Содержание к диссертации
Введение
1. Особенности обработки информации в СНС. Оценка помехозащищённости существующих ПВ 11
1.1. Структура СНС. Принципы выполнения навигационных определений в ПВ. Проблема обеспечения помехоустойчивости ПВ... 11
1.2. Математическая модель существующих сигналов СНС. Анализ структуры ПВ с двухэтапной обработкой сигналов СНС 14
1.3. Анализ факторов, влияющих на процесс получения навигационной информации в СНС 22
1.3.1. Виды помех и их математические модели 22
1.3.2. Влияние структуры используемых сигналов на помехоустойчивость ПВ 25
1.3.3. Влияние динамики объекта на помехоустойчивость ПВ 26
1.4. Оценка помехоустойчивости существующих ПВ . 27
1.5. Подходы к улучшению работы ПВ в условиях действия помех. 29
1.6. Повышение помехоустойчивости ПВ за счёт обработки перспективных сигналов СНС 32
1.6.1. Анализ свойств сигналов в модернизируемых и новых СНС . 32
1.6.2. Проблема синтеза перспективного ПВ 40
1.7. Выводы 41
2. Синтез структуры ПВ, использующего при работе перспективные сигналы СНС 44
2.1. Постановка задачи синтеза следящих схем ПВ 44
2.2. Синтез дискриминаторов следящих систем для когерентного режима работы ПВ 47
2.3. Синтез дискриминаторов следящих систем для некогерентного режима работы ПВ 55
2.4. Анализ статистических свойств синтезированных дискриминаторов. Линеаризация моделей следящих схем ПВ 62
2.5. Построение сглаживающих фильтров схем слежения за параметрами информационного и пилот-сигнала 74
2.6. Алгоритм выделения навигационной информации в некогерентном режиме 81
2.6.1. Основные этапы выделения навигационной информации из сигналов НКА 81
2.6.2. Алгоритм битовой синхронизации 82
2.6.3. Алгоритм идентификации битов для когерентного режима 84
2.6.4. Алгоритм идентификации битов для некогерентного режима, использующий только информационную компоненту сигнала 86
2.6.5. Алгоритм идентификации битов для некогерентного режима использующий информационный и пилот-сигнал 89
2.7. Выводы 91
3. Анализ характеристик перспективного ПВ методом компьютерного моделирования 93
3.1. Задачи имитационного моделирования 93
3.2. Разработка имитационной модели 94
3.2.1. Общая структура модели 94
3.2.2. Генерация полезного сигнала 95
3.2.3. Генерация помех 99
3.2.4. Блок "Модель приёмовычислителя" 100
3.3. Разработка упрощённой имитационной модели 107
3.4. Методика проведения вычислительного эксперимента, результаты моделирования и оценка их достоверности 109
3.4.1. Методика проведения вычислительного эксперимента и оценка достоверности получаемых результатов 109
3.4.2. Результаты исследования помехоустойчивости следящих схем ПВ в когерентном режиме 112
3.4.3. Методика и результаты исследования надёжности выделения битовой информации в когерентном режиме 117
3.4.4. Результаты исследования помехоустойчивости следящих схем ПВ в некогерентном режиме 121
3.4.5. Результаты исследования надёжности выделения битовой информации в некогерентном режиме 122
3.5. Выводы 123
4. Экспериментальная проверка работы синтезированного ПВ 127
4.1. Цель эксперимента 127
4.2. Проблемы проведения эксперимента 127
4.3. Описание макета приёмовычислителя 131
4.4. Разработка устройства поиска сигналов СНС 136
4.4.1. Задача обнаружения сигналов 136
4.4.2. Определение размеров области поиска и требований к точности оценки информативных параметров 137
4.4.3. Использование преобразований Фурье для ускорения обнаружения сигналов НКА 140
4.4.4. Выбор порога обнаружения 143
4.4.5. Алгоритм синхронизации по фазе вторичного кода пилот-сигнала 143
4.5. Результаты эксперимента 144
4.5.1. Проверка работоспособности макета 144
4.5.2. Результаты работы УПС 145
4.5.3. Результаты работы следящих схем 150
4.6. Выводы 154
Выводы по работе 156
Заключение 157
Список литературы 158
Приложение. Параметры статистически эквивалентных дискриминаторов 165
- Математическая модель существующих сигналов СНС. Анализ структуры ПВ с двухэтапной обработкой сигналов СНС
- Анализ статистических свойств синтезированных дискриминаторов. Линеаризация моделей следящих схем ПВ
- Результаты исследования помехоустойчивости следящих схем ПВ в когерентном режиме
- Определение размеров области поиска и требований к точности оценки информативных параметров
Введение к работе
Актуальность работы
В настоящее время широкое распространение получила технология определения текущего времени и координат объектов по сигналам спутниковых навигационных систем (СНС). На сегодня существуют американская система GPS и российская – ГЛОНАСС, Европейский Союз планирует создать к 2015 году новую навигационную систему GALILEO.
