一种改进的GNSS自适应处理误差矫正方法技术

本发明专利技术公开了一种改进的GNSS自适应处理误差矫正方法，涉及阵列信号处理领域，基于采样协方差矩阵特征分解，构建噪声投影矩阵，将相关矢量投影到噪声子空间，降低相关矢量中的干扰分量，同时改变时域加权结构，降低GNSS信号相关函数叠加多峰的影响，提供一种高精度的干扰抑制方法；本发明专利技术，一方面空时中心抽头约束产生的权值，可以使以中心相关峰为参考叠加后的鉴相曲线更稳定；另一方面通过特征分解协方差矩阵得到的投影矩阵，解决因为中心抽头约束矩阵造成协方差逆矩阵与相关矢量中干扰部分不正交，降低产生的残差干扰，进一步降低干扰分量，提高自适应权值收敛的速度。提高自适应权值收敛的速度。提高自适应权值收敛的速度。

【技术实现步骤摘要】
一种改进的GNSS自适应处理误差矫正方法


[0001]本专利技术涉及阵列信号处理领域，具体涉及一种改进的GNSS自适应处理误差矫正方法。

技术介绍

[0002]本节中的陈述仅提供与本公开相关的背景信息，并且可能不构成现有技术。
[0003]卫星导航信号到达地面终端时极其微弱，通常被噪声淹没，极易受到有意和无意压制式干扰。随着调零天线等技术的逐渐应用，自适应波束形成系统(如图2所示)，通过对各阵元的接收数据加权以实现空时滤波，从而实现抑制干扰。传统的导航波束调零方法不需要知道信号波形，并且无约束功率最小化，导致信号的时域波形畸变，无法精确的获取传播时延，无法保证高精度的导航定位。
[0004]随后提出的大部分抗干扰方法都是基于阵列处理增加对信号处理的限制，没有利用到接收机解扩的信息、星历电文以及存在空时处理导致的多峰叠加问题，进而无法获得高精度的时延信息，抗干扰指标信干噪比和导航信号载噪比不完全适配，从而导致这类型抗干扰方法目标倾向于抗干扰性能，没有兼顾导航定位的精度。阵列接收的数据中始终包含正确的导航信息，通过对导航数据的解扩跟踪处理，对估计出的后相关的相关矩阵增加中心抽头约束，解决多峰叠加的问题并且保证在相应导航信号码相位处获得高的增益，以此来实现抑制干扰的同时提高定位精度。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于：针对上述
技术介绍
中存在的问题，提供了一种改进的GNSS自适应处理误差矫正方法，通过结合空时阵列自适应处理和接收机中导航信号的解扩信息的方法，估计后处理相关矩阵和包含时延信息的相关向量，利用中心约束的方法，选择空时各时延节中心的相关峰作为期望信号的约束，保证期望信号各时延节以此中心校准加和。同时采用采样协方差矩阵特征分解，将干扰子空间与噪声子空间分离，利用子空间重构投影矩阵，将相关矢量中干扰部分投影到噪声子空间，减少干扰相关分量的影响，增加自适应权值的收敛速度，提高C/N0的性能，实现良好的码相位延迟估计性能。一方面空时中心抽头约束产生的权值，可以使以中心相关峰为参考叠加后的鉴相曲线更稳定。另一方面通过特征分解协方差矩阵得到的投影矩阵，解决因为中心抽头约束矩阵造成协方差逆矩阵与相关矢量中干扰部分不正交，降低产生的残差干扰，进一步降低干扰分量，提高自适应权值收敛的速度；从而解决了上述问题。
[0006]本专利技术的技术方案如下：
[0007]一种改进的GNSS自适应处理误差矫正方法，包括：
[0008]步骤S1：初始化参数设置；
[0009]步骤S2：采样得到阵列接收数据；
[0010]步骤S3：根据阵列接收数据计算采样协方差矩阵；
[0011]步骤S4：对阵列接收数据中含有导航信息的数据进行特定延时的解扩相关处理，获取信号相关矢量；
[0012]步骤S5：对采样协方差矩阵进行特征分解，根据设置特征值阈值，将特征值及其对应特征向量按特征值降序排列，将最大特征值作为所有干扰信号的功率估计值，挑选出小特征值作为噪声的功率值；
[0013]步骤S6：根据小特征值对应的特征向量为噪声子空间；再根据噪声子空间获取噪声投影矩阵，同时构建空时参考抽头提取矩阵；
[0014]步骤S7：根据噪声投影矩阵和参考抽头提取矩阵，对步骤S4中的信号相关矢量，先进行噪声子空间投影，再进行中心参考抽头选取，得到投影提取的估计相关向量；
[0015]步骤S8：根据估计相关向量和步骤S4中的后相关协方差矩阵，得出自适应波束形成方法的最优权矢量。
[0016]进一步地，所述步骤S1，包括：
[0017]期望信号的来波方向的空域范围Θ
s
、期望信号个数为1、干扰信号个数J、信号参考GPS L1 CA码、阵元个数M、时延个数L、阵元个数M、时延个数L、阵列天线之间的间距d、阵列数据采样点数k、功率谱搜索间隔θ
d
。
[0018]进一步地，所述步骤S2，包括：
[0019]第m个前端通道的数字输出用x
m
[n]表示，用第k个滤波器的L个抽头上的瞬时信号快拍表示：
