踪，提高接收机定位精度；同时使接收机不易受干扰，降低了接收的生产成本。

实现本发明目的的技术方案是：

一种基于遗传粒子滤波的多径抑制码环的设计方法，具体包括如下步骤：

1)导航接收机的射频前端接收卫星信号，经AD量化后得到数字中频信号；

2)将步骤1)得到的数字中频信号进入混频器，数字中频信号经与I路正弦载波复制信号和Q路余弦载波复制信号混频，分别得到剥离中频载波的I路的同相支路和Q路的正交支路两路信号；

3)将步骤2)中得到的I路和Q路混频结果分别与本地复制的超前、即时、滞后码在基带信号的相关器中做相关，得到六路相关函数值；

4)将步骤3)得到的相关函数值通过基于遗传粒子滤波(Genetic Algorithm Particle Filter，GAPF)的校正器进行多径信号参数估计，与此同时，校正畸变的相关函数，得到相关结果；

5)将步骤4)中的相关结果通过积分-清楚器，过滤掉相关结果中的信号高频部分和噪声，从而提高信号载噪比，获得相干积分结果；

6)将步骤5)得到的相关积分结果输入码环鉴别器，判定相关结果的幅值是否达到最大，估算出接收机复制C/A码与接收C/A码之间相位差异；

7)将步骤6)得到的相关差异结果输入伪码数控振荡器中，调整C/A码发生器所输出的复制C/A码的频率和相位，使复制C/A码与接收C/A码保持对齐；

经过上述步骤，得到经遗传粒子滤波校正器处理后，多径信号幅度估计均方差减小到0.0168；多径信号时延估计提高0.0367码片，约11米，畸变伪码相关函数得到修正，有效的提高了多径信号估计精度，减小了畸变相关函数对码相位测量值的影响。

所述步骤1)中，数字中频信号可表示为：

本地产生的正余弦载波可表示为：

其中a为信号幅度；D(n)为数据码；ω_i为信号载波角频率；θ_i为信号初始载波相位。

所述的步骤2)中，混频器输出的混频结果可表示为：

其中w_e(n)、θ_e分别为输入的数字中频信号与本地复制的载波信号之间的载波角频率差异和初始相位差异。

所述步骤5)中，相关积分结果为：

其中：a为信号幅值；R(·)为最大值为1的码自相关函数；Δτ_k为即时复制码与接收码之间的相位差异；d为超前、即时与滞后码之间的间距；f_e为频率差异；T_coh为相关积分时间； 为载波相位差异。

有益效果：当卫星导航接收机处于复杂的环境下时，多径效应会给接收机定位精度带来多达几十米的影响，更严重者可能导致接收机对卫星信号失锁。本发明通过对多径信号影响的伪码相关函数进行遗传粒子滤波处理，估计出多径信号参数，使得多径信号幅度估计均方差减小到0.0168；多径信号时延估计提高0.0367码片，约11米，有效削弱了多径信号对伪码测量值的影响，便于接收机稳定跟踪卫星信号，提高了接收机定位精度。

附图说明

图1为多径信号模型；

图2为反相多径信号对伪码相关函数影响；

图3为反相多径信号对伪码相关函数影响；

图4为本发明基于遗传粒子滤波的多径抑制码环流程框图；

图5为伪码相关函数校正器的流程图；

图6为多径信号对伪码相关函数的影响与经滤波处理结果；

图7为卡尔曼滤波处理的直达信号与多径信号幅值比；

图8为GAPF处理的多径信号时延估计；

图9为为GAPF处理前后相关函数的变化图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明做进一步阐述，但不是对本发明的限定。

当导航信号进入接收机射频前端时，由于地面复杂环境引起直达信号的折射和反射，射频前端接收的信号为直达信号与多径信号的混合，图1给出了多径信号模型图，其数学模型表示如下：

