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摘要：北斗卫星导航系统（Beidou Navigation Satellite System， BDS）全球组网已经完成，为进一步提升导航定位性能，在B1频点新增了北斗B1C信号。该信号采用新型的调制方式，这给导航信号的捕获提出了挑战。为了提升B1C信号捕获性能同时降低硬件资源消耗问题，引入了分段匹配滤波-快速傅里叶变换（PMF-FFT）算法，提出了一种基于PMF-FFT的北斗B1C联合捕获算法。该捕获算法对PMF-FFT算法进行改进，对信号进行平均中值滤波处理，同时对导频和数据通道进行不同权值的联合捕获。理论分析和实测数据仿真表明，该算法在不增加运算复杂度的同时，提高了B1C信号的捕获灵敏度，降低了数据的处理速率。
关键词：北斗卫星导航系统;B1C信号;PMF-FFT;联合捕获
0 引言
目前，北斗卫星导航系统已完成全球组网，北斗系统服务用户的能力得到显著增强，在未来北斗导航系统也将具有媲美GPS系统的全球定位能力[1]。为实现和其他码分多址的卫星导航系统的兼容性和互操作性，北斗B1C信号采用中国自主研发的正交复用二进制偏移载波（QMBOC，Quadrature Multiplexed Binary Offset Carrier）调制方式，信号包含导频分量和数据分量[2]。数据分量无导航电文数据的调制，并采用具有良好相关性能的分层码结构，这些特性提升了信号的捕获灵敏度和抗干扰能力。针对B1C信号的捕获，文献[3]提出了MBOC信号的非相干联合捕获，提高灵敏度但算法计算量偏大;文献[4]通过仿真B1C信号，分析了并行捕获的边峰误捕率随载噪比提升小于串行捕获，却没有给出真实数据的测试;为提高捕获的多普勒频率和码相位的精度，提出一种对B1C信号的两级捕获方法[5]，该方法不容易硬件实现。
B1C信号伪码的改进解决了长时间相干积分带来的比特符号翻转问题[6]。但是由于伪码周期较长，使信号处理时间和运算量增大，会带来捕获时间的增加。同时，短码捕获不利于相关值的积累，会降低捕获灵敏度[7]。论文的设计正是基于捕获性能的提升和降低算法复杂度问题，对B1C信号进行平均中值滤波预处理，结合传统PMF-FFT算法并对其进行改进，提出一种B1C信号数据+导频的联合捕获算法。论文首先分析了B1C信号体制设计和特点，然后详细介绍PMF-FFT捕获和提出的B1C联合捕获算法，最后对该算法进行了性能分析和实测数据的结果验证。
1 北斗B1C信号
1.1 B1C信号的结构
B1C信号是北斗卫星导航系统在B1频点的最新研制成果，载波频率为1575.42MHz，信号的带宽为32.736MHz[8]。基带信号包括导频分量和数据分量，分别正交调制在B1频点，数据分量的时域表达式：
其中，DB1C_data（t）为导航电文数据比特，CB1C_data（t） 为数据分量的测距码序列，sign（·）为方波副载波，fa为1.023MHz。导频分量的时域表达式为：
其中，CB1C_pilot（t） 为导频分量的测距码序列，fb为6.138MHz。数据分量和导频分量置于相互正交的载波上，二者的功率占比为1：3[9]。数据分量的子载波为BOC（1，1）的调制信号。导频分量的子载波为QMBOC（6，1，4/33）复合子载波信号，是由相互正交的BOC（6，1）和BOC（1，1）子载波组合生成，二者的功率占比为29：4。
1.2 B1C信号的测距码
B1C信号的测距码序列采用Weil码的复合码结构，Weil码由两个Legendre序列异或生成[10]。一个长度为N的Weil码序列定义如下：
式中，L（k）为Legendre序列，w表示两个序列之间的相位差，w的取值范围是是1到（N-1）/2。
B1C信号的两个分量都采用了测距主码，为了提升信号的捕获跟踪性能，导频通道还增加了长度为1800的子码序列。主码序列的码长为10230，由长度为10243的Weil码循环截断产生，即截断序列为：
式中，p为截取点，表示从Weil码的第p位开始截取。B1C信号的主码序列共有126个，数据分量和导频分量各63个。图1为导频分量的主码、子码与复合码的时序关系图。
1.3 B1C信号调制