В различных отраслях промышленности происходит активное внедрение аппаратуры, предназначенной для выполнения навигационных определений по сигналам этих систем – приёмовычислителей (ПВ). Например, приёмовычислители уже стали частью систем управления и диспетчеризации транспортных средств, а также используются для синхронизации телекоммуникационных сетей.
Между навигационными спутниками и приёмовычислителями имеются информационные коммуникации. В процессе работы приёмовычислители выделяют цифровую информацию (навигационные сообщения), передаваемую со спутников. Эти каналы связи характеризуются малым энергетическим поетнциалом. Так, в отчёте Специальной Комиссии Конгресса США (Defense Science Board Task Force on The Future of the Global Positioning System, October, 2005) приводятся данные о том, что наличие постановщика помех с эффективной излучаемой мощностью 10 Ватт, генерирующего в полосе полезного сигнала шумовую помеху, приводит к нарушению работы существующих ПВ (оснащённых ненаправленными приёмными антеннами с коэфициентами усиления 1.5-2 дБ) в радиусе до 50 километров.
Одним из направлений развития спутниковых навигационных систем является использование новых навигационных сигналов. Сейчас практически все приёмовычислители гражданского назначения используют при работе сигнал GPS L1 C/A и некоторые из них обрабатывают сигнал ГЛОНАСС L1 CТ. Эти сигналы были разработаны в 70х-80х годах 20-го века.
В 2012-2015 годах ожидается введение в эксплуатацию новых частично унифицированных гражданских сигналов GPS L1C и GALILEO E1, имеющих увеличенную (по сравнению с существующими сигналами) базу. Ожидается, что использование этих сигналов позволит снизить среднеквадратическую ошибку определения координат с 7-10 до 3-4 м. Поскольку основные лепестки автокорреляционных функций новых сигналов имеют меньшую ширину, то это должно способствовать улучшению точности навигационных определений ПВ при работе в условиях наличия переотражённых сигналов.
Новые сигналы характеризуются повышенной скоростью передачи информации. Вместе с тем, известно, что при заданном способе передачи информации при фиксированном отношении "сигнал/шум" увеличение скорости передачи данных приводит к росту вероятности неправильного приёма информации, то есть к снижению помехоустойчивости, поэтому проблема надёжного выделения информации из новых сигналов является актуальной.
Вопросы построения приёмовычислителей, способных обрабатывать сигналы L1C и E1, недостаточно исследованы, в силу того, что структура новых сигналов систем GALILEO и GPS была опубликована только в 2008 году.
Целью работы является разработка средств, обеспечивающих выделение приёмовычислителем цифровой информации из новых сигналов систем GALILEO и GPS при низких отношениях "сигнал/шум", что обеспечит надёжность информационных коммуникаций между навигационными спутниками и приёмовычислителями.