其中S(t)为射频前端接收的复合信号；M代表信号数目；c(t)代表伪码序列；a_i、t_i、θ_i分别表示信号幅度、码延迟、相位延迟；n(t)表示高斯噪声；当i＝0时，表示直达信号。当i≠0时，通常情况下，

|a₀|＞|a_i|，|t₀|＜|t_i|

复合信号S(t)经载波剥离，与本地伪码进行相关运算后的相关函数可以表示为：

其中i＝0时，R(t)为伪码自相关函数，图2和图3分别给出了反相和正相信号对伪码相关函数的影响。从图中可以看出，由于多径信号叠加到直达信号上，使得相关函数畸变，给接收机伪码测距带来一定误差，从而影响接收机定位精度，甚至导致环路不能有效跟踪导航信号，引起接收机信号失锁而不能准确定位。

为解决多径信号引起的相关函数畸变问题，本发明提供了一种基于遗传粒子滤波的多径抑制码环的设计方法。

实施例：

如图4所示，一种基于遗传粒子滤波的多径抑制码环的设计方法，具体包括如下步骤：

1)导航接收机的射频前端接收卫星信号，经AD量化后得到数字中频信号；数字中频信号可表示为：

本地产生的正余弦载波可表示为：

其中a为信号幅度；D(n)为数据码；ω_i为信号载波角频率；θ_i为信号初始载波相位。

2)将步骤1)得到的数字中频信号进入混频器，数字中频信号经与I路正弦载波复制信号和Q路余弦载波复制信号混频，分别得到剥离中频载波的I路的同相支路和Q路的正交支路两路信号；混频器输出的混频结果可表示为：

其中w_e(n)、θ_e分别为输入的数字中频信号与本地复制的载波信号之间的载波角频率差异和初始相位差异。

3)将步骤2)中得到的I路和Q路混频结果分别与本地复制的超前、即时、滞后码在基带信号的相关器中做相关，得到六路相关函数值；

4)将步骤3)得到的相关函数值通过基于遗传粒子滤波(Genetic Algorithm Particle Filter，GAPF)的校正器进行多径信号参数估计，与此同时，校正畸变的相关函数，得到相关结果；

5)将步骤4)中的相关结果通过积分-清楚器，过滤掉相关结果中的信号高频部分和噪声，从而提高信号载噪比，获得相干积分结果；相关积分结果为：

其中a为信号幅值；R(·)为最大值为1的码自相关函数；Δτ_k为即时复制码与接收码之间的相位差异；d为超前、即时与滞后码之间的间距；f_e为频率差异；T_coh为相关积分时间；为载波相位差异。

6)将步骤5)得到的相关积分结果输入玛环鉴别器，判定相关结果的幅值是否达到最大，估算出接收机复制C/A码与接收C/A码之间相位差异；

7)将步骤6)得到的相关差异结果输入伪码数控振荡器中，调整C/A码发生器所输出的复制C/A码的频率和相位，使复制C/A与接收C/A码保持对齐；

下面结合图5，对步骤4)中的遗传粒子滤波相关函数校正器进行进一步说明。

针对信号幅值等线性问题，卡尔曼滤波表现出良好的性能，它采用信号和噪声空间模型，通过前一时刻的估计值与当前时刻的观测值来更新状态变量估计，从而得到当前时刻的估计值。卡尔曼滤波进行多径信号幅值估计的工作过程大体上可以分为两个方面：时间预测更新和测量校正更新。具体工作流程如下：

时间预测更新：

步骤1：状态预测变量

步骤2：预测误差协方差矩阵

测量校正更新：

步骤1：计算卡尔曼滤波增益：

步骤2：利用测量值更新状态变量

步骤3：更新误差协方差矩阵

上述(7)、(8)、(9)、(10)和(11)公式中，X_k为状态变量，Φ_k为状态转移矩阵，Q_k为过程噪声W_k的协方差矩阵，为预测估计，为估计值，H_k为观测矩阵，Z_k为t_k时刻观测向量，P_k为误差协方差矩阵，R_k为测量噪声V_k的协方差矩阵。

以上给出了卡尔曼滤波对多径信号幅值估计的工作过程。图7为遗传粒子滤波算法对多径信号时延估计的效果。下面给出本方案中遗传粒子滤波对信号时延估计处理的详细说明。

粒子滤波是以贝叶斯估计和蒙特卡洛方法为理论依据的滤波算法。简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。而遗传粒子滤波是将遗传算子嵌入到粒子滤波中，解决了粒子退化问题和重采样过程中的粒子衰落问题。遗传粒子滤波大致分为三个步骤：选择、交叉、变异。

