[发明专利]适用于星基ADS-B的低置信度矩阵可靠提取方法和检错纠错高性能方法

权利要求书

1.一种适用于星基ADS-B的低置信度矩阵可靠提取方法，其特征在于：利用最大似然比法则，建立数学模型提取矩阵提取所述低置信度矩阵；

所述利用最大似然比法则，建立数学模型提取矩阵提取低置信度矩阵，具体包括：

叠加噪声后的低电平位分布满足均值为0，记为LowLevel＝0，计算叠加噪声后的高电平位的均值作为高电平基线HighLevel；

已知数据位每1微秒信号高低电平位各占0.5微秒，其关系记为：

type_a(idx)＝(slice(idx)-HighLevel)²，高电平

type_b(idx)＝(slice(idx)-LowLevel)²，低电平

其中，type_a(idx)表示当前码元不是高电平的可能性，type_b(idx)表示当前码元不是低电平的可能性，slice(idx)表示当前码元幅度；

根据最大似然准则，得到：

P1(idx)＝type_a(idx)+type_b(idx+1)，判定为1的概率

P0(idx)＝type_b(idx)+type_a(idx+1)，判定为0的概率

其中，P1(idx)表示当前信号判为1的概率，P0(idx)表示当前信号判为0的概率；

则当前时刻的置信度定义为：

P10_(idx)＝|P1(idx)-P0(idx)|

进而得到整个数据位的置信度矩阵Diff1。

2.根据权利要求1所述的适用于星基ADS-B的低置信度矩阵可靠提取方法，其特征在于：所述计算叠加噪声后的高电平位的均值，具体为：利用已知序列的高电平位置矩阵A＝[1 0 1 0 0 0 0 1 0 10 0 0 0 0 0 10 0 1 0 1 0 1 1 0]，计算平均值作为高电平基线；所述已知序列为：8微秒的帧头和5微秒的DF序列。

3.根据权利要求2所述的适用于星基ADS-B的低置信度矩阵可靠提取方法，其特征在于：还包括：

对提取的低置信度矩阵进行下一步验证，具体包括以下步骤：

根据数据位的相位信息，利用相邻数据位的角度连续变化的特点，设置长度为LSW＝5*SPS*2的滑动窗口；

以窗口内正相位和负相位的比例为影响因素CSV，以波动范围为影响置信度修正的阈值参数TCSV，其定义为正相位与负相位的差值；CSV存在以下三种情况：

定义置信度修正变量为CVC；

当CSV满足(1)时，将滑动窗口内负相位相对应的置信度降低CVC；当CSV满足(2)时，将滑动窗口内正相位相对应的置信度降低CVC；当CSV满足(3)时，将滑动窗口内对应的置信度保持。

4.一种适用于星基ADS-B的检错纠错高性能方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：提取星基ADS-B接收数据的低置信度矩阵；其中，采用如权利要求1-3任一项所述的适用于星基ADS-B的低置信度矩阵可靠提取方法进行低置信度矩阵提取；

S2：建立每个错误位置的错误图表样；

S3：计算接收信号的校验位；

S4：判断校验位是否全零，若是，则执行步骤S8；若否，则执行步骤S5；

S5：确定低置信度的位置；

S6：对低置信度位在图表中对应的错误图样进行异或纠错；

S7：判断异或结果与校验位是否一致，若不一致，则返回步骤S6对下一错误图样继续进行异或纠错；若一致，则取反低置信度位；

S8：进行CRC验证，若通过则输出该数据。

5.根据权利要求4所述的适用于星基ADS-B的检错纠错高性能方法，其特征在于：步骤S2中所述的每个错误位置的错误图表样，满足：

(1)数据包的112位中每个位置出错后经过CRC校验生成的错误图样均存在，维度为112*24；

(2)错误图样的行数代表出错数据在112位中所在的位置。

6.根据权利要求4所述的适用于星基ADS-B的检错纠错高性能方法，其特征在于：在所述步骤S6中，所述异或纠错具体包括以下步骤：

首先计算译码后信号的校验位；

设置纠错能力ErrorCorrectionAbility为ECA，取置信度矩阵中低ECA位进行排列组合；

对组合进行二进制求和得到异或结果，将其与信号校验位比对：

如果与信号校验位比对一致，则参与排列组合的数据序列对应的ADS-B信号数据位置即判定为出错位；将出错位数据求反完成纠错。