Перов А.И., Харисов В.Н. ГЛОНАСС. Принципы построения и функционирования (4-е издание, 2010) (1142025), страница 37
Текст из файла (страница 37)
Это характеристика, показывающая зависимость ошибки смещения оценки задержки прямого сигнала от задержки отраженного сигнала при фиксированном соотношении амплитуд прямого и отраженного лучей. Обычно амплитуду отраженного луча выбирают в два раза меньше, чем амплитуду прямого. Форма огибающей многолучевости в существенно степени зависит от построения приемной аппаратуры и используемых в ней алгоритмов обработки сигнала.
На рис. 6.51 представлены зависимости ошибки оценки задержки в условиях многолучевости для случая стандартного широкого коррелятора, когда стробы смещены друг относительно друга на длительность элементарного импульса ПСП сигнала. Ошибка оценки эадержки, чипы кода о.з 0.2 0.1 0 -0.1 -0.2 -0.3 -0~0 1.5 0.5 1 Задержка отраженного луча, чипы Рис.
б.51. Ошибка оценки задержки 232 Верхняя часть графика соответствует ошибке в оценке задержки для случая синфазности прямого и отраженного сигналов, нижняя — противофазным сигналам. Ошибки оценки задержки при других фазовых соотношениях лежат в пределах области, ограниченной верхней и нижней линиями графика (отсюда название — огибающая). Из графика видно, что для рассмотренных выше условий, ошибка в оценке задержки сигнала может достигать значений, равных четверти от длительности чипа кода. То есть для сигнала ГЛОНАСС СТ, имеющего длительность чипа около 2 мкс, ошибки могут достигать значений 0.5 мкс, что составляет порядка 150 м в пересчете на дальность. Очевидно, что если не применять специальных методов борьбы, ошибки многолучевости могут превышать по абсолютному значению все остальные составляющие ошибки задержки (ионосферные, тропосферные и др.) Поиск эффективных методов борьбы с многолучевостью ведется с начала 90-х годов.
Условно их можно разбить на две группы: Методы и алгоритмы обработки сигналов и извлечения информации - антенные методы; - алгоритмы цифровой сигнальной обработки. Наиболее известными антенными методами борьбы с многолучевостью являются: - использование сЬоЕе-г1пд антенн [6.12], обеспечивающих подавление отраженных сигналов от подстилающей поверхности и отражающих объектов, расположенных ниже плоскости антенны; — использование фазированных антенных решеток (ФАР) (см.
гл.18, а также [6.13, 6.14]), способных фокусироваться на спутник, обеспечивая подавление отраженных лучей с любых других направлений. СЬоЕе-г1пд антенны довольно габаритны, малоэффективны в условиях, когда отражающие поверхности расположены выше плоскости антенны, а ФАР слишком дороги для широкого использования, Поэтому наиболее действенными методами борьбы с многолучевостью считаются алгоритмы цифровой сигнальной обработки непосредственно в навигационном приемнике. С начала 90-х годов таких алгоритмов разработано настолько много, что описать или хотя бы перечислить их в рамках данного параграфа просто не представляется возможным.
Достаточно взглянуть на эволюцию алгоритмов борьбы с многолучевостью, разработанных и лицензированных канадской фирмой МочА1е1: - Маггою Согге1а1ог (1992), [6.15,6.16] - Мц!брай Е11ш1папп8 ТесЬпщпе (1994), [6.17] - Мп111ра1Ь Е11пппа6п8 Ве1ау 1.ос1с ?.оор (МЕО1.1.) (1996), [6.18] - Рп1ве Арегспге Со1те1а1ог (РАС) (1999), [6.19] - Мп16ра1Ь М111даПп8 ТесЬпщце (ММТ), [6.20, 6.21] - %яоп Согге1айог (2005), [6.22] Наиболее простыми и, поэтому, широко используемыми в настоящее время в аппаратуре являются Хагго~ч [6.15, 6.16] и ЯгоЬе [6.17] (или РцЫе13е11а) Согге1а1огв.
Огибающая многолучевости для этих двух типов корреляторов представлен ниже на рис. 6.52 а, б. Из графиков видно, что использование даже таких простых методов позволяет существенно снизить влияние многолучевости. ЯгоЬе Согге1а1ог позволяет практически полностью решить проблему с компенсацией смещения оценок в условиях многолучевости для больших задержек, тем не менее, при малых задержках отраженного сигнала проблема сохраняется, а остаточные смещения оценки задержки могут составлять десятки метров. 233 Глава 6 Ошибка оценки эадержки (Наггоиг Согге!аког), чипы к О.об ода О.