B1C 信号使用新的QMBOC调制方式，这种分裂谱信号解决了卫星导航信号的频谱拥挤问题，但信号调制方式复杂，且在基带信号处理时存在副峰问题[11]。图2为BOC（1，1）调制信号和传统BPSK信号的功率谱密度函数图：
从图中可以看出BOC（1，1）调制信号的功率谱密度最大值所处频率位置已经不在载波中心，而是分布在±1.023MHz附近，主要原因是频率为1.023MHz的方波副载波在该点处有较高的谐波成分。相对于传统的BPSK調制信号，这种分裂谱信号的不利于捕获时最大峰值的锁定，会造信号的副峰误捕现象。
2 B1C信号捕获算法
2.1 PMF-FFT算法
PMF-FFT捕获算法是由分段匹配滤波器（PMF）与 快速傅里叶变换（FFT）构成的捕获算法。分段匹配滤波用来实现码相位的串行搜索，FFT则完成载波多普勒频率的并行搜索[12]。传统PMF-FFT的捕获算法结构如图3所示：
由上图可以看出，数字下变频后的中频信号与本地的两路正交载波进行混频，与伪码相关后分别进入PMF进行匹配滤波。匹配输出的相关值被分割为P段，设相干积分时间为Tcoh，伪码码元长度为W，则每个PMF的积分时间为Tcoh / P，PMF长度与相关运算的码元数X为：
式中，为伪码长度，对应FFT的各个点数，取值可取0到的任意整数。得到的FFT最大计算结果，若大于预设阈值，说明伪码同步完成，同时对多普勒频率进行估计，如果未达到阈值，则捕获失败，滑动本地伪码相位，继续下一个码相位单元的搜索。 2.2 B1C捕获算法
针对于B1C信号的捕获，由于传统PMF-FFT算法只能对码相位维度进行串行搜索，改进为并行码相位的PMF-FFT搜索。通过平均中值滤波对中频采样数据进行降采样处理，设计出一种基于PMF-FFT的B1C改进捕获算法。该算法的结构图如图4所示：
从图4可以看出，该算法一开始对中频采样数据进行中值平均滤波处理，该过程为两步，第一步是对输入的采样信号进行每隔m个采样点进行一次数值大小排序，第二步是去掉m个点中的最大值和最小值，并对其余采样点数据进行平均值的计算，计算结果即为从m个数据采样点中得到的最优数据点。设处理的中频信号采样点数为n（n>>m），则经过滤波降采样后的数据点数为，其中表示取整运算。平均中值滤波后的中频信号IF（i）可以表示为：
其中为每间隔m个采样点中去除最值后的中频信号采样点。通过对数据采样点的预处理，可以将信号计算点数减少到原来的m倍。对滤波后的i点中频信号进行10路并行码相位的PMF-FFT。设导频分量和数据的FFT输出结果分别用和表示，按照B1C信号的功率配比进行加权，可得到联合捕获的幅值表达式：
考虑到导频分量的BOC（6，1）调制信号的功率占比仅为总功率的，增加该分量会大大增大信号的采样频率。为提高信号处理速度，故式8是忽略掉此项分量的结果。
3捕获算法的性能分析
3.1检测概率
信号的捕获检测概率是衡量捕获灵敏度好坏的重要指标之一，它是在先验概率未知的情况下，对基于假设检验理论的信号进行处理[13]。为了得到噪声环境下的检测概率，加入了AWGN进行干扰。在规定的预检积分时长内，捕获输出所使用的统计量模型为：
式中和分别为式8中FFT输出结果的实部和虚部，L是预检积分值的累加次数。在信号中仅加入加性高斯白噪声，则的分布为2L自由度的非中心分布，非中心参量为：
其中， 是BOC信号的自相关函数，和分别为伪码相位和载波多普勒的估计误差，为相干积分时间，为载噪比。在确定门限的情况下，非相干积分的门限值对应的检测概率为：
设当相干积分时间，虚警概率时，将传统的PMF-FFT算法、并行码相位算法和论文算法进行对比，得到单导频通道和数据+导频联合通道的信号检测概率随载噪比的变化如图5所示：
从图中可以看出，如果以检测概率为0.9时作为对比基准，在联合通道捕获中，论文算法比并行码相位方法捕获灵敏度提高约1dB，较传统PMF-FFT算法提升约1.65 dB，可见对中频信号的滤波预处理得到了效果。联合通道捕获在载噪比为25dB/Hz时信号检测概率可以达到0.9以上，具有较高的检测灵敏度。但对于单导频通道捕获来说，算法捕获灵敏度提升效果不明显，较并行码相位算法提升约0.3 dB，较PMF-FFT算法提升约0.45 dB，主要原因是单通道导频信号能量会损失约1/3左右，噪声所占比重增大，相关性强度在噪声中被削弱，不利于检测峰值的累积。总的来说，论文算法对联合通道和单通道的捕获灵敏度较传统的B1C信号捕获算法都有一定程度的提升。
