[发明专利]一种低复杂度高精度GNSS高动态信号频率估计方法及系统

权利要求书

1.一种低复杂度高精度GNSS高动态信号频率估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、在高动态环境下，对后相关信号进行建模，得到后相关信号；

S2、对后相关信号进行相邻差分处理，之后再进行积分得到近邻差分相干信号；

S3、对近邻差分相干信号进行多维差分积累，并对多维差分积累得到的信号进行多普勒变化率估计，得到估计的多普勒变化率；

S4、基于后相关信号计算差分信号并对其进行积分，之后进行加/减处理，得到每一个翻转位置对应的数据比特符号和积累量；

S5、对积累量进行最大位置判决，得到真正的数据翻转位置；

S6、对后相关信号去除比特得到待处理信号，对待处理信号进行相干积分处理，之后对相干积分处理后的信号进行多普勒频率估计，得到估计的多普勒频率。

2.根据权利要求1所述的一种低复杂度高精度GNSS高动态信号频率估计方法，其特征在于，所述步骤S1中，后相关信号为：

其中，A表示信号幅度，n表示采样点，b_n表示第n个采样点的数据比特符号，j为虚数单位，T_s表示多普勒频率粗略估计的积分时间，f₀表示GNSS中频接收信号进行多普勒频率粗略估计所剩下的与真实多普勒频率误差，α表示多普勒变化率。

3.根据权利要求2所述的一种低复杂度高精度GNSS高动态信号频率估计方法，其特征在于，所述步骤S2中，对后相关信号进行相邻差分处理，得到：

其中，

假设n＝k₁N_b,...,(k₁+1)N_b-1，b_nb_n+1＝1，对d_r(n)进行积分，得到近邻差分相干信号：

其中，k₁＝0,...,K_a-1，K_a表示进行多普勒变化率估计的点数，N_b表示数据比特周期，k₁表示第k₁个数据比特符号周期。

4.根据权利要求3所述的一种低复杂度高精度GNSS高动态信号频率估计方法，其特征在于，所述步骤S3中，对D_r(k₁)进行多维差分积累得到信号A_i：

其中i＝1,..,K_a；

对多维差分积累得到的信号A_i进行多普勒变化率估计，包括：

对信号A_i进行相邻差分积累判决变量：

得到估计的多普勒变化率

5.根据权利要求4所述的一种低复杂度高精度GNSS高动态信号频率估计方法，其特征在于，所述步骤S4中，基于后相关信号计算得到的差分信号：

其中，i₁＝0,1,...,N_b-1，R₁(n)＝R(n)exp(-j2π(αn²T_s²))，α₁＝α-α_e；

对进行积分，得到：

其中，α_b＝N_bT_s²α₁，K表示信号长度；

之后进行如下加/减处理：

得到每一个翻转位置i₁对应的数据比特符号和积累量

其中，

6.根据权利要求5所述的一种低复杂度高精度GNSS高动态信号频率估计方法，其特征在于，所述步骤S5中，

对积累量进行最大位置判决：

其中，i₀表示真正的数据翻转位置。