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    群時(shí)延傅里葉分解模型及其估計(jì)方法*

    2021-10-10 04:35:42肖志斌黃仰博唐小妹劉增軍倪少杰
    關(guān)鍵詞:群時(shí)延余弦傅里葉

    肖志斌,黃仰博,唐小妹,劉增軍,倪少杰

    (國(guó)防科技大學(xué) 電子科學(xué)學(xué)院, 湖南 長(zhǎng)沙 410073)

    大部分衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)采用了直接序列擴(kuò)頻系統(tǒng),如美國(guó)的GPS、中國(guó)的BeiDou、俄羅斯的GLONASS以及歐洲的Galileo等。直接序列擴(kuò)頻系統(tǒng)通過擴(kuò)展頻譜提高信號(hào)增益,而擴(kuò)展頻譜后,接收信道帶寬將增大,此時(shí)接收通道很難保證理想的幅頻及群時(shí)延特性,導(dǎo)航信號(hào)會(huì)產(chǎn)生畸變,進(jìn)而產(chǎn)生測(cè)距偏差[1-2],已成為高精度測(cè)距的主要誤差源之一。隨著導(dǎo)航系統(tǒng)的現(xiàn)代化,大量現(xiàn)代化導(dǎo)航信號(hào)采用了二進(jìn)制偏移載波(Binary Offset Carrier, BOC)[3]調(diào)制技術(shù),部分高階BOC信號(hào)帶寬很寬,如AltBOC(15,10)[4]、BOC(15,2.5)[5]等,其受幅頻及群時(shí)延非理想特性的影響更明顯。

    群時(shí)延非理想導(dǎo)致信號(hào)畸變,進(jìn)而產(chǎn)生測(cè)距偏差,因此有必要對(duì)其進(jìn)行測(cè)量與校準(zhǔn)。目前的群時(shí)延測(cè)量技術(shù)主要有兩類:矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀法[6]以及基于信號(hào)自相關(guān)函數(shù)頻譜分析的群時(shí)延估計(jì)方法。矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀法主要通過測(cè)量通道的相位特性進(jìn)而得到通道的群時(shí)延特性,矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀法會(huì)存在測(cè)量精度與測(cè)量分辨率無(wú)法同時(shí)兼顧的問題[6]。另外,該方法的實(shí)施復(fù)雜,需要采用一系列外圍設(shè)備,如掃頻源、矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀等,硬件鏈路復(fù)雜,測(cè)試流程也復(fù)雜。且該方法一般適合測(cè)量輸入輸出頻段一致的單個(gè)通道的群時(shí)延特性,對(duì)于導(dǎo)航接收機(jī),會(huì)存在多個(gè)變頻環(huán)節(jié),整機(jī)存在多個(gè)變頻器及多個(gè)濾波器,因此測(cè)量整機(jī)的群時(shí)延特性將更為繁雜。

    通道群時(shí)延特性可以為關(guān)于頻率的任意連續(xù)函數(shù),可以采用函數(shù)級(jí)數(shù)對(duì)任意群時(shí)延特性進(jìn)行描述,這樣任意群時(shí)延特性可用一組函數(shù)級(jí)數(shù)的系數(shù)表示,群時(shí)延的測(cè)量可通過估計(jì)這些函數(shù)級(jí)數(shù)的系數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn),此時(shí)預(yù)先計(jì)算并存儲(chǔ)各種群時(shí)延分解系數(shù)組合下的相關(guān)峰波形數(shù)據(jù),通過測(cè)量信號(hào)相關(guān)峰并進(jìn)行相關(guān)峰匹配搜索即可對(duì)這些系數(shù)進(jìn)行估計(jì)。

