專利名稱：基于序貫概率比檢測的gps微弱信號捕獲方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及GPS (Global Position System，全球定位系統(tǒng))信號數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，具 體涉及一種基于SPRT(Sequential Probability Ratio Test，序貫概率比檢測)的GPS微 弱信號捕獲方法。
背景技術(shù)：
對于普通GPS接收機(jī)，只能接收大于-160dBW左右功率的信號。當(dāng)攜帶GPS接收 機(jī)的載體在室內(nèi)、城市峽谷、森林和高地球軌道運(yùn)行時(shí)，GPS信號受到遮擋和衰減，接收機(jī)接 收到的衛(wèi)星信號及其微弱，接收機(jī)“看不到”GPS衛(wèi)星，就不能進(jìn)行導(dǎo)航定位。GPS接收機(jī)捕 獲是一個(gè)對PRN(Pseudo Random Noise)碼延時(shí)和載波多普勒估計(jì)的過程，這個(gè)信息用來初 始化跟蹤環(huán)，是接收機(jī)可以進(jìn)行定位的基礎(chǔ)。在微弱信號接收衛(wèi)星導(dǎo)航接收機(jī)方面國外在GPS接收機(jī)方面取得了一些研究成 果。日本NEC公司生產(chǎn)出可接收-182dBW信號的GPS接收機(jī)，而且可在建筑物內(nèi)和樓群間 進(jìn)行精確定位。美國Signav公司造出GPS接收機(jī)，可接收信號為_185dBW的信號，專用于 接收微弱信號，甚至在多層停車場內(nèi)、建筑物中和高樓叢里都能可靠工作。加拿大Galgary 大學(xué)和丹麥Aalborg大學(xué)(奧爾堡大學(xué))是目前微弱信號GPS接收機(jī)算法和硬件研制最具 有代表性的學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)，在該領(lǐng)域處于世界領(lǐng)先地位。此外，美國斯坦福大學(xué)、康奈爾大學(xué)、美 國空軍研究實(shí)驗(yàn)室等著名大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)都在微弱信號GPS接收機(jī)研制方面取得了重要 成果。如Nesreen I. Zieda提出的CCMDB算法和DBZP算法。對于微弱信號條件下GPS接 收機(jī)的捕獲算法，為了達(dá)到較高的SNR，需要幾百ms的積分時(shí)間，需跨越數(shù)據(jù)位轉(zhuǎn)換沿，以 上方法是采用相干積分累加_非相干積分累加相結(jié)合的捕獲算法。相干積分累加_非相干積分累捕獲算法可以對弱GPS信號進(jìn)行有效的捕獲，但該 算法的時(shí)間復(fù)雜度較高，需要高性能的硬件支持。在實(shí)際環(huán)境中，一般較強(qiáng)和較弱的GPS衛(wèi) 星信號是并存的，若每顆衛(wèi)星信號均采用相干積分累加-非相干積分累加算法進(jìn)行捕獲， 會大大增加平均捕獲時(shí)間。序貫概率比檢測作為數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)分支，其名稱源于1947年A. Wald發(fā)表的 一本同名著作，它研究的對象是所謂“序貫抽樣方案”，及如何用這種抽樣方案得到的樣本 去作統(tǒng)計(jì)推斷。序貫抽樣方案是指在抽樣時(shí)，不事先規(guī)定總的抽樣個(gè)數(shù)(觀測或?qū)嶒?yàn)次 數(shù))，而是先抽少量樣本，根據(jù)其結(jié)果，再決定停止抽樣或繼續(xù)抽樣、抽多少，這樣下去，直至 決定停止抽樣為止。在無源雷達(dá)航跡起始階段，也有一種叫做序貫檢測的航跡起始方法，它 的原理與抽樣類似。反之，事先確定抽樣個(gè)數(shù)的那種抽樣方案，稱為固定抽樣方案。這種序貫概率比檢測的最大特點(diǎn)就是檢測的次數(shù)不是固定的，是根據(jù)已經(jīng)完成檢 測的結(jié)果而不斷改變。對于強(qiáng)弱信號共存情況下的GPS信號捕獲，接收機(jī)冷啟動時(shí)，沒有星歷信息可用， 在進(jìn)行捕獲之前并不知道天空中可見的GPS衛(wèi)星的個(gè)數(shù)及各自的能量強(qiáng)度。