3.2 运算复杂度
运算复杂度是衡量捕获算法性能的一个重要指标，其好坏决定了捕获过程所消耗的时间和占用硬件资源的大小。本次试验采用的北斗B1C中频数据的采样频率为fs = 48MHz，数据长度t = 10ms，则中频数据的采样点数为，B1C的主码长度为。假设多普勒频率搜索范围设定为±5000Hz，频率步进长度为=100Hz，所以多普勒搜索次数为u = 101。考虑到乘法运算对整个捕获的资源占用率较大，为了简化计算方法，运算复杂度以乘法运算的次数作为衡量标准 。
对于并行码相位捕获，一个单元的多普勒频率搜索需要进行两次FFT和一次IFFT运算，所消耗的乘法运算次数为，幅值检波计算带来的乘法运算次数为2次。并行码相位算法共需要进行u次的频率搜索，所以并行码相位算法的乘法运算次数为。对于PMF-FFT算法，频率分辨率计算公式为：
其中P为分段匹配滤波器个数，K为快速傅里叶变换点数。为达到相同多普勒范围和频率步长，通过式（12）和式（13）计算得P=100，K=100。考虑到傅里叶变换点数为2的幂次会减少一半的运算量，所以取K = 128。对于传统PMF-FFT算法，一个单元码相位搜索需要Ms次的相关运算，即Ms次乘法运算，一次FFT运算需要次乘法运算，码长为L的信号要进行2L次的码相位遍历，故传统PMF-FFT算法共需要次的乘法运算。设算法中的平均中值滤波间隔点数为m = 8，由于降采样滤波处理，相关运算需要的运算次数为减少为。较传统PMF-FFT算法，FFT运算带来的乘法运算次数不变，算法需要的乘法次数为。
通过表1的对比发现，联合通道捕获算法是单导频通道运算量的2倍，實测数据较理论计算值略有偏差。相比并行码相位，算法的乘法运算量明显减少，实测数据减少了次。相比传统PMF-FFT方法，由于中值滤波降采样的引入，使积分运算的计算量减少了8倍，总的乘法运算量减少了次。
4 测试结果
测试的B1C信号数据是室外露天环境下接收的真实信号，通过Xilinx公司7000系列的Zynq开发板进行数据的采集和输出，中频频率是14.58MHz，采样频率为48MHz，图10为B1C信号的采集和测试图。PMF-FFT捕获算法的参数设定为：，，，采用数据+导频联合通道和单导频通道分别对20号卫星进行信号捕获。图6和图7是论文算法和传统PMF-FFT算法在捕获相关峰值、码相位和载波多普勒频率上的捕获结果图。
图8和图9为单导频通道捕获码相位维度的相关结果，图中可以看出最大相关幅值所对应的码相位是一样的，但算法的相关结果要远大于传统PMF-FFT算法。由于不同捕获算法的底部噪声不同，为了能够比较准确的评价实测数据的捕获性能，定义如下峰均比为： 式中为捕获的最大峰值，为噪声的平均功率[14]。通过上述计算方法，算法在联合通道的峰均比为6.375dB，传统PMF-FFT算法的峰均比为4.723 dB。两种算法在多普勒频移上相差不大，且都在码相位偏移为1831码片处出现捕获峰值，但算法峰均相比传统PMF-FFT算法在联合通道捕获上高出1.652dB。对于导频单通道的捕获，本算法较传统PMF-FFT算法提升不大，提升约0.637dB，原因是单导频通道能量减少将近1/3，噪声信号占的比重较大，相关峰的强度都被削弱。通过实测数据表明，论文算法能够在不消耗多余硬件资源情况下达到较好的捕获性能。
5 结论
论文设计了一种平均中值滤波和PMF-FFT相結合的B1C信号联合捕获算法，首先分别对接收B1C信号序列和本地组合扩频码序列做m点平均中值滤波处理，然后对降采样后的两个序列做分段匹配相关，最后通过FFT计算完成信号导频+数据通道的捕获。实验测试结果表明，数据预处理可以在不消耗多余硬件资源的前提下降低计算复杂度。在检测概率为90%时，算法较传统PMF-FFT算法灵敏度提高大约1.6dB，比并行码相位算法提升约1 dB，在单导频通道中捕获中，灵敏度略有提升。这说明了论文的算法对于B1C信号具有比较优异的捕获性能。
参考文献
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[13] 赵琳， 丁继成， 马雪飞. 卫星导航原理及应用[M]. 西北工业大学出版社， 2011.
