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一种多普勒捕获方法发明专利

更新时间:2024-11-01
一种多普勒捕获方法发明专利 专利申请类型:发明专利;
源自:北京高价值专利检索信息库;

专利名称:一种多普勒捕获方法

专利类型:发明专利

专利申请号:CN202211732867.7

专利申请(专利权)人:北京遥感设备研究所
权利人地址:北京市海淀区永定路51号

专利发明(设计)人:朱晓晴,梁珍,杨春景,张文婧,任鹏,张倩

专利摘要:本发明属于无线通信领域,具体涉及一种多普勒捕获方法。本发明包括以下步骤S1,将经下变频到基带的基带信号y(t)进行数字采样,得到采样信号;S2,对该采样信号进行低通滤波处理,得到滤波信号;S3,对该滤波信号进行捕获处理,得到捕获信号;所述捕获处理包括粗捕获处理和细捕获处理;在该滤波信号的多普勒最大频偏大于数字基带信号传输速率Rs的一半时,对该滤波信号进行粗捕获处理,在该滤波信号的多普勒最大频偏小于数字基带信号传输速率Rs的一半时,对该滤波信号进行细捕获处理。本发明能够在数据链帧格式中没有没有全0或全1同步序列的情况下成功完成捕获,得到残余频偏很小的数据,帮助接收机后续的跟踪、正确解调以及帧同步、译码等操作。

