[发明专利]基于天波重构的eLORAN信号周期识别方法及装置

说明书

本发明提供了一种基于天波重构的eLORAN信号周期识别方法及装置，首先判断输入信号中是否存在天波信号，并根据天波强度及位置估计进行决策，若存在天波且在强天波门限内，则根据信号及天、地波参数估计值进行天地波分离，否则直接根据信号及地波参数估计值进行周期识别；天地波分离将输入信号进行二阶变步长搜索，得到最优的天波信号参数估计，进而重构并去除天波，输出最优伪地波信号；根据地波位置估计进行周期识别；或者利用频谱相除技术重新估计地波信号位置，利用地波信号位置估计值推算第三周过零点位置，并在其周期内进行修正以得到准确的标准过零点位置，实现周期识别。本发明能够在恶劣条件下提高识别准确度。

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及一种长波信号周期识别方法，特别是一种基于天波识别、重构技术的周期识别方法。

背景技术

近年来，世界多国均重新启动了新型eLORAN系统的相关研究，而我国也于2017年启动了高精度地基授时系统项目，旨在与北斗卫星系统相结合构建我国完善的星地一体化高精度定位、导航、授时(PNT)系统。周期识别是eLORAN接收终端的核心流程，其关键目的在于将信号锁定在地波信号上，并寻找标准过零点的位置，进而准确的测算信号的到达时间并为后续流程提供保障。

如何准确估计地波信号的时延是周期识别技术的根本目的，而高强度的天波干扰一直是准确实现周期识别的一大困扰。目前也存在一些成熟的天地波时延差估计方法，如MUSIC算法、ESPRIT算法及ARMA模型等。这些方法都是在变换域上的技术，直接针对天波干扰，在不是很极端的环境下均有着不错的效果，但尚有不足之处，在强天波及低信噪比干扰下性能会受到极大影响，造成时延估计误差增大而导致周期识别跳周。另外，以上方法均是在假设天波存在的基础上提出的技术，且均不能体现信号幅度特征，因此干扰在实际应用时很容易由于受到交叉干扰信号等的影响而导致误判，因此并没有从根源上解决信号的识别问题。现在已经有一些直接关于周期识别技术的研究，包括匹配相关法、高斯平滑滤波法、小波分析等方法，但这些方法均是时域方法，由于时域信号容易受到各种强干扰而导致信号畸变，因此在恶劣条件下的适用性不高。

以上问题会导致周期识别的两类错误：

(1)将天波误捕获为地波信号造成的地波识别错误；

(2)噪声及天波等干扰影响地波的位置估计而导致的跳周错误。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于天波重构的eLORAN信号周期识别方法，首先实现天地波信号的识别，在此基础上重构并去除天波，进而利用输出的伪地波信号实现周期识别，以应对强天波干扰等更恶劣的环境。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于天波重构的eLORAN信号周期识别方法，包括以下步骤：

步骤1，判断输入信号中是否存在天波信号，并根据天波强度及位置估计进行决策，若判断存在天波且在强天波门限内，则根据信号及天、地波参数估计值进行天地波分离，进入步骤2，否则直接根据信号及地波参数估计值进行周期识别，进入步骤3；

步骤2，将输入信号进行二阶变步长搜索，得到最优的天波信号参数估计，进而重构并去除天波，并输出最优伪地波信号；

步骤3，根据地波位置估计进行周期识别；或者接收地波信号，利用频谱相除技术重新估计地波信号位置，利用地波信号位置估计值推算第三周过零点位置，并在其周期内进行修正以得到准确的标准过零点位置，实现周期识别。