[14] 冯瑞，马宏，任宇飞.B1C信号非匹配捕获研究[J].电子测量技术， 2019， 42（01）：132-137.
作者简介;于枫， 男，1981·4.11，学历.本科，职称.初级，研究方向.计算机算法
关键词：北斗卫星导航系统;B1C信号;PMF-FFT;联合捕获
0 引言
目前，北斗卫星导航系统已完成全球组网，北斗系统服务用户的能力得到显著增强，在未来北斗导航系统也将具有媲美GPS系统的全球定位能力[1]。为实现和其他码分多址的卫星导航系统的兼容性和互操作性，北斗B1C信号采用中国自主研发的正交复用二进制偏移载波（QMBOC，Quadrature Multiplexed Binary Offset Carrier）调制方式，信号包含导频分量和数据分量[2]。数据分量无导航电文数据的调制，并采用具有良好相关性能的分层码结构，这些特性提升了信号的捕获灵敏度和抗干扰能力。针对B1C信号的捕获，文献[3]提出了MBOC信号的非相干联合捕获，提高灵敏度但算法计算量偏大;文献[4]通过仿真B1C信号，分析了并行捕获的边峰误捕率随载噪比提升小于串行捕获，却没有给出真实数据的测试;为提高捕获的多普勒频率和码相位的精度，提出一种对B1C信号的两级捕获方法[5]，该方法不容易硬件实现。
B1C信号伪码的改进解决了长时间相干积分带来的比特符号翻转问题[6]。但是由于伪码周期较长，使信号处理时间和运算量增大，会带来捕获时间的增加。同时，短码捕获不利于相关值的积累，会降低捕获灵敏度[7]。论文的设计正是基于捕获性能的提升和降低算法复杂度问题，对B1C信号进行平均中值滤波预处理，结合传统PMF-FFT算法并对其进行改进，提出一种B1C信号数据+导频的联合捕获算法。论文首先分析了B1C信号体制设计和特点，然后详细介绍PMF-FFT捕获和提出的B1C联合捕获算法，最后对该算法进行了性能分析和实测数据的结果验证。
1 北斗B1C信号
1.1 B1C信号的结构
B1C信号是北斗卫星导航系统在B1频点的最新研制成果，载波频率为1575.42MHz，信号的带宽为32.736MHz[8]。基带信号包括导频分量和数据分量，分别正交调制在B1频点，数据分量的时域表达式：
其中，DB1C_data（t）为导航电文数据比特，CB1C_data（t） 为数据分量的测距码序列，sign（·）为方波副载波，fa为1.023MHz。导频分量的时域表达式为：
其中，CB1C_pilot（t） 为导频分量的测距码序列，fb为6.138MHz。数据分量和导频分量置于相互正交的载波上，二者的功率占比为1：3[9]。数据分量的子载波为BOC（1，1）的调制信号。导频分量的子载波为QMBOC（6，1，4/33）复合子载波信号，是由相互正交的BOC（6，1）和BOC（1，1）子载波组合生成，二者的功率占比为29：4。
1.2 B1C信号的测距码
B1C信号的测距码序列采用Weil码的复合码结构，Weil码由两个Legendre序列异或生成[10]。一个长度为N的Weil码序列定义如下：
式中，L（k）为Legendre序列，w表示两个序列之间的相位差，w的取值范围是是1到（N-1）/2。
B1C信号的两个分量都采用了测距主码，为了提升信号的捕获跟踪性能，导频通道还增加了长度为1800的子码序列。主码序列的码长为10230，由长度为10243的Weil码循环截断产生，即截断序列为：
式中，p为截取点，表示从Weil码的第p位开始截取。B1C信号的主码序列共有126个，数据分量和导频分量各63个。图1为导频分量的主码、子码与复合码的时序关系图。
1.3 B1C信号调制
B1C 信号使用新的QMBOC调制方式，这种分裂谱信号解决了卫星导航信号的频谱拥挤问题，但信号调制方式复杂，且在基带信号处理时存在副峰问题[11]。图2为BOC（1，1）调制信号和传统BPSK信号的功率谱密度函数图：
从图中可以看出BOC（1，1）调制信号的功率谱密度最大值所处频率位置已经不在载波中心，而是分布在±1.023MHz附近，主要原因是频率为1.023MHz的方波副载波在该点处有较高的谐波成分。相对于传统的BPSK調制信号，这种分裂谱信号的不利于捕获时最大峰值的锁定，会造信号的副峰误捕现象。
