本發(fā)明涉及一種高動(dòng)態(tài)衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)的快速捕獲和跟蹤系統(tǒng)和方法，屬于衛(wèi)星信號(hào)處理領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

目前，隨著我國(guó)軍事、航空航天事業(yè)的不斷發(fā)展，傳統(tǒng)的接收機(jī)已經(jīng)無法滿足高速運(yùn)行時(shí)的導(dǎo)航定位需求。為此，國(guó)內(nèi)開始研制高動(dòng)態(tài)下的接收機(jī)，由于在高動(dòng)態(tài)的惡劣環(huán)境下，接收機(jī)有著非常大的速度或加速度、加加速度，使得信號(hào)的多普勒變化急劇增大，導(dǎo)致接收機(jī)很難捕獲和跟蹤GPS信號(hào)，傳統(tǒng)的捕獲算法例如滑動(dòng)相關(guān)是對(duì)多普勒頻率和碼相位二維進(jìn)行串行搜索的，該方法運(yùn)算量大且搜索時(shí)間很長(zhǎng)，根本無法適應(yīng)高動(dòng)態(tài)環(huán)境，即使捕獲到了也很容易就失捕，傳統(tǒng)的跟蹤環(huán)路也不能適應(yīng)高動(dòng)態(tài)變化，且跟蹤精度很低，很容易失鎖。而本發(fā)明所研究的是彈載、箭載和星載高動(dòng)態(tài)接收機(jī)，其對(duì)捕獲時(shí)間、捕獲性能、跟蹤精度和跟蹤穩(wěn)定性要求極高，因此實(shí)現(xiàn)快速捕獲和穩(wěn)定跟蹤是研究高動(dòng)態(tài)接收機(jī)的首要任務(wù)。

為解決以上問題，國(guó)內(nèi)的相關(guān)研究人員提出了很多的解決方案，公開號(hào)為CN101082664，名稱是“一種用于高動(dòng)態(tài)衛(wèi)星導(dǎo)航接收機(jī)中信號(hào)快捕的裝置及其方法”的發(fā)明專利提出了基于分段匹配濾波器的設(shè)計(jì)，在一個(gè)積分時(shí)間內(nèi)對(duì)整個(gè)碼片相位進(jìn)行遍歷搜索的同時(shí)完成對(duì)多普勒頻率的并行搜索，將傳統(tǒng)的二維搜索轉(zhuǎn)換為偽碼相位的一維搜索，但是該專利中碼片搜索時(shí)間仍不短，要加快捕獲則要提高FFT點(diǎn)數(shù)，且最終捕獲頻率精度不高。公開號(hào)為CN105717521A，名稱是“高動(dòng)態(tài)偽衛(wèi)星信號(hào)的快速捕獲方法”的發(fā)明專利采用快速FFT算法和平方環(huán)法相結(jié)合，但是該方法中快速FFT運(yùn)算需要進(jìn)行大量傅里葉變換，消耗較大硬件資源以及耗時(shí)較長(zhǎng)。公開號(hào)為CN105607091A，名稱是“一種改進(jìn)的基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的載波跟蹤環(huán)”的發(fā)明專利利用擴(kuò)展卡爾曼濾波器(EKF)進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)，但是由于EKF需要計(jì)算復(fù)雜的Jacobi矩陣，對(duì)狀態(tài)量初始值要求較嚴(yán)，且用線性化來近似等同非線性導(dǎo)致精度不高。

因此，鑒于以上一系列的問題，為了實(shí)現(xiàn)高動(dòng)態(tài)下的衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)的快速捕獲和穩(wěn)定跟蹤，提高動(dòng)態(tài)性和跟蹤精度，本發(fā)明提出了一種高動(dòng)態(tài)衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)的快速捕獲和跟蹤方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為：提供一種適應(yīng)于高動(dòng)態(tài)環(huán)境下導(dǎo)航接收機(jī)中快速捕獲和穩(wěn)定跟蹤的方法，克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的FFT點(diǎn)數(shù)較大、僅采用PMF和引入延遲累加器，從而導(dǎo)致的捕獲時(shí)間較長(zhǎng)、捕獲多普勒頻移范圍較小、容易漏檢、硬件資源消耗較大和捕獲精度不高的問題，以及傳統(tǒng)跟蹤環(huán)路動(dòng)態(tài)性差、跟蹤精度較低、易失鎖等問題。

本發(fā)明目的通過如下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：

提供一種高動(dòng)態(tài)衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)的快速捕獲和跟蹤方法，包括：

S1、設(shè)置捕獲中部分匹配濾波器(PMF)的個(gè)數(shù)和每個(gè)部分匹配濾波器的長(zhǎng)度，設(shè)置快速傅里葉變換(FFT)的點(diǎn)數(shù)；讀取第一積分長(zhǎng)度T_coh的中頻信號(hào)Signal_IF并濾去直流成分得到信號(hào)Signal_0DC，將信號(hào)Signal_0DC分別與本地載波NCO產(chǎn)生的I路和Q路相乘，進(jìn)行混頻，獲得xCarrier信號(hào)；

