衛(wèi)星導(dǎo)航中XFAST捕獲的降計(jì)算量去模糊處理算法*

(北京信息科技大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院，北京 100101)

衛(wèi)星導(dǎo)航中XFAST捕獲的降計(jì)算量去模糊處理算法*

趙盼盼，姚彥鑫**

(北京信息科技大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院，北京 100101)

衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)中，采用擴(kuò)展復(fù)制重疊法(Extended Replica Folding Acquisition Search Technique，XFAST)對(duì)長(zhǎng)PN碼進(jìn)行直接捕獲時(shí)，粗捕后得到的對(duì)齊碼相位存在重疊模糊度。為減少去模糊處理的計(jì)算量，提高捕獲速度，提出了一種新的去模糊處理算法。新算法在得到粗捕對(duì)齊碼相位結(jié)果后，先對(duì)本地碼序列重新按照對(duì)齊相位進(jìn)行排列、分段、段內(nèi)循環(huán)移位等操作，然后進(jìn)行段間疊加，再與接收碼序列通過FFT-IFFT運(yùn)算實(shí)現(xiàn)循環(huán)相關(guān)運(yùn)算，從而確定對(duì)齊碼相位所在的子碼段，得到無模糊度的捕獲結(jié)果。理論分析與仿真結(jié)果證明，該算法可以在分段疊加段數(shù)和子段長(zhǎng)滿足一定關(guān)系的條件下，在檢測(cè)性能滿足系統(tǒng)要求下，大大降低去模糊處理的計(jì)算量和操作時(shí)間，從而提高捕獲速度。

衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)；長(zhǎng)碼直捕；快速捕獲；去模糊；計(jì)算量；折疊相關(guān)

1 引 言

GPS信號(hào)采用C/A碼和P碼兩種不同的偽隨機(jī)碼。其中C/A碼稱為粗碼，是一種低碼率、周期重復(fù)的短碼；P碼稱為精碼，是一種高碼率、長(zhǎng)周期、加密的偽隨機(jī)碼[1]。傳統(tǒng)的P碼捕獲一般采用C/A碼引導(dǎo)的方式，但是C/A碼碼率低、容易受敵方干擾和欺騙，在強(qiáng)干擾和欺騙的戰(zhàn)爭(zhēng)環(huán)境中，輔助捕獲很難實(shí)現(xiàn)。由于P碼具有比C/A更強(qiáng)的反干擾和反欺騙的特性，因此要求在軍事通信和導(dǎo)航系統(tǒng)中具備對(duì)P碼快速直接捕獲的能力。

因?yàn)镻碼具有6.1871×1012個(gè)碼元[2]，完成P碼直接捕獲需要很長(zhǎng)的捕獲時(shí)間和巨大的計(jì)算量。針對(duì)此問題，近年來國(guó)內(nèi)外對(duì)于P碼的直接捕獲算法進(jìn)行了大量的研究。按照捕獲策略可分為串行、并行和混合型，按照處理域又可以分為時(shí)域和頻域兩種處理方式。由于串行搜索方法[3]是逐個(gè)檢測(cè)碼相位，導(dǎo)致搜索過程非常長(zhǎng)，搜索效率低，不適用于大范圍搜索。分塊并行搜索碼相位的混合型方法成為許多快速捕獲P碼方案的基礎(chǔ)。

典型的P碼直接捕獲算法有補(bǔ)零法 (Zero-Padding Method，ZPM)[4]、擴(kuò)展復(fù)制重疊法 ( Extended Replica Folding Acquisition Search Technique，XFAST)[5]、直接平均法 (Direct Average Method，DAM)[6]、重疊平均法 (Overlap Average Method，OAM)[7]，以及在此基礎(chǔ)上的各種演變算法[8-10]。其中XFAST由Yang等人[5]于1999年提出，其核心是通過將長(zhǎng)度為M×N的本地碼序列進(jìn)行M段疊加，利用分段疊加碼序列與長(zhǎng)度為N的接收碼序列進(jìn)行循環(huán)相關(guān)運(yùn)算，使偽碼相位并行搜索范圍擴(kuò)大至(M-1)N+1個(gè)碼相位。與其他方法相比，XFAST可以顯著提高搜索效率。