[0020]x
m
[n]＝[x
m
(n)
ꢀ…ꢀ
x
m
(n
‑
L+1)]T
[0021]每次M个滤波器的一次快拍被组合成一个接收到的信号快拍矢量：
[0022][0023]进一步地，所述步骤S3中的采样协方差矩阵如下：
[0024][0025]其中，[
·
]H
表示矩阵的共轭转置。
[0026]进一步地，所述步骤S4，包括：
[0027]步骤S41：定义为向量s(τ)解扩有限积分期望为：
[0028]s(τ)＝E{x
*
(n)d(nT0+τ
‑
τ
ref
)}
[0029]τ
ref
的作用是移动相关函数的时延参考量；当考虑到天线引起的延迟时，此处互相关函数等价于因天线响应处理的信号与位于参考点的各向同性接收机接收到的相同信号之间的互相关，算法处理引起的偏差是相对于此参考点产生的；入射信号的相关矢量估计值可表示为：
[0030][0031]其中，k＝1,2
……
K，K为快拍数，T0为采样周期，分别表示期望信号、干扰信号、噪声的相关矢量的估计值、s(τ)被称为相关向量；该ML
×
1向量由每个天线单元对应的M、L
×
1相关向量组成；
[0032][0033]其中，第m个向量的第l个相关量由：
[0034][0035]d(t)是入射GNSS信号的精确复制，定时参考信号对应于位于天线阵列方向图A
k
(f、θ、φ)的相位参考点处的各向同性天线所接收到的GNSS信号。
[0036]进一步地，所述步骤S5，包括：
[0037]步骤S51：对采样的相关矩阵进行特征分解，将干扰子空间与噪声子空间分离，使用一个简单的阈值决策，设λ
thresh
表示由定义的特征值阈值；
[0038][0039]步骤S52：投影矩阵由噪声子空间定义，由：
[0040][0041]进一步地，所述步骤S6，包括：
[0042]构建中心抽头参考提取矩阵；
[0043]A＝diag(a)
[0044]其中，a为中心抽头修改向量，可分解为所给出的对应M个阵元向量：
[0045]a＝[a1ꢀ…ꢀ
a
K
]T
[0046]子向量由a
k
：
[0047][0048]在a
k
中，时延节为奇数，对应于中心抽头设置为1，所有其他偏离中心的抽头设置为零，时延节为偶数，最中间的一对抽头对设置为1，所有其他偏离中心的抽头设置为零。
[0049]进一步地，所述步骤S7，包括：
[0050]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种改进的GNSS自适应处理误差矫正方法，其特征在于，包括：步骤S1：初始化参数设置；步骤S2：采样得到阵列接收数据；步骤S3：根据阵列接收数据计算采样协方差矩阵；步骤S4：对阵列接收数据中含有导航信息的数据进行特定延时的解扩相关处理，获取信号相关矢量；步骤S5：对采样协方差矩阵进行特征分解，根据设置特征值阈值，将特征值及其对应特征向量按特征值降序排列，将最大特征值作为所有干扰信号的功率估计值，挑选出小特征值作为噪声的功率值；步骤S6：根据小特征值对应的特征向量为噪声子空间；再根据噪声子空间获取噪声投影矩阵，同时构建空时参考抽头提取矩阵；步骤S7：根据噪声投影矩阵和参考抽头提取矩阵，对步骤S4中的信号相关矢量，先进行噪声子空间投影，再进行中心参考抽头选取，得到投影提取的估计相关向量；步骤S8：根据估计相关向量，得出自适应波束形成方法的最优权矢量。2.根据权利要求1所述的一种改进的GNSS自适应处理误差矫正方法，其特征在于，所述步骤S1，包括：期望信号的来波方向的空域范围Θ
s
、期望信号个数为1、干扰信号个数J、信号参考GPS L1 CA码、阵元个数M、时延个数L、阵元个数M、时延个数L、阵列天线之间的间距d、阵列数据采样点数k、功率谱搜索间隔θ
d
。3.根据权利要求2所述的一种改进的GNSS自适应处理误差矫正方法，其特征在于，所述步骤S2，包括：第m个前端通道的数字输出用x
m
[n]表示，用第k个滤波器的L个抽头上的瞬时信号快拍表示：x
m
[n]＝[x
m
(n)
ꢀ…ꢀ
x
m
(n
‑
L+1)]
T
每次M个滤波器的一次快拍被组合成一个接收到的信号快拍矢量：4.根据权利要求3所述的一种改进的GNSS自适应处理误差矫正方法，其特征在于，所述步骤S3中的采样协方差矩阵如下：其中，[
·
]
H
表示矩阵的共轭转置。5.根据权利要求4所述的一种改进的GNSS自适应处理误差矫正方法，其特征在于，所述步骤S4，包括：步骤S41：定义为向量s(τ)解扩有限积分期望为：s(τ)＝E{x
*
(n)...

【专利技术属性】
技术研发人员：宫延云，杨学献，谢坚，王伶，张兆林，粟嘉，陶明亮，刘向阳，王卓雅，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：