CCFR算法在BOC(2n,n)信号应用中的研究

徐利国,王永明

(昆明理工大学 管理与经济学院,云南 昆明 650093)

CCFR算法在BOC(2n,n)信号应用中的研究

徐利国,王永明

(昆明理工大学 管理与经济学院,云南 昆明 650093)

随着卫星导航信号的发展,BOC调制信号被广泛应用,然而,根据最新的研究发现,BOC信号在同步捕获方面还有许多新的挑战。考虑到副峰抑制方面现有方法的不足,本文研究BOC(2n,n)信号的特征并基于多通道相关函数的连接提出CCFR算法。通过理论研究和仿真模拟,CCFR算法可以消除第一副峰并且可以抑制其它次的副峰。且副峰抑制的性能方面优于现有的算法。

BOC(2n,n)信号;互相关函数重构;副峰;捕获

0 引 言

二进制偏移载波(BOC)调制是卫星导航领域中一种新的信号调制方式[1],其中BOC(2n,n)作为一种新的调制信号被广泛应用于卫星通信[2-3]。例如,BOC(10,5)作为基带信号被运用在美国GPS卫星导航之中。BOC(2n,n)信号是一种新的扩频调制方式,它将扩频伪随机码与方波副载波相结合,通过将信号的频谱从中心频率向两侧移动来实现频谱的分割。对于增加紧密带宽资源,信号频谱分割可以有效地提高带宽效率。此外,BOC(2n,n)调制信号的自相关函数不具有更尖锐的自相关性能,因此它不仅在缓解多径问题上具有更多的优点，同时还在代码的连续捕获上比BPSK信号更加准确。然而,相对于BPSK信号,BOC信号在增加主峰[4]尖锐时将产生多个峰值。这种现象使得捕获副峰更容易,因此,它会影响信号的正确同步。

出于多峰的特性,一些捕获方法已经被提出,例如,ASPeCT[5]和RQCC捕获算法。ASPeCT捕获算法是通过接收到的BOC(2n,n)信号分别与本地的BOC(2n,n)信号和辅助PRN码进行相关,并对相关结果进行平方之差来达到抑制副峰的目的。RQCC将接收到的信号分别与辅助QBOC[6](正交BOC)码和本地BOC码进行相关卷积计算。由于QBOC代码和BOC代码之间的特殊关系,这种重构算法可以抑制副峰的其余部分。然而,这两种算法只抑制第一副峰而不能消除第一副峰。为了消除第一副峰,分析信号互相关的特性,一个新的捕获算法被提出,称为CCFR(Cross-correlationFunctionReconstruction)。CCFR捕获算法不仅可以在第一时间消除第一副峰,还能达到抑制其余副峰的目的。

1 BOC信号和现有算法

1.1 BOC(2n,n)调制原理

BOC(2n,n)的调制信号[7]是BOC调制信号中的一种。它源于传统的BPSK调制信号,通过PN码的添加实现了信号频率从中心向两侧的分裂。信号时域[8]的表达式为

s(t)=A*d(t)*c(t)*sign[sin(2πfyt)]，

(1)

式中: A为信号幅度; d(t)为传输数据; c(t)为扩频伪随机码; fy为副载波频率。

图1 BOC(2n,n)的频谱

图2 BOC(2n,n)的相关函数

1.2 现有的相关重构捕获算法

现有的重构捕获算法包括传统的频谱重构算法以及相关重构算法[9]。相关重构方法则越来越受到重视,是因为它抑制了副峰值,并且与传统的频谱重构方法相比更能保证相关性的最大值。对ASPeCT(Autocorrelation Side-Peak Cancellation Technique)和RQCC (Remove Quadratic BOC Cross-Correlation) 这两个具有代表性的相关重构捕获算法进行研究。

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ASPeCT相关重构捕获算法增加了一个本地辅助PRN码[10]。这种算法分别需要接收BOC(2n,n)信号,与本地BOC(2n,n)信号以及PRN码进行相关[11]。因此,一个新的相关函数可以通过采取平方之差获得相关的结果。

RQCC重构捕获算法还增加了一个本地的辅助QBOC码。这种算法将接收的信号分别与本地BOC码和QBOC码进行相关计算。因为每个相关峰最大值的位置正好与互相关峰值为零的位置一致,RQCC通过领先与滞后的互相关峰值来抑制副峰值[12]。