文獻(xiàn)[11-12]對(duì)XFAST算法性能及應(yīng)用進(jìn)行了廣泛的討論，但都是從算法參數(shù)方面進(jìn)行優(yōu)化。本文以解決XFAST粗捕后碼相位存在重疊模糊度的問題為目標(biāo)，提出了一種衛(wèi)星導(dǎo)航中XFAST捕獲的降計(jì)算量去模糊處理算法。與XFAST去模糊處理算法進(jìn)行計(jì)算量和操作時(shí)間的對(duì)比分析，當(dāng)本地碼序列分段疊加段數(shù)和子段長(zhǎng)度滿足一定條件時(shí)，本文提出的去模糊算法使得計(jì)算量和操作時(shí)間明顯降低，從而提高了去除模糊度的速度。文中還對(duì)新去模糊處理算法的檢測(cè)性能進(jìn)行了理論分析和仿真分析。

2 算法描述

2.1XFAST捕獲算法

接收的基帶信號(hào)可用以下公式表示：

sl=sI,l+jsQ,l(l=0,1,2,…) 。

(1)

式中：sI,l=Adl+λcl+λcos(2πfDlΔt+φ)+nI,l為同相分量，sQ,l=AdQ+λcQ+λsin(2πfDlΔt+φ)+nQ,l為正交分量，A為信號(hào)幅度，dl+λ∈{+1,-1}為導(dǎo)航電文，cl+λ∈{+1,-1}為調(diào)制擴(kuò)頻碼，fD為多普勒頻偏，Δt為采樣間隔，φ為載波初始相位，l為采樣索引，λ為接收信號(hào)的偽碼相位，nI,l、nQ,l分別為同相和正交分量中的加性高斯白噪聲。

接收信號(hào)采樣序列s=sI+jsQ長(zhǎng)度取N，其中sI=[sI,0,sI,1,…,sI,N-1]T為同相序列，sQ=[sQ,0,sQ,1,…,sQ,N-1]T為正交序列。接收機(jī)以標(biāo)稱偽碼頻率產(chǎn)生本地偽隨機(jī)碼，經(jīng)采樣后碼序列為[cδ,c1+δ,c2+δ,…,cl+δ]T(l=0,1,2,…)，δ為本地偽碼相位。

XFAST算法是建立在被捕獲偽碼的優(yōu)良自相關(guān)特性的基礎(chǔ)之上，碼的自相關(guān)性能越好，則處理效率越高；碼周期越長(zhǎng)，因分段疊加引起的干擾越小。XFAST算法的原理是，根據(jù)接收信號(hào)采樣序列s=sI+jsQ的長(zhǎng)度N，在本地偽碼序列擴(kuò)展M段的情況下，接收機(jī)產(chǎn)生長(zhǎng)度為M×N的本地偽碼序列[cδ,c1+δ,c2+δ,…,cMN-1+δ]T，將其分成M段長(zhǎng)度為N的子碼序列

rm=[cmN+δ,cmN+1+δ,…,cmN+N-1+δ]T,

由于XFAST粗捕得到的碼相位具有模糊度，即重疊模糊度，為了得到精確的偽碼相位值，需要進(jìn)行去除重疊模糊度處理，也可稱為精捕。根據(jù)粗捕得到的對(duì)齊碼相位，對(duì)本地碼序列進(jìn)行重新排列，方法為：根據(jù)粗捕得到的對(duì)齊碼位置對(duì)本地碼序列進(jìn)行循環(huán)左移，移位位數(shù)為粗捕得到的對(duì)齊碼位置值減1(例如：粗捕得到的對(duì)齊碼位置值為3，則移位位數(shù)為2)，從而以粗捕得到的對(duì)齊碼中第一個(gè)原始碼片為本地碼序列的起點(diǎn)，即c1成為本地碼序列的起點(diǎn)。將重新排列的本地碼序列分成M段長(zhǎng)為N的子碼段序列，各個(gè)新子碼序列分別與接收碼序列在時(shí)域中進(jìn)行線性相關(guān)運(yùn)算，在得到的M個(gè)相關(guān)值中，最大值對(duì)應(yīng)的子碼段即為粗捕得到的碼相位所在的子碼段，如圖1所示。