在衛(wèi)星信號能 量普遍較弱的情況下，為了捕獲到能量較弱GPS衛(wèi)星信號用于定位，高靈敏接收機(jī)只有通過進(jìn)行長時(shí)間的相干積分累加-非相干積分累加算法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，才可以捕獲到較弱的 GPS衛(wèi)星信號。現(xiàn)有的捕獲算法的數(shù)據(jù)處理時(shí)間和檢測門限都是固定的，都是根據(jù)所有需 要捕獲到的衛(wèi)星信號中能量最弱的信號而設(shè)定的。這種算法在運(yùn)算量上存在一個(gè)很大的浪 費(fèi)，那就是把強(qiáng)信號也當(dāng)做弱信號處理了，對強(qiáng)信號進(jìn)行了很多不必要的計(jì)算。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有GPS微弱信號捕獲算法時(shí)間復(fù)雜度過高的缺點(diǎn)，提 供一種基于序貫概率比檢測的GPS微弱信號捕獲算法，適應(yīng)不同強(qiáng)度信號的捕獲，有效縮 短強(qiáng)信號的捕獲時(shí)間，從而降低整個(gè)捕獲時(shí)間，提高捕獲性能。本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)的基于序貫概率比檢測的GPS微弱信 號捕獲算法，實(shí)現(xiàn)步驟如下(1)對接收機(jī)前端輸出的數(shù)據(jù)長度為N ms的采樣量化處理后的中頻數(shù)字信號進(jìn) 行并行碼域二維搜索，獲得并行碼域二維搜索的包絡(luò)圖；(2)在設(shè)定的虛警概率Pfa= α的條件下，計(jì)算出不同非相干累加次數(shù)M對應(yīng)的 門限值YM;其中α為預(yù)先設(shè)定的虛警概率值，其典型值為10_6，Μ的取值范圍為1-100;(3)根據(jù)步驟(1)中獲得的并行碼域二維搜索的包絡(luò)圖，計(jì)算假設(shè)的信號包絡(luò)的 概率密度函數(shù)；(4)根據(jù)現(xiàn)在進(jìn)行的非相干累加次數(shù)Μ，選擇步驟⑵得到的對應(yīng)門限值ΥΜ，計(jì)算 步驟⑶得到假設(shè)的信號大于門限YM的概率Q& (X)；(5)對檢測結(jié)果進(jìn)行判決，如果Qy2 (χ) > α，則認(rèn)為捕獲到信號，結(jié)束搜索階
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段；如果Qy2 (χ) < α，認(rèn)為沒有捕獲到信號，再對下一數(shù)據(jù)長度為N ms的數(shù)據(jù)進(jìn)行并行
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碼域二維搜索，并將搜索結(jié)果的包絡(luò)圖與之前搜索結(jié)果的包絡(luò)圖相疊加，記作非相干累加 次數(shù)M加1，重復(fù)步驟(3)、(4)、(5)，直到捕獲到信號，結(jié)束搜索階段為止；如果非相干積分 累加次數(shù)M達(dá)到100還未捕獲到信號，認(rèn)為沒有信號，同樣結(jié)束捕獲階段。所述步驟(2)在設(shè)定的虛警概率Pfa = α的條件下，計(jì)算出不同非相干累加次數(shù) M對應(yīng)的門限值YM的過程為令噪聲方差為1，已知噪聲包絡(luò)I2+Q2服從自由度為2Μ的^^ 又叫做服從 自由度為2M的中心chi平方分布)分布為Po(^)^,.^m"1 exp(-^x)(1)
2ΜΓ(Μ)L其中Γ (M)為Gamma函數(shù)，其定義為Γ (M) = (Μ_1) Γ (M_l)，在上式中M為正整 數(shù)，Γ (M) = (M-I) ！對于GPS接收機(jī)的信號的捕獲檢測，虛警概率Pfa與檢測門限Y M的關(guān)系，由Ptl (χ) 的右尾概率給出Pfa = Qpo O) = ^0m Po (x)dx(2)根據(jù)(1)式和⑵式，已知虛警概率Pfa= α，自由度2Μ，可以計(jì)算出不同的M值
5對應(yīng)的門限值YM;依次計(jì)算當(dāng)非相干累加次數(shù)M為1到100時(shí)，使右尾概率Ptl(X)等于α的門限值 Y 1 至Ij Y 100。所述步驟(3)根據(jù)步驟(1)中獲得的并行碼域二維搜索的包絡(luò)圖，計(jì)算假設(shè)的信 號包絡(luò)的概率密度函數(shù)的過程為除了幅值最大的搜索單元格以外，其他單元格都視為噪聲被處理之后得到的 結(jié)果；根據(jù)自由度為2Μ的；Jfg分布的均值滿足五(J^1) = 2Μσ2，則噪聲方差滿足