2 B1C信号捕获算法
2.1 PMF-FFT算法
PMF-FFT捕获算法是由分段匹配滤波器（PMF）与 快速傅里叶变换（FFT）构成的捕获算法。分段匹配滤波用来实现码相位的串行搜索，FFT则完成载波多普勒频率的并行搜索[12]。传统PMF-FFT的捕获算法结构如图3所示：
由上图可以看出，数字下变频后的中频信号与本地的两路正交载波进行混频，与伪码相关后分别进入PMF进行匹配滤波。匹配输出的相关值被分割为P段，设相干积分时间为Tcoh，伪码码元长度为W，则每个PMF的积分时间为Tcoh / P，PMF长度与相关运算的码元数X为：
式中，为伪码长度，对应FFT的各个点数，取值可取0到的任意整数。得到的FFT最大计算结果，若大于预设阈值，说明伪码同步完成，同时对多普勒频率进行估计，如果未达到阈值，则捕获失败，滑动本地伪码相位，继续下一个码相位单元的搜索。 2.2 B1C捕获算法
针对于B1C信号的捕获，由于传统PMF-FFT算法只能对码相位维度进行串行搜索，改进为并行码相位的PMF-FFT搜索。通过平均中值滤波对中频采样数据进行降采样处理，设计出一种基于PMF-FFT的B1C改进捕获算法。该算法的结构图如图4所示：
从图4可以看出，该算法一开始对中频采样数据进行中值平均滤波处理，该过程为两步，第一步是对输入的采样信号进行每隔m个采样点进行一次数值大小排序，第二步是去掉m个点中的最大值和最小值，并对其余采样点数据进行平均值的计算，计算结果即为从m个数据采样点中得到的最优数据点。设处理的中频信号采样点数为n（n>>m），则经过滤波降采样后的数据点数为，其中表示取整运算。平均中值滤波后的中频信号IF（i）可以表示为：
其中为每间隔m个采样点中去除最值后的中频信号采样点。通过对数据采样点的预处理，可以将信号计算点数减少到原来的m倍。对滤波后的i点中频信号进行10路并行码相位的PMF-FFT。设导频分量和数据的FFT输出结果分别用和表示，按照B1C信号的功率配比进行加权，可得到联合捕获的幅值表达式：
考虑到导频分量的BOC（6，1）调制信号的功率占比仅为总功率的，增加该分量会大大增大信号的采样频率。为提高信号处理速度，故式8是忽略掉此项分量的结果。
3捕获算法的性能分析
3.1检测概率
信号的捕获检测概率是衡量捕获灵敏度好坏的重要指标之一，它是在先验概率未知的情况下，对基于假设检验理论的信号进行处理[13]。为了得到噪声环境下的检测概率，加入了AWGN进行干扰。在规定的预检积分时长内，捕获输出所使用的统计量模型为：
式中和分别为式8中FFT输出结果的实部和虚部，L是预检积分值的累加次数。在信号中仅加入加性高斯白噪声，则的分布为2L自由度的非中心分布，非中心参量为：
其中， 是BOC信号的自相关函数，和分别为伪码相位和载波多普勒的估计误差，为相干积分时间，为载噪比。在确定门限的情况下，非相干积分的门限值对应的检测概率为：
设当相干积分时间，虚警概率时，将传统的PMF-FFT算法、并行码相位算法和论文算法进行对比，得到单导频通道和数据+导频联合通道的信号检测概率随载噪比的变化如图5所示：
从图中可以看出，如果以检测概率为0.9时作为对比基准，在联合通道捕获中，论文算法比并行码相位方法捕获灵敏度提高约1dB，较传统PMF-FFT算法提升约1.65 dB，可见对中频信号的滤波预处理得到了效果。联合通道捕获在载噪比为25dB/Hz时信号检测概率可以达到0.9以上，具有较高的检测灵敏度。但对于单导频通道捕获来说，算法捕获灵敏度提升效果不明显，较并行码相位算法提升约0.3 dB，较PMF-FFT算法提升约0.45 dB，主要原因是单通道导频信号能量会损失约1/3左右，噪声所占比重增大，相关性强度在噪声中被削弱，不利于检测峰值的累积。总的来说，论文算法对联合通道和单通道的捕获灵敏度较传统的B1C信号捕获算法都有一定程度的提升。
3.2 运算复杂度
