[发明专利]一种高动态多普勒捕获的长时间累积方法

说明书

本发明公开了一种高动态多普勒捕获的长时间累积方法，包括将接收到的ML_opt个码元信号划分到连续的M个短时间累积周期内，并进行非相干累积；根据M个累积结果进行最大似然搜索，得到M个多普勒捕获结果；对M个多普勒捕获结果进行最小二乘拟合，得到多普勒加速度的估计值；根据多普勒加速度的估计值，计算相邻码元信号的频率漂移；补偿码元信号的频率漂移；将补偿后的码元信号合并到一个长时间累积周期，并进行非相干累积；根据长时间累积周期的累积结果进行最大似然搜索，得到最终的多普勒捕获结果。本发明抑制了长时间累积导致的能量扩散问题，有效地提高多普勒捕获性能，更适合低信噪比、高动态环境下的多普勒捕获，为后续载波同步和解调奠定基础。

技术领域

本发明涉及一种高动态多普勒捕获的长时间累积方法，属于空间通信领域。

背景技术

随着航天领域的蓬勃发展，通信载体的活动范围已经从地面扩大到空中乃至外太空。一方面，通信距离的增大会造成很大的路径损耗，从而严重降低接收信号的信噪比。另一方面，通信载体的高速(超过第一宇宙速度7.9km/s)和高加速度(可达几十g，g＝9.8m/s2)运动使得信号载波产生很大的多普勒偏移。在接收端，信号载波解调需要补偿多普勒，而多普勒补偿的核心之一就是多普勒捕获技术。因此，低信噪比和高动态环境下信号载波的多普勒捕获就成为一个亟待解决的问题。

当前，航天领域的信号主要是扩频体制且多普勒捕获主要分为以下两类：滑动相关和快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)。

滑动相关方法首先将频率搜索范围划分为若干个小间隔，然后通过不断地调整本地频率并与接收信号进行相关处理，直至相关值超过捕获门限。但是，在多普勒变化范围很大的情况下，滑动相关捕获方法需要搜索的次数过多，从而导致捕获时间很长。

FFT方法首先将接收到的码元信号从时域转换到频域，然后在频域上进行最大似然搜索得到频域谱峰，是当前应用最为广泛的方法。

低信噪比和高动态环境会严重影响FFT方法的多普勒捕获性能。首先，在低信噪比环境下，对单个码元信号进行快速傅里叶变换后的频域谱峰淹没在强噪声中从而无法凸显出来，无法完成多普勒捕获。针对这种情况，D.Borio,C.O'Driscoll和G.Lachapell等在“Coherent,noncoherent and differentially coherent combining techniques foracquisition of new composite GNSS signals”(IEEE Transactions on Aerospace andElectronic Systems,vol.45,no.3,pp.1227-1240,2009.)中总结了三种信号累积方式(相干、非相干和差分)来提高检测信噪比。通过逐渐积累码元信号能量，多个信号累积的方法使频域谱峰从噪声中凸显出来，从而提高多普勒的捕获概率。然而，当通信载体在高速运动，尤其是存在很大加速度的情形下，不同码元信号上的多普勒并不是恒定的而是随时间快速变化(即，高动态多普勒)。在长时间信号累积过程中，高动态多普勒会导致严重的能量扩散问题，从而降低检测信噪比。针对载体运动加速度对信号累积效果的影响，A.Yasotharan和T.Thayaparan在“Strengths and limitations of the Fourier methodfor detecting accelerating targets by pulse Doppler radar”(IEE Proceedings ofRadar,Sonar and Navigation,vol.149,no.2,pp.83-88,2002)中发现检测信噪比是信号累积个数的凸函数并且存在唯一的最优累积周期长度。另外，通过大量数据分析，该项研究还给出了最优累积周期长度的经验表达式(即，最优累积周期长度式中，f_a和f_s分别表示多普勒加速度和采样频率)。由此可见，运动加速度越大，最优累积周期长度越小，检测信噪比越小，捕获概率也会随之越低。