圖1 XFAST去模糊算法(精捕)Fig.1 The algorithm of XFAST ambiguity resolution(fine capture)

圖1中最大相關(guān)值為接收碼序列與第3段本地子碼序列的相關(guān)值，即粗捕得到的碼相位處于第3個(gè)子碼段中。根據(jù)粗捕得到對(duì)齊碼片位置3和去模糊處理得到的碼相位所處的子碼段3，可以計(jì)算得出接收碼序列與本地碼序列在第11(計(jì)算過程為3+(3-1)×4=11)個(gè)碼片c3處對(duì)齊。

2.2新去模糊處理算法

本文提出的去模糊算法同樣是利用P碼具有優(yōu)良的自相關(guān)性的特點(diǎn)，從而獲得較高的處理效率。其步驟是對(duì)本地碼序列重新排列、分段、段內(nèi)循環(huán)移位后疊加，然后再與接收碼序列通過FFT-IFFT運(yùn)算實(shí)現(xiàn)循環(huán)相關(guān)運(yùn)算，根據(jù)相關(guān)結(jié)果最大值確定粗捕得到的對(duì)齊碼所在的具體子碼段，如圖2所示。

圖2 新去模糊處理算法Fig.2 The new algorithm of ambiguity resolution

Step2 各個(gè)子碼段序列分別循環(huán)右移，移位位數(shù)為相應(yīng)的子碼段號(hào)減1。例如：第1段循環(huán)右移0位，第2段循環(huán)右移1位，以此類推，第M段循環(huán)右移M-1位。

Step3 將移位后的各子碼段序列對(duì)應(yīng)相加，得到一個(gè)新的長(zhǎng)為N的分段疊加碼序列，對(duì)新的分段疊加碼序列進(jìn)行N點(diǎn)FFT運(yùn)算。

Step4 將Step 3中的計(jì)算結(jié)果與接收碼序列的FFT計(jì)算結(jié)果進(jìn)行復(fù)共軛相乘。

Step5 將得到的結(jié)果進(jìn)行N點(diǎn)IFFT運(yùn)算，在得到的N個(gè)相關(guān)值中，最大值對(duì)應(yīng)的本地碼片位置序號(hào)即為粗捕得到的對(duì)齊碼相位所在的本地子碼段序號(hào)。

根據(jù)粗捕得到對(duì)齊碼片位置和去模糊處理得到的碼相位所處的子碼段，可以計(jì)算得出接收碼序列與本地碼序列對(duì)應(yīng)相同的唯一碼相位。

3 性能分析

3.1捕獲概率和虛警概率

3.1.1XFAST新去模糊算法捕獲概率分析

新去模糊算法與XFAST粗捕算法的唯一不同之處在于，新去模糊算法對(duì)重新分段的本地子碼段序列進(jìn)行了循環(huán)移位。根據(jù)P碼優(yōu)良的自相關(guān)特性，碼對(duì)齊出現(xiàn)的相關(guān)峰值位置跟隨對(duì)齊碼循環(huán)移位而相應(yīng)地移位，而對(duì)于峰值大小沒有影響，同樣對(duì)于碼未完全對(duì)齊產(chǎn)生的互相關(guān)噪聲也沒有影響。因此，移位前、后的子碼段序列與接收碼序列進(jìn)行循環(huán)相關(guān)的兩種結(jié)果，對(duì)峰值的檢測(cè)性能是相同的。此處用非移位子碼段的疊加碼序列與接收碼序列的循環(huán)相關(guān)結(jié)果進(jìn)行檢測(cè)性能分析。