    該方法的可行性主要取決于函數(shù)級(jí)數(shù)的選取,目前比較經(jīng)典的群時(shí)延分解模型是基于泰勒級(jí)數(shù)展開的分解模型[7],該模型將任意群時(shí)延特性分解為一系列多次項(xiàng)群時(shí)延,如1階群時(shí)延、2階群時(shí)延(拋物線群時(shí)延)、3階群時(shí)延等,上述模型可以描述實(shí)際中的大部分濾波器,比如巴特沃茲、切比雪夫?yàn)V波器均表現(xiàn)為線性群時(shí)延與二階群時(shí)延的疊加,但該模型很難描述群時(shí)延具有三角函數(shù)特性的濾波器,如聲表面波濾波器。另外該模型分解后的各階群時(shí)延仍然沒有明確的物理意義,只是在數(shù)學(xué)意義上的曲線,不能和相關(guān)峰畸變建立直接的聯(lián)系,因此無(wú)法確定函數(shù)分解的階數(shù)。

    本文通過理論推導(dǎo)分析了三角函數(shù)群時(shí)延對(duì)信號(hào)相關(guān)峰的影響,發(fā)現(xiàn)三角函數(shù)群時(shí)延對(duì)于信號(hào)相關(guān)峰的影響是產(chǎn)生了一系列多徑信號(hào),且三角函數(shù)頻率越高,多徑距離主瓣信號(hào)越遠(yuǎn),幅度也越低,影響也越小,高頻的三角函數(shù)群時(shí)延對(duì)信號(hào)相關(guān)峰的影響可忽略不計(jì)?;诖隧?xiàng)分析,可以將任意群時(shí)延特性進(jìn)行傅里葉分解,將其分解為有限階數(shù)余弦型與正弦型群時(shí)延的級(jí)聯(lián),經(jīng)過本文分析,采用3階余弦型群時(shí)延和正弦型群時(shí)延即可表征大部分通道群時(shí)延對(duì)信號(hào)相關(guān)峰的影響,這樣只需要估計(jì)這3階余弦型群時(shí)延和正弦型群時(shí)延的系數(shù)即可,此時(shí)預(yù)先計(jì)算并存儲(chǔ)各種群時(shí)延傅里葉分解系數(shù)組合下的相關(guān)峰波形數(shù)據(jù),通過測(cè)量信號(hào)相關(guān)峰并進(jìn)行相關(guān)峰匹配搜索即可對(duì)這些系數(shù)進(jìn)行估計(jì)。

    1 三角函數(shù)群時(shí)延對(duì)信號(hào)相關(guān)峰的影響

    三角函數(shù)群時(shí)延主要分為余弦型群時(shí)延和正弦型群時(shí)延兩類,余弦型群時(shí)延及正弦型群時(shí)延可分別表示為:

    (1)

    (2)

    其中,a、b分別為余弦型群時(shí)延和正弦型群時(shí)延的波動(dòng)幅度,fp為群時(shí)延波動(dòng)頻率。余弦型群時(shí)延傳輸函數(shù)可表示為:

    Hc(f)=exp[jθcsin(2πTf)]

    =cos[θcsin(2πTf)]+sin[θcsin(2πTf)]

    (3)

    其中,θc=-Ba,T=1/B,利用第一類貝塞爾函數(shù)[8-10]可得到:

    (4)

    根據(jù)余弦型群時(shí)延傳輸函數(shù)分解的結(jié)果,正弦型群時(shí)延傳輸函數(shù)滿足:

    =exp[jθssin(2πTf)]

    (5)

    即:

    (6)

    顯然,余弦型群時(shí)延τc(f)對(duì)信號(hào)相關(guān)峰的影響是產(chǎn)生了一系列延遲量為kT(k!=0),幅度為|J-k(θ)| (k!=0)的回波信號(hào);正弦型群時(shí)延τs(f)信號(hào)相關(guān)峰的影響是產(chǎn)生了一系列延遲量為kT(k!=0),幅度為|J-k(θ)| (k!=0),相位為kπ/2的回波信號(hào)。

    2 基于傅里葉級(jí)數(shù)的通道群時(shí)延分解模型

    任意通道的傳輸函數(shù)可表示為:

    H(f)=A(f)exp[jψ(f)]

    (7)

    其中,A(f)為幅頻響應(yīng),ψ(f)為相頻響應(yīng)。群時(shí)延的表達(dá)式為:

    (8)

    假設(shè)通道的雙邊帶帶寬為Bf,對(duì)τ(f)在通道帶寬范圍內(nèi)進(jìn)行傅里葉分解,可得到:

    (9)

    其中,ci與si為傅里葉系數(shù)。

    根據(jù)前一節(jié)的分析結(jié)果,第i級(jí)余弦型群時(shí)延與正弦型群時(shí)延的傳輸函數(shù)可分別分解為:

    (10)

    (11)

    對(duì)于BPSK(n)信號(hào),其碼率為fc=1.023nMHz,對(duì)應(yīng)的碼率為Tc=1/fc, 通道帶寬B取為信號(hào)雙邊帶帶寬,即B=2fc。顯然,當(dāng)i/B≥2Tc,即i≥2B/fc=4時(shí),第i級(jí)余弦型/正弦型群時(shí)延將產(chǎn)生一系列與主相關(guān)峰相距超過2倍碼片的回波信號(hào),且幅度很小,而主相關(guān)峰主瓣寬度為兩個(gè)碼片,因此這些回波信號(hào)不會(huì)對(duì)主相關(guān)峰產(chǎn)生影響。圖1以碼率fc=10.23 MHz的擴(kuò)頻信號(hào)為例,給出了第4級(jí)余弦群時(shí)延τ(f)=c·cos(4πf/fc)對(duì)信號(hào)相關(guān)峰的影響,對(duì)應(yīng)群時(shí)延波動(dòng)周期為fc/2=5.115 MHz,c為100 ns。顯然,該群時(shí)延僅產(chǎn)生了距離主相關(guān)峰兩倍碼片的回波信號(hào),不會(huì)影響主相關(guān)峰。

    圖1 余弦型群時(shí)延對(duì)BPSK(10)信號(hào)的相關(guān)峰的影響Fig.1 Influence of cosine group delay on the correlation peak of BPSK(10)

    雖然第4級(jí)(包括第4級(jí))以上的正弦或余弦型群時(shí)延產(chǎn)生的回波與信號(hào)主相關(guān)峰的距離均大于兩倍碼片,不會(huì)對(duì)信號(hào)的主相關(guān)峰產(chǎn)生影響,但是多個(gè)余弦或正弦群時(shí)延的級(jí)聯(lián)仍然可能產(chǎn)生靠近主相關(guān)峰的回波。如第4和第5級(jí)余弦/正弦型群時(shí)延產(chǎn)生的回波相對(duì)于主相關(guān)峰的延遲分別為:

    dτ4(k)=2kTc

    (12)

    dτ5(k)=2.5kTc

    (13)

    顯然,第4級(jí)余弦型/正弦型群時(shí)延產(chǎn)生的第k=-1時(shí)的回波與第5級(jí)余弦型/正弦型群時(shí)延產(chǎn)生的第k=1時(shí)的回波進(jìn)行級(jí)聯(lián)會(huì)產(chǎn)生與主相關(guān)峰距離為Tc/2的回波,該回波會(huì)疊加到主相關(guān)峰上,導(dǎo)致主相關(guān)峰畸變。

    盡管4級(jí)(包括第4級(jí))以上余弦型群時(shí)延或正弦型群時(shí)延的級(jí)聯(lián)會(huì)產(chǎn)生接近主相關(guān)峰的回波,進(jìn)而導(dǎo)致主相關(guān)峰畸變。但通常情況下,通道濾波器的群時(shí)延特性波動(dòng)較為平緩,具有低通特性(如切比雪夫、巴特沃茲濾波器等),即對(duì)其傅里葉分解后,i越大,群時(shí)延波動(dòng)幅度ci和si越小,相應(yīng)產(chǎn)生的回波信號(hào)幅度也越小,當(dāng)i足夠大時(shí),回波信號(hào)的幅度可忽略。例如,對(duì)于10.23 MHz碼率的擴(kuò)頻信號(hào),若通道濾波器帶寬取為20.46 MHz,群時(shí)延特性是波動(dòng)幅度為150 ns的二次曲線。對(duì)該通道群時(shí)延在信號(hào)帶寬范圍內(nèi)進(jìn)行傅里葉分解后得到的各級(jí)余弦型群時(shí)延的波動(dòng)幅度以及產(chǎn)生的第1對(duì)回波與主相關(guān)峰的幅度比如表1所示(通常情況下,根據(jù)貝塞爾函數(shù)的特性,|k|越大,幅度越小,因此這里僅考慮第1對(duì)回波的幅度)。由表1可知,第4級(jí)以后的余弦型群時(shí)延產(chǎn)生的回波信號(hào)幅度相對(duì)于主相關(guān)峰低37.7 dB以上,基本可以忽略。

