[发明专利]基于奇异值分解的压缩感知GNSS信号捕获方法

说明书

本发明提供了一种基于奇异值分解的压缩感知GNSS信号捕获方法，包括：基于对GNSS信号稀疏性的分析，利用C/A码构造稀疏矩阵，形成基于奇异值分解的压缩感知噪声信号捕获算法；所述基于奇异值分解的压缩感知噪声信号捕获算法包括：对高斯随机测量矩阵进行奇异值平均，产生新的高斯随机观测矩阵，使高斯随机观测矩阵的列向量分布比高斯随机测量矩阵分散，以使测量后的高斯随机观测矩阵信号保留更多信息；根据稀疏矩阵和新的高斯随机观测矩阵完成信号的压缩感知捕获，以提高基于奇异值分解的压缩感知噪声信号捕获算法在低信噪比条件下的捕获性能。

技术领域

本发明涉及信号捕获技术领域，特别涉及一种基于奇异值分解的压缩感知GNSS信号捕获方法。

背景技术

信号的捕获是GNSS信号接收的关键步骤，其搜索过程运算量较大。压缩感知作为一种信号采集新方法，可以减少捕获过程的数据量，但对捕获性能有一定影响。

全球导航卫星定位系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)可为用户提供全方位、高精度的导航信息和授时信息。随着GPS、北斗卫星导航系统在智能设备中的普及，人们对其接收模块的性能及功耗提出了更高的要求。在GNSS信号接收处理中，捕获模块数据运算量大、资源消耗多，是影响接收模块性能及功耗的重要因素。

GNSS一般采用扩频调制技术，在卫星通信高动态环境下，需考虑多普勒频移，因此卫星信号的捕获需要进行多个码相位的搜索及大动态多普勒频率的搜索，运算量较大。传统的码分多址系统常采用串行搜索方法，对所有卫星可能的码相位和频率进行二维搜索，需消耗着大量计算资源，且带来捕获时间的增长。因此，降低捕获模块数据运算量减少捕获时间是接收机性能优化的关键。基于GNSS信号的稀疏性，压缩感知可用于信号捕获，大大降低捕获过程的数据运算量，但其算法在低信噪比条件下的捕获概率较小。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于奇异值分解的压缩感知GNSS信号捕获方法，以解决现有的压缩感知算法在低信噪比条件下的捕获概率较小的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于奇异值分解的压缩感知GNSS信号捕获方法，包括：

基于对GNSS信号稀疏性的分析，利用C/A码构造稀疏矩阵，形成基于奇异值分解的压缩感知噪声信号捕获算法；

所述基于奇异值分解的压缩感知噪声信号捕获算法包括：对高斯随机测量矩阵进行奇异值平均，产生新的高斯随机观测矩阵，使高斯随机观测矩阵的列向量分布比高斯随机测量矩阵分散，以使测量后的高斯随机观测矩阵信号保留更多信息；

根据稀疏矩阵和新的高斯随机观测矩阵完成信号的压缩感知捕获，以提高基于奇异值分解的压缩感知噪声信号捕获算法在低信噪比条件下的捕获性能。

可选的，在所述的基于奇异值分解的压缩感知GNSS信号捕获方法中，所述基于对GNSS信号稀疏性的分析，利用C/A码构造稀疏矩阵包括：

GPS的GNSS信号由载波频率、测距码和导航信息组成，在卫星发射端，先将测距码与导航信息调制为组合码，再通过扩频通信形成最终信号；接收信号时，射频前端先接收信号并通过采样下变频后成为离散的中频信号后，再进行处理，中频信号的数学表达式为：

式中，A为信号幅度；D(n)为导航信息，C(n)为伪随机的测距码，即C/A码，w_IF为中频频率，为载波相位；w_d为卫星和接收相对运动产生的多普勒频移，v(n)为均值为0，方差为2σ的高斯白噪声。

可选的，在所述的基于奇异值分解的压缩感知GNSS信号捕获方法中，所述基于对GNSS信号稀疏性的分析，利用C/A码构造稀疏矩阵还包括：