再分别取快速傅里叶逆变换，获 得与各个数据段相对应的相关函数，用Rl(n)、Rq(n)、R(j(n)分别表示基带信号sjn)每一数 据段对应的相关函数：
[0057] 其中，FFT0表示取信号快速傅里叶变换；IFFT0表示求信号的快速傅里叶逆变 换；conj()表示求信号的复共辄；
[0058] 步骤3、分段处理，对步骤2获得的相关函数进行分段处理获取同步相关值向量：
[0059] 在步骤2得到的Rq (η)中，设0彡η彡P，其中PXQ=N，N为采样点数，当本地码 c(n+m)与接收的C/A码c(η+ρ)同步时，即m=ρ，则相关函数的同步相关值向量s为：
[0060] s= [Ri(p) ...Rq(p) ...Rq(p)]
[0061] 其中，Rq(p)为第qms同步时的相关值，即
[0063] 其中，q=l，...，Q
,Co为lms的点数；h⑴为信道的衰落因子，f。为基 带信号的频率;W(q)为基带信号噪声且为复高斯噪声，实部、虚部都服从均值为〇,方差为Co*σ2的高斯分布；
[0064] 步骤⑵中所述Rq(n)中，设0<η<Ρ，其中PXQ=N。当本地码（c(n+m))与 接收码（c(n+p))同步时，即m=p，则同步时的相关值向量如下：
[0065] s= [Ri(p) ...Rq(p) ...Rq(p)]
[0066] 其中，Rq(p)为第qms同步时的相关值，即
[0068] 其中，q= 1，. . .，Q:
Co为lms的点数；f。为基带信号的频率；W(q)为基 带信号噪声且为复高斯噪声，实部、虚部都服从均值为〇,方差为Co*σ2高斯分布；
[0069] 步骤4、小波变换处理，对步骤3获得的同步相关值向量进行小波变换，获得小波 系数：
[0070] 对同步相关值向量s进行小波变换：
[0072]其中，A;(q)djq)表示小波基函数；J为小波分解的级数；sr(l)，sr(2)，· ··，sr(k) ，...，S(J+1)为与小波基函数对应的小波系数；
[0073] 步骤5、低通滤波处理，对步骤4得到的小波系数sr(l)，sr(2)，· · ·，sr(k)，· · ·，sr( J+l)进行低通滤波，取其低频系数s(1)设低频段的小波系数s(1)进行低通滤波后的 值为sjiv;
[0074] 步骤6、小波反变换处理，对低频段的小波系数\(1)进行低通滤波后的值\(1)' 进行小波反变换得到的重构信号为：
[0076] 其中Aj(q)为低频小波基函数；q= 1，· ··，Q;
[0077] 步骤7、非相干积累，对重构信号sf(q)进行非相干积累，并构造判决统计量Z:
[0079] 其中Co为1ms的点数；〇2为噪声方差；Q为步骤⑵所分的数据段数；
[0080] 步骤8、门限判决，设γ为判决门限，判决门限γ为预先设定的经验值，或者通过 设先设定的虚警概率求取获得，将判决门限γ与决统计量Ζ进行比较，若决统计量Ζ大于 判决门限γ，表示接收端检测到信号，若决统计量Ζ小于判决门限γ则表示接收端没有检 测到信号
[0081] 步骤9、根据构造的判决统计量Ζ得出总的虚警概率Pfas:
[0083] 其中P表示带搜索C/A码相位数；γ为判决门限，判决门限γ为预先设定的经验 值，或者通过设先设定的虚警概率求取获得，Ρ{Ζ〈γ}表示当Ζ小于判决门限γ的概率。
[0084] 本发明提供的方法，通过实验证明，在同一信噪比下，无论信号通过高斯信道还是 衰落信道，用本发明提供的方法会比PMF_NCA方法检测概率高。
【主权项】
1. 一种基于小波域滤波码捕获方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1、对接收的中频信号进行下变频处理，得到基带信号Sf(η); 步骤2、将基带信号s^n)分为Q个数据段，各数据段表示为Sd(n)，一,3^(11),…，Sfg(η)，分别将各个数据段进行快速傅里叶变换，然后再与本地码C(n+m)的快速傅里叶变 换的复共辆进行相乘，得到的乘积再分别取快速傅里叶逆变换，获得与各个数据段相对应 的相关函数，用Ri(η)、Rq(η)、R?分别表示基带信号s>)每一数据段对应的相关函数：其中，FFTO表示取信号快速傅里叶变换；IFFTO表示求信号的快速傅里叶逆变换；conjO表示求信号的复共辆； 步骤3、对步骤2获得的相关函数进行分段处理获取同步相关值向量； 步骤4、对步骤3获得的同步相关值向量进行小波变换，获得小波系数； 步骤5、对步骤4获得的小波系数进行低通滤波； 步骤6、对低通滤波后的小波系数进行小波反变换得到重构信号； 步骤7、对重构信号进行非相干积累，并构造判决统计量； 步骤8、口限判决。