Для достижения поставленной цели решены следующие основные задачи:
1) проведён анализ структуры существующих ПВ и выявлены факторы, влияющих на их помехоустойчивость;
2) проведён анализ методов повышения помехозащищённости приёмовычислителей СНС;
3) проанализированы свойства перспективных сигналов СНС;
4) построена математическая модель ПВ, использующего перспективные сигналы СНС;
5) разработана имитационная модель синтезированного ПВ для оценки его характеристик;
6) разработан макет ПВ для экспериментальной проверки правильности синтезированных алгоритмов обработки сигналов СНС.
Методы исследований. При решении перечисленных задач были использованы прикладные методы теории вероятностей и теории случайных процессов, методы теории оптимальной фильтрации, а также методы математического моделирования и теории надёжности.
Научная новизна диссертационной работы заключается в том, что в ней для приёмовычислителей, ориентированных на обработку новых (GPS L1C и GALILEO E1) сигналов СНС:
– предложено унифицированное математическое описание новых и существующих сигналов;
– синтезированы оптимальные (по критерию минимизации среднеквадратической ошибки) алгоритмы оценки информативных параметров, использующие как информационную, так и пилот-компоненту сигналов;
– предложены алгоритмы выделения данных для некогерентного режима работы ПВ;
– на базе разработанных алгоритмов создана математическая модель ПВ, с использованием которой получены оценки помехоустойчивости синтезированного приёмовычислителя.
На защиту выносятся:
1. Унифицированное математическое описание новых и существующих сигналов.
2. Математическая модель приёмовычислителя СНС.
3. Алгоритмы оценки информативных параметров сигналов.
4. Алгоритм выделения навигационных сообщений для некогерентного режима работы ПВ.
5. Результаты исследования помехоустойчивости следящих схем ПВ и различных алгоритмов выделения навигационных сообщений.
Практическая значимость работы состоит в том, что создан программный комплекс, позволяющий проводить моделирование работы приёмовычислителей с целью оптимизации их параметров. С использованием разработанной имитационной модели можно прогнозировать характеристики приёмовычислителей до их непосредственной реализации в виде макетов.
Внедрение результатов. Основные результаты работы внедрены в Московском конструкторском бюро "Компас", что подтверждено соответствующим актом.
Апробация результатов. Материалы диссертации докладывались и обсуждались на конференциях "Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества", МГТУ ГА, 18-19 мая 2006 г., «Студенческая наука», МГТУ им. Н.Э. Баумана, ноябрь 2009, «Студенческая научная весна», МГТУ им. Н.Э. Баумана, апрель 2009, «Тенденции и гармонизация развития радионавигационного обеспечения», МАДИ, 26 ноября 2008 г.
Публикация результатов. Основные результаты опубликованы в 5 статьях (из них 3 – в изданиях из перечня ВАК) и 7 тезисах докладов.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников и приложения. Основная часть диссертации содержит 164 страниц текста, 68 рисунков, 16 таблиц и библиографию из 61 наименований. Общий объем работы 166 страниц.
Математическая модель существующих сигналов СНС. Анализ структуры ПВ с двухэтапной обработкой сигналов СНС
Актуальность данной работы обусловлена тем, что к 2015 году ожидается ввод в эксплуатацию новых сигналов (GPS L1C и GALILEO El) спутниковых навигационных систем. Эти сигналы характеризуются повышенной скоростью передачи информации. Вместе с тем, известно, что при заданном способе передачи информации при фиксированном отношении "сигнал/шум" увеличение скорости передачи данных приводит к росту вероятности неправильного приёма информации, то есть к снижению помехоустойчивости информационных коммуникаций между приёмовычислителем и навигационными спутниками.
Помимо этого, в работах других авторов отсутствует теоретическое обоснование структуры перспективного приёмовычислителя, способного обрабатывать сигналы GPS L1C и GALILEO El.
