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      基于ARMA的高精度GPS多普勒估計

      2012-07-06 07:05:40楊曉波
      科技視界 2012年22期
      關鍵詞:高分辨率接收機載波

      楊曉波

      (石家莊職業(yè)技術學院電子工程系 河北 石家莊 050081)

      0 引言

      GPS接收機在冷啟動的情況下,對于接收機要進行碼相位和載波多普勒的二維搜索,當對于衛(wèi)星軌道沒有任何先驗知識的情況下,這個搜索范圍是很大的,例如,對于地面靜止的GPS接收機,不確定的多普勒范圍是±5kHz[1],對于積分時間為1ms的傳統(tǒng)接收機,多普勒分為21個500Hz的頻率單元,500Hz對于PLL帶寬來說多普勒估計太過粗糙[2],在一些接收機中,以FLL輔助PLL,先以帶寬較大的FLL將載波頻率估計鎖定到PLL的捕捉頻率范圍,然后由FLL傳遞到PLL跟蹤,但是由于FLL帶寬較大,達到鎖定狀態(tài)需要40ms到50ms,為了改善這一情況,文獻[2]提出對解擴后的信號利用FFT來估計載波多普勒,由于FFT分辨率受到信號長度的限制,也不能取得很好的效果。例如,在5MHz的采樣率下,1ms數據采樣點為5000個,只能達到1kHz的分辨率,要達到100Hz的分辨率需要10ms數據,50000個采樣點,這樣不但計算量增大同時需要大的存儲空間。文獻[3]提出提高多普勒頻率估計的分辨率的方法,將多普勒搜索單元設窄一些如250Hz、125Hz,但該方法會加大搜索空間,并且非常耗時。

      本文在研究GPS信號特點的基礎上,提出利用諧波恢復的ARMA建模法[4]對載波多普勒進行估計,仿真結果表明該方法可以得到非常穩(wěn)定和精確的多普勒頻率估計。高分辨率的多普勒估計不但可以縮短從捕獲到穩(wěn)定跟蹤的時間,同時可將跟蹤環(huán)路的帶寬設計的較窄以達到較好的抗干擾的目的。

      1 GPS信號模型

      接收機接收到的信號模型為:

      其中

      M:可見衛(wèi)星個數

      Di:電文

      Pi:偽隨機碼

      ωi:GPS信號載波頻率加多普勒頻率

      τi:信號延遲

      φi:載波初始相位

      N(t):加性高斯白噪聲

      如果第j個信號被捕獲,則解擴后的信號模型為:

      上式等號右邊第二項中Rij為第j個偽隨機碼和第i個偽隨機碼的互相關,研究表明互相關部分最大可能功率為-21dB[5],第三項為偽隨機碼和加性白噪聲的相關。這兩部分可以看作高斯白噪聲,第一項為載波部分,其中載波相位φj是[-π,π]之間均勻分布的隨機數。所以,解擴后的信號可以認為是平穩(wěn)諧波過程與高斯白噪聲的和,這樣的觀測信號,可以利用諧波恢復的ARMA建模法對載波的多普勒頻率進行高分辨率的估計[6]。

      當諧波信號在加性白噪聲中被觀測時,觀測過程是一個特殊的隨機過程,它的AR參數和MA參數完全相同,這一特殊的ARMA過程所服從的法方程為:

      與修正的Yule-Walker方程類似,該方程可以構造超定的方程組,并使用SVD-TLS[6]算法求解。

      具體算法:

      式中 pe>2p,并且 M>>p;

      步驟2 將矩陣Re當作增廣矩陣,利用算法SVD-TLS確定AR的階數2p和系數向量a的總體最小二乘估計;

      步驟3 計算特征多項式

      的共軛根 (zi,),其中 i=1,…,p;

      步驟 4 利用 fi=arctan[Im(zi)/Re(zi)]/2π 計算載波的頻率。

      表1 本文采用的算法中奇異值分解特征值矩陣

      2 諧波恢復的ARMA建模法

      諧波恢復ARMA建模法由于使用了奇異值分解和總體最小二乘方法,整個計算具有好的數值穩(wěn)定性,而且AR階數和參數估計具有非常高的精確度。

      圖1 本文方法估計載波多普勒仿真圖

      表2 頻率估計RMS

      3 仿真結果

      本文利用MATLAB仿真,載波多普勒頻率設為200.3kHz,仿真數據1ms,采樣頻率5MHz,由于估計的諧波頻率只有 1個,所以 p=1,取 M=12,pe=10,當然也可以取其它值,只要滿足擴展階自相關矩陣的要求即可。表1為信噪比23dB時的奇異值分解特征矩陣,可以看出主要特征值2個,所以需要確定的AR階數為2,諧波的個數即為1。

      圖1為20次仿真的譜估計圖,可以看出每次的估計結果非常穩(wěn)定,精確。

      表2為仿真進行50次的頻率均方誤差和FFT的比較,由于FFT的頻率分辨率對于1kHz的數據長度為1ms,其輸出頻率為1kHz的整數倍,所以其誤差不隨信噪比變化,為 300Hz。

      另外,研究表明在MATLAB仿真環(huán)境下,對于1ms的積分時間,21個500Hz頻率單元,需要125 e6次浮點運算,F(xiàn)LL若50ms達到穩(wěn)定(頻率牽引到20Hz內)需要40 e6次浮點運算,而本文采用的頻譜估計方法學要20 e6次浮點運算,可見,采用高分辨率的載波多普勒估計可以大大減少從捕獲到跟蹤的時間。

      4 結論

      以上研究表明,對于解擴后的GPS信號,視為平穩(wěn)隨機過程和高斯白噪聲的和,通過諧波恢復的ARMA模型法,對GPS多普勒進行高分辨率估計是完全可行的,可以取得非常滿意的精度,以及穩(wěn)定的結果,而且計算量也相對小得多,這對于減少GPS接收機從捕獲到跟蹤的時間,同時降低跟蹤環(huán)路帶寬以提高GPS接收機抗干擾能力是非常有意義的。

      [1]Kaplan,E.Understanding GPS:Principles and Applications,Artech House,1996.

      [2]Tsui,J.Fundamentals of Global Positioning System Receivers:A Software Approach.Wiley Inter-Science,2000.

      [3]Lin,D.,Tsui,J.Comparison of Acquisition Methodes for Software GPS Receiver.Proceedings of ION:2385-2391,September,2000.

      [4]Zhang X D,Takeda H.An approach to time series analysis and ARMA spectralestimation.IEEE Trans.Acoust.,Speech,Signal Processing,1987,35:1303-1313.

      [5]Parkinson,B.,et al.(editors).Global Poisitioning System.Volume Ⅰ.American Institute of Astronautics and Aeronautics,1996.

      [6]張賢達.現(xiàn)代信號處理[M].2版.北京:清華大學出版社,2003.

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