主权利要求:
1.一种多普勒捕获方法,其特征在于:包括以下步骤
S1,将经下变频到基带的基带信号y(t)进行数字采样,得到采样信号;
S2,对该采样信号进行低通滤波处理,得到滤波信号;
S3,对该滤波信号进行捕获处理,得到捕获信号;
所述捕获处理包括粗捕获处理和细捕获处理;
在该滤波信号的多普勒最大频偏大于数字基带信号传输速率Rs的一半时,对该滤波信号进行粗捕获处理,该粗捕获处理包括以下步骤,S31,对滤波信号进行FFT变换,在频域上分别求取不同频偏下本地伪码序列与该滤波信号的相关结果Z(k);
S32,将该滤波信号在频域上分别求取的不同频偏下本地伪码序列与该滤波信号的相关结果Z(k)经傅里叶变换为,该滤波信号在时域上的不同频偏下本地伪码序列分别与该滤波信号的相关结果z(n);
S33,确定该滤波信号同步头的正负,计算该滤波信号的最大相关峰值;
S34,将该最大相关峰值与预设的粗捕获门限值进行比较,在最大相关峰值大于预设的粗捕获门限值时,判断该滤波信号粗捕获成功;
在该滤波信号的多普勒最大频偏小于数字基带信号传输速率Rs的一半时,对该滤波信号进行细捕获处理,该细捕获处理包括以下步骤,S35,以本地伪随机码序列为匹配滤波系数对滤波信号进行匹配滤波处理,得到多个长度相同、起始序号不同的匹配滤波信号;
S36,对每个匹配滤波信号进行相干累加和相位修正处理,得到与每个匹配滤波信号相对应的修正信号;
S37,对每个修正信号做FFT变换,求出每个修正信号所对应的峰均比,并确定所有峰均比中的最大值;
S38,将峰均比的最大值与预设细捕获门限值进行比较,在峰均比的最大值大于预设的细捕获门限值时,判断该滤波信号细捕获成功。
2.根据权利要求1所述的多普勒捕获方法,其特征在于:在步骤S31中,该滤波信号在频域上的相关结果Z(k)的计算公式如下,其中,Z(k)为在频域上不同频偏下本地伪码序列分别与该滤波信号的相关结果,z(n)为在时域上不同频偏下本地伪码序列分别与该滤波信号的相关结果,e为自然常数,j为虚数单位,π为圆周率,N为z(n)信号的点数,n为编号,n∈(0,N),k为频域Z(k)信号的编号;c(n)为本地伪码序列,m为相关运算时的编号,C(K)为本地伪码序列的DFT变换。
3.根据权利要求2所述的多普勒捕获方法,其特征在于:在步骤S33中,分别求得该滤波信号的正向相关峰和该滤波信号的负向相关峰,通过比较相关峰累计值分别叠加该正向相关峰和该负向相关峰后的大小确定该滤波信号同步头的正负。
4.根据权利要求3所述的多普勒捕获方法,其特征在于:在步骤S33中,该滤波信号同步头的正负由以下步骤确定,S331,对本地伪码序列的DFT变换进行P次循环移位,且在每次循环移位后均计算在频域上的不同频偏下本地伪码序列分别与该滤波信号的相关结果;
S332,将该滤波信号在频域上的所有相关结果整理为为该滤波信号在频域下P乘N的二维数据平面Z频域(p,k);其中,p∈(0,P‑1),k∈(0,N‑1);
S333,将Z时域(p,k)做IFFT变换,得到该滤波信号在时域下P乘N的二维数据平面Z时域(p,k);
S334,记前u次累计获得的时域二维数据平面为∑z时域u(p,k),第u+1次获得的时域二维数据平面记为z时域u+1(p,k),在∑z时域u(p,k)的基础上分别累加z时域u+1(p,k)平面和负的z时域u+1(p,k)平面,得到正向累加结果 和负向累加结果S335,对累加结果 和 分别取模值,得到累加结果模值
和 分别求取 和 的最大值,记为
和 其中(p+,k+)以及(p‑,k‑)为最大值所在位置的序号;
S336,对比 和 的大小,得出该滤波信号第u+1个符
号的正负。
5.根据权利要求4所述的多普勒捕获方法,其特征在于:在步骤S33中,该滤波信号的最大相关峰值由以下步骤确定,S337,在 数值大于 数值时,将第u+1次时域二维数
据平面正向累加在∑zu(p,k)上;在 数值小于 数值时,将第u+1次时域二维数据平面负向累加在∑zu(p,k)上;