σ2 =，其中μ為非相干累加次數(shù)，σ 2為噪聲方差；將幅值最大的檢測單元的幅
2Μ
值設(shè)為信號被處理之后得到的結(jié)果，再根據(jù)信號加噪聲的包絡(luò)服從參數(shù)為λ的非中心 ；(A)分布，其中非中心參量λ等于幅值最大的檢測單元的幅值與噪聲方差O2之比，從 而得到假設(shè)的信號包絡(luò)的概率密度函數(shù)
權(quán)利要求
基于序貫概率比檢測的GPS微弱信號捕獲方法，其特征在于實(shí)現(xiàn)步驟如下(1)對接收機(jī)前端輸出的數(shù)據(jù)長度為N ms的采樣量化處理后的中頻數(shù)字信號進(jìn)行并行碼域二維搜索，獲得并行碼域二維搜索的包絡(luò)圖；(2)在設(shè)定的虛警概率Pfa＝α的條件下，計(jì)算出不同非相干累加次數(shù)M對應(yīng)的門限值γM；其中α為預(yù)先設(shè)定的虛警概率值，M的取值范圍為1 100；(3)根據(jù)步驟(1)中獲得的并行碼域二維搜索的包絡(luò)圖，計(jì)算假設(shè)的信號包絡(luò)的概率密度函數(shù)；(4)根據(jù)現(xiàn)在進(jìn)行的非相干累加次數(shù)M，選擇步驟(2)得到的對應(yīng)門限值γM，計(jì)算步驟(3)得到假設(shè)的信號大于門限γM的概率(5)對檢測結(jié)果進(jìn)行判決，如果則認(rèn)為捕獲到信號，結(jié)束搜索階段；如果認(rèn)為沒有捕獲到信號，再對下一數(shù)據(jù)長度為N ms的數(shù)據(jù)進(jìn)行并行碼域二維搜索，并將搜索結(jié)果的包絡(luò)圖與之前搜索結(jié)果的包絡(luò)圖相疊加，記作非相干累加次數(shù)M加1，重復(fù)步驟(3)、(4)、(5)，直到捕獲到信號，結(jié)束搜索階段為止；如果非相干積分累加次數(shù)M達(dá)到100還未捕獲到信號，認(rèn)為沒有信號，同樣結(jié)束捕獲階段。FSA00000314786800011.tif,FSA00000314786800012.tif,FSA00000314786800013.tif
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于序貫概率比檢測的GPS微弱信號捕獲算法，其特征在于 所述步驟(2)在設(shè)定的虛警概率Pfa= α的條件下，計(jì)算出不同非相干累加次數(shù)M對應(yīng)的 門限值YM的過程為令噪聲方差為1，已知噪聲包絡(luò)I2+Q2服從自由度為2M的;^分布為
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于序貫概率比檢測的GPS微弱信號捕獲算法，其特征在于 所述步驟(3)根據(jù)步驟(1)中獲得的并行碼域二維搜索的包絡(luò)圖，計(jì)算假設(shè)的信號包絡(luò)的 概率密度函數(shù)的過程為除了幅值最大的搜索單元格以外，其他單元格都視為噪聲被處理之后得到的結(jié)果；根據(jù)自由度為分布的均值滿足μ ο, ΟΛ/Γ，則噪聲方差滿足
全文摘要
基于序貫概率比檢測的GPS微弱信號捕獲方法(1)對接收機(jī)前端輸出采樣量化處理后的中頻數(shù)字信號進(jìn)行并行碼域二維搜索；(2)在設(shè)定的虛警概率的條件下，計(jì)算出不同非相干累加次數(shù)對應(yīng)的門限值；(3)計(jì)算假設(shè)的信號包絡(luò)的概率密度函數(shù)；(4)計(jì)算假設(shè)的信號大于門限的概率(5)如果則認(rèn)為捕獲到信號，結(jié)束搜索階段；如果認(rèn)為沒有捕獲到信號，重復(fù)步驟(3)、(4)、(5)，如果非相干積分累加次數(shù)M達(dá)到100還未捕獲到信號，認(rèn)為沒有信號，同樣結(jié)束捕獲階段。本發(fā)明有效的縮短強(qiáng)信號的捕獲時(shí)間，降低整個(gè)捕獲時(shí)間，提高了捕獲性能。
文檔編號G01S19/24GK101984364SQ20101051592
公開日2011年3月9日 申請日期2010年10月15日 優(yōu)先權(quán)日2010年10月15日
發(fā)明者牛靖逸, 秦紅磊 申請人:北京航空航天大學(xué)