S2、xCarrier信號(hào)進(jìn)行加窗處理后輸入到部分匹配濾波器(PMF)，對(duì)每個(gè)部分匹配濾波器(PMF)輸出結(jié)果進(jìn)行加窗處理后，進(jìn)行快速傅里葉變換(FFT)；

S3、對(duì)經(jīng)FFT運(yùn)算后信號(hào)進(jìn)行峰值判決，得到捕獲結(jié)果多普勒頻移f_dacq；

S4、進(jìn)入跟蹤階段，讀取第二積分長(zhǎng)度的中頻信號(hào)Signal_IF與本地載波的I路和Q路相乘，獲得混頻后I路和Q路信號(hào)，分別與本地超時(shí)、即時(shí)和滯后偽碼進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算；對(duì)相關(guān)后結(jié)果進(jìn)行積分清除得到相干積分值包括I路信號(hào)與超時(shí)偽碼相干積分值I_E、I路信號(hào)與即時(shí)偽碼相干積分值I_P、I路信號(hào)與滯后偽碼相干積分值I_L和Q路信號(hào)與超時(shí)偽碼相干積分值Q_E、Q路信號(hào)與即時(shí)偽碼相干積分值Q_P、Q路信號(hào)與滯后偽碼相干積分值Q_L；

S5、對(duì)I路信號(hào)與即時(shí)偽碼相干積分值I_P和Q路信號(hào)與即時(shí)偽碼相干積分值Q_P去除符號(hào)的影響，作為擴(kuò)維無跡卡爾曼濾波(UKF)模塊的測(cè)量值，擴(kuò)維無跡卡爾曼濾波(UKF)模塊進(jìn)行載波跟蹤得到狀態(tài)量x_k＝[x_p；x_w；x_a；x_j]_k的最佳估計(jì)值；載波相位差估計(jì)值x_pk實(shí)時(shí)修正本地載波NCO的角頻率值w_NCOk+1；

S6、接收I路信號(hào)與超時(shí)偽碼相干積分值I_E、I路信號(hào)與滯后偽碼相干積分值I_L和Q路信號(hào)與超時(shí)偽碼相干積分值Q_E、Q路信號(hào)與滯后偽碼相干積分值Q_L經(jīng)過碼鑒相器輸出碼相位差異δ_cp，δ_cp經(jīng)過環(huán)路濾波器后與本地載波NCO的角頻率值w_NCOk+1經(jīng)過比例器κ_c后的結(jié)果相加，相加的和M作為C/A碼NCO模塊的控制輸入量，C/A碼NCO實(shí)時(shí)輸出頻率f_co，頻率f_co驅(qū)動(dòng)C/A碼發(fā)生器生成本地超時(shí)、即時(shí)和滯后偽碼。

優(yōu)選的，步驟(2)中兩次進(jìn)行加窗處理的窗函數(shù)W(w)如下：

W_R(w)為長(zhǎng)為N的矩形窗的幅度特性，N取部分匹配濾波器幅頻響應(yīng)的主瓣寬度；w為頻率值。

優(yōu)選的，將加窗處理后xCarrier信號(hào)分為K段，分別輸入到K個(gè)部分匹配濾波器(PMF)，與本地偽碼進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算，對(duì)相關(guān)運(yùn)算后的結(jié)果進(jìn)行累加得到部分匹配濾波器(PMF)的K組輸出值。

優(yōu)選的，步驟S3中對(duì)經(jīng)FFT運(yùn)算后信號(hào)進(jìn)行峰值判決，得到捕獲結(jié)果多普勒頻移f_dacq和碼相位偏移p_acq的具體方法為：

對(duì)于單個(gè)偽碼，當(dāng)檢測(cè)到第一峰值時(shí)，以第一峰值對(duì)應(yīng)相位值CPha為中心，距離中心距離大于一個(gè)碼片的范圍內(nèi)檢測(cè)第二峰值，計(jì)算第一峰值和第二峰值的比值，將該比值與單個(gè)偽碼捕獲閾值比較，如果大于單個(gè)偽碼捕獲閾值，則第一峰值所對(duì)應(yīng)的多普勒頻移和碼相位偏移即為捕獲結(jié)果；如果小于等于單個(gè)偽碼捕獲閾值，則沒有捕獲到該偽碼對(duì)應(yīng)的衛(wèi)星信號(hào)；

對(duì)于a個(gè)偽碼，當(dāng)檢測(cè)到第i個(gè)峰值時(shí)，在距離第1-i個(gè)峰值中心均大于一個(gè)碼片的范圍內(nèi)搜索第i+1個(gè)峰值，計(jì)算第i個(gè)峰值和第i+1個(gè)峰值的差值與第i個(gè)峰值的比值，該值與多個(gè)偽碼捕獲閾值比較，如果小于等于多個(gè)偽碼捕獲閾值，則檢測(cè)第i+2個(gè)峰值；如果大于多個(gè)偽碼捕獲閾值則計(jì)算第i個(gè)峰值和第i+1個(gè)峰值的比值，將該比值與單個(gè)偽碼捕獲閾值比較，如果大于單個(gè)偽碼捕獲閾值，則第i個(gè)峰值所對(duì)應(yīng)的多普勒頻移和碼相位偏移為捕獲結(jié)果；如果小于等于單個(gè)偽碼捕獲閾值，則檢測(cè)第i+2個(gè)峰值；a-2≥i≥1。

