一种GPS互相关消除方法与流程

本发明涉及一种消除方法，特别是一种gps互相关消除方法。

背景技术

在捕获弱信号时，由于强弱信号之间的多普勒频差和能量差引起的互相关干扰已成为制约其能否捕获的重要因素。

常用消除gps互相关的方法有：

(1)q路滤波法——利用强信号跟踪阶段的q路信号特性滤除互相关干扰。在一般的接收机中，跟踪环路大多使用锁相环对载波相位进行连续跟踪，如果信号强度比较大时，锁相环的鉴相器呈线性，跟踪的精度很高。如果在强信号跟踪阶段直接使用强信号q路基带信号对其他信号微弱的卫星进行捕获(相当于用q路基带信号代替弱信号的ca码)，由于跟踪锁定阶段卫星信号的能量主要集中在i路，q路中信号强的卫星的能量很小，所以可以消除互相关干扰。

(2)预测弱信号法——通过捕获和跟踪得到的强信号及其它信息(卫星星历)，预测最有可能被接收到的弱信号。接着对混合数字中频信号中的弱信号进行捕获，计算强弱信号的互相关值，计算多普勒频移和码相位偏差导致的互相关衰减因子，计算强信号幅度与互相关的乘积得到强信号的干扰值。最后从混合信号中去除强信号的干扰以提取弱信号。这种方法不会造成弱信号强度的变化。

(3)基于频差因子的互相关减轻算法——常用的互相关减轻算法都是估计出干扰强信号，然后把他们从接收信号中减去。但在一般情况下，gps接收机接收信号的量化位数不超过2bit，如果直接从接收信号中减去，精度会很低，难以实现消除干扰强信号的目的。但是，可以对强信号进行估计后与被期望弱信号的ca码进行相关，得到强弱信号相关值并存储，并从接收信号与被期望弱信号的自相关值中将强弱信号互相关值减去，这样就不存在量化位数引起的问题，可以达到消除互相关的目的。如果对于干扰强信号与被期望弱信号互相关值进行准确估计，那么在减去互相关值后，将有效消除互相关，得到较好的效果。

(4)子空间投影法是一种设计信号检测器的技术，这种信号检测器可以消除任何互相关干扰。在这种技术中，接收到的信号被看作是由一些基本向量构成的，则y＝x+b+v，x＝hθ，b＝sφ。式中：y为信号；x为想要捕获的卫星信号；b为结构性噪声；v为高斯白噪声；x为由矩阵h的列向量构成；b为由矩阵s的列向量构成的。通过投影寻找一个向量可以分解到h子空间，但是不被包含在s子空间，也就是先找到一个和s子空间垂直空间，然后将h向量投影到这个垂直空间。

算法(1)消除互相关后的自相关峰峰值只有原来的1/2，所以snr会减小3db左右。该算法实现起来需要两个通道信息的互传，对该算法没有仿真出来，具体性能未知。算法(2)预测弱信号法是从专利上看到的方法，这个算法需要估计的参数从公式上看的话有十几个，而且运算步骤复杂，实现起来也比较困难。算法(4)的运算量巨大，消耗资源多，受时间和复杂度影响未能仿真成功。算法(3)虽然优势明显，然而其仍然有优化的空间。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是提供一种gps互相关消除方法，提高互相关消除效果。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

一种gps互相关消除方法，其特征在于包含以下步骤：

步骤一：捕获强信号、跟踪强信号，并计算干扰强信号的多普勒频率和码相位，捕获弱信号并计算强弱信号的多普勒频差；

步骤二：判断干扰强信号和弱信号频差因子的绝对值是否属于[n*1khz-△dophz，n*1khz+△dophz)，其中n＝0……8，9，10，若属于则执行步骤三，否则直接执行步骤四；

步骤三：计算干扰强信号和期望弱信号的互相关值；

步骤四：计算期望弱信号的自相关值；

步骤五：判断干扰强信号和弱信号频差因子的绝对值是否属于[n*1khz-△dophz，n*1khz+△dophz)，其中n＝0……8，9，10，若属于则执行步骤六，否则直接执行步骤七；