接收碼序列與本地分段疊加碼序列進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算，相關(guān)結(jié)果包括同相相關(guān)和正交相關(guān)兩部分，對(duì)同相相關(guān)結(jié)果CI進(jìn)行詳細(xì)分析，正交相關(guān)結(jié)果CQ與之類似。同相相關(guān)結(jié)果表達(dá)式如下：

(2)

同相相關(guān)結(jié)果CI由3項(xiàng)構(gòu)成：相干積分、自噪聲和加性高斯白噪聲。假設(shè)接收信號(hào)的同相采樣序列sI與本地碼序列有n(n=0,1,…,N)個(gè)碼元對(duì)應(yīng)相同，接收信號(hào)同相采樣序列的sI,g～sI,g+n-1與本地碼序列的ch+δ～ch+δ+n-1對(duì)應(yīng)相同，g、h分別為接收碼序列和本地碼序列對(duì)應(yīng)相同碼段的首個(gè)碼相位的索引，則相干積分項(xiàng)為

(3)

其中：φ1=2πfDΔtg+φ。在相干積分過程中，認(rèn)為導(dǎo)航電文為常數(shù)dλ。n=0說明不存在相干積分項(xiàng)，n=N說明本地信號(hào)包含所有的接收信號(hào)。ΩI的均值為

(4)

其中：p=[(g+λ)-(h+δ)]-?(g+λ)-(h+δ)」為殘余碼相位偏移(?y」表示不大于y的最大整數(shù))。假設(shè)H0表示被檢測(cè)信號(hào)不存在，即接收信號(hào)只含有噪聲，則R0(p)=0；H1表示被檢測(cè)信號(hào)存在，即接收信號(hào)中同時(shí)含有信號(hào)和噪聲，則R1(p)=1-|p|。由于ΩI的方差不大于A2nGi(p)，近似認(rèn)為ΩI的方差為A2nGi(p)，其中G1(p)=p2，G0(p)=(1-|p|)2。根據(jù)中心極限定理，相干積分項(xiàng)近似服從高斯分布，即ΩI～ψ(EΩI,nA2Gi(p))。

CI～ψ(EΩI,MN(σ2+A2)+nGi(p)A2-nA2),i=0,1。

(5)

CQ～ψ(EΩQ,MN(σ2+A2)+nGi(p)A2-nA2),i=0,1。

(6)

(7)

當(dāng)接收信號(hào)中沒有被檢測(cè)信號(hào)時(shí)，令μi=0，得到fξ(x|0,p,H0)服從瑞利(Rayleigh)分布。概率密度函數(shù)

(8)

從而，虛警概率為

(9)

(10)

(11)

3.1.2XFAST的兩種去模糊算法捕獲概率對(duì)比

XFAST去模糊度算法將重新排列的各個(gè)新子碼序列分別與接收碼序列在時(shí)域中進(jìn)行線性相關(guān)運(yùn)算，同向相關(guān)結(jié)果表達(dá)式為

(12)

(13)

3.2計(jì)算量分析

3.2.1XFAST去模糊算法計(jì)算量

根據(jù)XFAST去模糊算法，將重新分段的各個(gè)本地子碼段序列與接收碼序列在時(shí)域中分別進(jìn)行線性相關(guān)，共進(jìn)行M次。每次相關(guān)運(yùn)算乘法計(jì)算量為N，加法計(jì)算量為N-1，則總的乘法計(jì)算量為M×N，總的加法計(jì)算量為M×(N-1)。

3.2.2新去模糊算法計(jì)算量

3.2.3計(jì)算量對(duì)比分析

相對(duì)來說，乘法計(jì)算量比加法計(jì)算量大很多，因此只考慮乘法的計(jì)算量。XFAST去模糊算法的乘法計(jì)算量為M×N，新去模糊算法的乘法計(jì)算量為NlbN+N。對(duì)兩種去模糊算法的乘法計(jì)算量進(jìn)行比較，當(dāng)滿足