優(yōu)選的，擴(kuò)維無跡卡爾曼濾波(UKF)模塊包括載波動(dòng)態(tài)模型和測(cè)量模型，

狀態(tài)向量中應(yīng)包含如下4個(gè)狀態(tài)量x_k＝[x_p；x_w；x_a；x_j]_k，載波動(dòng)態(tài)模型的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程為：

其中x_p為接收載波與接收機(jī)本地載波的相位差；x_w為接收載波的多普勒頻移；x_a是接收載波的多普勒頻移x_w的一階變化率；x_j是接收載波的多普勒頻移x_w的二階變化率；ΔT_k是累積時(shí)間間隔；w_k是4×1的過程噪聲矩陣，該過程噪聲均為高斯白噪聲，均值為0，k為時(shí)刻；

測(cè)量模型的實(shí)際觀測(cè)量矩陣z_k。

將過程噪聲和測(cè)量噪聲擴(kuò)充到狀態(tài)向量中，獲得擴(kuò)充后的狀態(tài)向量：

其中υ_k是2×1的零均值的高斯白噪聲測(cè)量噪聲矩陣。

提供一種高動(dòng)態(tài)衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)的快速捕獲和跟蹤系統(tǒng)，包括第一混頻模塊、第一加窗模塊、部分匹配濾波器(PMF)模塊、第二加窗模塊、快速傅里葉變換(FFT)模塊、峰值檢測(cè)模塊、第二混頻模塊、相關(guān)模塊、積分清除模塊、去除符號(hào)模塊、擴(kuò)維無跡卡爾曼濾波(UKF)模塊、碼鑒相器模塊、環(huán)路濾波器、C/A碼發(fā)生器和C/A碼NCO；

所述第一混頻模塊，讀取第一積分長(zhǎng)度T_coh的中頻信號(hào)Signal_IF并濾去直流成分得到信號(hào)Signal_0DC，將信號(hào)Signal_0DC分別與本地載波NCO產(chǎn)生的I路和Q路相乘，進(jìn)行混頻，獲得xCarrier信號(hào)；

第一加窗模塊將xCarrier信號(hào)進(jìn)行加窗處理后輸入到部分匹配濾波器(PMF)；

部分匹配濾波器(PMF)模塊將加窗處理后xCarrier信號(hào)分為K段，分別輸入到K個(gè)部分匹配濾波器(PMF)，與本地偽碼進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算，對(duì)相關(guān)運(yùn)算后的結(jié)果進(jìn)行累加得到部分匹配濾波器(PMF)的K組輸出值；

第二加窗模塊為K個(gè)，分別對(duì)K個(gè)部分匹配濾波器(PMF)輸出結(jié)果進(jìn)行加窗處理，并發(fā)送到快速傅里葉變換(FFT)模塊；

快速傅里葉變換(FFT)模塊對(duì)信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換后發(fā)送到峰值檢測(cè)模塊；

峰值檢測(cè)模塊對(duì)經(jīng)FFT運(yùn)算后信號(hào)進(jìn)行峰值判決，得到捕獲結(jié)果多普勒頻移f_dacq；

第二混頻模塊讀取第二積分長(zhǎng)度的中頻信號(hào)Signal_IF與本地載波的I路和Q路相乘，獲得混頻后I路和Q路信號(hào)；

相關(guān)模塊將第二混頻模塊輸出的混頻后的I路和Q路信號(hào)分別與C/A碼發(fā)生器生成的超時(shí)、即時(shí)和滯后偽碼進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算；

積分清除模塊對(duì)相關(guān)模塊輸出的相關(guān)運(yùn)算結(jié)果進(jìn)行積分清除得到相干積分值包括I路信號(hào)與超時(shí)偽碼相干積分值I_E、I路信號(hào)與即時(shí)偽碼相干積分值I_P、I路信號(hào)與滯后偽碼相干積分值I_L和Q路信號(hào)與超時(shí)偽碼相干積分值Q_E、Q路信號(hào)與即時(shí)偽碼相干積分值Q_P、Q路信號(hào)與滯后偽碼相干積分值Q_L；

去除符號(hào)模塊對(duì)I路信號(hào)與即時(shí)偽碼相干積分值I_P和Q路信號(hào)與即時(shí)偽碼相干積分值Q_P去除符號(hào)的影響；

擴(kuò)維無跡卡爾曼濾波(UKF)模塊將去除符號(hào)的影響的I路信號(hào)與即時(shí)偽碼相干積分值I_P和Q路信號(hào)與即時(shí)偽碼相干積分值Q_P作為擴(kuò)維無跡卡爾曼濾波(UKF)模塊的測(cè)量值，進(jìn)行載波跟蹤輸出狀態(tài)量x_k＝[x_p；x_w；x_a；x_j]_k的最佳估計(jì)值；載波相位差估計(jì)值x_pk實(shí)時(shí)修正本地載波NCO的角頻率值w_NCOk+1；

