KR20050053778A

KR20050053778A - 확산 스펙트럼 신호 프로세싱

Info

Publication number: KR20050053778A
Application number: KR1020057006645A
Authority: KR
Inventors: 페르-루드비그 노르마르크; 크리스티안 스톨베리
Original assignee: 노르드나브 테크놀로지스 악티에볼라그
Priority date: 2002-10-15
Filing date: 2003-10-03
Publication date: 2005-06-08
Anticipated expiration: 2023-10-03
Also published as: EP1843167B1; EP1554599A1; US20060013287A1; ATE365926T1; JP2006503494A; CN102109603A; CN1705893A; JP2010028875A; DE60314654D1; EP1843167A1; SE0203047D0; CN1705893B; EP1554599B1; DE60314654T2; US8422601B2; AU2003267903A1; US20080095272A1; JP4921712B2; KR101016928B1; WO2004036238A1

Abstract

본 발명은 상대적으로 고주파수인 연속적 신호를 수신하는 확산 스펙트럼 신호들의 프로세싱에 관한 것이다 (1610). 이 신호는 기본 샘플링 레이트에서 샘플링되고, 여기에서 시간 분할된 신호 샘플들의 결과 시퀀스가 생성되며, 대응하는 레벨-이산 샘플 값으로 양자화된다 (1620). 다수의 데이터 워드들이 형성되고, 여기에서 각각의 데이터 워드는 하나 이상의 계속되는 샘플 값들을 포함한다 (1630). 이들 데이터 워드들로부터 획득되는 정보는 코드 벡터 형태에서 미리 발생된 (1600), 신호 소스 특별 코드 시퀀스의 적어도 하나와 상관된다 (1640). 상관 단계는 코드 벡터들의 서브-그룹 내의 적어도 각각의 벡터와 데이터 워드로부터 도출된 적어도 하나의 벡터를 상관시키는 것을 포함한다. 따라서, 결과 데이터가 생성된다 (1650).

Description

확산 스펙트럼 신호 프로세싱{SPREAD SPECTRUM SIGNAL PROCESSING}

발명의 배경 및 종래 기술

본 발명은 일반적으로 벡터 기반 알고리즘에 의한 확산 스펙트럼 신호들의 프로세싱에 관한 것이다. 더 자세하게는, 본 발명은 청구항 제 1 항의 전제부에 따른 확산 스펙트럼 신호들을 수신하는 방법 및 청구항 제 28 항의 전제부에 따른 신호 수신기에 관한 것이다. 또한, 본 발명은 청구항 제 26 항에 따른 컴퓨터 프로그램 및 청구항 제 27 항에 따른 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 관한 것이다.

확산 스펙트럼 기술은, 셀룰러 통신 시스템 및 글로벌 네비게이션 위성 시스템 (Global Navigation Satellite Systems (GNSS)) 이 두 가지 대표적인 예라고 할 수 있는 다양한 분야에서 상당히 중요하게 되어가고 있다. 또한, 상당히 다양한 송신 표준들이 하이브리드 목적의 수신기 또는 일반적인 목적의 수신기의 필요성을 창출한다. 예를 들어, 셀룰러 표준들인, cdma2000 및 WCDMA 양자는 확산 스펙트럼 신호들의 송신을 포함한다. 그러나, 공중 인터페이스에서의 차이로 인해, 하나의 동일한 터미널은 두 시스템에서, 이용될 수 없다. 대신에, 전용 터미널이 각각의 시스템에 적용되어야만 한다. 다른 방법으로는, 듀얼 모드 터미널이 설계되어야만 하는데, 이는 2 개의 별도의 트랜시버 체인을 포함한다. 따라서, 하나의 GNSS 에 적합하도록 구성된 네비게이션 수신기, 즉 글로벌 위치 시스템 (GPS; 미국 정부) 이 갈릴레오 시스템 (글로벌 네비게이션 서비스를 위한 유럽 프로그램) 또는 글로벌 궤도 네비게이션 위성 시스템 (GLONASS; 러시아 연방 국방부) 와 같은 상이한 GNSS 에 속하는 위성으로부터 신호들을 수신할 수 없다.

이를 가능하게 하기 위해서, 다중-모드 수신기가 설계되어야 한다. 그러나, 단일 장치에 다중 수신기 체인들을 포함하는 것은 고비용일 뿐만 아니라, 특히 2 개 이상의 신호 포맷이 프로세싱될 때에 유닛을 크고 무겁게 한다. 따라서, 신호 프로세싱 원리들이 어떤 신호들이 수신되고 프로세싱될지 여부에 따라서 변경될 수도 있는, 프로그래머블 소프트웨어 수신기 솔루션이 요구된다.

다양한 소프트웨어 솔루션들이 이미 GNSS 신호들의 프로세싱 기술에 공지되어 있다. 특허 문서 WO02/50561 은 미사일들을 인도하는, GPS 수신기 추적 시스템이 설명된 일례이다. 여기에서, 수신국은 GPS 데이터를 수신 및 프로세싱하는 하나 이상의 프로세싱 단계들을 포함한다. 제어 신호는 프로세싱 단계들의 양이 상관 연산의 결과에 응답하여 증가 또는 감소되어야 하는지 여부를 제어한다. 타이밍 정보의 추적 및 복구는 모두 소프트웨어 내에서 수행된다. 그러나, 프로세싱은 상대적으로 복잡한 푸리에 변환의 실-시간 계산을 포함하고, 따라서, 상당한 프로세싱 자원들을 요구한다. 따라서, 이러한 타입의 수신기가 셀룰러 전화 또는 휴대용 GNSS-수신기와 같은 소규모 유닛에 특정하게 적합한 것은 아니다.