Целью работы является разработка средств, обеспечивающих выделение приёмовычислителем цифровой информации из новых сигналов систем GALILEO и GPS при низких отношениях "сигнал/помеха", что обеспечит надёжность информационных коммуникаций между навигационными спутниками и приёмовычислителями. Для достижения поставленной цели были решены следующие основные задачи исследования: 1) проведён анализ структуры существующих приёмовычислителей и выявление факторов, влияющих на их помехоустойчивость; 2) проведён анализ методов повышения помехозащищённости приёмовычислителей СНС; 3) построена математическая модель перспективных сигналов СНС и проанализированы их свойства; 4) построена математическая модель приёмовычислителя, использующего перспективные сигналы СНС; 5) разработана имитационная модель синтезированного приёмовычислителя для оценки его характеристик; 6) г разработан макет приёмовычислителя для экспериментальной проверки правильности синтезированных алгоритмов обработки сигналов СНС. Методы исследований. При решении перечисленных задач были использованы прикладные методы теории вероятностей и теории случайных процессов, методы теории оптимальной фильтрации, а также методы математического моделирования и теории надёжности. Научная новизна диссертационной работы заключается в том, что в ней для приёмовычислителей, ориентированных на обработку новых (GPS L1C и GALILEO El) сигналов СНС: — предложено унифицированное математическое описание новых и существующих сигналов; — синтезированы оптимальные (по критерию минимизации среднеквад-ратической ошибки) алгоритмы оценки информативных параметров, использующие как информационную, так и пилот-компоненту сигналов; — предложены алгоритмы выделения данных для некогерентного режима работы ПВ; — на базе разработанных алгоритмов создана- математическая модель ПВ с использованием которой получены оценки помехоустойчивости синтезированного приёмовычислителя. На защиту выносятся: 1. Унифицированное математическое описание новых и существующих сигналов. 2. Математическая модель приёмовычислителя СНС. 3. Алгоритмы оценки информативных параметров сигналов. 4. Алгоритм!выделения навигационных сообщений для некогерентного режима работы ПВ. 5. Результаты исследования помехоустойчивости следящих схем ПВ и различных алгоритмов выделения навигационных сообщений. Практическая значимость работы состоит в том, что создан программный комплекс, позволяющий проводить моделирование работы приё 10 мовычислителей с целью оптимизации их параметров. С использованием разработанной имитационной модели можно прогнозировать характеристики приёмовычислителей до их непосредственной реализации в виде макетов. Внедрение результатов. Основные результаты работы внедрены в Московском конструкторском бюро "Компас", что подтверждено соответствующим актом. Апробация результатов. Материалы диссертации докладывались и обсуждались на конференциях «Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества», МГТУ ГА, 18-19 мая 2006 г.; «Студенческая наука», МГТУ им. Н.Э. Баумана, ноябрь 2008 и 2009, «Студенческая научная весна» МГТУ им. Н.Э. Баумана, апрель 2008 и 2009; «Тенденции и гармонизация развития радионавигационного обеспечения», МАДИ, 26 ноября 2008 г. Публикация результатов. Основные результаты опубликованы в 5 статьях (из них 3 - в изданиях из перечня ВАК) и 7 тезисах докладов. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников и приложения. Основная часть диссертации содержит 164 страниц текста, 68 рисунков, 16 таблиц и библиографию из 61 наименований. Общий объем работы 166 страниц. 1. Особенности обработки информации в СНС. Оценка помехозащищённости существующих ПВ 1.1. Структура СНС. Принципы выполнения навигационных определений в ПВ. Проблема обеспечения помехоустойчивости ПВ В настоящее время широкое распространение получила технология определения координат объектов по сигналам спутниковых навигационных систем (СНС). Развёрнуты американская СНС GPS и российская система ГЛОНАСС, Европейский Союз планирует создать к 2014 г. новую СНС GALILEO [1-3]. Каждая СНС является совокупностью следующих составляющих [4, с. 13]: 1) подсистема космических аппаратов - орбитальная группировка нави гационных космических аппаратов (НКА), излучающих навигационные ра диосигналы; 2) подсистема контроля и управления - наземный командно измерительный комплекс, решающий вспомогательные задачи по обеспече нию функционирования СНС; 3) навигационная аппаратура потребителей (НАЛ) — аппаратура, осу ществляющая приём и обработку радиосигналов НКА с целью определения необходимой потребителям информации (пространственно-временных коор динат, составляющих вектора скорости и т.п.).
