本发明属于通信技术领域，具体涉及一种复合载波导航信号高动态精捕获方法。
背景技术：
导航接收机作为地面接收解算设备，能在一定程度上反应出导航系统所能达到的精度及性能。基带数字信号处理单元是接收机核心模块，相关同步算法设计直接影响接收机关键性能指标，其重要性不容忽视。
捕获作为基带处理模块首个环节，其功能定位为期望信号检测，以及信号参数(多普勒频移和伪随机码相位)粗略估计，为后续跟踪环节提供初始值。捕获是接收机运算最为密集的处理单元，这使得捕获算法的设计及优化在关注检测性能的同时，还需兼顾运算量、运算复杂度以及资源占用等处理指标。
复合载波导航信号(navigationsignalbasedoncompoundcarrier,nscc)，本质上，可视为多个子载波信号的叠加之和，如图1所示。nscc是基于多载波调制机制/复用技术，并兼顾导航通信服务需求，而设计出的导航通信融合型增强信号体制，其信号时域通用表达式可写为：
其中，i为信号发射端标识索引号，m为子载波数目；m∈[1,m]为子载波编号，am表示第m个子载波信号幅度，cm表示第m个子载波上调制的伪随机码(prn)，dm表示第m个子载波上调制的导航数据，f0表示起始频率，δfm为第m个子载波频率与起始频率间的频率偏置，
nscc特有的复合载波机制和多样化体制参数，赋予其非常宽泛的设计自由度，但同时也为其信号同步算法设计引入技术调整和优化的必要性。
nscc载波结构复杂且信号组合带宽较大，传统导航信号捕获算法与框架主要针对单载波信号进行设计，直接采用会成倍引入运算量和硬件资源占用，适用性不高。
考虑频率类参数估计算法性能高效，且无需对nscc各子载波分别开辟估计信道，nscc多采用基于fft的频域捕获算法与框架。但是，fft类频域捕获算法存在频率分辨率与计算量(快速性)互为矛盾体，欲提高频域分析精度必然会要增加信号处理长度，增加运算负担。
考虑nscc信号尽管组合带宽相对较大，但是子载波频率间隔相对较远(远大于多普勒频移范围)，且有效信息主要集中在子载波频点附近(具体为多普勒频域范围)，fft频域内针对子载波频点的估计，根本无须全频带查找，只需根据多普勒頻移范围，在感兴趣的频点处，对可疑频带内的峰值谱线信息进行细致搜索与频率估计。
因此，有必要针对nscc信号体制结构特征与参数配置信息进行算法设计，结合频谱细化分析理论，以较小的运算代价，提升局部频谱分析精度，实现高动态信号的精捕；同时，保证运算简单高效，以适用于环路实时估计，具备工程应用价值。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明为弥补传统导航信号捕获方法及框架对nscc多载波信号的不适应性缺陷，基于频谱估计理论及算法，兼顾频移估计精度与运算复杂度，提出了一种nscc信号高动态快速/精确捕获方法。
实现本发明的技术方案如下：
一种nscc信号高动态快速/精确捕获方法，具体过程为：
一，根据所选取待分析频段，对nscc数字中频信号内各子载波分别执行zoom-fft操作，获取细化频谱信息；搜索zoom-fft操作后频域峰值点，读取峰值点对应频率，以峰值点对应频率为中心，根据多普勒动态变化范围，确定待监测更新频点范围；
二，对待监测更新的频点范围，执行slidingfft操作，以滑动递推模式动态实时精确估计nscc各子载波频率信息，完成nscc各子载波峰值的更新/监测；
三，基于步骤二获得的峰值信息，利用峰值点及其邻近峰值信息，基于sinc函数进行插值估计；基于插值估计结果，获取nscc各子载波实时精确多普勒频移值，实现高动态精捕获。
进一步地，本发明所述待分析频段采用如下过程获取：
首先，对已完成本地载波剥离与伪码剥离的nscc信号执行fft运算，搜索nscc信号各子载波峰值点位置，读取峰值点的频率值；
其次，根据多普勒可能的频移范围，在峰值频率点的频率值左右选取待分析频段。
进一步地，本发明所述zoom-fft操作包括低通滤波、下采样和频谱分析，其中设定低通滤波的通带频率范围为[-fans/2，fans/2]，下采样抽取比最大为d＝fs/fans，其中，fs为全频段fft分析采样率。
进一步地，本发明在进行频谱分析前，将nscc子载波信号进行低通滤波及下采样操作，然后根据待分析频段，选择中心频点，作为zoom-fft复调制基点，进行复调制频移，将低通滤波及下采样后的nscc子载波峰值点搬移至零频点得到时域基带信号，再对处理后的nscc时域基带信号进行fft频域分析。
有益效果
第一，显著提升nscc各子载波多普勒频移估计精度
