一种对GPS弱信号的全比特捕获方法，涉及GNSS中接收机的捕获处理，解决目前的软件接收机不对信息比特翻转做预测，容易导致捕获失败以及采用差分相干累积方法，很难达到较好捕获效果的问题。卫星信号经混频、采样、量化和时域均值的相关处理后得到20个被压缩成4096个采样点的序列，它们均通过FFT运算与本地存储的伪码FFT序列共轭的序列相乘后进行IFFT运算，提取得到的这20个二维的伪码自相关值矩阵取模平方后的最大值与门限值σ1比较，大于σ1，捕获成功；小于σ1，则利用全比特算法寻找信息比特翻转沿后对20个二维的伪码自相关值矩阵进行相干累积和非相干累积提取相关值的峰值与门限值σ2比较，大于σ2，捕获成功；小于σ2，则重新捕获。
1.一种对GPS弱信号的全比特捕获方法，其特征在于它由以下步骤实现：步骤一、GPS卫星信号经GPS射频前端混频、采样和量化后得到两路彼此正交的数字中频序列IIF[n]和QIF[n]，其中，n表示1ms时间内接收到的采样点的个数，n＝5000；
步骤二、所述两路彼此正交的数字中频序列IIF[n]和QIF[n]在正负各10个频槽内进行多普勒频率搜索之前，每个频槽内的序列均通过时域均值的相关处理有序的压缩成4096个采样点的序列，第i个频槽内压缩成的4096个采样点的序列表示为xi(n)，其中i取从1到20之间的整数；
步骤三、开始进行多普勒频率搜索：20个序列xi(n)均通过FFT运算得到20个序列Xi(K)；
步骤四、将本地存储的伪码FFT序列C(K)取共轭得到序列C(K)，将20个序列Xi(K)分*别与序列C(K)相乘后进行IFFT，得到20个二维的伪码自相关值矩阵Ri；
步骤五、分别对20个二维的伪码自相关值矩阵Ri取模平方得到|Ri|，比较这20个2
|Ri| 并提取最大值，与门限σ1比较，若大于门限值σ1，则捕获成功，也就是完成了多普勒搜索；若小于门限值σ1，则执行步骤六；
步骤七、找到比特翻转沿后，重新从整比特位置开始读入数据，重新执行步骤三和步骤四；
步骤八、对20个二维的伪码自相关值矩阵Ri进行20次相干累积和8次非相干累积提取相关值峰值bi，相关值峰值bi与门限值σ2进行比较，若大于门限值σ2，则捕获成功；若小于门限值σ2，则捕获失败，重新执行步骤一至步骤八；
a)将步骤四中得到的20个二维的伪码自相关值矩阵Ri进行20次相干累积；
b)然后对结果取模平方，提取峰值，将模平方后提取的峰值与当前的最大值比较，如果超过当前最大值，用此峰值替换当前最大值，并记录此峰值位置，峰值的位置为信息比特翻转沿的位置；如果没超过当前最大值，则执行步骤c)；
c)将步骤二中得到的20个序列xi(n)串行右移一个周期(1ms)，共串行右移19次，将(j)每次串行右移一个周期后的20个序列xi(n) 进行20次相干累积，然后对结果取模平方，提取峰值，并记录峰值位置，j取从1到19的整数，比较这19个峰值提取出峰值最大值，此峰值最大值与当前的最大值比较，如果超过当前最大值，用此峰值最大值替换当前最大值，并记录此峰值最大值位置，峰值最大值的位置为信息比特翻转沿的位置；如果仍没超过当前最大值，则当前最大值的位置为信息比特翻转沿的位置。
一种对GPS弱信号的全比特捕获方法
技术领域
[0001] 本发明涉及GNSS(全球导航卫星系统)中接收机的捕获处理，具体涉及GPS(全球定位系统)单频民用软件接收机弱信号捕获技术。
背景技术
[0002] 目前在低信噪比条件下，对弱GPS信号的捕获技术主要有A-GPS(辅助全球定位系统)和基于FFT(快速傅里叶变换)的频域块捕获方法。A-GPS是利用蜂窝基站辅助接收机捕获GPS信号；基于FFT的频域块捕获方法则主要利用时域卷积等效于频域乘积的原理。而对GPS信号的最佳接收方法也就是匹配滤波的方法，它是将接收到的GPS信号与本地C/A码(伪随机码)序列进行卷积，这种时域上的卷积计算量太大，所以利用FFT转化成频域相乘，再IFFT(快速傅里叶逆变换)处理，就得到了含有导航信息数据的相关值序列。