碼鑒相器模塊接收I路信號(hào)與超時(shí)偽碼相干積分值I_E、I路信號(hào)與滯后偽碼相干積分值I_L和Q路信號(hào)與超時(shí)偽碼相干積分值Q_E、Q路信號(hào)與滯后偽碼相干積分值Q_L，輸出碼相位差異δ_cp；

環(huán)路濾波器輸入相位差異δ_cp與本地載波NCO的角頻率值w_NCOk+1經(jīng)過比例器κ_c后的結(jié)果相加，輸出相加的和M作為C/A碼NCO模塊的控制輸入量；

C/A碼NCO實(shí)時(shí)輸出頻率f_co，頻率f_co驅(qū)動(dòng)C/A碼發(fā)生器生成本地超時(shí)、即時(shí)和滯后偽碼。

優(yōu)選的，第一加窗模塊和第二加窗模塊加窗處理的窗函數(shù)W(w)如下：

W_R(w)為長(zhǎng)為N的矩形窗的幅度特性，N取部分匹配濾波器幅頻響應(yīng)的主瓣寬度；w為頻率值。

優(yōu)選的，峰值檢測(cè)模塊操作方法如下：

對(duì)于單個(gè)偽碼，當(dāng)檢測(cè)到第一峰值時(shí)，以第一峰值對(duì)應(yīng)相位值CPha為中心，距離中心距離大于一個(gè)碼片的范圍內(nèi)檢測(cè)第二峰值，計(jì)算第一峰值和第二峰值的比值，將該比值與單個(gè)偽碼捕獲閾值比較，如果大于單個(gè)偽碼捕獲閾值，則第一峰值所對(duì)應(yīng)的多普勒頻移和碼相位偏移即為捕獲結(jié)果；如果小于等于單個(gè)偽碼捕獲閾值，則沒有捕獲到該偽碼對(duì)應(yīng)的衛(wèi)星信號(hào)；

對(duì)于a個(gè)偽碼，當(dāng)檢測(cè)到第i個(gè)峰值時(shí)，在距離第1-i個(gè)峰值中心均大于一個(gè)碼片的范圍內(nèi)搜索第i+1個(gè)峰值，計(jì)算第i個(gè)峰值和第i+1個(gè)峰值的差值與第i個(gè)峰值的比值，該值與多個(gè)偽碼捕獲閾值比較，如果小于等于多個(gè)偽碼捕獲閾值，則檢測(cè)第i+2個(gè)峰值；如果大于多個(gè)偽碼捕獲閾值則計(jì)算第i個(gè)峰值和第i+1個(gè)峰值的比值，將該比值與單個(gè)偽碼捕獲閾值比較，如果大于單個(gè)偽碼捕獲閾值，則第i個(gè)峰值所對(duì)應(yīng)的多普勒頻移和碼相位偏移為捕獲結(jié)果；如果小于等于單個(gè)偽碼捕獲閾值，則檢測(cè)第i+2個(gè)峰值；a-2≥i≥1。

優(yōu)選的，擴(kuò)維無跡卡爾曼濾波(UKF)模塊包括載波動(dòng)態(tài)模型和測(cè)量模型，

狀態(tài)向量中應(yīng)包含如下4個(gè)狀態(tài)量x_k＝[x_p；x_w；x_a；x_j]_k，載波動(dòng)態(tài)模型的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程為：

其中x_p為接收載波與接收機(jī)本地載波的相位差；x_w為接收載波的多普勒頻移；x_a是接收載波的多普勒頻移x_w的一階變化率；x_j是接收載波的多普勒頻移x_w的二階變化率；ΔT_k是累積時(shí)間間隔；w_k是4×1的過程噪聲矩陣，該過程噪聲均為高斯白噪聲，均值為0，k為時(shí)刻；

測(cè)量模型的實(shí)際觀測(cè)量矩陣z_k。

將過程噪聲和測(cè)量噪聲擴(kuò)充到狀態(tài)向量中，獲得擴(kuò)充后的狀態(tài)向量：

其中υ_k是2×1的零均值的高斯白噪聲測(cè)量噪聲矩陣。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的有益效果是：

(1)本發(fā)明將組合碼相關(guān)的衛(wèi)星快速盲搜方法運(yùn)用在捕獲之前對(duì)衛(wèi)星的搜索中，提高了捕獲效率。

(2)本發(fā)明對(duì)傳統(tǒng)捕獲方法PMF+FFT進(jìn)行了改進(jìn)，分別對(duì)PMF和FFT模塊進(jìn)行加窗處理，即增大了多普勒頻率捕獲范圍，更適應(yīng)于高動(dòng)態(tài)環(huán)境，又減小約一半的扇貝損失，提高了捕獲性能。

(3)本發(fā)明對(duì)PMF+FFT后的結(jié)果進(jìn)行峰值檢測(cè)時(shí)，采用自適應(yīng)門限調(diào)整法，能更精確地檢測(cè)出峰值。