本发明在传统fft频域捕获基础上，适当引入zoom-fft、slidingfft及频域插值等频谱细化分析及估计算法，有效克服栅栏相应影响，提升fft频谱分辨率，使得捕获阶段实现nscc各载波多普勒频移的精确估计。
第二，有效降低运算复杂度以保证实时性
zoom-fft算法在提升fft频率分辨率的同时不过分增加捕获阶段运算负担，结合slidingfft算法，利用上一周期信号fft运算结果，递推当前阶段某特定频谱信息，少量运算即可实现对捕获信道多普勒频移实时估计，后续频域插值算法通过简单线性运算进而提升频率估计精度，总之，整个捕获过程具备高时效性。
第三，算法简单易现
zoom-fft在滤波和下采样后，可针对nscc各子载波频点进行信号信号搬移，分析感兴趣频段信号频谱，slidingfft只需经过简单运算即可实现信号频点更新估计，频域插值仅利用有限频点信息的线性运算即可完成估计，算法流程简单易现，具备较高的工程实现价值。
附图说明
图1.复合载波信号频谱对比图；
图2.复合载波导航信号高动态精捕方法框架图；
图3.复合载波导航信号高动态精捕方法流程图；
图4.nscc各子载波搜索频段示意图；
图5.复调制zoom-fft算法原理图；
图6.slidingfft多点滑动窗示意图；
图7.频率插值算法原理示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实例对本发明进行详细说明。
本发明一种复合载波导航信息高动态精捕获方法，该方法将频谱估计理论及算法引入捕获框架，依据nscc多载波体制结构和参数信息，在传统fft全频段谱分析基础上，采用zoom-fft算法对可能的nscc各子载波频段信号进行细化分析，并配合sliding-fft算法对感兴趣频段内样值点进行实时连续计算，以便对各子载波频率进行实时更新，最后根据插值dft频率估计算法，克服栅栏效应提升频率估计精度，实现对nscc各子载波多普勒频移的精确估计。
本发明所涉及nscc高动态精捕方法框架见图2，针对nscc多载波特征及参数配置，对传统fft频域捕获框架进行调整及优化，在框架后续部分引入信号频谱细化估计算法，以克服常规fft运算估计精度(分辨率)与运算量(快速性)间的矛盾，在提升nscc信号频移估计精度的同时不严重增加运算复杂度。
如图3所示，为进一步阐述zoom-fft、slidingfft及插值算法之于nscc信号的应用，具体步骤如下：
步骤一，对已完成本地载波剥离与伪码剥离的nscc信号执行fft运算，搜索nscc信号各子载波峰值点位置，读取峰值点的频率值；
捕获环节对接收到的nscc信号进行去中频处理，得到nscc数字中频信号，然后利用匹配滤波器对nscc各子载波分别进行本地伪随机码相关匹配，以便剥离各子载波伪随机码，尽可能提升nscc信号各子载波频点峰值，保证nscc中频信号频域分析准确性与精度。
对去本地载波和伪码的nscc信号执行fft运算，将nscc时域信号变换到频域，以便在频域对nscc各子载波进行频谱分析，搜索峰值点位置，并根据nscc各子载波幅值参数和频点间隔参数，设置峰值检测判决准则，即：峰值点频域间隔大致与nscc频点间隔参数设置一致，且对应峰值均大于检测门限vthreshold，满足该判决准则，才可判定检测到信号，读取峰值点对应粗略频率值，进入后续环节，以此提升峰值检测准确性。
此外，在snr较低情况下，可先搜索功率(幅值)较高的子载波峰值，然后根据nscc子载波间隔参数信息，判定/读取其他可能的子载波频率点位置，进入后续环节。
步骤二，根据多普勒可能的频移范围，在峰值点的频率值左右选取待分析频段；
由于nscc子载波多普勒频移远小于子载波频点间隔(见图4)，因此搜索各子载波频移，不必要进行全频段搜索，只需在多普勒频移动态范围内搜索即可。
高动态环境下接收到的nscc信号会附带较大的多普勒频移动态，即：多普勒值fdoppler变化剧烈，且范围较大，为保证多普勒频移估计准确性，以步骤一搜索到的峰值点的频率为中心频率，根据多普勒频移动态增量，适当选取待分析频带宽度。具体为：
假定步骤一搜索得到的第m个子载波的峰值点频率为fobs-m，nscc信号可能的多普勒频移最大动态为δfdoppler-max，则待分析频带可选为[fobs-m-δfdoppler-max,fobs-m+δfdoppler-max]。
步骤三，根据所选取待分析频段，对nscc数字中频信号内各子载波分别执行zoom-fft操作，获取细化频谱信息。
