基于双FFT频域滤波码捕获方法技术

本发明专利技术公开了一种基于双FFT频域滤波码捕获方法，包括以下步骤：1）对接受到的中频信号进行下变频；2）将基带信号分为Qms数据，分别与本地码频域值的复共轭相乘，再分别取傅里叶逆变换；3）分段处理；4）快速傅里叶变换；5）低通滤波；6）滤波后的频域信号进行快速傅里叶反变换；7）对得到的信号进行非相干积累，构造判决统计量；8）门限判决，大于门限即为检测信号。本发明专利技术的方法将经过PMF的信号先经过一个低通滤波器，滤除有用信号带外的频率，再对滤波后的信号进行重构，有效地滤除了噪声，这样信号再进行非相干积累，可以更大程度地提高信号的信噪比，进而提高检测概率。

【技术实现步骤摘要】
基于双FFT频域滤波码捕获方法
：本专利技术属于导航信号检测
，可用于GPS、北斗弱信号捕获。
技术介绍
：全球卫星定位系统（GlobalNavigationSatelliteSystem，GNSS）信号是经过直接序列扩频调制的扩频信号，对经过直接扩频调制的卫星导航信号的捕获是GNSS系统需要解决的首要问题。串行捕获是一种捕获技术，但由于此方法采用时域计算接受码和本地码相关，一次计算只能得到一个码相位的相关值且计算量大，所以出现了并行捕获算法，将时域计算接受码和本地码相关转化为频域方法计算且频域有相应的快速傅里叶变换（FastFourierTransformation，FFT）算法节省了大量的捕获时间，但由于需要捕获接收GNSS弱信号，需要大数据量的相关积累，所以出现了部分匹配滤波（partialmatchedfilter，PMF）算法来计算接受码和本地码相关，其中具有代表性的方法是基于非相干积累的部分匹配滤波（partialmatchedfilterbasedonnon-coherentaccumulation，PMF_NCA），就是将进行下变频后的基带信号进行部分匹配滤波，然后进行非相干积累，最后将积累的判决量进行阈值判定，采用非相干积累有两点好处：第一提高了信噪比进而提高了检测概率，第二克服了导航数据调制所带来的比特翻转问题。但是非相干积累采用将信号平方进行积累，所以将噪声幅度也给平方了，所以非相干积累提高检测概率的能力是有限的。由于非相干积累将噪声幅度也增大了，所以本专利技术方法就是在非相干积累之前根据信号特点加以自适应滤波器，将滤波后的信号再进行非相干积累，提高了信噪比，进而提高检测概率，由于本方法提高了信号的信噪比，所以对GNSS弱信号捕获具有重要意义。
技术实现思路
：本专利技术的目的在于针对现有技术的不足，提出一种提高检测概率的基于双FFT频域滤波码捕获方法。为了实现上述目的，本专利技术的方法包括如下步骤：（1）在下变频单元中，对接受到的中频信号r(n)进行下变频处理：其中sr(n)为基带信号，P(n)为中频信号r(n)的噪声且为复高斯噪声，实部、虚部都服从均值为0方差为δ2高斯分布，f1为信号频率，Δf为搜索步长，i为搜索次数，c(n)为GPS的C/A码或北斗信号的测距码。（2）在频域相关单元，将sr(n)信号分为Q个数据段，每段为相关信号的码周期，表示为sr1(n)，…，srq(n)，…，srQ(n)，分别将它们与本地码频域值的复共轭相乘，再分别取傅里叶逆变换，可以表示为：其中FFT()表示取信号快速傅里叶变换，IFFT()表示求信号的快速傅里叶逆变换，conj()表示求信号的复共轭。（3）在分段处理单元，上式Rq(n)中设0≤n≤p，当本地码与接收码同步时，n=p，即码相位取p时同步，则s=[R1(p)...Rq(p)...RQ(p)]其中Rq(p)为第q段同步时的相关值，即其中Co为每段的采样点数，f0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*δ2高斯分布。（4）在FFT单元中，对s向量进行快速傅里叶变换：（5）在低通滤波器单元，对信号sr(k)进行低通滤波：kmax为低通滤波器的截止频率，sf(k)为频率滤波后的频域信号。