NlbN+N

(14)

即N<2M-1時(shí)，本文提出的新去模糊算法比XFAST去模糊算法計(jì)算量小，相應(yīng)地加快了去模糊處理的速度。當(dāng)滿足上述條件時(shí)，新去模糊算法相對(duì)于XFAST去模糊算法的計(jì)算量降低百分比為

(15)

其中：M為本地碼序列分段疊加的段數(shù)，N為接收碼序列長(zhǎng)度。

3.3捕獲時(shí)間分析

T1=(3lbN+2)t1。

(16)

XFAST去模糊算法的乘法計(jì)算量為M×N，則完成一次XFAST去模糊處理算法需要的時(shí)間為

T2=2Mt1。

(17)

新去模糊算法的乘法計(jì)算量為NlbN+N，則完成一次新去模糊處理算法需要的時(shí)間為

T3=2(lbN+1)t1。

(18)

若用XFAST去模糊算法，則一次完整的P碼捕獲消耗的時(shí)間為

T4=T1+T2=(3lbN+2+2M)t1。

(19)

若采用新去模糊算法，則一次完整P碼捕獲消耗的時(shí)間為

T5=T1+T3=(5lbN+4)t1。

(20)

根據(jù)公式(19)可知，當(dāng)接收碼序列長(zhǎng)度N一定時(shí)，新算法的捕獲時(shí)間不隨本地碼序列疊加段數(shù)M變化；當(dāng)本地碼序列長(zhǎng)度M×N一定時(shí)，本地碼疊加段數(shù)M減小，隨之選取的接收碼序列長(zhǎng)度N增大，則捕獲時(shí)間隨之變長(zhǎng)，反之，捕獲時(shí)間變短。

對(duì)兩種去模糊算法的耗時(shí)進(jìn)行對(duì)比分析，當(dāng)滿足T2>T3即N<2M-1時(shí)，本文提出的新去模糊算法比XFAST去模糊算法耗時(shí)短，相應(yīng)地加快了去模糊處理的速度。當(dāng)滿足N<2M-1時(shí)，新去模糊算法相對(duì)于XFAST去模糊算法的消耗時(shí)間降低百分比為

(21)

4 仿真分析

4.1功能仿真

在Windows平臺(tái)下，通過Matlab對(duì)本文提出的新去模糊算法進(jìn)行功能仿真。此部分是說明新算法可以完成去模糊處理，暫時(shí)不考慮子碼段序列長(zhǎng)度和段數(shù)對(duì)性能方面的影響，選取了一組較短數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真說明。假設(shè)接收碼長(zhǎng)N為1 024；本地碼總長(zhǎng)16 384，分段疊加段數(shù)M為16，每段長(zhǎng)度N為1 024；接收碼序列與本地碼序列中的第2 109～3 132的碼片對(duì)應(yīng)相同。圖3中(a)為粗捕仿真圖，(b)為新去模糊算法仿真圖。

(a)XFAST粗捕

(b)新去模糊算法圖3 XFAST粗捕和新去模糊算法Fig.3 XFAST coarse acquisition & new algorithm of ambiguity resolution

觀察以上仿真波形圖，由XFAST粗捕得到的對(duì)齊碼相位在本地分段疊加碼序列的第61個(gè)碼片處，去模糊處理得到對(duì)齊碼相位在本地碼的第3個(gè)子碼段，從而可以計(jì)算得知接收碼序列與本地碼序列對(duì)齊的具體碼相位在本地碼序列的第2 109(即61+1 024×(3-1))個(gè)碼片處，與仿真條件中的假設(shè)相同。仿真結(jié)果表明，本文提出的新的去模糊算法可以準(zhǔn)確地確定對(duì)齊碼相位所在的本地碼子段。