Анализ статистических свойств синтезированных дискриминаторов. Линеаризация моделей следящих схем ПВ
Методы повышения помехоустойчивости НАЛ за счёт интеграции с другими навигационными датчиками [33-34], реализации адаптивных схем слежения за сигналами НКА [15], векторного управления каналами коррелятора [21, 35] широко обсуждаются в литературе и позволяют повысить помехоустойчивость ПВ на величину до 12 дБ без существенного влияния на их массогабаритные характеристики.
Помимо использования рассмотренных методов, повысить помехоустойчивость, как следует из п. 1.3.2, можно путём реализации в ПВ обработки сигналов, обладающих большой базой. В этом случае прирост помехоустойчивости ПВ будет обеспечиваться за счёт принципа его работы, без необходимости создания для этого дополнительных программно-аппаратных средств.
Это становится особенно. актуальным в свете проводящейся в настоящее время модернизации СНС ГЛОНАСС и GPS и развёртывания новой европейской СНС GALILEO. В связи с этим ожидается, что к 2012..2015 гг. в эксплуатацию будут введены новые сигналы СНС, характеризующиеся большим значением базы. Рассмотрим особенности этих сигналов и проблемы построения использующих их ПВ.
Состояние и перспективы развития СНС Одним из направлений модернизации СНС является введение в эксплуатацию НКА, излучающих новые навигационные сигналы. При проектировании новых сигналов разработчиками СНС в числе прочих решаются задачи повышения потенциальной помехоустойчивости системы (в том числе, помехоустойчивости коммуникаций "НКА-ПВ"). Это достигается путём: - излучением сигналов в новых частотных диапазонах; - обеспечения повышенной мощности новых сигналов; - использования сигналов с увеличенной базой; применения помехоустойчивого кодирования навигационных сообщений. В табл. 3 приведены параметры существующих (ГЛОНАСС LI СТ, GPS L1 С/А) и перспективных сигналов СНС, которые доступны для использования гражданским потребителям. Параметры сигналов СНС Compass отсутствуют в табл. 1.3, поскольку интерфейсный контрольный документ, описывающий их структуру на данный момент не опубликован. Кроме того, не рассматривались навигационные сигналы (P(Y)- и М-сигналы системы GPS, ВТ-сигналы системы ГЛОНАСС, сигнал Е6 СНС GALILEO и др.), предназначенные для санкционированного использования специальными потребителями.
В [63] приводятся данные о том, что обработка перспективных сигналов СНС даёт выигрыш в помехоустойчивости ПВ при воздействии полосовой шумовой помехи на центральной частоте сигнала в границах главных лепестков его спектра на 3... 8 дБ (без учёта различия мощностей сигналов).
Отметим, что обработка каждого из рассматриваемых сигналов позволяет решить задачу определения навигационных параметров потребителя. Вместе с тем при одновременной обработке в ПВ нескольких сигналов обеспечивается избыточность измерений, что ведёт к повышению достоверности и надёжности навигационных определений (см. [36]). Однако, очевидно, что реализация обработки,в НАЛ всех имеющихся сигналов приведёт к существенному росту сложности и стоимости таких приборов. Поэтому необходимо выбрать минимальный набор сигналов, обработка которых в перспективных ПВ, с одной стороны, приведёт к росту их помехоустойчивости, и, с другой стороны, не приведёт к существенному увеличению их массы, габаритов и энергопотребления.