（6）在IFFT单元，对sf(k)进行快速傅里叶反变换：（7）在非相干积累单元，对信号sf(n)进行非相干积累，并构造判决统计量Z：（8）门限判决，此时统计量若没有信号则服从卡方分布，则总的虚警概率为：可以通过设定的虚警概率求得门限，跟统计量进行比较，大于门限即为检测到信号。本专利技术的有益效果：与PMF_NCA相比，本专利技术的方法具有如下有点：1）由于采用频域相关算法使本方法能一次相关计算所有码相位对应的相关值；2）由于本方法采用频域滤波算法，使滤波后的有用信号能量没有减少且使滤波后噪声信号的能量和方差，提高了检测概率。附图说明：图1是F_F检测框图；图2是F_F检测详细检测流图；图3为本专利技术方法与现有PMF_NCA方法在高斯白噪声信道下对GPS信号处理后的检测概率曲线；图4为本专利技术方法与现有PMF_NCA方法在衰落信道下对GPS信号处理后的检测概率曲线；图5为本专利技术方法与现有PMF_NCA方法在高斯白噪声信道下对北斗信号处理后的检测概率曲线；图6为本专利技术方法与现有PMF_NCA方法在衰落信道下对北斗信号处理后的检测概率曲线。具体实施方式：为使本专利技术的优点和技术方案更加清楚明白，下面结合以下仿真数据和图像对本专利技术的技术方案作进一步说明。1.仿真条件以北斗、GPS信号为例进行了计算机仿真，在同一虚警概率下分别对F_F方法、PMF_NCA方法的蒙特卡洛仿真的检测概率结果进行对比，具体仿真参数：无偏码系统，调制方式为BPSK，对于GPS信号：采用1023阶C/A码扩频，码片速率为Rc=1.023Mc/s，用于捕获总数据长度为8ms，系统采样频率为1.023MHZ，部分匹配滤波器的数据长度为1ms，即Q=8，kmax=Q/2，虚警概率为Pfa=0.02；对于北斗信号：码片速率为Rc=2.046Mc/s，用于捕获总数据长度为8ms，系统采样频率为2.046MHZ，部分匹配滤波器的数据长度为2ms，即Q=4，kmax=Q/2。信道采用高斯白噪声和一条可分辨路径的瑞利衰落信道，信道的多普勒频率为10HZ，2.仿真内容让不同频偏的信号通过高斯信道、衰落信道在经过本专利技术的方法和PMF_NCA方法进行处理得出的检测概率进行对比，从而通过检测概率的高低区分出两种方法的好坏。仿真1：分别用本专利技术方法和现有的PMF_NCA方法对通过高斯信道的GPS信号进行处理所得检测概率曲线，如图3所示，其中：图3a为频偏f为0HZ时分别用本专利技术方法和现有的PMF_NCA方法处理后检测概率曲线对比图。图3b为频偏f为51.15HZ时分别用本专利技术方法和现有的PMF_NCA方法处理后检测概率曲线对比图。图3c为频偏f为102.3HZ时分别用本专利技术方法和现有的PMF_NCA方法处理后检测概率曲线对比图。表1表示在一定信噪比下分别用本专利技术方法和PMF_NCA方法处理后的检测概率值的大小对比。表1本专利技术方法与现有PMF_NCA方法在高斯白噪声信道下检测概率仿真2：分别用本专利技术方法和现有的PMF_NCA方法对通过衰落信道的GPS信号进行处理所得检测概率曲线，如图4，其中：图4a为频偏f为0HZ时分别用本专利技术方法和现有的PMF_NCA方法处理后检测概率曲线对比图。图4b为频偏f为51.15HZ时分别用本专利技术方法和现有的PMF_NCA方法处理后检测概率曲线对比图。图4c为频偏f为102.3HZ时分别用本专利技术方法和现有的PMF_NCA方法处理后检测概率曲线对比图。表2表示在一定信噪比下分别用本专利技术方法和PMF_NCA方法处理后的检测概率值的大小对比。表2本专利技术方法与现有PMF_NCA方法在衰落信道下检测概率仿真3：分别用本专利技术方法和现有的PMF_NCA方法对通过高斯信道的北斗信号进行处理所得检测概率曲线，如图5，其中：图5a为频偏f为0HZ时分别用本专利技术方法和现有的PMF_NCA方法处理后检测概率曲线对比图。