4.2檢測(cè)性能仿真

為了方便理論分析，假設(shè)殘余碼相位偏移p=0，多普勒頻偏fD=0，接收碼序列長(zhǎng)度N分別取32 768和65 536，本地碼序列分段疊加段數(shù)M分別取18和21。在給定虛警概率Pfa=10-5和Pfa=10-7情況下，單次捕獲檢測(cè)概率隨接收信號(hào)載噪比C/N0的變化如圖4所示。

對(duì)于XFAST去模糊算法，檢測(cè)概率與本地碼序列分段疊加段數(shù)無關(guān)，隨著接收碼序列長(zhǎng)度增加，捕獲概率提高；當(dāng)接收碼序列長(zhǎng)度以及接收信號(hào)載噪比一定時(shí)，隨著虛警概率變大，則捕獲概率變高。

(a)虛警概率Pfa=10-5

(b)虛警概率Pfa=10-7圖4 單次檢測(cè)概率隨C/N0變化Fig.4 The probability of single detection vs. C/N0

對(duì)于新去模糊處理算法，當(dāng)本地碼序列分段疊加段數(shù)和接收信號(hào)載噪比一定時(shí)，隨著接收碼序列長(zhǎng)度增加，捕獲概率提高；當(dāng)接收碼序列長(zhǎng)度和接收信號(hào)載載噪比一定時(shí)，隨著本地碼分段疊加段數(shù)增加，捕獲概率降低。當(dāng)本地碼序列分段疊加段數(shù)、接收碼序列長(zhǎng)度以及接收信號(hào)載噪比一定時(shí)，隨著虛警概率變大，則捕獲概率會(huì)變高，當(dāng)然虛警概率不能設(shè)定過大，否則會(huì)使得捕獲性能變差。

兩種去模糊算法檢測(cè)概率對(duì)比分析可知，新去模糊處理算法的檢測(cè)性概率有所降低。

4.3計(jì)算量仿真

FFT運(yùn)算的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)必須為2的整數(shù)次冪，從而如果將FFT運(yùn)用到P碼捕獲過程中，數(shù)據(jù)長(zhǎng)度最長(zhǎng)可取65 536(即216)約6.4 ms的數(shù)據(jù)記錄。根據(jù)以上分析，截取不同長(zhǎng)度的P碼數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算量對(duì)比分析，參數(shù)均滿足條件N<2M-1，結(jié)果如表1所示。

表1 不同長(zhǎng)度P碼數(shù)據(jù)使用不同分段數(shù)處理的結(jié)果Tab.1 The results of different lengths P-code data processed using a different number of segments

由表1中的數(shù)據(jù)分析得知，在捕獲P碼過程中，選取合適的參數(shù)滿足N<2M-1時(shí)，新去模糊算法的計(jì)算量得到明顯降低。

4.4捕獲時(shí)間仿真

截取不同長(zhǎng)度的P碼數(shù)據(jù)進(jìn)行操作時(shí)間對(duì)比分析，參數(shù)均滿足條件N<2M-1，根據(jù)公式(21)，分析結(jié)果如表2所示。

表2 不同長(zhǎng)度P碼數(shù)據(jù)使用不同分段數(shù)捕獲時(shí)間降低分析Tab.2 The capture time reduction analysis with different lengths P-code data using a different number of segments

由表2中的數(shù)據(jù)分析得知，在捕獲P碼過程中，選取合適的參數(shù)滿足N<2M-1時(shí)，新去模糊算法的捕獲時(shí)間得到明顯降低。

5 結(jié)束語

采用擴(kuò)展復(fù)制重疊法(XFAST)對(duì)長(zhǎng)碼捕獲后，得到的對(duì)齊碼相位存在重疊模糊度，XFAST去模糊處理需要逐段進(jìn)行線性相關(guān)運(yùn)算，多次線性相關(guān)的計(jì)算量與子碼段長(zhǎng)度和段數(shù)都成正比，計(jì)算量是偏大的。為了提高去模糊處理的計(jì)算效率，本文提出了一種衛(wèi)星導(dǎo)航中XFAST捕獲的降計(jì)算量去模糊處理算法，通過對(duì)本地碼序列進(jìn)行重新排列、分段、段內(nèi)循環(huán)移位后疊加，再與接收碼通過FFT-IFFT運(yùn)算實(shí)現(xiàn)循環(huán)相關(guān)，確定對(duì)齊碼相位所在的具體子碼段，實(shí)現(xiàn)去模糊處理。

