CHƯƠNG 3 ĐỒNG BỘ VÀ BÁM TÍN HIỆU
3.1 Thuật toán đồng bộ bit
Trong khuôn khổ nghiên cứu và phát triển máy thu GPS / Galileo, một thuật toán thực hiện đồng bộ bit và bám tín hiệu đã được thiết kế, thực hiện và thử nghiệm với mô phỏng hiện đại hóa tín hiệu GNSS và tín hiệu mã GPS C/A.Các ứng dụng và dịch vụ mới yêu cầu các bộ thu thế hệ mới phải xử lý các tín hiệu đặc trưng bởi tỷ lệ sóng mang trên nhễu ( C/N0 ) có giá trị dưới 28 dB - Hz, nơi mà các thuật toán tiêu chuẩn, như các phương pháp biểu đồ, hiển thị các vấn đề về bit đồng bộ.Việcước tính bit-edge được thực hiện bằng cách sử dụng kỹ thuật lập trình động như thuật toán Viterbi (VA). Tuy nhiên cách tiếp cận này cho thấytốt hơn cách sử dụng Viterbi và có thểđược phân tích với các giá trị ở các cấp độ nhiễu khác nhau.Các thuật toán đề xuất cho bit-edge có khả năng cho C/N0 giá trị thậm chí dưới 20 dB - Hz và làm việc với các tín hiệu GNSS khác nhau.
Theo cách này: khi vòng bám tín hiệu, do điều kiện tín hiệu yếu , không còn khả năng thực hiện, kênh chuyển sang một chế độ vòng hở và nhanh chóng giá trị I/Q được đưa vào các mô-đun mới. Sau khi bit đồng bộ hoàn tất, kênh đóng vòng lặp và có thể khai thác thời gian hội nhập đầy đủ tương ứng với một bít đơn. Các thuật toán được cải thiện thể hiện sự đồng bộ hóa và cung cấp một thay thế hợp lệ cho các vòng theo dõi tín hiệu truyền thống. Trong các máy thu GNSS, sau khi thu lại, tín hiệu thường được trình bàybởimẫu đầu ratương quanphức tạp.
Bảng 3.1 cho thấy các thông số trong quá trình này cho tín hiệu GNSS khác nhau. Ở đây chủ yếu quan tâm đến các dữ liệu phát hiện chuyển hướng bit, kênh dữ liệuchỉ có thể được xem xét trong công việc này.
58
Bảng 3.1. Mối quan hệ giữa tín hiệu (hoặc dữ liệu trong trường hợp mã C/A) và độ dài mã chính của các tín hiệu GNSS khác nhau.
Như chúng ta thấy, tín hiệu E1-B Galileo và GPS L2C được điều chế trên các mã khác nhau, việc đồng bộ hóa là cần thiết, vì chiều dài của tín hiệu là tương đương với các mã chính. Vấn đề đối với tất cả các tín hiệu khác cũng giải thích trong Hình 3.1 lấy mã GPS L1 C / A.
Hình 3.1. Mối quan hệ giữa bit dữ liệu và mẫu tương quan
Các chuỗi dữ liệu định vị cũng như mẫu đầu ra tương quan được đại diện.
Trong trường hợp này là cần thiết phải kết hợp 20 trong số chúng để phát hiện một bit
59
dữ liệu. Việc đồng bộ hóa bao gồm trên ước tính vị trí bit-edge để tránh tích hợp trên quá trình chuyển đổi một bit dữ liệu: các bit dữ liệu dự đoán phải bù đắp được sai số, sau đó giai đoạn mã C/A từ hai bit dữ liệu sẽ được giả định là thuộc về cùng. Do một số mẫu thuộc các bit dữ liệu đầu tiên đã bị bỏ qua. Quá trình tổ hợp bắt đầu với mẫu 7 và 20 mẫu tiếp theo. Tùy thuộc vào mức độ nhiễu, các bit dữ liệu hiện tại có thể được ước tính một cách sai lầm và điều này được lặp đi lặp lại cho tất cả quá trình chuyển đổi bit tiếp theo.
