基于相干调整周期的数字AGC DSSS接收器外文翻译资料

 2021-11-22 09:11

英语原文共 12 页

基于相干调整周期的数字AGC DSSS接收器

摘要

为了满足在高动态场景中直接序列扩频系统的零值稳定性(DSSS)信号处理的要求,数字自动化采用增益控制(AGC)来调节。然而,传统的AGC会导致DSSS接收机的性能的同步性降低。在数字AGC对DSSS信号同步的影响中,基于理论分析,此论文提出了一种新的AGC算法,其适用于多通道数字DSSS信号接收器。通过功率调整循环和同步循环一致相互适应的数字AGC在随后的同步处理中已不被采用,而所提出的新的AGC方案的调整周期与同步周期一致。因此,可以在不增加资源利用率的情况下消除AGC调整因子的更新对随后的同步处理的影响。理论分析,仿真结果和实验数据验证了所提出的AGC调整方案的有效性。此外,所提出的AGC在同步过程期间在保持信号幅度稳定方面具有优势,这可以提高同步性能。理论分析,模拟结果和实验数据验证了提出的算法的有效性。凭借提出的算法,AGC对DSSS信号同步影响已经得到有效的减轻和消除。这个算法适用于航空航天工程项目,并在航空航天的多个领域取得了成功。

关键词:DSSS接收机;数字AGC;采集;跟踪

Ⅰ.介绍

由于DSSS的高隐蔽性,反拦截和抗干扰能力很强,因此在世界范围内享有盛誉,DSSS是广泛应用于卫星导航和定位系统,TT&C通讯系统民用通信等,特别是对于机载扩频TT&C响应器和导航接收器,输入信号具有较大的输入功率范围,并且能够保持持续的功率变化。由于长工作距离和抗干扰能力需求,车载设备的输入功率动态范围比地面站的常规设备大,一般超过70dB。另一方面,卫星的快速移动,即速度大于等于10km/s时,卫星可以适应高变化率的输入信号的连续变化,因此,应急人员和导航接收器需要AGC处理以确保输入信号具有足够的动态范围。

AGC处理减少了输入功率的流动以确保内部的小范围变化。根据实施情况 AGC可以分为三种类别,即模拟AGC,混合AGC和数字AGC。AGC的研究专注于功率检测方法和阈值判定方法.相对而言模拟AGC在抗噪性能,提高干扰度检测精度方面表现不佳,而且,它的环路稳定性非常有限,难以调整.因此,混合AGC和数字AGC如今更受关注。

测距精度是一个重要的系统和导航接收机的指标.然而,直接影响测距精度的设备的零值是由收到的信号中的动态范围和温度决定。考虑到测距精度和零值稳定性对测距精度的影响范围,数字AGC具有比另外两个更优越的性能,因为它不断延迟,与输入功率变化无关.另一个原因是数字AGC是不受温度变化的影响,所以它在零值稳定性方面具有良好的性能。

但数字AGC是否会影响到后来的同步处理?影响是否是不好的?如果数字AGC确实有负面的话,我们是否可以消除?这些问题,相关研究尚未发现。本文首先分析数字AGC技术,研究它的关于DSSS信号采集和处理的研究,跟踪的影响。然后是一种新的自适应AGC算法,这可以有效消除负面影响,提出了对获取和跟踪的影响,最后的仿真结果和实验数据用来验证算法的有效性,

Ⅱ.AGC技术分析

考虑输入信号的动态范围和对阻力抗干扰度以及接收信号的影响很大,理应由AGC模块处理。模块AGC和混合AGC的工作状态会随输入功率而变化,而且可变增益放大器的工作状态与温度密切相关,所以输入功率会影响零值的稳定性。数字AGC的零值则会具有更好的性能,即连接稳定性好。AD转换后,调整信号振幅并将调整结果发送给信号处理器。调整因子是从幅度检测中获得,阈值比较和循环过滤器是以数字方式进行修正的。因此,数字AGC可以确保接收渠道在不同的输入功率下稳定运行。DSSS信号采集是采用的多普勒频率和伪码相位的二维搜索。通常,采集方法是基于伪码并行多普勒频率搜索的串行算法。FFT变换用于实现并行相关运算,串行多普勒搜索用于实现信号解调。而且,数字化AGC在没有输入功率和温度的情况下具有恒定的处理延迟。因此,数字AGC比模拟AGC更具有卓越的性能零点价值稳定性。同时数字AGC具有关于参数控制的高精度和灵活度。一般来说,对于DSSS信号同步处理,获取和追踪,需要至少2比特有效位数来保证信号处理准确性。对AGC输出的有效位信号,每个位增加,对应a信号幅度加倍。增加6dB信号功率。因此,对一个14位的AD转换器而言,AGC不会改变输入和输出信号位数,具有输入功率动态范围为