文中從理論上分析、比較了新舊去模糊處理算法的計(jì)算量，并推導(dǎo)出當(dāng)接收碼序列長(zhǎng)度N與本地碼序列擴(kuò)展分段疊加段數(shù)M滿足公式(14)中的條件時(shí)，采用本文提出的算法進(jìn)行去模糊處理計(jì)算量明顯降低，并通過仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析驗(yàn)證。類似地，對(duì)比分析新舊去模糊處理算法的操作時(shí)間，在滿足降低計(jì)算量的條件下，新算法捕獲時(shí)間大大降低。對(duì)XFAST新去模糊處理算法的檢測(cè)性能進(jìn)行了理論與仿真分析，得出新算法的檢測(cè)概率有所降低，但是檢測(cè)性能可以滿足系統(tǒng)要求。下一步研究的工作是在此基礎(chǔ)上找到提高算法檢測(cè)概率的方法策略。

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AnAmbiguityResolvingAlgorithmforXFASTAcquisitionwithLessComputationalAmountinSatelliteNavigation

ZHAO Panpan,YAO Yanxin
(School of Information and Communication Engineering,Beijing Information Science and Technology University,Beijing 100101,China)

In satellite navigation system,extended replica folding acquisition search technique (XFAST) is used to capture long PN-code directly,but the aligned code phase obtained after coarse acquisition has overlapped ambiguity. In order to reduce the computational amount of resolving ambiguity and to speed up acquisition process,a new method is proposed. Firstly,local code chips are arranged according to the coarsely captured aligned code phase,segmented and shifted circularly within separate segments,and then all new local code sub-segments are folded together. Further,the

code and the new local folded code are performing circular correlation operations through FFT-IFFT,and the precise code sub-segment of the aligned code phase can be determined. Thus the ambiguity of coarse acquisition can be solved. Theoretical analysis and simulation results demonstrate that,under the condition that the number of sub-segments and the length of the sub-segment satisfy certain relations,the proposed algorithm can reduce the computational amount of resolving ambiguity and operating time to speed up acquisition process greatly with the detection performance meeting the system requirements.

satellite navigation system;direct acquisition of long code；rapid acquisition；ambiguity resolution；computational amount；folded correlation

10.3969/j.issn.1001-893x.2017.10.017

趙盼盼，姚彥鑫.衛(wèi)星導(dǎo)航中XFAST捕獲的降計(jì)算量去模糊處理算法[J].電訊技術(shù)，2017,57(10):1205-1212.[ZHAO Panpan,YAO Yanxin.An ambiguity resolving algorithm for XFAST acquisition with less computational amount in satellite navigation[J].Telecommunication Engineering,2017,57(10):1205-1212.]

2017-03-13；

2017-07-14 Received date:2017-03-13；Revised date：2017-07-14

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61302073)；北京市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(4172012，Z160002)；北京市教委面上項(xiàng)目(KM201711232010)

**通信作者：yanxin_buaa@126.com Corresponding author：yanxin_buaa@126.com

TN967.1

A

1001-893X(2017)10-1205-08

趙盼盼(1990—)，男，河北滄州人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)镚NSS關(guān)鍵技術(shù)；

Email：zhaopanp321@163.com

姚彥鑫(1982—)，女，河北人，2009年于北京航空航天大學(xué)獲博士學(xué)位，現(xiàn)為副教授，主要研究方向?yàn)闊o線通信與節(jié)能通信網(wǎng)絡(luò)、壓縮感知與智能信號(hào)處理。

Email:yanxin_buaa@126.com