Với phương pháp Histogram, dấu hiệu bit thay đổi và giữ một số liệu thống kê của vị trí của chúng. Với cách tiếp cận này cho thấy hiệu suất thấp với C/N0 nhỏ, và trình bày vấn đề với các cấu trúc tín hiệu mới, nơi mã phụ được cung cấp: thay đổi này mã thực được phát hiện như thay đổi bit dữ liệu ảnh hưởng đến số liệu thống kê mà phương pháp này sử dụng cho ước lượng bit-edge. Cấu trúc của nó, ban đầu được phát triển để làm việc với L1 C/A- tín hiệu mã đã được chuyển thể thành công sau đó cho một số hiện đại hóa tín hiệu gnss; bằng cách này có thể đánh giá hiệu suất của các mô- đun đồng bộ hóa dưới điều kiện khác nhau.
Một phiên bản đơn giản đầu tiên của thuật toán được giới hạn bit đồng bộ và phát hiện bit dữ liệu định vị, để lại phần bám pha. Tín hiệu giả thiết là đúng, là mẫu đầu ra tương quan hoàn toàn nằm trên kênh I.
Ta thực hiện một thuật toán dựa trên ước lượng khả năng tối đa của vị trí bit- edge. Trong thiết kế đầu tiên nó chỉ có thể xử lý mã tín hiệu GPS L1 C/A và bây giờ có thể xây dựng bộ quan sát, cósố lượng được xác định bởi số lượng các vị trí bit-edge có thể, trong trường hợp này 20. Trạm quan sát đơn được thành lập theo công thức:
(3.1)
60
Các chỉ số i đại diện cho khoảng thời gian tích phân hiện tại và đi từ 1 đến N, N là số lượng bit dữ liệu thu được, yklà các mẫu tương quan và δ chỉ ra vị trí bit-edge.
Các thuật toán xử lý chúng xác định những con đường trọng số tối thiểu, các trọng số cho mỗi chuyển đổi được thể hiện bởi phương trình:
Ở đây, A là mức tín hiệu đúng và dilà giá trị bit liên quan đến trạng thái xem là điểm đến trong quá trình chuyển đổi hiện tại. Lưu ý, mức độ tín hiệu A cũng sẽ là một phần ước tính của bộ lọc Kalman.
Mỗi trạng thái có trọng số tích lũy riêng của mình, Γ, sau mỗi chuyển đổi, các trọng số con đường được tích lũy, theo cách tiếp cận Viterbi chỉ có một con đường cho mỗi trạng thái tồn tại, cụ thể là một trong những cách Γ tối ưu nhỏ nhất.
Hình 3.2. Sơ đồ Trellis cho một bộ quan sát cụ thể (vị trí δ)
Sau khi xử lý, ta có tổng cộng 20 đường dẫn tồn tại, một đường dẫn cho một sơ đồ. Việc ước tính bit-edge tương ứng với sự lựa chọn của đường tốt nhất trong số đó và chuỗi bit của nó cung cấp cho các thông điệp phát hiện định vị. Việc lập ước tính cuối cùng được dựa trên đánh giá của một hàm chức năng cụ thể :
(3.2)
61
Nó giảm thiểu tổng trọng số con đường tích lũy, sau khi xử lý tất cả các khoảng thời gian và tương ứng với tối đa hóa chức năng đăng nhập [5]. Đây là một điểm quantrọng trong toàn bộ thuật toán chúng dựa trên giả định rằng số liệu thống kê của nhiễu là Gaussian.
Hình 3.3. Vị trí bit-edge với mức C/N0 thấp
(3.3)
62
Hình 3.4. Vị trí bit-edge với mức C/N0 cao
Khả năng ước tính tối đa trình bày hiệu quả tốt nhất trong việc xác định đường dẫn ở sơ đồ lưới mắt cáo, nhưng không đưa ra quyết định cuối cùng, cụ thể là cho các ước tính vị trí bit-edge. Và một đề xuất được đưa ra:
Nó sẽ tối đa hóa tổng số trong khoảng thời gian tuyệt đối các giá trị quan sát, trong đó có liên quan đến ước tính tín hiệu điện. Chúng ta có thể thấy rằng hàm chức năng thứ hai là tốt hơn, vì nó duy trì đặc điểm (tối đa của nó trong đúng = 16 vị trí) ngay cả đối với mức độ nhiễu cao.
(3.4)
63
Hình 3.5. Ước tính một cách chính xác vị trí bít- edge theo hàm chức năng thứ nhất
Hình 3.6. Ước tính một cách chính xác vị trí bít- edge theo hàm chức năng thứ hai