步骤一：选择算子；选择的过程就是在样本空间中以一定的概率选择优质个体，模拟了遗传学中优胜劣汰的过程。在对粒子进行选择之前，需要获得粒子的适应度值。获取粒子适应度值之后，采用随机遍历抽样法对粒子进行选择。算法大体流程为：将获取的粒子适应度值归一化，并将归一化值与随机产生的权值进行比较，当随机权值小于粒子适应度值时，选择该粒子，反之，进行下一个粒子的比较。

步骤二：交叉算子；交叉算子即通过从选择算法得到的粒子群中抽取两个个体分别作为父本和母本，两者互相交换信息，从而得到新的个体。这个新的个体获得了优于父本和母本的特性，交叉过程模拟了遗传学中的基因重组过程。本文采用算术交叉法进行粒子交叉，所谓算术交叉即通过两个粒子的线性组合产生新的个体。算法具体流程为：设定交叉概率阈值，当随机交叉概率小于阈值时，进行交叉操作；

其中，rand为[0 1]间的随机数，Y为交叉后产生的新个体；x为选择交叉的粒子。

步骤三：变异算子；变异过程类似于遗传学中新个体的产生过程，通过将个体编码反转 操作从而获得突变个体，变异过程增加了粒子群的多样性，防止了粒子群个体的枯竭。变异算法过程如下：

依概率P选取粒子，当随机变异概率小于依概率P时，进行变异操作，获得新的粒子间的一个随机数，当随机变异概率大于依概率P时，则跳过变异算法。

在对多径信号处理的算法流程中，适应度函数决定了粒子是否需要遗传算法对观测变量进行重采样，算法流程如图5所示。适应度函数是粒子群个体优劣程度的体现。该函数的选取决定粒子群是否进入遗传算法重采样以及防止粒子丧失多样性的一个重要环节。它直接关系到粒子的质量和有效性问题。本发明将适应度函数和粒子联合概率密度分布函数紧密联系在一起，通过粒子联合概率密度分布函数构造适应度函数。

粒子联合概率密度分布函数为：

其中，z_k为k时刻系统观测值，s_k为k时刻系统估计值，N为观测向量维度。

令E_f表征适应度函数值，归一化联合密度，如式(14)所示，从而获得适应度值，如式(15)所示，

本发明中当E_f<3N/4(N为粒子数)时，进入遗传算法重采样；反之直接进行观测向量更新。

在计算联合概率密度的过程中，高纬度的观测向量大大增加了计算复杂度。本发明通过对伪码序列进行奇异分解获得压缩矩阵，一定程度上降低了维度，减少了计算量。

本发明方案验证信号采用中频f＝4.092M，采样频率f_c＝20.96M，码速率为1.023M的中频信号。仿真信号中引入多径信号，多径信号与直达信号幅值比为0.5，仿真数据时间约40s，满足接收机首次定位要求；图6为卡尔曼滤波处理的多径信号与直达信号幅值比；由于卡尔曼滤波收敛过程，在前5s时，幅值比波动较大，第5s以后，滤波收敛，信号幅度比收敛到0.5，并围绕其波动，均方差为0.0168。图7给出了遗传粒子滤波算法对多径信号时延估计的效果。图8为粒子滤波算法对多径信号时延估计的效果。通过分析时延估计误差可得，GAPF算法要比PF算法的时延估计误差减小了11m。经过算法对多径信号处理后，伪码相关 函数的变化情况如图9所示。从图9的结果可以看出，在经GAPF滤波前后，畸变的相关函数得以修复，一定程度上解决了相关函数基本引起的码相位测量误差较大进而引起接收机定位精度差的问题。

伪码相关函数经校正器校正后，进入低通滤波器的积分-清楚单元，以滤除高频信号和噪声，提高信号载噪比；积分清楚结果经过码环鉴别器，经判定码相关函数幅值是否达到最大值，鉴别出接收伪码与复制伪码的码相位差异；码相位差异经环路滤波器进入伪码发生器，以调整复制伪码输出频率与相位，使得接收伪码与复制伪码保持对齐，以保证码环稳定跟踪。