针对nscc各个子载波，根据待分析频段范围，选取合适的低通滤波器滤除待分析频段外频点信息；为防止频谱混叠，还需要对滤波后信号进行下采样，采样率根据待分析频段范围进行适当选取，然后根据步骤二所获得的nscc各子载波粗略的分析频段，选择中心频点，作为zoom-fft复调制基点，进行复调制频移，将nscc子载波峰值点搬移至零频点得到基带信号，再对处理后的nscc时域基带信号进行fft频域分析。
具体zoom-fft算法原理见图5。假设全频段fft分析采样率为fs，则对应频谱分析范围为[-fs/2,fs/2]，根据待分析频段所选定的低通滤波器通带频率范围为[-fans/2，fans/2]，为了得到fobs-m附近细化谱，可选定下采样抽取比最大为d＝fs/fans。对下采样后的nscc中频时域信号进行fft分析，若zoom-fft运算点数为n，与步骤一中fft运算点数一致，则zoom-fft运算对应可视分辨率为：
可知，对应分辨率较全频段fft分辨率提升d倍。
此外，在zoom-fft运算中，具体低通滤波器参数及下采样抽取比，还需依据待分析频段范围、滤波器过渡带限制影响、信号质量、相关运算量等指标，综合定夺。
步骤四，搜索zoom-fft操作后频域峰值点，读取峰值点对应频率，以所述频率为中心，根据多普勒动态变化范围，确定待监测更新频率样值点(频点)范围。具体为：
zoom-fft在不增加fft运算点数的同时提升信号频域分析的频谱可视分辨率，有效降低“栅栏效应”的影响，提升峰值点频率估计精度。对zoom-fft运算后的频域信息进行搜索，判决最大峰值点频率为nscc子载波频点，读取峰值点所对应频率fzf,m；然后，根据多普勒动态变化范围，以频率fzf,m为中心确定zoom-fft后续需监测更新的频点范围为：
式中，int表示取整。
步骤五，对需要监测更新的频点范围，执行slidingfft操作，以滑动递推模式精确估计nscc子载波频率信息，完成nscc各子载波频点实时更新。
接收机对nscc信号进行捕获，在高动态情况下，需要对nscc信号各子载波频点进行实时更新，然而，每次频率更新进行zoom-fft的运算的数据窗口中有很大一部分数据为上次数据窗中的数据，可基于连续多点滑动窗口采用slidingfft利用上一周期zoom-fft运算结果进行递推，获取当前监测更新的频点范围内的峰值信息，更新nscc各子载波峰值捕获。
具体slidingfft运算窗口滑动见图6。假设时域nscc信号采样离散值为s(n)，以i为起始位置的n点fft频谱信息为si(k)，若p为两窗之间的间隔，则以i+p为起始位置的n点fft频谱为：
可知，多点连续窗滑动slidingfft算法利用了前一窗口fft运算结果递推本窗数据点fft频域分析中特定频点处的频谱信息。
步骤六，基于步骤五获得特定频点范围峰值信息，利用峰值点及其邻近峰值信息，基于sinc函数，进行插值估计。
slidingfft对敏感频段进行实时频点信息更新，搜寻可能的nscc各子载波频点，然而，子载波频点未必是频域分析中分辨率整数倍，势必会收到栅栏效应影响，使得子载波频点估计出现偏差，此时，可利用频域插值方法，利用峰值及其附近次峰值信息，基于sinc函数特性，进行插值估计，如图7所示，克服栅栏效应，实现有限频率分辨率下的高精度频率估计。
假设经过fft频域峰值搜索的nscc信号s(n)第m个子载波的频谱幅度为：
其中，t为nscc信号分析时长,a为子载波的幅值，fm第m个子载波频点，k为样值点。
则频域插值方法估计的多普勒频移值为：
其中，kbase,m为频域内峰值点对应频率样值点索引位置；a取值为±1，当|s(kbase,m+1)|≤|s(kbase,m-1)|时，a＝-1；当|s(kbase,m+1)|≥|s(kbase,m-1)|时，a＝1。
步骤七、基于频域插值算法估计结果，结合nscc多载波结构及参数配置信息，获取nscc各子载波实时精确多普勒频移值。
步骤六基于峰值及左右邻值估计出nscc子载波多普勒频移值，结合nscc多载波机制及其参数配置信息，诸如：子载波功率值、子载波频点间隔等信息，辅助判断所估计峰值频率间隔是否与nscc信号参数中子载波间隔一致，在高snr情况下，子载波峰值相对较为明显，为增加捕获阶段检测概率，可将判断准则设为：各峰值均较为明显，且高于特定门限值，则判定检测到信号，提取峰值对应频率信息作为nscc子载波多普勒频移信息，完成信号精捕，牵引如后续跟踪环节；若在低snr情况下，子载波峰值并非异常明显，则可根据子载波中功率较高(对应频域峰值较为明显)的频点，推断其他子载波可能出现的频点，提取对应频点信息，完成精捕并牵引至后续跟踪环节。
综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。