运算复杂度是衡量捕获算法性能的一个重要指标，其好坏决定了捕获过程所消耗的时间和占用硬件资源的大小。本次试验采用的北斗B1C中频数据的采样频率为fs = 48MHz，数据长度t = 10ms，则中频数据的采样点数为，B1C的主码长度为。假设多普勒频率搜索范围设定为±5000Hz，频率步进长度为=100Hz，所以多普勒搜索次数为u = 101。考虑到乘法运算对整个捕获的资源占用率较大，为了简化计算方法，运算复杂度以乘法运算的次数作为衡量标准 。
对于并行码相位捕获，一个单元的多普勒频率搜索需要进行两次FFT和一次IFFT运算，所消耗的乘法运算次数为，幅值检波计算带来的乘法运算次数为2次。并行码相位算法共需要进行u次的频率搜索，所以并行码相位算法的乘法运算次数为。对于PMF-FFT算法，频率分辨率计算公式为：
其中P为分段匹配滤波器个数，K为快速傅里叶变换点数。为达到相同多普勒范围和频率步长，通过式（12）和式（13）计算得P=100，K=100。考虑到傅里叶变换点数为2的幂次会减少一半的运算量，所以取K = 128。对于传统PMF-FFT算法，一个单元码相位搜索需要Ms次的相关运算，即Ms次乘法运算，一次FFT运算需要次乘法运算，码长为L的信号要进行2L次的码相位遍历，故传统PMF-FFT算法共需要次的乘法运算。设算法中的平均中值滤波间隔点数为m = 8，由于降采样滤波处理，相关运算需要的运算次数为减少为。较传统PMF-FFT算法，FFT运算带来的乘法运算次数不变，算法需要的乘法次数为。
通过表1的对比发现，联合通道捕获算法是单导频通道运算量的2倍，實测数据较理论计算值略有偏差。相比并行码相位，算法的乘法运算量明显减少，实测数据减少了次。相比传统PMF-FFT方法，由于中值滤波降采样的引入，使积分运算的计算量减少了8倍，总的乘法运算量减少了次。
4 测试结果
测试的B1C信号数据是室外露天环境下接收的真实信号，通过Xilinx公司7000系列的Zynq开发板进行数据的采集和输出，中频频率是14.58MHz，采样频率为48MHz，图10为B1C信号的采集和测试图。PMF-FFT捕获算法的参数设定为：，，，采用数据+导频联合通道和单导频通道分别对20号卫星进行信号捕获。图6和图7是论文算法和传统PMF-FFT算法在捕获相关峰值、码相位和载波多普勒频率上的捕获结果图。
图8和图9为单导频通道捕获码相位维度的相关结果，图中可以看出最大相关幅值所对应的码相位是一样的，但算法的相关结果要远大于传统PMF-FFT算法。由于不同捕获算法的底部噪声不同，为了能够比较准确的评价实测数据的捕获性能，定义如下峰均比为： 式中为捕获的最大峰值，为噪声的平均功率[14]。通过上述计算方法，算法在联合通道的峰均比为6.375dB，传统PMF-FFT算法的峰均比为4.723 dB。两种算法在多普勒频移上相差不大，且都在码相位偏移为1831码片处出现捕获峰值，但算法峰均相比传统PMF-FFT算法在联合通道捕获上高出1.652dB。对于导频单通道的捕获，本算法较传统PMF-FFT算法提升不大，提升约0.637dB，原因是单导频通道能量减少将近1/3，噪声信号占的比重较大，相关峰的强度都被削弱。通过实测数据表明，论文算法能够在不消耗多余硬件资源情况下达到较好的捕获性能。
5 结论
论文设计了一种平均中值滤波和PMF-FFT相結合的B1C信号联合捕获算法，首先分别对接收B1C信号序列和本地组合扩频码序列做m点平均中值滤波处理，然后对降采样后的两个序列做分段匹配相关，最后通过FFT计算完成信号导频+数据通道的捕获。实验测试结果表明，数据预处理可以在不消耗多余硬件资源的前提下降低计算复杂度。在检测概率为90%时，算法较传统PMF-FFT算法灵敏度提高大约1.6dB，比并行码相位算法提升约1 dB，在单导频通道中捕获中，灵敏度略有提升。这说明了论文的算法对于B1C信号具有比较优异的捕获性能。
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作者简介;于枫， 男，1981·4.11，学历.本科，职称.初级，研究方向.计算机算法