(14-2)times;6dB = 72dB。

与数字锁相环类似,数字AGC是一个利用在平均输入功率和反馈之间的误差来放大同步功率调整幅度的主要控制装置。数字AGC有四个部分,包括幅度检测,阈值比较,循环过滤和增益控制。幅度检测模块分析长周期输入信号。在通过以下两部分处理关于幅度的统计之后,获得AGC调整因子。通过将输入信号样本乘以AGC调整因子,可以获得更有效的信号样本比特。

以[13]为例,AGC之后的信号可以表示为

其中,x(t)是初始AOC调整因子,Go是信号AOC调整的参考功率,而y(t)是从均方根(RMS)值或某个平均绝对值(AAV)得到的期间样本。AOC调整因子从而定期更新。

分段函数用于表示AOC调整因子。假设更新发生在第j个样本,Go从Go(n-1)变Go(n)。 从而从图一所示。

Ⅲ.数字AGC的影响

对于扩频响应器和导航接收器,同步处理可以分为两部分:采集和跟踪。鉴于DSSS信号的调制和噪声特性,幅度检测需要长时间的统计处理。 因此,AGC调整是实时的,即AGC调整总是在信号功率突然变化之后,这可以保留甚至带来波动。信号的幅度atheta;已被AGC调整,即使信号功率稳定,由于幅度检测结果的随机不稳定性,AGC调整系数也可能会有波动。

通常,一位持续时间通常包含几个PN码周期。 因此,不受数据调制的影响,AD转换后的接收信号可以表示为

可以看出,AGC更新的瞬间,AGC调整后的信号幅度具有一定的影响。 此外,当第一次更新AGC调整因子时,波动特别显着。图2显示了应用AGC时信号幅度的分解。

S(i)和接收信号r(i)之间的唯一差异是幅度的固定方差。 因此,关于获取和跟踪的性能,S(i)与r(i)是相类似的。然而,AOC调整因子的更新带来了额外的项x(i),它影响了信号处理结果。在以下部分中,分析了AGC对采集和跟踪的影响。

3.1跟踪影响

DSSS信号采集是多普勒频率和伪码相位的二维搜索。通常,采集方法基于伪码并行多普勒频率串行算法。FFT变换用于实现并行相关;串行多普勒搜索用于实现信号解调。具体实现流程如图所示

用于解调的本地振荡器(载波NCO)输出的本地载波的同相和正交分量可表示为

其中,是载波频率的估计,是初始载波相位的巳估计,m1是中频。

使用本地载波将输入中频信号下变频到基带,然后进行信号相关运算。相关时间是Tw = NTs,其中N表示相关点。通过本地PN码复制PN(iT)并解扩下变频的同相和正交的信号结果,其中i是延迟估计。 没有更新AGA因子的同步相关联结果可以写成

结果表明,在AGC调整更新后,相关结果有一个额外的项,即PN码的部分相关结果。 忽略多普勒频率的影响,积分时间确定。众所周知,PN码具有完美的自相关特性,当PN码的延迟为零时,自相关达到峰值,该峰值远大于非零延迟自相关结果。 然而,作为部分相关结果,有较差的自相关特性,其随着部分相关过程中积分时间的变化而变化。相关结果的PAR(峰均比)用于观察由AGC更新确定的积分时间,并影响选择Gold代码作为本地代码。考虑到具有I023芯片脚本的CIA代码广泛用于GPS和TT&C,以CIA代码为例。通过模拟获得对应于AGC更新位置的相关属性的曲线。

图4描述了PAR随AGC更新位置的变化。当更新位置位于PN码的起始码片中时,出现AR的最大值。随着位置的变化。为部分相关结果。 AGC更新位置的偏移越大,的相关长度越短。

图5显示了整个相关性的性质。它说明了额外项对整个相关属性的影响。高8位AGC输出信号保留用于进一步的信号处理。A表示AGC更新之前的幅度。本节考虑两个条件:第一个条件A有四个有效位,这意味着输入信号样本S的幅度小于16;第二个条件,A有七个有效位,这意味着输入信号样本的幅度小于128.B有8个有效位,代表AGC更新后的幅度。AGC处理减少了输入功率的流动以确保内部的小范围变化。根据实施情况 AGC可以分为三种类别,即模拟AGC,混合AGC和数字AGC。AGC的研究专注于功率检测方法和阈值判定方法.相对而言模拟AGC在抗噪性能,提高干扰度检测精度方面表现不佳,而且,它的环路稳定性非常有限,难以调整.因此,混合AGC和数字AGC如今更受关注。

整个相关特性的模拟结果表明,当AGC更新位置位于芯片0或芯片1023中时,其表示在相关时间期间没有幅度变化,PAR达到最大值。在其他情况下,整个相关结果的PAR减小,因为部分相关结果的PAR相对较小,并且它将影响到整个PAR。

