[发明专利]基于递归广义最大互熵的自适应多径估计方法

说明书

本发明涉及一种基于递归广义最大互熵的自适应数字信号估计方法，具体为基于递归广义最大互熵的自适应多径估计方法。在自适应多径估计方法基本原理是通过期望信号与自适应滤波器输出的估计信号比较得出误差信号，然后误差信号经过自适应滤波算法实时调节滤波器抽头系数，以此跟踪并估计信号和未知噪声的统计特性。当自适应多径信号估计算法收敛时，从滤波器抽头的权值系数以及滤波器抽头延迟时间，可以获得多径信号的参数信息。本发明解决了非高斯噪声环境下的多径估计器性能下降问题，用自适应滤波器对多径信号进行参数估计，通过自适应滤波算法实时调节滤波器系数，以此跟踪输入响应的时变特性,实现了一种基于RGMCC的自适应多径估计方法。

技术领域

本发明涉及一种基于递归广义最大互熵(Recursive Generalized MaximumCorrentropy Criterion,RGMCC)的自适应数字信号估计方法，特别是涉及数字多径信号的估计方法，具体为基于递归广义最大互熵的自适应多径估计方法。

背景技术

全球导航定位系统(GNSS)的快速发展和广泛应用，推动了测绘测量和导航定位领域的全新发展。其中美国GPS是卫星通信领域的应用典范，不仅提高了全球的信息化水平，还有力地促进了各个国家在导航领域的发展研究，如欧洲的GALILEO、俄罗斯的GLONASS和中国的北斗导航卫星系统。由于全球信息化和经济数字化，基于位置服务的应用日益增长，其对导航系统的定位精度要求不断提高，多径干扰误差一直是高精度定位领域的研究热点，多径干扰是指卫星信号在传播过程中，接收机除了接收到直接到达的信号以外，还要接收到直接信号经障碍物反射后的多径信号。这样会造成导航接收机的跟踪误差，从而产生定位误差。天线的合理设计以及智能天线的发展一定程度上可以有效抑制多径干扰的影响，但是却存在造价高和不便携的缺点。基于改进接收机内部跟踪环路结构的多径抑制技术已经取得了较为成熟的发展，常见的有窄相关技术，Strobe相关器技术及多径误差消除技术。此类技术通过改变相关器间距来提高多径抑制性能，因此受限于器件的结构和成本工艺。为追求更加灵活便携的处理方式，基于数字信号处理的多径抑制近年来备受人们关注，其主要思想就是通过统计估计理论估计多径参数，重构多径信号，从接收信号中去除多径信号，以达到多径抑制的目的。

基于数字信号处理的多径误差抑制方法通过对接收信号进行数据处理得到需要的参数，并根据这些参数重构多径信号，然后从接收信号中减去多径信号的影响得到直接信号，实现抑制多径误差的目的。这类方法的核心是参数估计，尤其是多径信号的参数估计。现有的多径信号估计方法主要适用于高斯噪声环境，在非高斯噪声下其多径估计性能显著下降。而在实际应用中，非高斯噪声是普遍存在的，如脉冲噪声。因此，设计一种非高斯噪声下的多径信号估计方法具有广泛的应用前景。

发明内容

本发明的目的是为了解决非高斯噪声环境下的多径估计方法性能下降问题，用自适应滤波器对多径信号进行参数估计，通过递归广义最大互熵算法实时调节滤波器系数，以此跟踪输入响应的时变特性,实现了一种基于递归广义最大互熵的自适应多径估计方法。

本发明是采用如下的技术方案实现的：基于递归广义最大互熵的自适应多径估计方法，如图1所示，具体包括以下步骤：

(1)自适应滤波器的输入为期望信号和本地信号，其中期望信号为数字化后的接收信号r(n)，本地信号为接收机中本地伪码发生器所产生的伪码序列X_n；设置最大迭代次数n_max，一般根据实际情况通过经验法确定；

(2)自适应滤波器输出为其中W_n＝[w₀(n),w₂(n),...,w_K(n)]^T为权重向量，初始化滤波器权重向量W₀＝zeros(1×(K+1))，T表示转置，X_n＝[x₀(n),x₂(n+1),...,x_K(n+K)]^T表示自适应滤波器的输入，即本地伪码序列；