Подавляющее большинство существующих приёмовычислителей обеспечивают обработку сигналов.GPS L1 С/А. Кроме того, некоторые ПВ обрабатывают сигналы ГЛОНАСС L1 СТ. Ожидается, что в ближайшие годы перспективные приемовычислители массового применения, помимо сигнала GPS L1 С/А в первую очередь будут принимать сигналы GPS L1C и GALILEO El, которые будут излучаться на той же несущей частоте (1575.42 МГц), что и сигнал GPS L1 С/А. При этом автоматически будут обеспечены: - минимальные габариты приборов (так как физические размеры антенной системы НАЛ прямо пропорциональны длине волне несущей частоты сигнала); - минимальные энергопотребление и стоимость (поскольку при текущем уровне развития элементной базы для реализации приёма в НАЛ сигналов нескольких частотных диапазонов необходимо устанавливать в приёмо-вычислителе несколько приёмных трактов и аналого-цифровых преобразователей) Реализация принципов государственной политики РФ в области коор-динатно-временного обеспечения подразумевает. [2] приоритетное создание на территории России спутниковой; навигационной, аппаратуры, использующей помимо других систем и систему FJIOHACC. Сигналы GPS L5 и GALILEO Е5 разрабатывались совместно с международной? Авиационной Радиотехнической; комиссией (RTCA) w в первую очередь будут применяться для навигации воздушных судов. Таким: образом,, в і свете: развития; СНС перспективный ПВ массового-применения должен; обеспечивать обработку следующего набора сигналов: GPSL1: Є/А, ЕЛОНАСС Ll ЄТ, GALILEOS и GPSiLlC. Для упрощения? создания перспективной аппаратуры, представители Европейского; Союза и США в 2006, году приняли решение об; унификации; сигналов L1С иЕ1 [37]; Однакошпроектированные. в результате сигналы; (их структура;определена.в ИКД»[3 8v 39]) не являются идентичными. Кроме:того, способ их описанияше унифицирован: Например; в І ИК Д сигнала Е 1С содер-жится толвкогсловесное описание:егоструктуры. Поэтому для снижения тру-доёмкостищальнейшего-синтеза перспективного ИВ?целесообразно;получить единообразное,описание этих сигналов.
Результаты исследования помехоустойчивости следящих схем ПВ в когерентном режиме
Из полученных выражений видно, что дисперсия эквивалентного шума на выходах дискриминаторов уменьшается с ростом соотношения сигнал/шум {qE , #; ) и времени когерентного накопления (дЁ , О; ). Можно убедиться, что это справедливо и для всех других видов дискриминаторов из приложения 1.
Отметим, что, если отношение "сигнал/шум" определяется имеющейся помеховой обстановкой и не зависит от разработчика ПВ, то параметры дЁ,
Oj могут варьироваться в приёмовычислителе. Очевидно, что снижение эквивалентного шума на выходе дискриминатора ведёт к росту помехоустойчивости следящей схемы, поэтому в ПВ целесообразно стремиться к увеличению дЁ, Oj .
Время когерентного накопления Ти информационной компоненты сигнала ограничено сверху длительностью бита данных (см. [4, с. 114]). С другой стороны, аналогичное ограничение на время когерентного накопления 7} пилот-компоненты отсутствует, что даёт возможность построения схемы слежения за фазой с повышенной помехоустойчивостью.
Отметим, что по указанной выше причине для сигналов E1/L1C величина Ти (см. табл. 4) не превышает соответственно 4 мс и 10 мс. При этом для существующих сигналов (ГЛОНАСС LI CT/GPS L1 С/А) Ти=20 мс. Это позволяет сделать вывод, что схемы слежения за фазами информационных компонент новых сигналов обладают пониженной помехоустойчивостью по сравнению с ССФ для существующих сигналов (при этом наихудшей помехоустойчивостью обладает схема слежения за фазой информационной компоненты сигнала Е1). Поэтому необходимо изыскивать пути повышения помехоустойчивости ССЗ при работе по новым сигналам, например за счёт комплексирования схем слежения за их информационными и пилот-компонентами.