此外,图5表明,当幅度差B A增加时,AGC调整的影响变大,因为B-11是部分相关结果的加权因子。

3.2跟踪效果

跟踪单元将采集码相位和多普勒频率作为初始值。跟踪单元由代码跟踪环和载波跟踪环组成,如图7所示。代码跟踪环包括代码NCO,PN码发生器,码相鉴别器,码环滤波器。 包括频率锁定环(FLL)和锁相环(PLL)的载波跟踪环路包括载波NCO,载波环路鉴别器和载波环路滤波器

3.2.1数字AGC对PLL和FLL的影响

跟踪中的积分转储(l&D)处理与获取中的相关性具有相同的效果。忽略噪声的影响,没有AGC的l&D结果是

3.2.2数字AGC代码循环的特征

对于代码循环,也会进行没有AOC更新的过程。以同相通道为例,忽略噪声的影响,l&D结果为

其中

高级代码和瞬时代码的相位间隔是半个芯片。瞬时代码和延迟代码的相位间隔也是如此。三个通道的I&D结果被发送到代码鉴别器以识别代码相位。鉴别器应用点积功率算法,该算法由瞬时功率归一化。与采集分析一致,额外项由幅度差和部分相关长度(AGC更新位置)确定。图10示出了对应于不同AGC更新位置的码相鉴别曲线。 它还通过使用16和128作为初始幅度来描绘幅度差异的影响。

仿真结果表明,当在I&D周期的开始或结束时发生AGC更新时,码相鉴别曲线与没有AGC调整的曲线一致。 另外,放大的放大器越大,辨别力越大,偏离正确的辨别力越大。

Ⅳ.新的AGC算法

4.1概述

通过分析AGC调整对接收机同步过程的影响,表明同步周期内的AGC更新将导致检测概率下降,误报概率增加和判别结果偏差。除此之外,它将导致PLL和FLL失锁,因为AGC调整因子的更新导致I&D期间的幅度波动。通过控制AGC的更新时刻可以消除波动现象。

本文提出了一种反馈数字AGC算法,该算法通过采集和跟踪状态的反馈来控制AGC的更新时刻,以消除幅度波动的影响。如图11所示,所提出的算法通过采集和跟踪模块中每个信道的定时控制来调整AGC更新时刻。这样,可以消除AGC调整因子的影响。

对于采集过程来说,AGC调整因子在相关数据开始时更新,并且AGC调整因子在相关期间不变,因此不会影响采集。对于跟踪,AGC调整因子在通道l和D周期开始时更新。因此,跟踪循环可以得到正确的判别结果。一般来说,对于DSSS信号同步处理,获取和追踪,需要至少2比特有效位数来保证信号处理准确性。对AGC输出的有效位信号,每个位增加,对应a信号幅度加倍。增加6dB信号功率。

总之,对于采集过程来说,AGC调整周期应与相关周期具有整数倍关系。对于跟踪,AGC调整周期应与I&D周期具有整数倍关系。因此,它能够保证以下过程的正确性。新的AGC方案如图12所示

4.2模拟分析与实验数据

蒙特卡罗模拟用于验证算法的性能。图13给出了性能提升

采用拟议的AGC计划的跟踪,采集单位使用PAR作为检测变量。位置在相关周期的开始或结束时,即MO或Ml023处理结束时,相关结果的PAR远大于在芯片895处具有AGC更新位置的PAR,改善是显而易见的。因此,提出的AGC方案可以消除AGC调整的影响。

对于跟踪,AGC调整因子的更新导致PLL和FLL的识别偏差以及图14和图15中所示的不稳定的环路状态。此外,跟踪环路可能失锁并且无法正常工作。图14和图15还表明,所提出的AGC调整方案有效地消除了AGC调整对后续跟踪过程的影响。因此,AGC调整是准实时的,即AGC调整总是在信号功率突然变化之后,这可以保留甚至带来波动,信号的幅度atheta;已被AGC调整, 即使信号功率稳定,由于幅度检测结果的随机不稳定性,AGC调整系数也可能会有波动。

所提出的AGC方案增加了时间控制模块,其不会增加资源利用率和实现复杂性。表II给出了两种AGC方案的FPGA资源利用率比较。这两种方案的实现基于Xilinx公司生产的Virtex5系列XC5VSX95T-2型FPGA,以及ISE 11.1的综合综合工具。

Ⅵ.结论

为了满足高动态场景下DSSS接收机零值稳定性的要求,本文研究了数字AGC在功率控制中的应用,分析了数字AGC对信号采集和跟踪的影响,提出了一种新的数字AGC算法。这种算法需要用到具有多个通道的DSSS信号接收器。所提出的AGC方案的调整周期与同步周期一致。因此,可以在不增加资源利用率的情况下消除AGC调整因子更新对随后的同步处理的影响。理论分析,仿真结果和实验数据验证了所提出的AGC调整方案的有效性。该算法已成功应用于航空航天项目。此外,所提出的AGC在同步过程期间在保持信号幅度

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