    表1 帶寬為20.46 MHz,波動(dòng)幅度為150 ns的二次群時(shí)延傅里葉分解后的前6級(jí)余弦型群時(shí)延的特性Tab.1 The first 6-lever cosine type group delay characteristics after Fourier decomposition of the parabola group delay with a bandwidth of 20.46 MHz and a fluctuation amplitude of 150 ns

    上述例子采用了波動(dòng)幅度為150 ns的拋物線群時(shí)延,這種群時(shí)延特性的通道濾波器已經(jīng)非常惡劣了,大部分通道的群時(shí)延波動(dòng)幅度要小于150 ns。因此通常情況下,對(duì)于二進(jìn)制相移鍵控(Binary Phase Shift Keying, BPSK)信號(hào),若濾波帶寬取為信號(hào)帶寬,可對(duì)其在信號(hào)帶寬內(nèi)進(jìn)行傅里葉分解,只需取前3級(jí)三角函數(shù)群時(shí)延即可等效表征該濾波器的群時(shí)延特性對(duì)信號(hào)相關(guān)峰的影響。

    3 基于傅里葉級(jí)數(shù)模型的群時(shí)延測(cè)量方法

    根據(jù)上述兩節(jié)的分析,三角函數(shù)群時(shí)延對(duì)于信號(hào)相關(guān)峰的影響是產(chǎn)生了一系列多徑信號(hào),且三角函數(shù)頻率越高,多徑距離主瓣信號(hào)越遠(yuǎn),幅度也越低,影響也越小,高頻的三角函數(shù)群時(shí)延對(duì)信號(hào)相關(guān)峰的影響可忽略不計(jì),大部分通道的群時(shí)延特性采用3級(jí)余弦型群時(shí)延和正弦型群時(shí)延即可等效表征,這樣只需要估計(jì)各級(jí)余弦型和正弦型群時(shí)延傅里葉分解系數(shù)ci和si即可完成通道等效群時(shí)延的估計(jì)。這里采用相關(guān)峰匹配的方法估計(jì)群時(shí)延的傅里葉分解系數(shù),具體實(shí)現(xiàn)框圖如圖2所示,采用離線分析計(jì)算的方式預(yù)先計(jì)算好各種群時(shí)延傅里葉系數(shù)組合下的相關(guān)峰數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)至本地,然后對(duì)經(jīng)過通道的導(dǎo)航信號(hào)進(jìn)行相關(guān)峰測(cè)量,利用測(cè)量得到的相關(guān)峰在本地相關(guān)峰數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行搜索并計(jì)算相關(guān)峰波形匹配度,波形匹配誤差最小時(shí)對(duì)應(yīng)的系數(shù)ci、si即為傅里葉分解系數(shù)估計(jì)值,相應(yīng)群時(shí)延估計(jì)值為:

    (14)

    圖2 基于相關(guān)峰匹配搜索的群時(shí)延測(cè)量框圖Fig.2 Block diagram of group delay measurement based on correlation peak matching search

    3.1 離線預(yù)處理

    采用離線分析計(jì)算的方式預(yù)先計(jì)算好各種群時(shí)延傅里葉系數(shù)組合下的相關(guān)峰數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)至本地。

    根據(jù)線性系統(tǒng)理論,經(jīng)過相位響應(yīng)為ψ′(f)的通道的擴(kuò)頻信號(hào)相關(guān)峰可寫為:

    (15)

    其中,Gr(f)為擴(kuò)頻信號(hào)功率譜。相應(yīng)通道群時(shí)延特性為:

    (16)

    按一定步進(jìn)遍歷一定幅度范圍內(nèi)的傅里葉系數(shù),并計(jì)算對(duì)應(yīng)的群時(shí)延特性τ(f)與對(duì)應(yīng)的相位響應(yīng)ψ(f),然后根據(jù)式(15)計(jì)算相關(guān)峰曲線。顯然,群時(shí)延的各級(jí)傅里葉分解系數(shù)遍歷步進(jìn)越小,對(duì)任意群時(shí)延遍歷越精細(xì),相關(guān)峰采樣間隔dt越小,相關(guān)峰曲線越精細(xì),通過一階線性插值可獲取各相關(guān)峰采樣點(diǎn)之間的相關(guān)值。

    3.2 群時(shí)延測(cè)量流程

    對(duì)經(jīng)過通道的導(dǎo)航信號(hào)進(jìn)行相關(guān)峰測(cè)量,利用測(cè)量得到的相關(guān)峰在本地相關(guān)峰數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行匹配搜索,搜索匹配誤差最小的相關(guān)峰,具體方法如下:

    1)信號(hào)相關(guān)峰測(cè)量。令輸入的理想基帶信號(hào)時(shí)域波形為q(t),其經(jīng)過通道濾波器后的信號(hào)為q′(t)。首先采用經(jīng)典的早遲環(huán)估計(jì)器估計(jì)q′(t)的時(shí)延τ0(早遲間隔取為d0),對(duì)計(jì)算輸入信號(hào)的相關(guān)峰如式(17)所示:

    (17)

    由于實(shí)現(xiàn)資源受限,只能得到一定延遲間隔d0τ下的相關(guān)峰采樣值,相關(guān)峰采樣范圍為正負(fù)一個(gè)碼片。令擴(kuò)頻碼片周期為T,延遲間隔d0τ=T/L,則相關(guān)峰采樣值如式(18)所示(已進(jìn)行歸一化,相關(guān)峰最大值為1):

    (18)

    2)相關(guān)峰匹配搜索。將測(cè)量得到的相關(guān)峰與本地存儲(chǔ)的精細(xì)相關(guān)峰數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配誤差計(jì)算,搜索匹配誤差最小的群時(shí)延傅里葉系數(shù)組合,該組系數(shù)即表征了群時(shí)延估計(jì)值。具體計(jì)算流程如下所示(對(duì)于任意一組群時(shí)延系數(shù)組合,假設(shè)其離線計(jì)算并存儲(chǔ)的相關(guān)峰為Rlocal(τ)(已進(jìn)行歸一化),測(cè)量得到的相關(guān)峰采樣值為R(k)):

    ①首先采用傳統(tǒng)早遲環(huán)估計(jì)器來(lái)估計(jì)某組本地相關(guān)峰的中心位置τ′0,其滿足(其中d0為早遲間隔):

    Rlocal(τ′0-d0/2)=Rlocal(τ′0+d0/2)

    (19)

    ②對(duì)本地存儲(chǔ)的相關(guān)峰數(shù)據(jù)Rlocal(τ)進(jìn)行采樣,各采樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)的延遲序列即為相關(guān)峰R(k)各采樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)的延遲量,采樣后得到的本地相關(guān)峰序列如式(20)所示:

    R′local(k)=Rlocal(τ′0+kT/L-T)

    (20)

    ③計(jì)算相關(guān)峰匹配誤差:

    (21)

    4 仿真驗(yàn)證

    采用碼率為10.23 MHz的擴(kuò)頻碼信號(hào)對(duì)本文提出的群時(shí)延特性估計(jì)方法進(jìn)行仿真驗(yàn)證,濾波器帶寬為20.46 MHz。濾波器的群時(shí)延采用3階余弦型/正弦型群時(shí)延等效表示。