(4)本發(fā)明將UKF用于高動(dòng)態(tài)下衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)的跟蹤，并對(duì)其進(jìn)行擴(kuò)維改進(jìn)，提高了跟蹤精度和穩(wěn)定性，結(jié)果表明本發(fā)明提出的一種高動(dòng)態(tài)衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)的快速捕獲和跟蹤方法能在加速度為100g的高動(dòng)態(tài)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)快速捕獲和穩(wěn)定跟蹤。

附圖說明

圖1為本發(fā)明實(shí)現(xiàn)快速捕獲方法的流程圖。

圖2為本發(fā)明實(shí)現(xiàn)高動(dòng)態(tài)快速捕獲的整體結(jié)構(gòu)圖。

圖3為本發(fā)明實(shí)現(xiàn)單個(gè)偽碼檢測(cè)的開窗示意圖。

圖4為本發(fā)明實(shí)現(xiàn)多個(gè)偽碼檢測(cè)的開窗示意圖。

圖5為本發(fā)明基于擴(kuò)維UKF的跟蹤示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和方法原理對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說明。本發(fā)明提出了一種高動(dòng)態(tài)衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)的快速捕獲和跟蹤方法。

如圖1所示是本發(fā)明中實(shí)現(xiàn)高動(dòng)態(tài)快速捕獲方法的整體流程圖，具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

步驟1：根據(jù)捕獲的精度和多普勒頻移范圍要求來確定捕獲的相關(guān)參數(shù)，由最終粗捕分辨率f_resolu＝1/T_coh確定積分長(zhǎng)度T_coh，由捕獲的多普勒頻率范圍f_all＝N/T_coh確定FFT點(diǎn)數(shù)N，設(shè)置PMF的個(gè)數(shù)K等于FFT的點(diǎn)數(shù)，則總的相關(guān)運(yùn)算M＝T_coh·f_C，每個(gè)PMF的長(zhǎng)度為L(zhǎng)＝T_coh·f_C/K。

根據(jù)上述設(shè)定的積分時(shí)間，讀取T_coh長(zhǎng)度的中頻信號(hào)Signal_IF，對(duì)該中頻信號(hào)進(jìn)行直流濾波去除直流干擾得到信號(hào)Signal_0DC，再分別與產(chǎn)生的本地載波的I路和Q路相乘，則最終經(jīng)過載波解調(diào)的信號(hào)為：

xCarrier＝Signal_0DC×(local_carQ-j×local_carI) (1)

其中l(wèi)ocal_carQ為本地載波的Q路信號(hào)，local_carI為本地載波的I路信號(hào)。

對(duì)于冷啟動(dòng)時(shí)，沒有存儲(chǔ)任何星歷和歷書的接收機(jī)搜星的過程如下：

(1)對(duì)于總的32顆GPS衛(wèi)星按照衛(wèi)星的運(yùn)動(dòng)軌跡和統(tǒng)計(jì)概率學(xué)，將經(jīng)常一起出現(xiàn)的k顆衛(wèi)星劃分為一組，每顆衛(wèi)星用二維數(shù)組表示為Sat[i][j]，其中i表示第幾組，范圍為j表示第i組中的第j個(gè)衛(wèi)星，且j≤k。讓偽碼發(fā)生器復(fù)制出k顆衛(wèi)星的組合碼，組合碼的計(jì)算公式如下：

式中：C⁽ⁱ⁾(n)為衛(wèi)星i的偽碼，C^(com)(n)為k顆衛(wèi)星的偽碼組合碼。復(fù)制出的組合碼再與接收信號(hào)進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算，即相當(dāng)于同時(shí)對(duì)k顆衛(wèi)星信號(hào)進(jìn)行搜索和檢測(cè)。若這k顆衛(wèi)星沒有一顆可見，則接收機(jī)通道在搜索過程中檢測(cè)不到任何顯著的相關(guān)峰值，于是這k顆衛(wèi)星可以一并全部被認(rèn)為不存在，然后接收機(jī)可以轉(zhuǎn)向另外k顆衛(wèi)星，如果檢測(cè)到一個(gè)或多個(gè)相關(guān)峰值，則可以斷定這k顆衛(wèi)星中有一顆或多顆可見，因此進(jìn)一步在這k顆衛(wèi)星中對(duì)單個(gè)衛(wèi)星進(jìn)行捕獲，檢測(cè)最高峰和第二高峰的比值與捕獲閾值大小來判定是否捕獲成功，直到捕獲到4顆衛(wèi)星為止。若k值較大，則接收機(jī)能有效地否決多個(gè)衛(wèi)星信號(hào)，又能快速地檢測(cè)出首個(gè)衛(wèi)星信號(hào)，但k值也不宜過大，過大的k值會(huì)在相關(guān)結(jié)果中引入高的噪聲量，因此本發(fā)明取k值為4，則搜星時(shí)間最少可減少1/4，大大提高了捕獲效率。

(2)判斷組值i是否小于32/k，若小于則利用公式(2)產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的組合碼并進(jìn)入步驟2，反之則說明捕獲結(jié)束。