2. 根据权利要求1所述的基于小波域滤波码捕获方法，其特征在于，所述基带信号的 获取方法为： 对接收的中频信号r(n)进行下变频处理，得到基带信号Sf(η):其中，Sf(η)为基带信号；Ρ(η)为中频信号r(n)的噪声，且为复高斯噪声，实部、虚部均 服从均值为0,方差为σ2的高斯分布；f1为信号频率，Af为捜索步长，i为捜索次数；r(η) 为接收的中频信号；h(l)为信道的衰落因子；c(n+p)为接收的C/A码，C/A码为全球导航卫 星系统发出的一种伪随机码；P为初始相位；η= 0,. . .，N-1 ;N为采样点数；^。3. 根据权利要求1所述的基于小波域滤波码捕获方法，其特征在于，所述步骤3中对步 骤2获得的相关函数进行分段处理获取同步相关值向量的方法为： 在Rq(n)中，设0《n《P，其中PXQ=N，N为采样点数，当本地码c(n+m)与接收的C/A码C(n+p)同步时，即m=P，则相关函数的同步相关值向量S为： S=[Ri(p) ...R, (p) ...Rq(p)] 其中，Rq(P)为第qms同步时的相关值，即其中，9= 1，. . .，Q，./ = ^/=寻，仿为11118的点数；h(l)为信道的衰落因子^。为基带信号 的频率;W(q)为基带信号噪声且为复高斯噪声，实部、虚部都服从均值为0,方差为Co*σ2 的高斯分布。4. 根据权利要求1所述的基于小波域滤波码捕获方法，其特征在于，所述步骤4中对步 骤3获得的同步相关值向量进行小波变换获得小波系数的方法为： 对同步相关值向量S进行小波变换：其中，Aj(q)、Di(q)表示小波基函数J为小波分解的级数；Sr(1)，Sr(2)，. . .，Sr化)，... ，Sf(J+l)为与小波基函数对应的小波系数。5. 根据权利要求1所述的基于小波域滤波码捕获方法，其特征在于，所述步骤6获得重 构信号的方法为： 设低频段的小波系数Sf(l)进行低通滤波后的值为Sf(1)'; 对低频段的小波系数Sf(l)进行低通滤波后的值Sf(l)'进行小波反变换得到的重构 信号为：其中Aj(q)为低频小波基函数；q= 1，. . .，Q。6. 根据权利要求1所述的基于小波域滤波码捕获方法，其特征在于，所述步骤7的方法 为： 对重构信号Sf(q)进行非相干积累，并构造判决统计量Z:其中Co为1ms的点数；02为噪声方差；Q为数据段数。7. 根据权利要求1所述的基于小波域滤波码捕获方法，其特征在于，所述步骤8中的口 限判决的方法为： 设γ为判决口限，判决口限γ为预先设定的经验值，或者通过设先设定的虚警概率求 取获得，将判决口限丫与决统计量Ζ进行比较，若决统计量Ζ大于判决口限丫，表示接收端 检测到信号，若决统计量Ζ小于判决口限γ则表示接收端没有检测到信号。8.根据权利要求1所述的基于小波域滤波码捕获方法，其特征在于，还包括如下步骤： 步骤9、根据构造的判决统计量Z得出总的虚警概率Pf。为：其中P表示带捜索C/A码相位数；丫为判决口限，判决口限丫为预先设定的经验值， 或者通过设先设定的虚警概率求取获得，Ρ{Ζ<γ}表示当Z小于判决口限丫的概率。
【专利摘要】本发明公开了一种基于小波域滤波码捕获方法，该方法的步骤包括(1)对接收的中频信号进行下变频处理；(2)将基带信号的各个数据段与本地码频域值复共轭相乘，再分别取傅里叶逆变换，得到与各个数据段相对应的相关函数；(3)分段处理获得同步相关值向量；(4)对同步相关值向量进行小波变换；(5)对小波系数进行低通滤波；(6)小波反变换得到重构信号；(7)对重构信号进行非相干积累，并构造判决统计量；(8)门限判决。本发明将经过部分匹配滤波的信号，经小波滤波，再对滤波后的信号进行重构，有效地滤除了噪声，对滤除噪声后的信号再进行非相干积累，可更大程度地提高信号的信噪比，进而提高检测概率。
【IPC分类】G01S19/30
【公开号】CN105242286
【申请号】CN201510289101
【发明人】许录平, 张华 , 吴超, 焦荣, 杨玉, 宋诗斌
【申请人】西安电子科技大学宁波信息技术研究院
【公开日】2016年1月13日
【申请日】2015年5月29日