    仿真驗(yàn)證框圖如圖3所示,給定某通道濾波器H(f),首先采用本文所提出的基于傅里葉級(jí)數(shù)分解的群時(shí)延估計(jì)方法對(duì)該濾波器的群時(shí)延特性進(jìn)行測(cè)量,得到各級(jí)傅里葉分解系數(shù)估計(jì)值c1,c2,c3,s1,s2,s3,具體步驟如下所示。

    步驟1:計(jì)算各類傅里葉分解系數(shù)組合下的相關(guān)峰,并存儲(chǔ)至本地,各級(jí)傅里葉分解系數(shù)的遍歷步進(jìn)取為0.1 ns,遍歷范圍取為-60~60 ns。

    步驟2:計(jì)算給定傳輸函數(shù)H(f)通道的濾波器脈沖響應(yīng)h(t),生成理想基帶信號(hào)r(n),并將其通過脈沖響應(yīng)為h(t)的濾波器,輸出為rI(n)+jrQ(n)。

    步驟3:對(duì)rI(n)+jrQ(n)進(jìn)行相關(guān)峰測(cè)量,并在本地相關(guān)峰數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行匹配搜索。

    步驟4:相關(guān)峰匹配誤差最小的系數(shù)組合即為群時(shí)延傅里葉級(jí)數(shù)的估計(jì)結(jié)果c1,c2,c3,s1,s2,s3。

    隨后根據(jù)該估計(jì)結(jié)果修正原始傳輸函數(shù)H(f),假設(shè)H(f)的群時(shí)延特性為τ(f),則修正后的傳輸函數(shù)H′(f)的群時(shí)延響應(yīng)如式(22)所示:

    (22)

    采用將理想基帶信號(hào)通過修正后的濾波器H′(f),來(lái)計(jì)算精細(xì)相關(guān)峰以及不同相關(guān)間隔下的時(shí)延估計(jì)值,并與理想相關(guān)峰進(jìn)行比對(duì)。

    圖3 仿真驗(yàn)證框圖Fig.3 Simulation and verification block diagram

    仿真采用兩個(gè)濾波器:一個(gè)為給定系數(shù)的巴特沃茲濾波器,另一個(gè)為某導(dǎo)航接收機(jī)實(shí)際使用的中頻濾波器(其群時(shí)延特性采用矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀測(cè)量得到),兩個(gè)濾波器的群時(shí)延特性分別如圖4和圖5所示。

    圖4 巴特沃茲仿真濾波器的群時(shí)延特性Fig.4 Group delay characteristics of simulation Butterworth filter

    圖5 實(shí)際濾波器的群時(shí)延特性Fig.5 Group delay characteristics of actually measured filter

    仿真結(jié)果如圖6~11所示,顯然理想信號(hào)經(jīng)過上述兩個(gè)濾波器后均發(fā)生了不同程度的畸變(信號(hào)相關(guān)峰畸變,不同早遲間隔下的時(shí)延估計(jì)偏差互不相同),這主要是由于群時(shí)延非理想導(dǎo)致。采用本文方法估計(jì)得到的群時(shí)延特性對(duì)濾波器進(jìn)行群時(shí)延修正,顯然經(jīng)過校準(zhǔn)后,相關(guān)峰畸變得到修正,其與通過濾波器之前的信號(hào)相關(guān)峰高度吻合,差異幅度很小(主瓣范圍內(nèi)差異約為主峰幅度的1/10 000量級(jí)),同時(shí)不同早遲相關(guān)間隔的時(shí)延估計(jì)偏差在0.1 ns之內(nèi)。仿真結(jié)果說明了本文所提出的群時(shí)延估計(jì)方法的正確性。

    注:1—理想信號(hào)相關(guān)峰;2—經(jīng)過濾波器后的相關(guān)峰; 3—采用群時(shí)延估計(jì)結(jié)果對(duì)濾波器校準(zhǔn)后的相關(guān)峰。圖6 通過實(shí)際濾波器之后的信號(hào)相關(guān)峰、群時(shí)延校準(zhǔn)后的相關(guān)峰與理想相關(guān)峰的對(duì)比Fig.6 Comparison of the correlation peaks after passing the actual filter, the correlation peak after group delay calibration and the ideal correlation peaks

