[发明专利]GNSS信号压缩捕获方法及装置、电子设备、存储介质

权利要求书

1.一种GNSS信号压缩捕获方法，其特征在于，包括：

S1：接收GNSS信号，通过采样获得采样点矩阵R和码矩阵C；

S2：初始化测量矩阵Φ并将码矩阵C的逆矩阵C^-1作为稀疏基Ψ，计算得到感知矩阵Θ＝ΦΨ；

S3：构造所述感知矩阵的格拉姆矩阵G＝Θ^TΘ；

S4：对所述格拉姆矩阵G做列归一化处理；

S5：列归一化处理后，将格拉姆矩阵与近似等角紧框架矩阵差的F范数作为目标函数；

S6：通过改进的共轭梯度法对所述目标函数进行最优化求解，获得最优的感知矩阵Θ_opt，以降低测量矩阵Φ与稀疏基Ψ的相关性；

S7：根据所述感知矩阵Θ_opt，计算得到测量矩阵Φ；

S8：根据所述采样点矩阵R和测量矩阵Φ，计算得到测量值Y；

S9：根据所述测量值Y，结合最小二乘算子X＝Θ^T(ΘΘ^T)^-1Y，计算得到相关矩阵X；

S10：根据所述相关矩阵X的最大值进行判决，确定相应的码相位及多普勒频偏。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，接收GNSS信号r，通过采样获得采样点矩阵R和码矩阵C，包括：

S11：对接收的GNSS信号r(t)进行A/D采样下变频得到r(n)，并对信号进行预处理操作，取N点下变频信号，构成信号向量r₀＝[r(0),r(1),…,r(N-1)]^T，对其循环移位构成采样点矩阵R：

S12：取N点长本地PRN码向量c＝[c₀,c₁,…,c_N-1]∈R^N×1，并对其进行循环移位获得码矩阵C：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述格拉姆矩阵G做列归一化处理，包括：

对格拉姆矩阵G做列归一化处理为对角阵。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，列归一化处理后，将格拉姆矩阵与近似等角紧框架矩阵差的F范数作为目标函数，包括：

将格拉姆矩阵与近似等角紧框架矩阵差的F范数作为目标函数：

其中ρ为目标函数，||·||_F为F-范数，G_t为优化目标矩阵：

其中δ_e为符合等角紧框架矩阵的格拉姆矩阵，ξ为格拉姆矩阵元素的限制门限。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过改进的共轭梯度法对所述目标函数进行最优化求解，获得最优的感知矩阵Θ_opt，以降低测量矩阵Φ与稀疏基Ψ的相关性，包括：

由于稀疏基Ψ由码矩阵C的逆矩阵C^-1决定，从而将所述目标函数变形，得到下式：

令并对变形后的目标函数进行求导得梯度函数：

其中Γ为对角矩阵，对角元与矩阵D相同：

利用共轭梯度算子对上述感知矩阵Θ进行迭代更新：

Θ^k+1＝Θ^k+αd^k

并利用Armijo-Goldstein准则计算步长α；

根据计算因子β_k；

利用迭代更新梯度方向d；

利用收缩算子对目标矩阵G_t进行缩放；

进行迭代次数t判决，并计数t+1，若t≥t_max则输出Θ_opt。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述采样点矩阵R和测量矩阵Φ，计算得到测量值Y，包括：

根据信号压缩公式求得测量值Y：

其中Y中的每一个元素由测量矩阵与采样点矩阵直接相乘获得，即