步驟2：將去載波后的信號(hào)輸入到PMF中，對(duì)于某一個(gè)相位，第一個(gè)PMF將輸入信號(hào)的前L個(gè)碼片與本地偽碼的前L個(gè)碼片做相關(guān)累加，第二個(gè)PMF處理接下來的L個(gè)碼片，依此類推，直至第K個(gè)PMF完成最后的L個(gè)碼片的處理，共有L個(gè)相位；最后將PMF的結(jié)果進(jìn)行N點(diǎn)的FFT運(yùn)算，可得FFT輸出的歸一化幅度響應(yīng)為：

上式F(w_d,k)可分為兩部分：

式中：F₁(w_d)是PMF對(duì)整體幅頻響應(yīng)的影響；F₂(w_d,k)是FFT運(yùn)算對(duì)整體幅頻響應(yīng)增益的貢獻(xiàn)。由PMF的幅頻響應(yīng)圖可得其幅度隨著多普勒頻移的增大而衰減，為改善其低通性能，對(duì)其加窗來擴(kuò)大其幅頻響應(yīng)的主瓣寬度，即增大了多普勒的捕獲范圍。由FFT幅頻響應(yīng)圖可知當(dāng)多普勒頻率在兩個(gè)FFT輸出點(diǎn)上時(shí)，該點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的幅值有明顯的衰減，即扇貝損失，因此為減小扇貝損失，同樣引入了窗函數(shù)，加窗后的FFT其頻譜得到了平滑，主瓣寬度增大，扇貝損失明顯減小。如圖2所示在PMF和FFT之前分別進(jìn)行加窗處理，以漢寧窗為例，其頻率響應(yīng)幅度函數(shù)為：

式中：W_R(w)為長(zhǎng)N的矩形窗的幅度特性。加窗后PMF歸一化頻率響應(yīng)和加窗后的FFT模塊輸出歸一化幅度特性分別為：

為滿足高動(dòng)態(tài)下捕獲，設(shè)置捕獲頻率范圍為20kHz，積分時(shí)間長(zhǎng)度選擇12.8ms，則FFT點(diǎn)數(shù)N為256，PMF的個(gè)數(shù)為256，總的相關(guān)運(yùn)算為13094.4，PMF的長(zhǎng)度為51.15，由于PMF的長(zhǎng)度要取整，因此取PMF的長(zhǎng)度L＝52，則M＝13312，N＝K＝256，1/T_c＝1023000，采樣頻率為40MHz，頻率分辨率約為76.85Hz。

步驟3：對(duì)FFT變換后的信號(hào)檢測(cè)最高峰，采用自適應(yīng)門限值調(diào)整法，當(dāng)檢測(cè)到第一高峰時(shí)，通過開窗原理，繼續(xù)檢測(cè)次高峰。此時(shí)若偽碼為組合碼，則若最高峰值與第二峰值的差和最高峰值的比值小于設(shè)定閾值，就再次確定檢測(cè)范圍來檢測(cè)第三峰值，若大于設(shè)定閾值則直接求最高峰和第二峰值的比值，若檢測(cè)到第三峰值，求最高峰和第三峰值的比值；將兩個(gè)比值與設(shè)置的組合碼的捕獲閾值比較，若大于則證明該第i組衛(wèi)星中有信號(hào)存在，則進(jìn)一步對(duì)第i組中的第j顆衛(wèi)星信號(hào)進(jìn)行捕獲，若不大于則說明第i組所有衛(wèi)星都不可見，因此拋棄之，并i值自加跳回到進(jìn)行下一組衛(wèi)星的捕獲。對(duì)于a個(gè)偽碼，當(dāng)檢測(cè)到第i個(gè)峰值時(shí)，在距離第1-i個(gè)峰值中心均大于一個(gè)碼片的范圍內(nèi)搜索第i+1個(gè)峰值，計(jì)算第i個(gè)峰值和第i+1個(gè)峰值的差值與第i個(gè)峰值的比值，該值與多個(gè)偽碼捕獲閾值比較，如果小于等于多個(gè)偽碼捕獲閾值，則檢測(cè)第i+2個(gè)峰值；如果大于多個(gè)偽碼捕獲閾值則計(jì)算第i個(gè)峰值和第i+1個(gè)峰值的比值，將該比值與單個(gè)偽碼捕獲閾值比較，如果大于單個(gè)偽碼捕獲閾值，則第i個(gè)峰值所對(duì)應(yīng)的多普勒頻移和碼相位偏移為捕獲結(jié)果；如果小于等于單個(gè)偽碼捕獲閾值，則檢測(cè)第i+2個(gè)峰值；a-2≥i≥1。

若偽碼為單個(gè)碼，則直接求最高峰和第二峰值的比值，將該比值與單個(gè)偽碼捕獲閾值比較，若大于則表示成功捕獲到第j顆衛(wèi)星；反之則證明檢測(cè)不到第j顆衛(wèi)星信號(hào)，j值自加即對(duì)下一顆衛(wèi)星繼續(xù)捕獲。