    注:1—理想信號(hào)相關(guān)峰;2—經(jīng)過濾波器后的相關(guān)峰; 3—采用群時(shí)延估計(jì)結(jié)果對(duì)濾波器校準(zhǔn)后的相關(guān)峰。圖7 通過巴特沃茲濾波器之后的信號(hào)相關(guān)峰、群時(shí)延校準(zhǔn)后的相關(guān)峰與理想相關(guān)峰的對(duì)比Fig.7 Comparison of the correlation peaks after passing the Butterworth filter, the correlation peak after group delay calibration and the ideal correlation peaks

    圖8 對(duì)通過實(shí)際濾波器的信號(hào)進(jìn)行群時(shí)延校準(zhǔn)后的信號(hào)相關(guān)峰與理想相關(guān)峰的偏差Fig.8 Bias between the ideal correlation peak and the correlation peak after group delay calibration of the signal passing through the actual filter

    圖9 對(duì)通過巴特沃茲濾波器的信號(hào)進(jìn)行群時(shí)延校準(zhǔn)后的信號(hào)相關(guān)峰與理想相關(guān)峰偏差Fig.9 Bias between the ideal correlation peak and the correlation peak after group delay calibration of the signal passing through the Butterworth filter

    圖10 對(duì)通過實(shí)際濾波器信號(hào)進(jìn)行群時(shí)延校準(zhǔn)后,不同相關(guān)間隔下的時(shí)延估計(jì)偏差Fig.10 After the group delay calibration of the signal passing through the actual filter, the delay estimation bias under different correlation intervals

    圖11 對(duì)通過巴特沃茲濾波器信號(hào)進(jìn)行群時(shí)延校準(zhǔn)后,不同相關(guān)間隔下的時(shí)延估計(jì)偏差Fig.11 After the group delay calibration of the signal passing through the Butterworth filter, the delay estimation bias under different correlation intervals

    5 實(shí)測(cè)驗(yàn)證

    采用湖南衛(wèi)導(dǎo)公司的NSS8000系列導(dǎo)航信號(hào)源與實(shí)際GNSS接收機(jī)對(duì)本文提出的群時(shí)延特性估計(jì)方法進(jìn)行實(shí)測(cè)驗(yàn)證,導(dǎo)航信號(hào)源播發(fā)單顆衛(wèi)星高載噪比(大于50 dB-Hz)的B2a信號(hào)(盡可能消除互相關(guān)和測(cè)量噪聲的影響),GNSS接收機(jī)B2a信號(hào)數(shù)字接收通道的線性相位有限長(zhǎng)單位沖激響應(yīng)(Finite Impulse Response, FIR)濾波器帶寬為25 MHz(接收機(jī)設(shè)計(jì)參數(shù))。

    具體的測(cè)試步驟如下所示。

    步驟1:GNSS接收機(jī)對(duì)導(dǎo)航信號(hào)源發(fā)送過來(lái)的B2a信號(hào)進(jìn)行接收處理,并測(cè)量相關(guān)峰(相關(guān)峰積累時(shí)長(zhǎng)為1 s),目前該接收機(jī)相關(guān)峰采集點(diǎn)數(shù)為32,間隔為1/16碼片。

    步驟2:計(jì)算各類傅里葉分解系數(shù)組合下的相關(guān)峰(相關(guān)峰濾波帶寬為25 MHz,具體濾波器取為接收機(jī)B2a信號(hào)數(shù)字接收通道的線性相位FIR濾波器),并存儲(chǔ)至本地,各級(jí)傅里葉分解系數(shù)的遍歷步進(jìn)取為0.1 ns,遍歷范圍取為-60~60 ns。

