Перов А.И., Харисов В.Н. ГЛОНАСС. Принципы построения и функционирования (4-е издание, 2010) (1142025), страница 25
Текст из файла (страница 25)
г„)г ) ) в т $л(1),)= 1;)(г),) ~лз(г),) ... /,'„(г~) (псевдозадержек и псевдодоплеровских частот) в моменты времени г такие, что г„— г„) = Т» Т~. В этом же блоке 138 Методы и алгоритмы обработки сигналов и извлечения информации выделяется навигационная информация, содержащаяся в кодовой последовательности 6„„(г'- т,), т.е. формируются оценки 0„,. Сформированные на выходе блока первичной обработки оценки т(~~), 1; (г~) и 9„, ~х,,У,,~ = 1,п) подаются в блок вторичной обработки, где на их основе вычисляются оценки координат х(г~ ) и вектора скорости Ф(г~) потреби- теля, а также точное значение текущего времени.
Отметим, что современные приемники строятся не по схеме рис. 6.8, а по схеме, приведенной на рис. 6.9. Фй) см1 пауз пэ2 Рис. 6.9. Схема ВЧ-приемника с одноканальной фильтрацией сигналов В этой схеме совокупность всех навигационных сигналов фильтруется в полосовом фильтре ПФЗ с полосой пропускания — 12 МГц (что соответствует полосе частот сигналов СРНС ГЛОНАСС в диапазоне частот П ) и подвергается аналого-цифровому преобразованию, а частотное разделение сигналов осуществляется многоканальном корреляторе (см. п. 13.3).
6.3.2. Формирование оценок информационных процессов на основе следящих систем Вследствие движения потребителя и НС псевдо задержка т(~,)= =т,и ПДСЧ /,(г,) = ~,', изменяются во времени, поэтому для формирования соответствующих оценок целесообразно использовать теорию оптимальной фильтрации. Синтез оптимальных приемников СРНС на основе теории оптимальной фильтрации требует серьезной специальной подготовки исследователя и достаточно сложен в понимании. Поэтому в настоящей книге, ориентированной на широкий круг читателей, изложение будет вестись в несколько упрощенном виде, базирующимся на основных результатах теории оптимальной фильтрации, т.е. опускаем строгий вывод этих результатов. Читатель, интересующийся подробным выводом тех или иных результатов, может обратиться к соответствующей специальной литературе ~5.1, 5.2~.
Теория оптимальной фильтрации основана на статистическом описании наблюдаемых у,. и информативных процессов, а ее основной задачей является нахонление апостериорной плотности вероятности р(Х ~уст) информативных / 139 Методы и алгоритмы обработки сигналов и извлечения информации У(У,,к) — функция от наблюдаемого отрезка реализации У, н оцениваемом м го процесса А. В (6.30) производная от скаляра по вектору понимается как вектор-строка, т.е. дг'(х)/дх = ~д1'(х)/дх! ф 1х)/дх2 ... д~'(х)/дх„~. Более полно формулы дифференцирования по векторному аргументу можно найти в 16.3). Из (6.30) следует, что в дискриминаторе проводится накопление наблюдений на интервале Т = МТз, длительность которого должна быть много меньше времени корреляции процесса Х(~) (который при этом можно полагать неизменным на данном интервале, т.е.
Х = сопв1), но много больше времени корреляции аддитивного шума (что делает операцию равновесного накопления близкой к оптимальной). Вид функции У~У~,Х) зависит от принимаемой при синтезе статистической модели сигнально-помеховой обстановки, набора оцениваемых параметров и ряда других факторов и будет конкретизирован в п. 6.3.3 для различных типов задач. Здесь же отметим, что, если все параметры сигнала, кроме оцениваемых, известны, то У(У~,Х) является функцией правдоподоб~ наблюдаемого отрезка реализации р(Ъ! ~Х), которая определяется выражением 1 Р ! У>~ ~ К ) - ах Р г з ' '! гх > <, т Г, Я„, ) Р„~ ) У ( гх > з ) — — з ! ге > з, т У, 3„, ) ) ), Ьа! (6.31) где Р„' — матрица дисперсий аддитивных шумов наблюдений.