以上的峰值檢測(cè)方法中，由于本地偽碼的相位與接收信號(hào)偽碼的相位相近，因此檢測(cè)次高峰時(shí)需要在最高峰附近設(shè)置一個(gè)窗口，以最高峰時(shí)相位值CPha為中心，如圖3所示，在[1:Range1,Range2:PerCodeS]范圍內(nèi)繼續(xù)檢測(cè)次高峰，其中Range1和Range2距離CPha分別有一個(gè)碼片，PerCodeS為1ms信號(hào)的總采樣點(diǎn)數(shù)。

當(dāng)同時(shí)檢測(cè)多顆衛(wèi)星時(shí)，可能存在多個(gè)峰值，同樣用自適應(yīng)門限值調(diào)整法，若次高峰與最高峰的偏差比較小時(shí)證明有兩個(gè)峰值，同樣設(shè)置窗口；如圖4所示，在[CPRange1，CPRange2，CPRange3]范圍內(nèi)繼續(xù)檢測(cè)第三高峰，將最高峰和第三高峰的比值與門限值進(jìn)行比較，若大于門限值則存在兩顆衛(wèi)星。

判斷第j顆衛(wèi)星中j是否小于k，若小于則進(jìn)一步對(duì)第j顆衛(wèi)星進(jìn)行加窗PMF+FFT捕獲運(yùn)算，即進(jìn)入步驟2；若不小于則表明該組衛(wèi)星已經(jīng)檢測(cè)完畢，進(jìn)行下一組衛(wèi)星的檢測(cè)。

此時(shí)成功捕獲第j顆衛(wèi)星，則捕獲成功計(jì)數(shù)器cnt值加1，并得到捕獲的多普勒頻移f_dacq和碼相位偏移p_acq，此時(shí)j值自加1。

判斷cnt值是否小于4，若小于則繼續(xù)檢測(cè)下一個(gè)衛(wèi)星，繼續(xù)捕獲衛(wèi)星信號(hào)；若已經(jīng)大于或等于4則代表已經(jīng)捕獲到4顆衛(wèi)星信號(hào)，進(jìn)入步驟4。

步驟4：捕獲結(jié)束，進(jìn)入到跟蹤階段，如圖5所示，設(shè)置擴(kuò)維UKF的更新周期為1ms，讀取1ms中頻信號(hào)分別與本地I和Q路載波混頻，再分別與本地超時(shí)E(即時(shí)偽碼向前偏移半個(gè)碼片)、即時(shí)P(本地偽碼)和滯后L(即時(shí)偽碼向后偏移半個(gè)碼片)偽碼相關(guān)，將相關(guān)結(jié)果經(jīng)積分-清除器后分別輸出對(duì)應(yīng)的I路信號(hào)與超時(shí)偽碼相干積分值I_E、I路信號(hào)與即時(shí)偽碼相干積分值I_P、I路信號(hào)與滯后偽碼相干積分值I_L和Q路信號(hào)與超時(shí)偽碼相干積分值Q_E、Q路信號(hào)與即時(shí)偽碼相干積分值Q_P、Q路信號(hào)與滯后偽碼相干積分值Q_L。

步驟5：為消除導(dǎo)航數(shù)據(jù)的影響，這里對(duì)I路信號(hào)與即時(shí)偽碼相干積分值I_P和Q路信號(hào)與即時(shí)偽碼相干積分值Q_P進(jìn)行符號(hào)判決或兩倍相位翻轉(zhuǎn)，去除符號(hào)的影響，然后進(jìn)入擴(kuò)維無跡卡爾曼濾波(UKF)模塊，先建立載波動(dòng)態(tài)模型和測(cè)量模型。

載波動(dòng)態(tài)模型：

考慮到要穩(wěn)定跟蹤高動(dòng)態(tài)下的衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)，狀態(tài)向量中應(yīng)包含如下4個(gè)狀態(tài)量x_k＝[x_p；x_w；x_a；x_j]_k，其狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程為：

其中x_p為真實(shí)載波與接收機(jī)本地載波的相位差；x_w為真實(shí)的載波多普勒頻移；x_a是載波多普勒頻移的一階變化率；x_j是載波多普勒頻移的二階變化率；ΔT_k是累積時(shí)間間隔，這里ΔT_k＝1ms。w_k是4×1的過程噪聲矩陣，該噪聲均為高斯白噪聲，均值為0，協(xié)方差矩陣是Q_k。

測(cè)量模型：

在步驟4中的相干積分值I_P和Q_P組成擴(kuò)維UKF中的實(shí)際觀測(cè)量矩陣z_k。

其量測(cè)方程為：

其中N_1k是累積時(shí)間間隔內(nèi)的采樣點(diǎn)數(shù)，υ_k是2×1的零均值的高斯白噪聲測(cè)量噪聲矩陣，其協(xié)方差矩陣為R_k。

進(jìn)行擴(kuò)維UKF算法運(yùn)算，其步驟如下：

(1)狀態(tài)向量和其協(xié)方差初始化：

考慮到過程和量測(cè)方程相對(duì)于對(duì)應(yīng)的噪聲可能是非線性的，因此將過程噪聲和測(cè)量噪聲擴(kuò)充到狀態(tài)向量中，即：