    步驟3:根據(jù)GNSS接收機(jī)測(cè)量得到的相關(guān)峰,按照本文方法在本地相關(guān)峰數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行匹配搜索,相關(guān)峰匹配誤差最小的系數(shù)組合即為群時(shí)延傅里葉級(jí)數(shù)的估計(jì)結(jié)果c1,c2,c3,s1,s2,s3,對(duì)應(yīng)的通道群時(shí)延特性估計(jì)值如下(其中帶寬B為25 MHz):

    (23)

    步驟5:群時(shí)延補(bǔ)償后,GNSS接收機(jī)再次進(jìn)行相關(guān)峰測(cè)量,比較補(bǔ)償前后的相關(guān)峰測(cè)量結(jié)果,并計(jì)算補(bǔ)償前后不同早遲間隔下的測(cè)距偏差。

    測(cè)試結(jié)果如圖12~14所示,其中圖12與圖13為GNSS接收機(jī)監(jiān)控軟件所存儲(chǔ)相關(guān)峰測(cè)量數(shù)據(jù)的圖示,圖14為群時(shí)延校準(zhǔn)前后不同相關(guān)間隔下的時(shí)延估計(jì)值,顯然,補(bǔ)償前信號(hào)相關(guān)峰存在畸變,不同早遲間隔下的時(shí)延估計(jì)偏差高達(dá)1.7 ns,經(jīng)群時(shí)延估計(jì)補(bǔ)償后,相關(guān)峰畸變得到修正,不同早遲相關(guān)間隔的時(shí)延估計(jì)偏差在0.1 ns內(nèi)。實(shí)測(cè)結(jié)果驗(yàn)證了本文所提出的群時(shí)延估計(jì)方法的正確性。

    圖12 群時(shí)延補(bǔ)償之前的B2a信號(hào)相關(guān)峰Fig.12 B2a correlation peak before the group delay compensation

    圖13 群時(shí)延補(bǔ)償后的B2a信號(hào)相關(guān)峰Fig.13 B2a correlation peak after the group delay compensation

    圖14 群時(shí)延校準(zhǔn)前后的不同相關(guān)間隔下的時(shí)延估計(jì)偏差Fig.14 Delay estimation bias in different intervals before and after calibration of group delay estimation

    上述測(cè)量的是導(dǎo)航信號(hào)源和接收機(jī)級(jí)聯(lián)的群時(shí)延特性,導(dǎo)航信號(hào)源為標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備,通常需給出其群時(shí)延特性,測(cè)量結(jié)果減去導(dǎo)航信號(hào)源的群時(shí)延特性即為GNSS接收機(jī)的群時(shí)延特性。

    6 結(jié)論

    本文通過理論推導(dǎo)分析了三角函數(shù)群時(shí)延對(duì)信號(hào)相關(guān)峰的影響,發(fā)現(xiàn)三角函數(shù)群時(shí)延對(duì)于信號(hào)相關(guān)峰的影響是產(chǎn)生了一系列多徑信號(hào),且三角函數(shù)頻率越高,多徑距離主瓣信號(hào)越遠(yuǎn),幅度也越低,影響也越小,高頻的三角函數(shù)群時(shí)延對(duì)信號(hào)相關(guān)峰的影響可忽略不計(jì),從而可將任意群時(shí)延特性分解為有限階數(shù)的三角函數(shù)群時(shí)延的疊加?;诖朔治觯ㄟ^測(cè)量信號(hào)相關(guān)峰,并與不同三角函數(shù)群時(shí)延組合下的相關(guān)峰進(jìn)行匹配搜索即可估計(jì)群時(shí)延的三角函數(shù)分解級(jí)數(shù),從而估計(jì)得到相關(guān)峰影響等效的群時(shí)延特性,仿真結(jié)果驗(yàn)證了本文方法的準(zhǔn)確性。相對(duì)于傳統(tǒng)基于矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀的群時(shí)延測(cè)量方法,本文方法可實(shí)現(xiàn)軟件自動(dòng)化測(cè)試,且不需要搭建額外復(fù)雜的硬件鏈路,測(cè)量效率更高,具有較強(qiáng)的工程應(yīng)用價(jià)值。

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