Mấu chốt của các vòng lặp theo dõi GNSS chính là các khối tuyến tính và phi tuyến tính. Để phân tích hiệu suất của các dạng này của hệ thống, các mô hình phân tích và mô phỏng Monte Carlo chính là một giải pháp khả thi. Mô hình phân tích là phù hợp nhất cho các hệthống tuyến tính, nơi mà các phép đạo hàm toán học
đơn giản và có thể tính toán gần đúng. Đối với các vòng theo dõi GNSS, sựcó mặt của các khối phi tuyến tạo ra khiến phép lấy đạo hàm của mô hình phân tích chính xác không thểthực hiện được, dẫn đến việc áp dụng hạn chếcác kỹthuật phân tích.
Mặt khác, mô phỏng Monte Carlo rất linh hoạt và có thể áp dụng cho một loạt các
trường hợp. Nhưng sựcó mặt của khối I&D, vốn được sửdụng cho giải trải phổcác tín hiệu GNSS đến, sẽ được tính toán khắt khe dẫn đến gánh nặng phải tính toán cao
hơn và thời gian mô phỏng dài khi sử dụng kỹ thuật Monte Carlo. Các khối I&D dựa vào sựhoạt động đơn giản có thểmô hình hóa sựphân tích trong khi các khối phi tuyến có thể được phân tích sửdụng mô phỏng Monte Carlo. Vì lý do này, các mô hình bán phân tích khai thác sựhiểu biết của các khối I&D và mô phỏng chỉcác phần phi tuyến của hệ thống. Điều này dẫn đến một công cụphân tích hiệu quả đòi hỏi giảm thời gian xửlý với ứng dụng mô phỏng Monte Carlo.
Các vòng theo dõi được mô tả trong hình 2.2 bao gồm: các khối tuyến tính (làm sạch sóng mang/mã, I&D, bộ lọc, NCO) và các khối phi tuyến tính (bộ tách sóng). Các tín hiệu IF đưa vào vòng theo dõi đến khi tốc độ tín hiệu đạt đến MHz, cần phải có thời gian mô phỏng lâu và bị giới hạn với việc lấy xấp xỉ cho bậc cao
hơn, khối phi tuyến. Đại diện trung gian của mô hình bán phân tích dần chuyển trọng tâm từcác tín hiệu đầu vào đến số lượng được theo dõi (trễmã). Nhiễu và các thành phần của tín hiệu được truyền một cách độc lập đến cổng tuyến tính của vòng lặp và cho ta sự biểu diễn tương đương của cả hai thành phần. Kỹ thuật bán phân
tích đã được sửdụng cho việc mô phỏng các kỹ thuật theo dõi BOC. Một mô hình bán phân tích cho việc mô tả DLL GNSS cơbản được biểu diễn trên hình 2.15.
Trong trường hợp này, ta giả định giai đoạn hoàn thiện và phục hồi tần số. Trong hình 2.15, độtrễcủa tín hiệu đến, τ[k], và sự ước lượng trễcung cấp bởi vòng lặp, ˆ k , được sử dụng cho việc tính toán sai số do trễ, k . Hàm tương quan
R(.) sau đó được sử dụng để chuyển đổi sai số do trễ vào các thành phần tín hiệu của ba bộ tương quan. Các thành phần của nhiễu, En, Pn và Ln, được đưa vào tín
hiệu để có được đầu ra của bộ tương quan E, Pvà L.
Cổng phi tuyến của vòng lặp được mô phỏng đầy đủvà một đầu ra mới của bộ tách sóng được xử lý bởi bộ lọc vòng lặp và sự đánh giá trễ mới, ˆk1, đạt
được được sửdụng trong mô hình NCO. Chú ý rằng các giá trịcủa τ[k] đã biết qua các thông sốmô phỏng có thể được sử dụng cho việc tạo ra các điều kiện thay đổi khác nhau. Quá trình này sau đó được lặp lại và mô hình được sử dụng cho việc biểu diễn các tham sốkhác nhau của vòng lặp. Bằng cách sửdụng phương pháp tiếp cận tổng quát, mô hình bán phân tích của các kỹ thuật theo dõi BOC khác nhau
được phát triển. Trong luận văn này, các kỹ thuật bán phân tích được sử dụng như
một công cụ chính để xác định các sốliệu hiệu suất khác nhau và sẽ được mô tảchi tiết trong phần sau.
Hình 2. 15: Mô hình bán phân tích của vòng lặp theo dõi mã GNSS
6. Kết luận
Chương II đềxuất mô hình tín hiệu BOC được sửdụng trong các vệtinh của
GALILEO và các phương pháp bám tín hiệu BOC, bao gồm việc biểu diễn tích chập, biểu diễn theo phép nhân, phương pháp BJ, phương pháp ước lượng kép và kỹ
cứu.
Chương III: XỬ LÝ TÍN HIỆU GNSS MIỀN THỜI GIAN
Trong truyền tin, hiệu quảcủa kênh truyền tin phụthuộc vào các kĩ thuật cân bằng. Trong chương này, ảnh hưởng của sóng mang con lên một kênh giao tiếp
được chọn trước, làm méo các tín hiệu có ích.Do đó việc cân bằng có thếthông qua việc làm giảm nhẹ tác động xấu của sóng mang con.
Tất cả các kĩ thuật lọc sơ cấp đều biến đổi phổ của tín hiệu đầu vào. Những kĩ thật này được trình bày trong những thuật toán mổrộng, ví dụ như MMF và thuật toán “clean”. Thuật toán MMF hoạt động với đầu vào là các dữ liệu thời gian, để thu được một chuỗi mong muốn, trong khi đó, thuật toán “clean” làm việc trong miền tần số nhằm thu được một dạng phổ mong muốn. Trong những kĩ thuật này, một cấu trúc tín hiệu khác được quan tâm và phổcủa tín hiệu nhận được được tạo ra
để triệt tiêu nhiễu ISI. Tín hiệu BOC đầu vào bao gồm một vàiđỉnh phụ tự tương quan, nhưng nó sẽ được lọc đểtạo thành một dạng phổgiống như phổ BPSK, do đó
trong quá trình tìm hiểu các thuật toán, ta không cần quan tâm đến những đỉnh phụ
này nữa.