[0003] GPS信号的捕获实质是对载波多普勒频移和本地C/A码初始相位的二维搜索过程。为进一步提高信噪比，利用本地C/A码的周期性、良好的自相关和互相关特性，以及噪声的随机性，目前的软件接收机不对信息比特翻转做预测，而是直接对每个本地C/A码周期自相关值矩阵进行累加，如果累加过程中发生比特翻转，就会抵消很多信噪比，导致捕获失败。为了回避比特翻转问题，采用差分相干累积方法，但在信噪比极低和有限的捕获时间内，很难达到较好的捕获效果。
发明内容
[0004] 本发明的目的是为了解决目前的软件接收机不对信息比特翻转做预测，当直接对每个本地C/A码周期自相关值矩阵进行累加的过程中发生比特翻转时，导致捕获失败以及采用差分相干累积方法，在信噪比极低和有限的捕获时间内，很难达到较好捕获效果的问题，现提出一种对GPS弱信号的全比特捕获方法。
[0005] 本发明所述的对GPS弱信号的全比特捕获方法的步骤为：
[0006] 步骤一、GPS卫星信号经GPS射频前端混频、采样和量化后得到两路彼此正交的数字中频序列IIF[n]和QIE[n]，其中，n表示1ms时间内接收到的采样点的个数，n＝5000；
[0007] 步骤二、所述两路彼此正交的数字中频序列IIF[n]和QIF[n]在正负各10个频槽内进行多普勒频率搜索之前，每个频槽内的序列均通过时域均值的相关处理有序的压缩成4096个采样点的序列，第i个频槽内压缩成的4096个采样点的序列表示为xi(n)，其中i取从1到20之间的整数；
[0008] 步骤三、开始进行多普勒频率搜索：20个序列xi(n)均通过FFT运算得到20个序列Xi(K)；
[0009] 步骤四、将本地存储的伪码FFT序列C(K)取共轭得到序列C*(K)，将20个序列*Xi(K)分别与序列C(K)相乘后进行IFFT，得到20个二维的伪码自相关值矩阵Ri；
[0010] 步骤五、分别对20个二维的伪码自相关值矩阵Ri取模平方得到|Ri|2，比较这202
个|Ri| 并提取最大值，与门限σ1比较，若大于门限值σ1，则捕获成功，也就是完成了多普勒搜索；若小于门限值σ1，则执行步骤六；
[0011] 步骤六、利用全比特算法寻找信息比特翻转沿；
[0012] 步骤七、找到比特翻转沿后，重新从整比特位置开始读入数据，重新执行步骤三和步骤四；
[0013] 步骤八、对20个二维的伪码自相关值矩阵Ri进行20次相干累积和8次非相干累积提取相关值峰值bi，相关值峰值bi与门限值σ2进行比较，若大于门限值σ2，则捕获成功；若小于门限值σ2，则捕获失败，重新执行步骤一至步骤八。
[0014] 所述的步骤六的具体过程为：
[0015] a)将步骤四中得到的20个二维的伪码自相关值矩阵Ri进行20次相干累积；
[0016] b)然后对结果取模平方，提取峰值，将模平方后提取的峰值与当前的最大值比较，如果超过当前最大值，用此峰值替换当前最大值，并记录此峰值位置，峰值的位置为信息比特翻转沿的位置；如果没超过当前最大值，则执行步骤c)；
[0017] c)将步骤二中得到的20个序列xi(n)串行右移一个周期(1ms)，共串行右移19(j)次，将每次串行右移一个周期后的20个序列xi(n) 进行20次相干累积，然后对结果取模平方，提取峰值，并记录峰值位置，j取从1到19的整数，比较这19个峰值提取出峰值最大值，此峰值最大值与当前的最大值比较，如果超过当前最大值，用此峰值最大值替换当前最大值，并记录此峰值最大值位置，峰值最大值的位置为信息比特翻转沿的位置；如果仍没超过当前最大值，则当前最大值的位置为信息比特翻转沿的位置。
[0018] 本发明的优点是：采用本发明的全比特捕获方法，先判断信息比特翻转位置，虽然在信噪比极低时，这种判断有时模糊，但对累积量的影响很弱，所以在接收微弱GPS信号时采用此方法可以获得比差分累积更好的捕获性能，而且本方法的计算量与差分相干累积方法相比也较小，并且可移植性好，便于工程实施。
附图说明