Можно сделать следующие выводы: 1. Каждый из синтезированных в п. 2.2-2.3 дискриминаторов можно рассматривать как векторный, то есть можно произвести замену каждого дискриминатора парой упрощенных и рассматривать их работу раздельно. 2. Свойства всех упрощённых дискриминаторов в рабочем режиме можно описать дискриминаторной и флуктуационной характеристиками, которые задают линеаризованную статистически эквивалентную модель дискриминатора. 3. Субъоптимальный дискриминатор ССФ (для случая низкого соотношения "сигнал/шум"),- работающий по пилот-сигналу, обладает в 2 раза большей апертурой по сравнению с дискриминатором, работающим по информационному сигналу. Увеличение апертуры дискриминатора позволяет ему отрабатывать большую ошибку, что создаёт потенциал для повышения помехоустойчивости схемы слежения за фазой новых сигналов. 4. Дискриминаторы ССЗ новых сигналов могут отрабатывать меньшую абсолютную ошибку по задержке, по сравнению с дискриминаторами существующих ПВ, что обусловлено особенностями автокорреляционных функций новых сигналов и ведёт к снижению помехоустойчивости ССЗ. 5. Повышение помехоустойчивости ССФ и ССЗ приработе по пилот-сигналу возможно за счёт увеличения времени когерентного интегрирования сигнала в корреляторе Г7 и комплексирования следящих схем, работающих по информационной и пилот-компоненте сигнала. Полученные параметры, описывающие работу дискриминаторов, будут использованы при синтезе сглаживающих фильтров следящих схем (см. п. 2.5) и при построении упрощённой имитационной модели ПВ (см. п. 3.3). 2.5. Построение сглаживающих фильтров схем слежения за параметрами информационного и пилот-сигнала Как отмечалось в п. 2.1, формирование информативных параметров опорного сигнала в следящих схемах (СС) приёмовычислителя осуществляется сглаживающим фильтром на основе информации, поступающей с выхода дискриминатора. Методика синтеза таких фильтров для ПВ, использующих сигналы ГЛОНАСС LI СТ и GPS L1 С/А, известна (см. [4, 50]) и может применяться для построения следящей схемы, оценивающей информативные параметры либо только информационной, либо только пилот-компоненты сигналов GALILEO El/GPS L1C. В результате применения такой методики должны получится отдельные (автономные) контуры слежения (со структурой, показанной на рис. 2.1) за параметрами информационной и пилот-компоненты. Поскольку энергия полного сигнала GALILEO El/GPS L1C разделена между информационной и пилот-компонентой, то каждая из таких следящих схем будет работать в условиях пониженного (по сравнению со случаем, когда вся энергия приходится на информационную компоненту) соотношения "сигнал/шум". Это будет отрицательно сказываться на способности таких СС к функционированию при наличии помех. Вместе с тем, анализ выражения (1.10) показывает, что и информационная и пилот-компонента сигнала зависят от одного и того же вектора информативных параметров. Это утверждение справедливо для некогерентного режима - всегда, а для когерентного режима - при наблюдении за сигналом в пределах бита НС. Это приводит к тому, что на выходах одноимённых дискриминаторов схем, следящих за параметрами информационного и пилот-сигнала, будет оцениваться один и тот же вектор информативных параметров сигнала. То есть, например, на выходе дискриминатора ССЗ, работающего по пилот-компоненте сигнала і-го НКА, и на выходе дискриминатора ССЗ, работающего по информационной компоненте сигнала і-го НКА, имеются соответственно оценки ит1 и ит ] задержки г сигнала і-го НКА. Следовательно, иТЁ и UTJ можно рассматривать как результаты независимых наблюдений, содержащих информацию об одном и том же параметре полезного сигнала. Это даёт возможность комплексирования оценок ит1 и ит1 , что позволит получить единую следящую схему, работающую одновременно по обеим компонентам новых сигналов и использующую полную мощность сигнала (что способствует повышению помехоустойчивости следящей схемы) при выполнении оценки информативного параметра сигнала. Для достижения этой цели необходимо синтезировать сглаживающий фильтр, общий для обеих следящих схем (рис. 2.18).