S338,重复S334到S337步骤,直到累积次数达到规定次数时,停止累积,得出该滤波信号的最大相关峰值∑zC(pm,km),及最大相关峰值∑zC(pm,km)所在位置的序号(pm,km)。
6.根据权利要求5所述的多普勒捕获方法,其特征在于:步骤S34中,在最大相关峰值小于预设的粗捕获门限值时,重复步骤S31至S34,直至该滤波信号粗捕获成功。
7.根据权利要求1所述的多普勒捕获方法,其特征在于:步骤S35具体包括以下步骤,S351,以本地伪随机码序列为匹配滤波系数对滤波信号进行匹配滤波处理,输出滤波信与本地伪随机码序列的时域相关结果;
S352,在该时域相关结果超过预设的码捕获门限时,捕获该滤波信号的码相位rem(nm,N),其中,rem(nm,N)表示为对nm取N的余数,nm为在该时域相关结果超过预设的码捕获门限时序列值的起始序号;
S353,对该滤波信号按照长度为N的整数倍进行截取,获得匹配滤波信号;其中,该匹配滤波信号的截取起始序号为nm;
S354,对滤波信号进行多次截取,获得多个长度相同、起始序号不同的匹配滤波信号。
8.根据权利要求7所述的多普勒捕获方法,其特征在于:步骤S36具体包括以下步骤,S361,利用本地伪随机码序列分别对每个匹配滤波信号均进行解扩处理,得到解扩序列;
S362,将每个解扩序列每隔固定位数据进行一次累加,得到累加序列;
S363,确定累加序列各个数据的相位值,以第一个数据为基准逐一判断相邻两个数据之间的相位差;
S364,根据相位差对该匹配滤波信号进行数据点修正,得到与每个匹配滤波信号相对应的修正信号。
9.根据权利要求8所述的多普勒捕获方法,其特征在于:在步骤S38中,在峰均比的最大值小于预设的细捕获门限值时,重复步骤S35至步骤S37,直至该滤波信号细捕获成功。
10.根据权利要求1‑9中任一所述的多普勒捕获方法,其特征在于:还包括步骤S4,S4,对捕获信号进行频偏跟踪,并对该捕获信号进行频偏补偿,以获得目标信号。 说明书 : 一种多普勒捕获方法技术领域[0001] 本发明属于无线通信领域,具体涉及一种多普勒捕获方法。背景技术[0002] 在无线通信领域中,扩频体制的多普勒捕获常用的算法大多为采用基于FFT的捕获算法。基于FFT的捕获算法是利用圆周移位相关定理,将接收信号与本地PN码的时域进行相关计算,并转换为频域上的相乘。基于FFT的捕获算法通过FFT快速运算,大大减少了捕获时间,使得捕获结果更为精确。[0003] 基于FFT的捕获算法是利用帧格式中全0或全1的同步序列进行信号能量累计,并从中提取频率、码相位信息。然而,当帧格式中没有全0或全1的同步序列时,传统的基于FFT的捕获算法无法直接实现对频偏、码相位的捕获,进而影响通信系统的解调。发明内容[0004] 本发明目的在于,针对在扩频系统帧格式中没有全0或全1的同步序列时,传统的基于FFT的捕获算法无法直接实现对频偏、码相位的捕获,进而影响通信系统的解调的问题,提供一种多普勒捕获方法。[0005] 一种多普勒捕获方法,包括以下步骤[0006] S1,将经下变频到基带的基带信号y(t)进行数字采样,得到采样信号;[0007] S2,对该采样信号进行低通滤波处理,得到滤波信号;[0008] S3,对该滤波信号进行捕获处理,得到捕获信号;[0009] 所述捕获处理包括粗捕获处理和细捕获处理;[0010] 在该滤波信号的多普勒最大频偏大于数字基带信号传输速率Rs的一半时,对该滤波信号进行粗捕获处理,该粗捕获处理包括以下步骤,[0011] S31,对滤波信号进行FFT变换,在频域上分别求取不同频偏下本地伪码序列与该滤波信号的相关结果Z(k);[0012] S32,将该滤波信号在频域上分别求取的不同频偏下本地伪码序列与该滤波信号的相关结果Z(k)经傅里叶变换为,该滤波信号在时域上的不同频偏下本地伪码序列分别与该滤波信号的相关结果z(n);[0013] S33,确定该滤波信号同步头的正负,计算该滤波信号的最大相关峰值;[0014] S34,将该最大相关峰值与预设的粗捕获门限值进行比较,在最大相关峰值大于预设的粗捕获门限值时,判断该滤波信号粗捕获成功;[0015] 