罗兰C信号TOA高精度估计算法

发布时间：2021-02-03 00:19

　　针对低频地波传播的罗兰C信号TOA（Time of Arrival）估计,提出一种采样周期内分数TOA的高精度估计算法。利用互相关获得有周期模糊的第三周过零点TOA估计值,采用改进的导出脉冲法的估计结果对其解模糊,获得第三周过零点采样周期整数倍的TOA估计值,最后以解模糊后的TOA估计值作为参考通过将其邻域内的离散信号插值为连续时间信号,由此连续时间信号的过零点得到小于一个采样周期的TOA估计。计算机仿真结果和实测数据验证了本文提出的罗兰C信号TOA估计的高精度性能和本文算法的有效性。 

【文章来源】：电子设计工程. 2020,28(11)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

罗兰C导出脉冲及改进的导出脉冲

图1 罗兰C导出脉冲及改进的导出脉冲由于天波信号的干扰，经过互相关法得到的地波信号采样周期整数倍的第三周过零点有以10μs为周期的周期模糊，模糊周期数l是未知的，需要通过改进的导出脉冲法的结果确定模糊周期数l。本文使用绝对误差最小准则来确定模糊周期数。首先计算出含周期模糊的地波信号第三周过零点估计值n1Ts+30，然后通过改进的导出脉冲法的最后一个正向过零点找到无周期模糊但是含有偏差的第三周过零点估计值n2，定义代价函数为：

结合三亚采集的罗兰C实测数据，采样周期Ts=0.5μs，主台原始数据经过100个脉冲的相干积累后以信号包络前的任一点为起始点，截取400μs的信号。首先将此信号与发射信号的副本做互相关，得到地波信号起始时刻采样周期整数倍TOA有模糊估计值n1=46；其次，采用改进的导出脉冲法得到第三周过零点的TOA估计值为n2=85，由式（4）得q?=-1，得到无周期模糊的TOA估计值n3=86；最后，确定包含ξ的最小区间[na,nb]=[85,86]，将此段信号插值为连续函数，求该函数的根得ξ=85.466 24，接收罗兰C信号第三周过零点的高精度TOA估计为ξTs=42.733 1μs。图4给出了使用本文算法对实测罗兰C信号的第三周过零点TOA的估计结果。从图4(a）可看出经过解模糊后可采用互相关法得到罗兰C信号的第三周过零点采样周期整数倍的TOA估计值；图4(b）中△表示改进的导出脉冲法的正向过零点，*表示实测罗兰C信号的第三周期正向过零点，·表示解模糊后标准罗兰C脉冲的正向过零点，从图4(b）看出本文算法能得到小于一个采样周期的分数TOA估计值。可见本文算法能正确有效的估计出实测罗兰C信号的第三周过零点的TOA，且有较高的估计精度。4 结束语


本文编号：3015598