Власов И.Б. Глобальные навигационные спутниковые системы (2008) (1151863), страница 16
Текст из файла (страница 16)
Синтезатор частот на основе выбранного для данной АП частотного плана формирует из сигнала опорного генератора сетку частот, используемых для синхронизации и тактнрования различных элементов программно-аппаратного комплекса АП. Поскольку эта сетка формируется путем умножения и деления частоты генератора на целые числа (коэффнциенты), необходимо учитывать происходящее при этом преобразование фазовых шумов.
Прн разработке частотного плана необходимо также учитывать требования к подавлению комбинационных помех, внешних помех, воздействующих по зеркальному и другим каналам, а также другие факторы. 7.2. Принципы и устройства первичной обработки навигационной информации 7.2.1. Оценка параметров вектора состояния потребителя как задача оптимальной фильтрации С точки зрения современной теории оптимальной фильтрации решаемая с помощью АП задача оценки вектора состояния потребителя рассматривается в следующей постановке 111]. Будем полагать, что информация, подлежащая обработке, представляет собой выборку хл из сигнала на выходе приемника, который может быть представлен в виде х(/~)=п(бр.)+ао(б у), где ~(/, 1ь) — составляющая, обусловленная воздействием помех, характеризуемых вектором параметров (з; а — дискретный (индикаторный) параметр, ассоциируемый с наличием (а = 1) или отсутствием (а = О) сигнала; Я(0 7) — известная (сигнальная) функция, зависящая от вектора параметров 7.
84 В нашем случае сигнальная функция Я(г) = АЮ(г — т) сов (2п(Д + Рд)е + 6(Ф вЂ” т) и+ ср(т)1. Здесь А — амплитуда сигнала; 0(~ — т) — ПСП дальномерного кода; Гд — доплеровский сдвиг частоты НКА; д(г — т) = О; 1 — последовательность символов навигационной информации; д(т) — начальная фаза принятого сигнала относительно фазы опорного генератора АП. Компоненты вектора Т, т. е. параметры сигнала, могут быть известнььии или неизвестными. В свою очередь„неизвестные параметры можно трактовать как детерминированные или случайные н рассматривать как информативные или мешающие. Информативным будем называть параметр, значение которого представляет для наблюдателя самостоятельный интерес; вешающий параметр такого интереса не представляет.
Очевидно, что в зависимости от постановки задачи один и тот же неизвестный параметр сигнала может рассматриваться и как информативный, и как мешающий. Так, при использовании дальномерных методов измерений информативным параметром является задержка радионавигационного сигнала т, а мешающими — доплеровский сдвиг несущей частоты Рд и начальная фаза сигнала д(т). При переходе к радиально-скоростным методам доплеровский сдвиг становится информативным параметром, однако фаза сигнала остается мешающим параметром. Наконец, при реализации прецизионных относительных измерений (см.
далее) фаза несущей также становится информативным параметром. Параметр б(г — т), с точки зрения всех перечисленных задач, является мешающим, однако он является информативным с точки зрения задачи декодирования НИ. Аналогично обстоит дело с амплитудой сигнала А: при НВО этот параметр не используется, но при выборе оптимального созвездия н контроле качества навигационных сигналов он является информативным.
Наконец, следует отметить, что независимо от того, рассматривается неизвестный параметр как информативный или мешающий, оптимальный (байесовский) алгоритм обработки сигнала в явном или неявном виде содержит процедуру оценки этого параметра. В общем случае оптимальным является алгоритм совместного обнаружения-оценивания, который состоит в фильтрации вектора параметров у, т. е. в получении массива текущих значений апостериорной вероятности (АВ), соответствующих всем возможным сочетаниям параметров сигналов. Такой алгоритм является наилучшим в том смысле, что сохраняет всю информацию, содержащуюся 85 в наблюдаемом сигнале. Однако на практике такой алгоритм реализовать не удается, по крайней мере на современном уровне вычислительной техники, хотя работы в этом направлении ведутся. Поэтому на практике используется ряд упрощений оптимального алгоритма, которые рассмотрены ниже.
Первое упрощение оптимального алгоритма состоит в его разбиении на ряд этапов, причем для обработки на каждый последующий этап передается только информация, относящаяся к тем областям пространства параметров, где значения АВ превышают некоторое заданное пороговое значение. Очевидно, что такая селекция, с одной стороны, устраняет значительную часть информации, относящейся к тем областям пространства параметров, где наличие сигнала маловероятно, но, с другой стороны, может привести к утере части полезной информации (пропуску сигнала), что необходимо учитывать при выборе значения порога и других параметров алгоритма.
В отличие от радиолокации, где принято выделять трн этапа: первичную, вторичную и третичную обработку, в спутниковой радионавигации задачу получения оценок вектора потребителя разбивают на два этапа: первичную и вторичную обработку. При этом на этапе первичной обработки решаются задачи поиска и обнаружения сигналов, слежения за ними, фильтрации (оценки) РНП сигнала, демодуляции служебной информации.