在该滤波信号的多普勒最大频偏小于数字基带信号传输速率Rs的一半时,对该滤波信号进行细捕获处理,该细捕获处理包括以下步骤,[0016] S35,以本地伪随机码序列为匹配滤波系数对滤波信号进行匹配滤波处理,得到多个长度相同、起始序号不同的匹配滤波信号;[0017] S36,对每个匹配滤波信号进行相干累加和相位修正处理,得到与每个匹配滤波信号相对应的修正信号;[0018] S37,对每个修正信号做FFT变换,求出每个修正信号所对应的峰均比,并确定所有峰均比中的最大值;[0019] S38,将峰均比的最大值与预设细捕获门限值进行比较,在峰均比的最大值大于预设的细捕获门限值时,判断该滤波信号细捕获成功。[0020] 进一步的,在步骤S31中,该滤波信号在频域上的相关结果Z(k)的计算公式如下,[0021][0022] 其中,Z(k)为在频域上不同频偏下本地伪码序列分别与该滤波信号的相关结果,z(n)为在时域上不同频偏下本地伪码序列分别与该滤波信号的相关结果,e为自然常数,j为虚数单位,π为圆周率,N为z(n)信号的点数,n为编号,n∈(0,N),k为频域Z(k)信号的编号;c(n)为本地伪码序列,m为相关运算时的编号,C(K)为本地伪码序列的DFT变换。[0023] 进一步的,在步骤S33中,分别求得该滤波信号的正向相关峰和该滤波信号的负向相关峰,通过比较相关峰累计值分别叠加该正向相关峰和该负向相关峰后的大小确定该滤波信号同步头的正负。[0024] 进一步的,在步骤S33中,该滤波信号同步头的正负由以下步骤确定,[0025] S331,对本地伪码序列的DFT变换进行P次循环移位,且在每次循环移位后均计算在频域上的不同频偏下本地伪码序列分别与该滤波信号的相关结果;[0026] S332,将该滤波信号在频域上的所有相关结果整理为为该滤波信号在频域下P乘N的二维数据平面Z频域(p,k);其中,p∈(0,P‑1),k∈(0,N‑1);[0027] S333,将Z时域(p,k)做IFFT变换,得到该滤波信号在时域下P乘N的二维数据平面Z时域(p,k);[0028] S334,记前u次累计获得的时域二维数据平面为∑z时域u(p,k),第u+1次获得的时域二维数据平面记为z时域u+1(p,k),在∑z时域u(p,k)的基础上分别累加z时域u+1(p,k)平面和负的z时域u+1(p,k)平面,得到正向累加结果 和负向累加结果[0029] S335,对累加结果 和 分别取模值,得到累加结果模值和 分别求取 和 的最大值,记为和 其中(p+,k+)以及(p‑,k‑)为最大值所在位置的序号;[0030] S336,对比 和 的大小,得出该滤波信号第u+1个符号的正负。[0031] 进一步的,在步骤S33中,该滤波信号的最大相关峰值由以下步骤确定,[0032] S337,在 数值大于 数值时,将第u+1次时域二维数据平面正向累加在∑zu(p,k)上;在 数值小于 数值时,将第u+1次时域二维数据平面负向累加在∑zu(p,k)上;[0033] S338,重复S334到S337步骤,直到累积次数达到规定次数时,停止累积,得出该滤波信号的最大相关峰值∑zC(pm,km),及最大相关峰值∑zC(pm,km)所在位置的序号(pm,km)。[0034] 进一步的,步骤S34中,在最大相关峰值小于预设的粗捕获门限值时,重复步骤S31至S34,直至该滤波信号粗捕获成功。[0035] 进一步的,步骤S35具体包括以下步骤,[0036] S351,以本地伪随机码序列为匹配滤波系数对滤波信号进行匹配滤波处理,输出滤波信与本地伪随机码序列的时域相关结果;[0037] S352,在该时域相关结果超过预设的码捕获门限时,捕获该滤波信号的码相位rem(nm,N),其中,rem(nm,N)表示为对nm取N的余数,nm为在该时域相关结果超过预设的码捕获门限时序列值的起始序号;[0038] S353,对该滤波信号按照长度为N的整数倍进行截取,获得匹配滤波信号;其中,该匹配滤波信号的截取起始序号为nm;[0039] S354,对滤波信号进行多次截取,获得多个长度相同、起始序号不同的匹配滤波信号。