Определение размеров области поиска и требований к точности оценки информативных параметров
Вид дискриминаторов следящих схем определяется видом входного сигнала (сигнальной функции). В результате синтеза, проведённого методами теории оптимального оценивания, получены выражения, описывающие оптимальные дискриминаторы. Также предложены субоптимальные дискриминаторы, которые могут быть реализованы с использованием только сумматоров и умножителей, что сокращает аппаратные затраты при построении ПВ.
Все синтезированные дискриминаторы имеют ветви, работающие только по информационной компоненте новых сигналов, и ветви, работающие только по пилот-компоненте. Апертура ветви дискриминатора ССФ, работающего по пилот-компоненте, в 2 раза шире, чем апертура ветви дискриминатора, работающего по информационному сигналу. Это позволяет первому из них отрабатывать большую по величине в 2 раза ошибку по фазе, что и обуславливает выигрыш в помехоустойчивости схемы слежения за фазой пилот-сигнала.
В качестве сглаживающего фильтра должен использоваться фильтр Калмана (оптимальный для случая воздействия на вход приёмовычис-лителя широкополосной шумовой помехи), осуществляющий комплек-сирование оценок информативных параметров (фазы, частоты, задержки), полученных при обработке информационной и пилот-компонент новых сигналов. Это позволяет вести оценку информативных параметров, используя полную энергию сигнала, что должно способствовать повышению помехоустойчивости работы следящих схем приёмовы-числителя.
Показано, что выделение битовой информации из сигналов возможно и в некогерентном режиме работы приёмовычислителя. Предложен алгоритм идентификации битов, работоспособный при работе схемы слежения за частотой. Кроме того, предложен алгоритм идентификации битов для некогерентного режима работы приёмовычислителя, использующий как информационную, так и пилот-компоненту новых сигналов, функционирование которого не зависит от качества работы ССЧ, что должно обеспечить выделение информации при низких соотношениях "сигнал/шум".
Совокупность полученных математических описаний законов работы дискриминаторов, сглаживающих фильтров, блоков идентификации битов образует математическую модель ПВ. Таким образом, основным результатом, полученным в главе 2, является математическая модель перспективного ПВ, способного обрабатывать как существующие (ГЛОНАСС LI СТ и GPS L1 С/А), так и новые (GALILEO El и GPS L1 С) сигналы спутниковых навигационных систем, пригодная для описания когерентного и некогерентного режимов работы. Аналитическая оценка помехоустойчивости синтезированного ПВ затруднена, но может быть проведена методом имитационного моделирования. При этом для построения упрощенной имитационной модели ПВ могут использоваться статистически эквивалентные дискриминаторы. Полученные в главе 2 выражения, описывающие функционирование перспективного ПВ, являются реккурентными. Это затрудняет оценку характеристик ПВ аналитическими методами. Данную задачу можно решить путём выполнения численного моделирования работы синтезированного ПВ, для чего необходимо построить его имитационную модель. Разрабатываемая имитационная модель должна позволять: — качественно проверять работоспособность и устойчивость следящих схем ПВ (признаком чего является уменьшение ошибки оценивания информативных параметров с течением времени вплоть до перехода следящей системы в установившийся режим работы), — статистически оценивать помехоустойчивость (то есть критические соотношения "сигнал/помеха") следящих схем ПВ и точность оценки информативных параметров полезного сигнала; — произвести сопоставление помехоустойчивости следящих схем ПВ при использовании оптимальных и субъоптимальных (линеаризованных) дискриминаторов; — статистически оценить вероятность неправильного приёма отдельных битов (или BER - Bit Error Rate) навигационного сообщения при использовании различных алгоритмов битовой идентификации. — сопоставить характеристики синтезированного и существующих приёмовычислителей. Кроме того, для расширения области применения желательно, чтобы создаваемый инструментарий позволял: — исследовать работу ПВ в различной помеховой обстановке (при воздействии не только широкополосной, но и, например, монохроматической или узкополосной помехи); — исследовать работу ПВ при их размещении на объектах, характеризующихся разной динамикой перемещения. Анализ данных требований позволяет определить структуру необходимой имитационной модели.