利用步驟3中得到的捕獲多普勒頻移來初始化擴(kuò)維UKF，則狀態(tài)向量的初始值和其協(xié)方差的初始值為：

其中Q₀為過程噪聲的協(xié)方差，R₀為測(cè)量噪聲的協(xié)方差。

(2)選取2n+1個(gè)sigma點(diǎn)由x_k的均值和協(xié)方差的當(dāng)前時(shí)刻最佳估計(jì)值和對(duì)其做適當(dāng)?shù)男薷摹?/p>

即總的sigma點(diǎn)數(shù)為：2·n+1(n為擴(kuò)充后的維數(shù))，其中表示(n+λ)P_x的平方根矩陣的第i列，比例因子λ＝α²(n+κ)-n，其中α表示散布的程度，決定周圍sigma點(diǎn)的分布情況，調(diào)節(jié)α使得高階項(xiàng)的影響最小，其范圍為1e-4≤α≤1；κ是為滿足n+κ≠0的輔助尺度因子，默認(rèn)為0。

(3)計(jì)算加權(quán)系數(shù)：

其中β反映了狀態(tài)向量先驗(yàn)信息量，調(diào)節(jié)它可提高方差的精度，當(dāng)取2時(shí)對(duì)應(yīng)高斯分布的最優(yōu)值。是求一階統(tǒng)計(jì)特性(均值)時(shí)的加權(quán)系數(shù)；是求二階統(tǒng)計(jì)特性(協(xié)方差矩陣)時(shí)的加權(quán)系數(shù)。

(4)時(shí)間更新方程：

(a)將選取的k-1時(shí)刻的sigma點(diǎn)通過非線性方程f(·)進(jìn)行狀態(tài)傳遞得到k時(shí)刻的狀態(tài)量：

(b)將通過加權(quán)求和得到k時(shí)刻的先驗(yàn)狀態(tài)估計(jì)值：

(c)同樣通過加權(quán)求和求得先驗(yàn)估計(jì)誤差的協(xié)方差，由于已經(jīng)將噪聲擴(kuò)充到狀態(tài)量中，因此這里不需要再加上過程噪聲：

(5)量測(cè)更新實(shí)現(xiàn)：

(a)為減小計(jì)算量，這里將直接使用時(shí)間更新中產(chǎn)生的sigma點(diǎn)將這些sigma點(diǎn)通過非線性量測(cè)方程h(·)轉(zhuǎn)換為測(cè)量預(yù)測(cè)值

(b)將測(cè)量預(yù)測(cè)合并向量得到k時(shí)刻的量測(cè)預(yù)測(cè)：

(c)量測(cè)預(yù)測(cè)的協(xié)方差為：

(d)狀態(tài)量估計(jì)值和觀測(cè)量預(yù)測(cè)值之間的互協(xié)方差為：

(6)狀態(tài)量和其協(xié)方差的更新過程：

K_k＝P_xz/P_z (23)

K_k為k時(shí)刻的卡爾曼增益，z_k為k時(shí)刻的觀測(cè)信息。P_xz/P_z即可約去量測(cè)預(yù)測(cè)誤差的加權(quán)求和，剩下先驗(yàn)估計(jì)誤差的加權(quán)求和與量測(cè)預(yù)測(cè)誤差加權(quán)求和的比值，即為卡爾曼增益。則是實(shí)際觀測(cè)量值與估計(jì)量測(cè)值的誤差，即為殘差。殘差乘以卡爾曼增益得到估計(jì)狀態(tài)量的誤差，在先驗(yàn)狀態(tài)估計(jì)的基礎(chǔ)上加上估計(jì)狀態(tài)量的誤差即可得到更新的狀態(tài)估計(jì)值?？柭鲆婵墒沟酶碌臓顟B(tài)估計(jì)值的誤差均方根最小，使得更新后的估計(jì)值與真實(shí)值最接近。

本地載波的重構(gòu)，每次迭代完成后得到更新的載波相位差估計(jì)值x_pk用來修正本地載波NCO，進(jìn)行下一時(shí)刻的跟蹤。

w_NCOk+1＝w_NCOk+x_pk/ΔT_k (26)

其中w_NCOk+1為k+1時(shí)刻的本地載波NCO的角頻率。

步驟6：利用載波輔助技術(shù)進(jìn)行碼環(huán)的跟蹤，步驟4中的相干積分值I_E、I_L、Q_E、Q_L經(jīng)過碼鑒相器輸出碼相位差異δ_cp，并經(jīng)過環(huán)路濾波器的濾波后與載波跟蹤結(jié)果經(jīng)過比例器κ_c(1/1540)后的結(jié)果加在一起，它們的和作為C/A碼NCO的控制輸入，最后C/A碼NCO實(shí)時(shí)調(diào)整輸出頻率f_co，

以上所述，僅為本發(fā)明最佳的具體實(shí)施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到的變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。

本發(fā)明說明書中未作詳細(xì)描述的內(nèi)容屬于本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員的公知技術(shù)。