步骤六：互相关消除，将弱信号的自相关值减去强弱信号的互相关值；

步骤七：检测判决是否捕获，根据捕获门限进行判决，若捕获成功则开始跟踪。

进一步地，所述步骤一中，强信号由跟踪程序获取，弱信号由星历信息获取。

进一步地，所述步骤二判断干扰强信号是否存在的过程为强弱信号的dop频差位于主瓣的宽度范围内时，就认为互相关的影响是存在的。

进一步地，所述步骤三中计算干扰强信号和期望弱信号的互相关值的过程为

若接收gps信号码之一具有下标q，则此信号与对应信号k的本地ca码的乘积为：

其中，aq为信号幅度，mq为信号中的导航数据，并假设其在积分周期t(t<＝20ms)上不变化，φq为信号的载波相位，rq为码多普勒，pq为信号的prn码，d为信号码片延迟，s为本地码码片延迟，△fq为载波多普勒频差，即△fq＝dopstrong-dopweak；

若忽略码片速率上的多普勒效应，则f帧的积分时间产生下列关系：

其中pq和pk具有帧周期为tf的(tf＝1ms)周期性，t＝f*tf，f<20；

对上式进行进一步推导，得到相干积分累加中互相关的精确计算方法如下：

在公式(3)中表示互相关强度和多普勒频差之间的关系，f表示相干积分的ms数；

若多普勒频差为0，则增益是f，表示有f帧的数据叠加而没有损失；

因此增益的归一化公式如下：

公式(4)和已知的sinc(x)＝sin(x)/x函数类似，特别地当f取很大值的时候，公式(4)和相干积分的ms数f以及多普勒频差△fq有关。

进一步地，所述步骤四中计算期望弱信号的自相关值的过程为

假设接收信号由强弱两信号构成，分别用q和k表示，强弱信号的多普勒频率分别用fq和fk表示，计算弱信号的自相关公式如下：

上式中第一项是强弱信号的互相关值，第二项是弱信号的自相关值。

进一步地，所述步骤六中将弱信号的自相关值减去强弱信号的互相关值过程为

对接收信号先做强信号多普勒频率的下变频，再做多普勒频差的下变频，最后再和弱信号的ca码进行相关，具体实现公式如下

本发明与现有技术相比，具有以下优点和效果：本发明对现有技术的方法进行优化，互相关消除的效果比较明显，缩减捕获的时间，也不会带来相关峰的较大损耗。

附图说明

图1是本发明的一种gps互相关消除方法的流程图。

图2是本发明的多普勒频差的互相关增益曲线图(f＝10)。

图3是本发明的多普勒频差的互相关增益曲线图的局部放大图。

图4是本发明的主瓣宽度与强弱信号的能量差有关的归纳表格。

具体实施方式

下面结合附图并通过实施例对本发明作进一步的详细说明，以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。

如图1所示，本发明的一种gps互相关消除方法，包含以下步骤：

步骤一：捕获强信号、跟踪强信号，并计算干扰强信号的多普勒频率和码相位，捕获弱信号并计算强弱信号的多普勒频差；强信号由跟踪程序获取，弱信号由星历信息获取。

步骤二：判断干扰强信号和弱信号频差因子的绝对值是否属于[n*1khz-△dophz，n*1khz+△dophz)，其中n＝0……8，9，10，若属于则执行步骤三，否则直接执行步骤四；强弱信号的dop频差位于主瓣的宽度范围内时，就认为互相关的影响是存在的。由图2可以看出仅在多普勒频差为0，±1khz,±2khz……也就是1khz整数倍的附近，互相关才有影响。其影响的范围和增益曲线的”主瓣”宽度有关，与f成反比关系。具体关系由图3的局部放大可见：当f＝10时，”主瓣”宽度大约是80hz；当f＝5时，”主瓣”宽度大约是160hz。

在判断强弱信号是否存在互相关影响时，设计的”主瓣”宽度与强弱信号的能量差有关。根据参考资料归纳如图4所示。

步骤三：计算干扰强信号和期望弱信号的互相关值；

若接收gps信号码之一具有下标q，则此信号与对应信号k的本地ca码的乘积为：

其中，aq为信号幅度，mq为信号中的导航数据，并假设其在积分周期t(t<＝20ms)上不变化，φq为信号的载波相位，rq为码多普勒，pq为信号的prn码，d为信号码片延迟，s为本地码码片延迟，△fq为载波多普勒频差，即△fq＝dopstrong-dopweak；