2 CCFR重构算法

结合现有ASPeCT和RQCC捕获算法的优势,提出了CCFR捕获算法，该算法不仅消除了第一副峰也能抑制其余副峰。

在BOC(2n,n)的自相关函数中有七个相关峰值,BOC(2n,n)调制信号与本地PRN码的互相关函数有四个相关峰值。此外,BOC调制信号与QBOC码的互相关函数有八个峰值。有两个特点:1)每个互相关峰最高值的位置与自相关峰值为零的位置重合;2)相关峰的宽度用来消除、抑制副峰的领先与滞后。BOC信号的自相关函数：

(2)

BOC信号和PRN码的互相关函数：

(3)

BOC信号和GBOC码的互相关函数：

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

借鉴ASPeCT方法在副峰值抑制的能力,由式(7)和式(10)，CCFR捕获算法不仅消除了BOC(2n,n)的主峰也抑制BOC(2n,n)副峰值的其余部分。与此同时,基于快速傅里叶变换(FFT)[13],可以进行仿真实现CCFR的相关重构捕获,CCFR的相关重构函数为

(11)

3 算法仿真与测试

3.1 算法的有效性

对于ASPeCT,RQCC 和CCFR捕获算法可以进行软件仿真。仿真结果如图3所示,CCFR捕获算法不仅消除了第一副峰,也抑制了副峰的其余部分。而RQCC捕获算法虽然很大程度上抑制了第一副峰,但是不能完全消除它。与此同时,ASPeCT的捕获算法对于第一副峰的抑制能力是三种方法中相对较差的。

3.2 算法捕获能力

基于MATLAB仿真平台,在拥有不同信噪比的AGWN信道条件下,分析了各个算法实际的识别能力。在本文中,调制信号是BOC(10,5)和BOC(8,4)这两种信号,其中中心频率为40.92 MHz,采样频率为4×40.92 MHz,信噪比从-20 dB到14 dB.在这些参数下,可以得到相关的捕获结果。BOC(8, 4)主峰平均值和BOC(10, 5)主峰平均值如图4和图5所示。BOC(8, 4)主峰和第一副峰的比值由图6示出。BOC(10, 5)主峰和第一副峰的比值如图7所示。

图3 BOC(2n,n)捕获算法的结果

图4 BOC(8,4)的主峰平均值

图5 BOC(10,5)的主峰平均值

图6 BOC(8,4)在主峰和第一副峰的比值

图7 BOC(10,5)在主峰和第一副峰的比值

由图4和图5所示,在AWGN信道上CCFR捕获算法主峰平均值比ASPeCT算法高但是低于RQCC算法。由图6和图7所示,随着信噪比的增加,主峰和第一副峰比值也在增加,CCFR算法比值是高于RQCC算法和ASPeCT算法。

4 结束语

在研究RQCC和ASPeCT捕获算法优缺点的同时,CCFR捕获算法的提出可以弥补现有捕获算法的不足。通过设置参数:中心频率为40.92 MHz,采样频率为4×40.92 MHz,信噪比从-20 dB增加到14 dB,在MATLAB仿真平台上使用算法捕获BOC(10,5)和BOC(8, 4)的信号。仿真结果表明,改进的CCFR捕获算法在副峰抑制性能方面优于现有的算法,在基于消除第一副峰的前提下,CCFR捕获算法在抑制其余副峰的性能也是显而易见的。

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Research on BOC(2n,n) Signal Based on Improved CCFR Algorithm

XU Liguo,WANG Yongming

(FacultyofManagementandEconomy,KunmingUniversityofscienceandTechnology,Kunming650093,China)

With the development of satellite navigation signals, BOC modulation signals are widely used, however, according to the latest researches, BOC signals have faced new challenges in the synchronization acquisition.Considering the drawbacks of existing methods in side peaks suppression, researching the characters of BOC (2n,n) and putting forward CCFR(Cross-correlation Function Reconstruction) base on the connection of multi-channel correlation function. Through theoretical study and simulation, CCFR algorithm can eliminate the first side peaks and may inhibit other sub-peak times. In addition, the performance of side peaks suppression is superior to existing algorithms.

BOC(2n,n) signal; ccfr; side peaks; acquisition

10.13442/j.gnss.1008-9268.2017.03.006

2017-02-06

P228.4

A

1008-9268(2017)03-0027-05

徐利国 (1989-),男, 硕士研究生,主要研究方向为计算机科学与智能物流、信号与RFID射频识别技术。

王永明 (1976-), 男, 博士,教授,主要研究方向为供应链管理、计算机信息管理、计算机科学等。

联系人: 徐利国E-mail:408531321@qq.com