Напомним, что функцией правдоподобия называется условная плотность вероятности наблюдаемой реализации Ъ'!~ при заданных значениях оцениваемых параметров Х, рассматриваемая как функция этих параметров [5.11. Так как в приемниках СРНС оцениваемые параметры сигнала (псевдо задержка т, псевдо доплеровское смещение частоты ~„навигационное сообщение 3„,) являются неэнергетическими, функцию правдоподобия можно пред- ставить в виде р!У~ ~1) =секу ~в'(гх»,т,Г,,О„,)Р„У(гх хз)), 1ю! (6.32) 141 так как второе слагаемое под знаком экспоненты в (6.31) представляет собой энергию сигнала, и оно может быть отнесено к константе с . Глава б Структура фильтра обобщенной следящей системы рис. 6.9 определяется динамикой изменения информативного процесса Х . Поэтому при синтезе оптимальной следящей системы необходимо задать априорную модель изменения данного процесса, для чего используют его описание в пространстве состояний.
Введем и-мерный вектор х„, связанный с процессом Х~ соотношением Х„= сх~, где с — матрица соответствующего размера. Зададим линейную мо- дель изменения вектора состояния: (6.33) х~ — — Ех~, +С~~,, где ~„, — дискретный БГШ с нулевым математическим ожиданием и матрицей дисперсий Р~.
С учетом (6.33) структуру фильтра в контуре следящей системы рис. 6.9 можно описать соотношениями Х„=сх~, Х„=сх~, х =Ех~, +К„и „~3.~), х =Ух„,, (6.34) где Х~ — текущая (фильтрационная) оценка информативного процесса; Х экстраполированная (с момента времени ~~, о на момент времени ~„л ) оценка того же процесса; К~ — матрица весовых коэффициентов фильтра (в общем случае меняющихся во времени). Генератор опорного сигнала в схеме рис. 6.8 формирует сигнал и,„(~,,Х, ), необходимый для работы дискриминатора. Вид опорного сигнала определяется используемым типом дискриминатора. 6З.З. Когерентная и некогерентная обработка сигналов в приемнике 142 В теории приема и обработки сигналов различают когерентную и некогерентную обработку.
При когерентной обработке сигналов оценивается фаза принимаемого сигнала, а полученная оценка используется при формировании опорных сигналов дискриминаторов. При некогерентной обработке фаза сигнала не оценивается, а оценивается только несущая частота (что эквивалентно оцениванию доплеровского смещения частоты). Навигационный приемник с когерентной обработкой сигналов позволяет получить более высокую точность НВО, чем некогерентный приемник, а некогерентный приемник имеет большую помехоустойчивость, чем когерентный приемник [6.41.
Оценки псевдо дальностей и псевдо скоростей в приемнике сигналов СРНС могут быть получены как при когерентной, так и при некогерентной обработке сигналов. Выделение же навигационного сообщения, закодированного Методы и алгоритмы обработки сигналов и извлечения информации в фазе сигнала, возможно лишь в когерентном режиме, в котором обеспечивается необходимый уровень синхронизации по фазе сигнала. После выделения навигационного сообщения из принятого сигнала, оно хранится в долговременной памяти приемника. Так как данная информация обновляется достаточно редко (1 раз в 15 мин), то после ее выделения можно использовать некогерентный режим работы приемника.
При когерентном и некогерентном режимах работы приемника изменяются структуры дискриминаторов следящих систем, поэтому необходимо рассматривать раздельно синтез приемников с когерентной и некогерентной обработкой сигналов. 6.3.4. Синтез дискриминаторов следящих систем Так как приемник СРНС содержит идентичные каналы слежения за сигналами всех видимых НС, в дальнейшем будем рассматривать синтез следящих систем для одного из накалов, опуская при этом для простоты индекс ! принадлежности к соответствующему каналу.
При этом наблюдаемый процесс будет скалярным, т.е. в (6.32) необходимо полагатьу(~~,Х,). Кроме того, для простоты терминологии и обозначений, вместо псевдозадержки т (и соответствующей ей псевдодальности) и псевдодоплеровского смещения частоты ~, будем говорить просто о задержке г и доплеровском смещении частоты ~,'. 6.3.4.1.
Синтез дискриминаторов когерентных приемников Поставим задачу синтеза приемника, в котором автономно оценивается задержка г огибающей и текущая фаза (о сигнала. При таком подходе переменные г и ео полагаются независимыми, поэтому можно ввести вектор информа- тивных параметров Х =~ г (о ~ . При синтезе дискриминатора в соответствии с определением (6.30) необходимо выбрать временной интервал ~г„,, г~, м~, на котором вектор оцени- ваемых параметров Х можно считать постоянным.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