[0019] 图1是采用目前的捕获技术在不同比特翻转位置时捕获概率随信噪比的变化曲线示意图，其中横坐标表示信噪比，单位为dB，纵坐标表示捕获概率， 表示无比特翻转时捕获概率随信噪比的变化曲线， 表示在第四个C/A码周期发生翻转时捕获概率随信噪比的变化曲线， 表示在第十个C/A码周期发生翻转时捕获概率随信噪比的变化曲线；图2是采用本发明的方法捕获概率随信噪比的变化曲线示意图，其中横坐标表示信噪比，单位为dB，纵坐标表示捕获概率， 表示找到比特翻转沿后捕获概率随信噪比的变化曲线， 表示找到比特翻转沿的概率曲线；图3是无比特翻转时60次差分相干累积、20次相干累积3次非相干累积、160次差分相干累积和20次相干累积8次非相干累积捕获概率随信噪比的变化曲线示意图，其中横坐标表示信噪比，单位为dB，纵坐标表示捕获概率， 表示60次差分相干累积捕获概率随信噪比的变化曲线，表示20次相干累积3次非相干累积捕获概率随信噪比的变化曲线， 表
示160次差分相干累积捕获概率随信噪比的变化曲线， 表示20次相干累积8次非相干累积捕获概率随信噪比的变化曲线；图4是采用本发明和160次差分相干累积捕获概率随信噪比的变化曲线示意图，其中横坐标表示信噪比，单位为dB，纵坐标表示捕获概率，表示采用本发明捕获概率随信噪比的变化曲线， 表示采用160次差分相干累积捕获概率随信噪比的变化曲线。
具体实施方式
[0020] 具体实施方式一：
[0021] 本实施方式述的对GPS弱信号的全比特捕获方法的步骤为：
[0022] 步骤一、GPS卫星信号经GPS射频前端混频、采样和量化后得到两路彼此正交的数字中频序列IIF[n]和QIF[n]，其中，n表示1ms时间内接收到的采样点的个数，n＝5000；
[0023] 步骤二、所述两路彼此正交的数字中频序列IIF[n]和QIF[n]在正负各10个频槽内进行多普勒频率搜索之前，每个频槽内的序列均通过时域均值的相关处理有序的压缩成4096个采样点的序列，第i个频槽内压缩成的4096个采样点的序列表示为xi(n)，其中i取从1到20之间的整数；
[0024] 步骤三、开始进行多普勒频率搜索：20个序列xi(n)均通过FFT运算得到20个序列Xi(K)；
[0025] 步骤四、将本地存储的伪码FFT序列C(K)取共轭得到序列C*(K)，将20个序列*Xi(K)分别与序列C(K)相乘后进行IFFT，得到20个二维的伪码自相关值矩阵Ri；
[0026] 步骤五、分别对20个二维的伪码自相关值矩阵Ri取模平方得到|Ri|2，比较这202
个|Ri| 并提取最大值，与门限σ1比较，若大于门限值σ1，则捕获成功，也就是完成了多普勒搜索；若小于门限值σ1，则执行步骤六；
[0027] 步骤六、利用全比特算法寻找信息比特翻转沿；
[0028] 步骤七、找到比特翻转沿后，重新从整比特位置开始读入数据，重新执行步骤三和步骤四；
[0029] 步骤八、对20个二维的伪码自相关值矩阵Ri进行20次相干累积和8次非相干累积提取相关值峰值bi，相关值峰值bi与门限值σ2进行比较，若大于门限值σ2，则捕获成功；若小于门限值σ2，则捕获失败，重新执行步骤一至步骤八。
[0030] 所述的步骤六的具体过程为：
[0031] a)将步骤四中得到的20个二维的伪码自相关值矩阵Ri进行20次相干累积；
[0032] b)然后对结果取模平方，提取峰值，将模平方后提取的峰值与当前的最大值比较，如果超过当前最大值，用此峰值替换当前最大值，并记录此峰值位置，峰值的位置为信息比特翻转沿的位置；如果没超过当前最大值，则执行步骤c)；
[0033] c)将步骤二中得到的20个序列xi(n)串行右移一个周期(1ms)，共串行右移19(j)次，将每次串行右移一个周期后的20个序列xi(n) 进行20次相干累积，然后对结果取模平方，提取峰值，并记录峰值位置，j取从1到19的整数，比较这19个峰值提取出峰值最大值，此峰值最大值与当前的最大值比较，如果超过当前最大值，用此峰值最大值替换当前最大值，并记录此峰值最大值位置，峰值最大值的位置为信息比特翻转沿的位置；如果仍没超过当前最大值，则当前最大值的位置为信息比特翻转沿的位置。