[0040] 进一步的,步骤S36具体包括以下步骤,[0041] S361,利用本地伪随机码序列分别对每个匹配滤波信号均进行解扩处理,得到解扩序列;[0042] S362,将每个解扩序列每隔固定位数据进行一次累加,得到累加序列;[0043] S363,确定累加序列各个数据的相位值,以第一个数据为基准逐一判断相邻两个数据之间的相位差;[0044] S364,根据相位差对该匹配滤波信号进行数据点修正,得到与每个匹配滤波信号相对应的修正信号。[0045] 进一步的,在步骤S38中,在峰均比的最大值小于预设的细捕获门限值时,重复步骤S35至步骤S37,直至该滤波信号细捕获成功。[0046] 进一步的,还包括步骤S4,[0047] S4,对捕获信号进行频偏跟踪,并对该捕获信号进行频偏补偿,以获得目标信号。[0048] 本发明的有益效果为:[0049] 本发明提供了一种多普勒捕获方法。在本发明实施时,先对基带信号进行数字采样,然后在对采样信号进行低通滤波处理,从而以便于滤除高频分量以及带外噪声。同时,本发明在获得捕获信号时,本发明按照滤波信号的多普勒频偏分为粗捕获处理和细捕获处理,以便于使得本发明能够根据不同的多普勒频偏进行有效的信号捕获。并且,在粗捕获处理中,本发明是先对滤波信号同步头的正负判断后,再计算该滤波信号的最大相关峰值,从而以便于解决当无全0或全1同步头序列情况下,由于“0”和“1”的交替出现,信号能量值会相互抵消,从而无法有效提升信噪比的问题。在细捕获处理中,本发明针对滤波信号作匹配滤波处理,并对每个匹配滤波信号进行了相位修正处理,以实现在没有全0或全1同步序列情况下对频偏、码相位的捕获。[0050] 所以,本发明能够在数据链帧格式中没有没有全0或全1同步序列的情况下成功完成扩频系统的捕获,得到残余频偏很小的数据,帮助接收机后续的跟踪、正确解调以及帧同步、译码等操作。附图说明[0051] 图1是本实施例的流程示意图。[0052] 图2是本实施例中、粗捕获处理的流程示意图。[0053] 图3是本实施例中、数字匹配滤波器原理结构图。[0054] 图4是本实施例中、细捕获处理的流程示意图。[0055] 图5是本实施例中、粗捕获处理的时频二维平面仿真图。[0056] 图6是本实施例中、完成粗捕获处理后的残余频偏。[0057] 图7是本实施例中、完成细捕获处理后的残余频偏。具体实施方式[0058] 下面结合试验例及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例,凡基于本发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。[0059] 针对在扩频系统帧格式中没有全0或全1的同步序列时,传统的基于FFT的捕获算法无法直接实现对频偏、码相位的捕获,进而影响通信系统的解调的问题,本实施例提供了一种多普勒捕获方法,能够在数据链帧格式中没有全0或全1同步序列的情况下成功完成扩频信号的捕获,得到残余频偏很小的数据,帮助接收机后续的跟踪、正确解调以及帧同步、译码等操作。[0060] 如图1至图7所示,本实施例具体包括以下步骤,[0061] S1,将经下变频到基带的基带信号y(t)进行数字采样,得到采样信号。[0062] 设扩频比N为1024,采用的扩频序列为本地伪码序列。经过下变频的基带信号y(t)表示为:[0063] y(t)=Ad(t)c(t‑τ)cos(ω0+ωd)t+n(t),[0064] 其中A为信号幅度;d(t)为调制数据信息;c(t‑τ)为本地伪码;ω0为载波频率;ωd为多普勒偏移;n(t)为加性高斯白噪声。[0065] S2,对该采样信号进行低通滤波处理,得到滤波信号。[0066] 在本实施例中,对采样信号进行低通滤波处理,能够滤除高频分量以及带外噪声。[0067] S3,对该滤波信号进行捕获处理,得到捕获信号。本实施例按照滤波信号的多普勒频偏分为粗捕获处理和细捕获处理,以便于使得本实施例能够根据不同的多普勒频偏进行有效的信号捕获。