На этапе вп>рнчной обработки с испольюванием полученных на первом этапе оценок РНП с помощью соответствующих навигационных функций определяются НП и решается задача НВО, т. с. вычисляются оценки вектора состояния потребителя. В состав программного обеспечения вторичной обработки входят блоки управления первичной обработкой, блоки для ввода и вывода необходимой информации и блоки для решения сервисных задач.
7.2.2. Принцип построения алгоритмов поиска и обнаружения сигнала Сеанс НВО начинается с поиска сигнала в пространстве неизвестных параметров: задержки т и доплеровского сдвига Ед. В первых образцах АП, использовавших одноканальные приемники, задача поиска и обнаружения сигналов от необходимого числа НКА (четырех и более), решалась путем последовательной настройки приемника на соответствующие литерные частоты ГЛОНАСС либо путем перебора опорных последовательностей дальномерных кодов ОРИ.
Однако оперативность и точность таких измерений не 86 удовлетворяет современным требованиям. Поэтому в настоящее время приемники АП строятся исключительно как многоканальные, причем число параллельных каналов, реализующих (на аппаратном или программном уровне) процедуру поиска, обнаружения и оценки параметров сигнала„колеблется от 12 — 1 б в несложных ОРЗ-приемниках, до нескольких сотен н более в совмещенных (ГЛОНАСС + + Срб+ «Галилео») перспективных образцах АП. Обработка сигнала каждого НКА при этом осуществляется независимо, поэтому далее ограничимся рассмотрением путей решения этой задачи по одному НКА. Задача поиска сигнала в АП СРНС полностью укладывается в рамки описанной выше классической трактовки: оптимальная процедура состоит в поиске пары значений (гд,' т), которой соответствует максимум апостериорной вероятности (АВ).
Неизвестные измеряемые параметры гд и т считаются независимыми случайными величинами, имеющими непрерывную плотность распределения. Априорные распределения этих величин считаются равномерными в интервалах соответственно О < гд < Рд„ях, 0 < т < Фт,. Фаза принятого сигнала НКА на этапе поиска и обнаружения рассматривается как мешающий параметр и считается равномерно распределенной в интервале 0...2п, поэтому обработка ведется в квадратурах. Однако реализация процедуры поиска максимума АВ по непрерывному пространству параметров (Ед, т) требует болыпих вычислительных мощностей.
Поэтому на практике в АП обычно используется квазиоптимальная процедура, получаемая из оптимальной путем перехода от непрерывного к дискретному множеству этих параметров, т. е, считается, что параметры т и Вд могут принимать только дискретные значения т;(1 = 1, ..., И,) и Р' (7 = 1, ..., А~~). Поиск по дискретному множеству параметров (т;; Р'-) при этом состоит в проверке гипотез о наличии сигнала со всеми возможными комбинациями параметров (т,, Р').
Процедура проводится (последовательно, параллельно нли последовательно-параллельно) по всему множеству параметров и реализуется путем сравнения с порогом решающей статистики (при оптимальной обработке — отношения правдоподобия или его логарифма), вычисленной при данном сочетании параметров. Превышение порога при некотором сочетании параметров (т,„Р') позволяет утверждать, что параметры обнаруженного сигнала (т, Рд), принадлежат некоторой области (ячейке) простран- 87 ства, примыкающей к точке (ть Р): тн т! —; г! + т!+! — 'г! , ту+1 — т! 2 2 Ргь! -Р) !'уь! -~~1 гд и Р—; Р!+ 2!. Иными словам, одновРемен- 2 ~ 2 но с обнаружением сигнала получаем интервальную оценку его параметров.
Однако на практике обычно полаганп; что Ат = т — т; = О, Лг'=Р— г' =О, т. е. значения (г;; Р'-) принимают за точечную д оценку параметров обнаруженного сигнала: т='г;; Р=Р1, Отсюда следует, что если строить первичную обработку в виде единого алгоритма обнаружения-оценивания, то разбиение непрерывного множества (т; гд) на ячейки (т;; Р':) должно производиться исходя из требуемой итоговой точности оценки параметров: размер ячейки не должен превышать максимально допустимой погрешности измерений. С точки зрения минимизации затрат времени и вычислительного ресурса, такой вариант далек от оптимального. Проиллюстрируем сказанное следующим примером. Пусть требуется обеспечить измерения квазидальности с погрешностью порядка 15 м, а скорости — с погрешностью 0,1 м/с. Для этого необходимо измерять задержку т с погрешностью Ьт 50 нс, а гд — с погрешностью порядка Лг" = 1 Гц.
Число дискретных значений за- T!!сп 1 мс 4 держки т при этом составляет Л' = п~~ = = 2 10, а число Ьт 50 нс 21г 10 кГц значений доплеровского сдвига А! = ~~ = =1О . Таким ЛГ 1Гц образом, общее число анализируемых комбинаций (ячеек) имеет порядок А! 1ф= 2.10Я. Поиск и обнаружение единственного сигнала при таком размере области неопределенности требует неоправданно больших затрат вычислительных мощностей и времени. Отсюда следует, что совмещение процедур поиска, обнаружения и точной оценки параметров сигнала в едином алгоритме, с технической точки зрения, не является оптимальным. Поэтому в современной АП алгоритм первичной обработки, в свою очередь, делится на два этапа.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