若忽略码片速率上的多普勒效应，则f帧的积分时间产生下列关系：

其中pq和pk具有帧周期为tf的(tf＝1ms)周期性，t＝f*tf，f<20；

对上式进行进一步推导，得到相干积分累加中互相关的精确计算方法如下：

在公式(3)中表示互相关强度和多普勒频差之间的关系，f表示相干积分的ms数；

若多普勒频差为0，则增益是f，表示有f帧的数据叠加而没有损失；

因此增益的归一化公式如下：

公式(4)和已知的sinc(x)＝sin(x)/x函数类似，特别地当f取很大值的时候，公式(4)和相干积分的ms数f以及多普勒频差△fq有关。

由于干扰强信号与本地弱信号的互相关值可以通过(1)式计算得到，所以可以利用各已知强信号的幅度、载波频率、载波相位和码相位信息构建强信号估计，然后在检测过程中通过(1)式同时计算出各干扰强信号与本地弱信号的互相关值，在判定之前将其从接收信号与本地弱信号的自相关值中减去，这样可以从根本上更彻底地消除互相关的影响。

步骤四：计算期望弱信号的自相关值；

假设接收信号由强弱两信号构成，分别用q和k表示，强弱信号的多普勒频率分别用fq和fk表示，计算弱信号的自相关公式如下：

上式中第一项是强弱信号的互相关值，第二项是弱信号的自相关值。

步骤五：判断干扰强信号和弱信号频差因子的绝对值是否属于[n*1khz-△dophz，n*1khz+△dophz)，其中n＝0……8，9，10，若属于则执行步骤六，否则直接执行步骤七；

步骤六：互相关消除，将弱信号的自相关值减去强弱信号的互相关值；

式(5)中第一项是强弱信号的互相关值，第二项是弱信号的自相关值，当q和k的能量差悬殊较大的时候，互相关对弱信号自相关的影响会变大，影响弱信号的捕获，互相关消除就是要消除上式中的第一项。

若想消除第一项可以通过下面三步来实现，对接收信号先做强信号多普勒频率的下变频，再做多普勒频差的下变频，最后再和弱信号的ca码进行相关，具体实现如下

公式(6)中的第一项是直接从接收信号中计算得到的互相关值，它和公式(5)中互相关值的区别是多普勒频差加了个负号，即△fq＝-(fq-fk)。且二者的相位不同，所以不能通过(5)式减去(6)式的共轭值来消除互相关。只能通过取模的方法，由公式6计算得到的互相关值和公式(5)中得到的互相关值基本一致。公式6中的第二项求得的值相对较小，对互相关消除影响不大。

步骤七：检测判决是否捕获，根据捕获门限进行判决，若捕获成功则开始跟踪。

本发明的验证方法为，对同一个弱卫星信号，生成2个合成信号，一个多普勒频差是1khz的整数倍，一个不是1khz的整数倍。对多普勒频差是1khz整数倍的合成信号进行捕获并做互相关消除，对不是1khz整数倍的合成信号直接进行捕获。如果二者捕获的结果一致，则认为互相关消除模块有效且运行正确。

本发明的性能与重构的强信号估计的参数有很大关系，特别是载波相位，因为做互相关消除时，是复数进行相减，载波相位误差越大，互相关消除的效果越差。从仿真的几组数据来看，互相关消除的效果非常明显。

采用本模块对应的互相关消除算法，通过用300ms长的数据(30x10ms)进行仿真，该数据由一个

强信号和一个弱信号组成，且多普勒频差是2khz，可达到的性能如下：

互相关值和自相关值的夹角是锐角的情况下，仿真条件设置如下(4096点，浮点型)：

强信号的卫星号：25；多普勒：-1000；ca码的码相位：1434；

弱信号的卫星号：23；多普勒：1000；ca码的码相位：1334；

结论：针对每种情况进行多次测试，互相关值和自相关值的夹角是锐角的情况下，可以捕获到的弱信号强度大约为-153到-154dbm。峰均比基本上大于10，个别情况会小于10。

互相关值和自相关值的夹角是钝角的情况下，仿真条件设置如下(4096点，浮点型)：

强信号的卫星号：25；多普勒：2000；ca码的码相位：1434；

弱信号的卫星号：23；多普勒：1000；ca码的码相位：1334；

结论：互相关值和自相关值的夹角是钝角的时候，在求弱信号的自相关值时，由于取模相加，互相关值消除不掉，性能变差。

本说明书中所描述的以上内容仅仅是对本发明所作的举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离本发明说明书的内容或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。