[0068] 具体地,在本实施例中,当该滤波信号的多普勒最大频偏大于数字基带信号传输速率Rs的一半时,对该滤波信号进行粗捕获处理。[0069] 本实施例中的粗捕获处理包括以下步骤,[0070] S31,对滤波信号进行FFT变换,在频域上分别求取不同频偏下本地伪码序列与该滤波信号的相关结果Z(k)。[0071] 在本实施例中,该滤波信号在频域上的相关结果Z(k)的计算公式如下,[0072][0073] 其中,Z(k)为在频域上不同频偏下本地伪码序列分别与该滤波信号的相关结果,z(n)为在时域上不同频偏下本地伪码序列分别与该滤波信号的相关结果,e为自然常数,j为虚数单位,π为圆周率,N为z(n)信号的点数,n为编号,n∈(0,N),k为频域Z(k)信号的编号;c(n)为本地伪码序列,m为相关运算时的编号,C(K)为本地伪码序列的DFT变换。[0074] S32,将该滤波信号在频域上分别求取的不同频偏下本地伪码序列与该滤波信号的相关结果Z(k)经傅里叶变换为,该滤波信号在时域上的不同频偏下本地伪码序列分别与该滤波信号的相关结果z(n)。[0075] S33,确定该滤波信号同步头的正负,计算该滤波信号的最大相关峰值。[0076] 在本实施例中,当无全0或全1同步头序列情况下,直接采用传统差分相干累积,由于“0”和“1”的交替出现,信号能量值会相互抵消,从而无法有效的提升信噪比。因此,本实施例在步骤S33中,先分别求得该滤波信号每一扩频符号的正向相关峰和该滤波信号的负向相关峰,在通过比较相关峰累计值分别叠加该正向相关峰和该负向相关峰后的大小确定该滤波信号同步头的正负。[0077] 具体地,在步骤S33中,该滤波信号同步头的正负由以下步骤确定,[0078] S331,对本地伪码序列的DFT变换进行P次循环移位,且在每次循环移位后均计算在频域上的不同频偏下本地伪码序列分别与该滤波信号的相关结果。[0079] 本实施例对本地伪码序列的DFT变换进行循环移位,等同于在时域上对本地伪码序列乘上一个载波。[0080] S332,将该滤波信号在频域上的所有相关结果整理为为该滤波信号在频域下P乘N的二维数据平面Z频域(p,k);其中,p∈(0,P‑1),k∈(0,N‑1);[0081] S333,将Z时域(p,k)做IFFT变换,得到该滤波信号在时域下P乘N的二维数据平面Z时域(p,k);[0082] S334,记前u次累计获得的时域二维数据平面为∑z时域u(p,k),第u+1次获得的时域二维数据平面记为z时域u+1(p,k),在∑z时域u(p,k)的基础上分别累加z时域u+1(p,k)平面和负的z时域u+1(p,k)平面,得到正向累加结果 和负向累加结果[0083] 在本实施例中由于采用差分相干累计,第u+1次的正向累计结果为第u+1次的负向累计结果为z时域u(p,k)表示第u次获得的时域二维数据平面,*z时域u+1(p,k)表示第u+1次获得的时域二维数据平面,() 表示为()取共轭。[0084] S335,对累加结果 和 分别取模值,得到累加结果模值和 分别求取 和 的最大值,记为 和 其中(p+,k+)以及(p‑,k‑)为最大值所在位置的序号。[0085] S336,对比 和 的大小,得出该滤波信号第u+1个符号的正负。[0086] 进一步的,在本实施例中,该滤波信号的最大相关峰值由以下步骤确定,[0087] S337,在 数值大于 数值时,将第u+1次时域二维数据平面正向累加在∑zu(p,k)上;在 数值小于 数值时,将第u+1次时域二维数据平面负向累加在∑zu(p,k)上;[0088] S338,重复S334到S337步骤,直到累积次数达到规定次数时,停止累积,得出该滤波信号的最大相关峰值∑zC(pm,km),及最大相关峰值∑zC(pm,km)所在位置的序号(pm,km)。[0089] S34,将该最大相关峰值与预设的粗捕获门限值进行比较,在最大相关峰值大于预设的粗捕获门限值时,判断该滤波信号粗捕获成功。[0090] 进一步的,步骤S34中,在最大相关峰值小于预设的粗捕获门限值时,重复步骤S31至S34,直至该滤波信号粗捕获成功。