图5b为频偏f为51.15HZ时分别用本专利技术方法和现有的PMF_本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于双FFT频域滤波码捕获方法，其特征在于：包括以下步骤：（1）对接受到的中频信号r(n)进行下变频处理：sr(n)=r(n)*e-j2πi*Δf={h(l)*c(n)*ej*2πf1+P(n)}*e-j2πi*Δf其中sr(n)为基带信号，P(n)为中频信号r(n)的噪声且为复高斯噪声，实部、虚部都服从均值为0方差为δ2高斯分布，f1为信号频率，Δf为搜索步长，i为搜索次数；（2）将sr(n)信号分为Qms数据，表示为sr1(n)，…，srq(n)，…，srQ(n)，分别将它们与本地码频域值的复共轭相乘，再分别取傅里叶逆变换，可以表示为：R1(n)=IFFT[FFT(sr1(n))*conj(FFT(c(n)))]...Rq(n)=FFT[FFT(arq(n))*conj(FFT(c(n)))]...RQ(n)=FFT[FFT(srQ(n))*conj(FFT(c(n)))]其中FFT()表示取信号快速傅里叶变换，IFFT()表示求信号的快速傅里叶逆变换，conj()表示求信号的复共轭，c(n)表示本地C/A码；（3）上式Rq(n)中设0≤n≤p，当本地码与接收码同步时，n=p，即码相位取p时同步，则s=[R1(p)...Rq(p)...RQ(p)]其中Rq(p)为第qms同步时的相关值，即Rq(p)=Σn=(q-1)*Coq*Co-1sr(n)*c(n)=h(l)ej2π(q-1)*Co*f0*1-ej2π*Co*f01-ej2πf0+W(q)=h(l)ej[2π(q-1)*Co*f0+π*Co*f0-πf0]*sin(π*Co*f0)sin(π*f0)+W(q)≈Co*h(l)ej[2π(q-1)*Co*f0+π*Co*f0-πf0]*sinc(f0*Co)+W(q)其中Co为1ms的点数，f0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*δ2高斯分布；（4）对s向量进行快速傅里叶变换：sr(k)=Σq=0Q-1sq(p)*e-j2πQq*k（5）对信号sr(k)进行低通滤波：sf(k)=sr(k),k≤kmax0,kmax<k≤Q-1kmax为低通滤波器的截止频率，sf(k)为频率滤波后的频域信号；（6）对频率滤波后的频域信号sf(k)进行快速傅里叶反变换：sf(n)=1QΣk=0Q-1sf(k)*ej2πQkn（7）对信号sf(n)进行非相干积累，并构造判决统计量Z：z=Σn=0Q-1|sf(n)|2/(kmaxQCo*σ2)（8）门限判决，此时统计量若没有信号则服从卡方分布，则总的虚警概率为：Pfa=1-[P{Z<γ}]P≈P*e-γ/2Σk=0Q-11k!(γ2)k通过设定的虚警概率求得门限，跟统计量进行比较，大于门限即为检测到信号。...

【技术特征摘要】
1.基于双FFT频域滤波码捕获方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)对接受到的中频信号r(n)进行下变频处理：其中sr(n)为基带信号，P(n)为中频信号r(n)的噪声且为复高斯噪声，实部、虚部都服从均值为0方差为δ2高斯分布，f1为信号频率，Δf为搜索步长，i为搜索次数；(2)将sr(n)信号分为Qms数据，表示为sr1(n)，…，srq(n)，…，srQ(n)，分别将它们的频域值与本地码频域值的复共轭相乘，再分别取傅里叶逆变换，表示为：其中FFT()表示取信号快速傅里叶变换，IFFT()表示求信号的快速傅里叶逆变换，conj()表示求信号的复共轭，c(n)表示本地C/A码；(3)上式Rq(n)中设0≤n≤p，当本地码与接收码同步时，n＝p，即码相位取p时同步，则s＝[R1(p)...Rq(p)...RQ(p)]其中Rq(p)为第...

【专利技术属性】
技术研发人员：张华，许录平，吴超，焦荣，宋诗斌，冯冬竹，阎博，申洋赫，何小川，刘清华，
申请(专利权)人：西安电子科技大学昆山创新研究院，西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：