[发明专利]一种基于压缩感知算法的多径参数估计方法

说明书

本发明公开了一种基于压缩感知算法的多径参数估计方法。使用本发明能够实现较高的参数估计精度，且算法收敛快、性能稳定。本发明利用多径信号在时间轴上的稀疏特性，基于压缩感知算法，对多径参数进行估计，有效克服传统最小二乘估计方法的无偏性局限，明显改善对病态数据的拟合效果，具备较高的数字稳定性，相比传统最大似然估计方法的噪声敏感性缺陷，采用的压缩感知方法能够有效抑制噪声影响，稳定数字估计，故能实现较高的参数估计精度，且算法收敛快、性能稳定，克服了信号域多径信号参数估计技术对多路模型的多径信号分离/消除效能不高的问题。

技术领域

本发明属于卫星导航技术领域，涉及卫星/伪卫星导航信号测距技术，具体涉及一种基于压缩感知算法的多径信号参数估计方法。

背景技术

多径误差作为目前卫星导航定位系统及其增强系统的主要误差来源，严重影响接收机伪距测量准确度，是高精度定位亟待解决的技术难题。

多径抑制手段，在终端设计层面，体现于天线设计、信号域基带算法设计、测量域数据处理等三大阶段。其中，天线设计只能有效处理地面所反射的多径信号，而对来自天线上方的多径信号意义不大；测量域数据处理需基于长时观测，利用多径信号在时间和空间上的弱相关特性予以处理，不适用实时处理；信号域基带算法设计基于信号相关函数特性检测多径信号，既保证锁定各形态多径信号又兼顾实时性需求。

信号域基带算法设计主要分为码相关参考波形(CCRW)和多径估计技术。码相关参考波形，诸如：窄相关、Double-Delta、Strobe、HRC技术等，均基于无限带宽假设前提设计抗多径算法，其性能在有限带宽的现实应用条件下，难以充分发挥性能优势；多径估计技术，最具代表的多径延迟锁定环(MEDLL)和多径消除技术(MMT)，基于多径信号模型假设，以最大似然估计为准则检测估计多径信号参数，以分离单/多路强多径信号，效能优势明显，但算法复杂度和硬件资源占用，会随多径信号路径数目的增加而急剧上升，故一般应用于单路径强多径信号的检测和抑制。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于压缩感知算法的多径参数估计方法，能够实现较高的参数估计精度，且算法收敛快、性能稳定。

本发明的基于压缩感知算法的多径参数估计方法，包括如下步骤：

步骤1，基于伪随机码多相关器对接收到的导航信号自相关函数进行采样；根据多相关器采样点的自相关函数幅值，构建多径分量稀疏基矩阵方程；其中，多相关器的数量由信道传播情况确定；

步骤2，对步骤1构建的稀疏基矩阵方程进行求解，获得多径信号幅值估计值；

步骤3，对步骤2获得的多径信号幅值估计值进行判断，确定多径信号的有无及位置、幅值；

其中，

A)若多径信号幅值则判定在对应的样值估计点β_m处无多径信号；m＝1,2，……，M，M为多相关器的个数；

B)若且及则判定在样值估计点β_m处存在多径信号，该多径信号幅值为

C)若且及都接近于0(即小于或等于10^-2量级)，则判定在样值估计点β_m与β_m+1之间，存在一条多径信号；该多径信号的位置及幅值由β_m与β_m+1样值点的位置、幅值线性拟合确定；

D)若连续多个均大于0，且其余的多径信号幅值均小于0，则降低当前多相关器样值点采样周期，重复步骤1～4，直至获得多径信号的位置及幅值。

进一步的，所述步骤2包括如下子步骤：