[0091] 在粗捕获处理中,本实施例是先对滤波信号同步头的正负判断后,再计算该滤波信号的最大相关峰值,从而以便于解决当无全0或全1同步头序列情况下,由于“0”和“1”的交替出现,信号能量值会相互抵消,从而无法有效提升信噪比的问题。[0092] 在本实施例中,当该滤波信号的多普勒最大频偏小于数字基带信号传输速率Rs的一半时,对该滤波信号进行细捕获处理,该细捕获处理包括以下步骤,[0093] S35,以本地伪随机码序列为匹配滤波系数对滤波信号进行匹配滤波处理,得到多个长度相同、起始序号不同的匹配滤波信号。[0094] 在本实施例中,步骤S35具体包括以下步骤,[0095] S351,以本地伪随机码序列为匹配滤波系数对滤波信号进行匹配滤波处理,输出滤波信与本地伪随机码序列的时域相关结果;[0096] S352,在该时域相关结果超过预设的码捕获门限时,捕获该滤波信号的码相位rem(nm,N),其中,rem(nm,N)表示为对nm取N的余数,nm为在该时域相关结果超过预设的码捕获门限时序列值的起始序号;[0097] S353,对该滤波信号按照长度为N的整数倍进行截取,获得匹配滤波信号;其中,该匹配滤波信号的截取起始序号为nm。[0098] S354,对滤波信号进行多次截取,获得多个长度相同、起始序号不同的匹配滤波信号。[0099] 为便于实施,在本实施例中,可以按照长度的8N倍进行截取。为了避免因码相位误差对后续流程带来的影响,同时截取起始序号为nm‑1、nm、nm+1三种情况,截取长度均为8N倍,得到的3组数据分别记录为 y1(n)、 后续对每组数的处理步骤完全一致。[0100] S36,对每个匹配滤波信号进行相干累加和相位修正处理,得到与每个匹配滤波信号相对应的修正信号。[0101] 步骤S36具体包括以下步骤,[0102] S361,利用本地伪随机码序列分别对每个匹配滤波信号均进行解扩处理,得到解扩序列;[0103] S362,将每个解扩序列每隔固定位数据进行一次累加,得到累加序列。[0104] 在本实施例中,可以分别将3组解扩序列每隔64个数据,进行一次累加,得到3组累加序列,每组累加序列的长度为128。分别求取3组累加序列各个数据的相位值,记为y4(n)、[0105] S363,确定累加序列各个数据的相位值,以第一个数据为基准逐一判断相邻两个数据之间的相位差;[0106] S364,根据相位差对该匹配滤波信号进行数据点修正,得到与每个匹配滤波信号相对应的修正信号。[0107] S37,对每个修正信号做FFT变换,求出每个修正信号所对应的峰均比,并确定所有峰均比中的最大值;[0108] 以y4(n)第一个数据为基准,逐一判断相邻两个数据之间的相位差,并根据相位差对y1(n)的数据点进行修正,得到修正完成的信号 对 进行同样的处理,得到 和 修正完成的信号上已无调制信息,分别求取FFT结果,找到3组中峰均比的最大值作为结果。[0109] S38,将峰均比的最大值与预设细捕获门限值进行比较,在峰均比的最大值大于预设的细捕获门限值时,判断该滤波信号细捕获成功。[0110] 在步骤S38中,当峰均比的最大值小于预设的细捕获门限值时,重复步骤S35至步骤S37,直至该滤波信号细捕获成功。[0111] 在细捕获处理中,本实施例针对滤波信号作匹配滤波处理,并对每个匹配滤波信号进行了相位修正处理,以实现在没有全0或全1同步序列情况下对频偏、码相位的捕获。[0112] 进一步的,本实施例还包括步骤S4,[0113] S4,对捕获信号进行频偏跟踪,并对该捕获信号进行频偏补偿,以获得目标信号。[0114] 以上所述仅为本发明较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

专利地区:北京

专利申请日期:2022-12-30

专利公开日期:2024-09-03

专利公告号:CN116094544B


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