04 0.02 -0.02 -0.04 -0.050 0.5 1 Задержка отраженного луча, чипы а) О. Об 0.04 О. 02 -О. 04 -0.050 0.5 Задержка отраженного луча, чипы Рис. 6.52. Ошибка оценки задержки б.б.2. Оптимальные алгоритмы приема в условиях многолучевости Оптимальные алгоритмы приема основаны на рассмотрении суммы прямого ао5(~ — гп) и отраженных сигналов а,Б(Т вЂ” г,) 1=1,т как единого суммар- ного сигнала 5~(г,т,а) =~а,.5(г — г,)=а Б(1,т), где а =~ап,а,...а ~ 1=0 комплексные амплитуды сигналов, г =~го,г,...г„1 — задержки сигналов т 5' (~, г) = [5(~ — гп), 5(~ — г1 ) .5(~ — г ) ~, мощность Я(г — г, ) принята равной единице. В этом случае задача синтеза сводится к оцениванию не только параметров го,ао прямого сигнала, но и всех задержек и комплексных амплитуд отра- 234 женных сигналов. Как уже отмечалось, решение такой задачи рассматривалось в целом ряде работ с использованием разных методов, приближений и математических аппаратов.
Наиболее полным решением является подход, при котором осуществ- Методы и алгоритмы обработки сигналов и извлечения информации ляется постоянное слежение за всеми параметрами сигнала г и а . Из-за увеличения систем слежения он является и самым сложным. Однако в этом случае ошибка оценки а может становиться столь малой, что характеристики слежения за г будут близки к характеристикам приема при полностью известных а . Это аналогично квазикогерентному (когерентному) приему.
Мы приведем здесь другой более простой подход, приводящий алгоритму приема, вполне доступному для реализации в современных приемниках. Особенность его в том, что здесь не осуществляется слежение за а, а используется его оценка, полученная только на основе текущих измерений (на основе очередных значений выхода корреляторов). В противоположность полному «когерентному» алгоритму, будем называть такой алгоритм «некогерентным». Мы покажем, что оба алгоритма дают несмещенные оценки г, отличаясь только дисперсией шумовой составляющей. Рассмотрим интервал группирования сигнала длиной Т =1...10мс, кратный периоду сигнала, и будем считать параметры т и а постоянными на этом интервале.
Это, конечно, предполагает компенсацию заметной (по сравнению с 1~Т) расстройтки по частоте. Подход к подстройке фазы и частоты для этой задачи будет рассмотрен далее. Получим оценку параметра а по наблюдению л(г) =а" о(1, т)+п(г), ~ ~ (О,Т) (6.295) Здесь ~(г) — комплексное наблюдение, пЯ вЂ” комплексный БГШ со спектральной плотностью Уо, т.е.функционал правдоподобия (ФП) реализации т равен р(~ ~г,а)=с ехр — уДг) — и Я(~,г)~ й . Ставится задача найти 1 -- ~~, 31 оценки максимума правдоподобия 1 п (т",а) =шах,-'-р(Ц~ г,а) =тах ' — ~~л(~) — а о(1,г) Й о (6.296) Найдем сначала максимум по а при фиксированном г.
Подстановка а в (6.296) позволит получить компактное выражение для алгоритма оценивания г . Дифференцирование 1п(р(~о ( г,а)) по а дает 1 н Ф вЂ” Я(~,г) Ц(г) — а Б(г,г) й = фг) — К(г)а 235 Глава б грала, К(т,, т ) = — ~Б(г,~ )Б(г, т ) й — для корреляционной матрицы сигнао лов 5(г, т) и, кроме того, для сокращения записи обозначено'к(») = к(т, »). Заметим, что это выражение для дискриминатора системы слежения за а для «когерентного» алгоритма. Оно основано на использовании выходов 1 и Д обычных корреляторов 1 и Д, так как д(т) = 1+ 1Д. Приравнивание производной нулю дает оценку комплексных коэффициентов для «некогерентного» алгоритма а = К (т)дЯ.
(6.298) Подстановка а в (6.296) дает Е(т) = Ке су~(т)а — — а К(г')а = — су (,т)К 1т) 1(т) . (6.299) Физический смысл этого выражения становится очевиден, если представить его как корреляционный интеграл от произведения наблюдения ~(~) на оценку 5~((,г)=а Я~ т) суммарного сигнала .нт т а г 1 гХ(т) == ~5(г,т)» (г)сй = — ~Я 1г,тД (г)й, т.е. в стандартном для задач оцео о нивания виде.
Алгоритмы оценивания или слежения за т должны быть основаны на максимизации этого выражения. Например, алгоритм фильтрации т в гауссовом приближении имеет вид [13] д1п[рф~~„~ ~ т„)~ т=т+М дт (6.300) где М вЂ” матрица коэффициентов усиления, рассчитываемая из уравнения Риккати; т — экстраполированная оценка т . йт ~т Допустимо приближение р(4~„„)т ~ т) = р(Ц„)т ~ т,а) т.е. использование в (6.300) производной от Х(,т) . Выражение для производной Х~т) несложно получить, однако возможно использовать ставший в приемниках СРНС стандартным подход с заменой производной по времени конечной разностью.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
