ГЛОНАСС. Принципы построения и функционирования. Под ред. А.И.Перова (2010) (1151961), страница 35
Текст из файла (страница 35)
Однако заметим, что изменение вектора состояния по координатам х,у,г, О' описывается независимыми уравнениями (6.216), (6.225), а эквивалентные наблюдения у/, также представлены в виде независимых наблюдений отдельных компонент. Поэтому возникает вопрос о возможности раздельной фильтрации компонент вектора состояния по каждой из координат.
Если бы шумы ц/, эквивалентных наблюдений по каждой из координат были независимыми, то оптимальное решение распалось бы на совокупность четырех независимых фильтров. Наличие же коррелированности шумов наблюдений приводит к тому, что оптимальным является интегрированный фильтр (6.291) — (6.292), осуществляющий совместную обработку всех наблюдений. Однако учет корреляции наблюдений несущественно повышает точность фильтрации вектора потребителя, поэтому можно использовать раздельную фильтрацию различных координат вектора потребителя.
В этом случае при незначительной потере в точности фильтрации достигается существенное сокращение вычислительных затрат за счет упрощения дисперсионных уравнений (6.292). При таком подходе, например, при синтезе фильтра по координате х необходимо использовать априорные уравнения х/ х/ — /+Т1 1 — 1 1 А. Р Ф-1+Т4 1-1 (6.293) Методы и алгоритмы обработки сигналов и извлечения информации использования специальных методов борьбы могут достигать вполне заметной величины, превышая по абсолютному значению все остальные составляющие ошибки.
Разумеется, в рамках столь короткого параграфа невозможно рассмотреть вопрос с необходимой глубиной, поэтому ниже представлен только краткий экскурс в проблему с рассмотрением основных положений. 6.6.1. Общая характеристика миоголучевости Под многолучевостью (пш111рай) понимаются условия, когда в точке приема навигационного сигнала помимо прямого существует еще один или даже целый ряд отраженных лучей. Наличие отраженных, задержанных по времени прихода, сигналов приводит к искажению формы корреляционного пика сигнала и, как следствие, к смещению в оценке истинной задержки.
Так, ниже на рис. 6.50 представлены формы корреляционного пика для случая одного отраженного луча с амплитудой в два раза меньше амплитуды прямого луча (мощность отраженного луча на б дБ ниже мощности прямого луча) и задержкой, равной половине длительности элементарного символа (чипа) кода. На правом графике представлена форма пика для случая, когда фаза прямого и отраженного сигналов совпадают, на левом — для случая, когда фазы противоположны (по оси Х отложена задержка сигнала в длительности элементарного импульса кода).
1.2 1.2 о.в ов о.в о.в 0.4 О.4 0.2 0.2 о г -г -1 о 2 Рис. 6.50. Формы корреляционного пика Из графиков видно, что форма корреляционного пика искажается вполне заметно, приводя к смещению оценки задержки для синфазных сигналов— вправо, для противофазных — влево относительно истинного значения задержки. Компенсация такого смещения требует использования специальных подходов и алгоритмов обработки сигналов. 231 Глава 6 Для количественной оценки влияния эффектов многолучевости на точность оценки задержки сигналов в мировой практике используется так называемая огибающая многолучевости (пш16рай епче1оре).
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».
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
