[发明专利]一种基于小波变换的北斗卫星信号高精度盲捕获方法

权利要求书

1.一种基于小波变换的北斗卫星信号高精度盲捕获方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：采集卫星信号，利用小波阈值降噪法对采样信号进行背景降噪，得到降噪后的采样信号；

S2：建立卫星接收机接收到的卫星信号模型并转化为单输入多输出的盲分离模型，将降噪后的采样信号作为所述盲分离模型的输入信号；

S3：利用盲分离模型构造新的空间谱函数，对空间谱函数进行搜索，得到卫星信号的频率；包括以下步骤：

S3.1：根据盲分离模型计算公式两边同时求自相关矩阵并结合正弦信号相关函数频率不变的特性，得到矩阵Q：

Q＝E(r·r^H)＝A·E(x·x^H)·A^H+σ²I＝A·R_xx·A^H+σ²I

其中，R_xx＝E(x·x^H)，R_xx是卫星信号的协方差矩阵，I为单位矩阵，E为求数学期望，σ²为背景噪声的方差；

S3.2：对矩阵Q进行特征值分解：

矩阵Q数学分解后将有N个大特征值，M-N个小特征值，U_X是由大特征值对应的特征矢量张成的信号子空间，U_N是由小特征值对应的特征矢量张成的噪声子空间；

S3.3：构造新的空间谱函数：

其中，P为构造的空间谱函数；

S3.4：通过对空间谱函数进行搜索，其极值点对应的频率即为所求的卫星信号的频率；

S4：根据卫星信号的频率，求解信号初始相位，完成卫星的捕获。

2.根据权利要求1所述的基于小波变换的北斗卫星信号高精度盲捕获方法，其特征在于，步骤S1中采集卫星信号，利用小波阈值降噪法对卫星信号进行背景降噪，得到降噪后的采样信号，包括以下步骤：

S1.1：选择小波函数并确定分解层次，对掺杂着背景噪声的卫星信号进行小波分解计算，分为若干层次；

S1.2：设定阈值并根据阈值对每一层分解计算得到高频系数进行量化处理；

S1.3：根据小波分解后得到的细节系数和量化后的高频系数对卫星信号进行小波重构，重构后的信号为降噪后的采样信号。

3.根据权利要求2所述的基于小波变换的北斗卫星信号高精度盲捕获方法，其特征在于，步骤S2中建立卫星接收机接收到的卫星信号模型并转化为单输入多输出的盲分离模型，将降噪后的采样信号作为所述盲分离模型的输入信号，包括以下步骤：

S2.1：建立卫星接收机接收到的卫星信号模型：

式中，t为时间，A_n为第n个卫星C/A码的幅度，C(t)为C/A码，D(t)为导航数据码，f_IF为中频载波频率，f_n和θ_n,0为第n个卫星信号的多普勒效应频率以及相位，n(t)为背景噪声；

S2.2：通过信频采样方式将卫星信号模型转化为单输入多输出的盲分离模型：

r＝A·x+n

式中：

上述式中，T表示转置，H表示赫米特转置，r代表同一采样点不同通道采集的卫星信号，A为系数矩阵，F_N＝f_IF+f_n，M表示第M个采样通道，列向量x中的参数A_N为卫星载波信号强度，θ_N,0为卫星载波信号初始相位，P为C/A码与导航电文码的乘积。

4.根据权利要求1所述的基于小波变换的北斗卫星信号高精度盲捕获方法，其特征在于，步骤S4中根据卫星信号的频率，求解信号初始相位，完成卫星的捕获，包括以下步骤：

S4.1：对降噪后的采样信号作最小二乘法：

x＝A⁺·r

式中，A⁺为A的逆伪矩阵；

S4.2：求解信号初始相位：

θ＝[θ_1,0 θ_2,0 … θ_N,0]^T

完成卫星的捕获。