Asai T. 등에 의한 1998 년, 미츠비시 전기 회사, ULSI 연구소의 IEEE 논문 "TUPM 12.4: GPS 기저대역 프로세싱의 소프트웨어 솔루션" ("TUPM 12.4 : Software Solution of GPS Baseband Processing", ULSI Laboratory, Mitsubishi Electric Corporation, IEEE, 1998 by Asai T.) 은 임베디드 마이크로프로세서를 이용하여 소프트웨어 GPS 수신기를 위한 원리들을 약술하는데, 이는 8 개에 이르는 위성들로부터의 신호들이 40 MIPS (millions of/or Mega Instructions Per Second) 근처에서 복조되도록 한다. 여기에서, 2 MHz GPS 기저대역 신호는 소프트웨어 무선 수신기에 공급되고, 이는 위상 보상 뿐만 아니라, 스펙트럼 역확산 및 믹싱; 동기식 복조, 위성 획득 및 추적을 수행한다. 알고리즘은 중간 주파수 (IF) 신호가 1-비트 샘플링되고, 다운컨버팅이 역확산에 앞서 수행되는 것을 통해 제안된다. 32 샘플들의 형태의 결과 데이터는 병렬로 연속하여 프로세싱된다. DRAM (동적 랜덤 액세스 메모리 (Dynamic Random Access Memory)) 은 신호들이 수신되는 각각의 위성에 대해, 특정 C/A (미세하지 않은 획득 (Coarse Acquisition)) 코드 테이블을 저장한다. 모든 다른 데이터 및 명령어들은 고속 프로세싱을 달성하기 위해 캐쉬 메모리에 저장된다. 이 방식이 적절히 효율적인 구현을 가져온다는 것이 알려져 있지만, 상기 문서는, 사실, 이러한 이점을 획득하기 위해서 어떻게 역확산 및 상관이 실행되어야 하는지에 관한 특별한 설명이 부족하다.

Akos, D. 등에 의한 2001 년 7월, GPS World 의 논문 "GPS 수신기에 대한 GPS-실-시간 소프트웨어 무선 설계의 튜닝" (Akos. D. et al.,"Tuning In to GPS-Real-Time Software Radio Architectures for GPS Receivers", GPS World, July 2001) 은 IF 신호 샘플들이 연속된 프로세싱을 위해, 무선 프론트-엔드로부터 프로그래머블 프로세서에 직접적으로 공급되는 것을 통한 수신기 설계를 설명한다. 상기 논문은 다중 데이터 샘플들을 병렬적으로 프로세싱하기 위해 단일 명령 다중 데이터 (Single Instruction Multiple Data (SIMD)) 명령어들을 이용할 가능성을 언급한다. 그러나, 휴대성 및 유연성의 문제가 인지되며, 또한, 효율적인 병렬적 프로세싱이 실제로 어떻게 달성될 수 있는지에 관한 교시가 없다.

Dovis, F. 등에 의한 2002 년 봄, 네비게이션 신호 분석 및 시뮬레이션 그룹, 폴리테크니코 디 토리노, 전자부의 논문 "네비게이션 애플리케이션을 위한 재구성 가능한 수신기의 설계 및 시험대 구현" (Dovis, F. et al.,"Design and TestBed Implementation of a Reconfigurable Receiver for Navigation Applications", Electronics Department, Politecnico di Torino, Navigation Signal Analysis and Simulation Group, Spring of 2002) 은 2 개 이상의 상이한 GNSS 로부터의 데이터를 융합시킬 수 있는 재구성 가능한 GNSS 수신기의 설계에 관한 것이다. 상기 문서는 무선 프론트-엔드에 부가하여 필드 프로그래머블 게이트 어레이 (FPGA) 및 디지털 신호 프로세서 (DSP) 를 포함하는 설계를 설명한다. 저자들은 다양한 계산적 부하의 문제를 제기한다. 그러나, 저자들은 인식된 문제점들을 해결하는 알고리즘을 제시하지는 못한다.

따라서, 종래 기술은 다수의 소프트웨어 기반의 GNSS-수신기들의 예를 포함한다. 그럼에도 불구하고, 소프트웨어 구현에 적합하고, 실-시간에서 확산 스펙트럼 신호들을 수신 및 프로세싱하기 위한 오늘날의 ASIC-기반 솔루션들의 성능과 적어도 필적할 만한 성능을 가진, 고도로 효율성있는 솔루션의 특별한 교시가 없다 (ASIC = 주문형 집적 회로 (Application Specific Integrated Circuit)).

발명의 개요

따라서, 본 발명의 목적은 상기 문제점들을 해결하고, 그에 따라 물리적으로 소규모이며 전력 효율성이 뛰어난 장치에서 구현될 수 있는 방식에 적합한 확실한 소프트웨어를 제시하는, 확산 스펙트럼 신호들을 수신 및 프로세싱하는 솔루션을 제공하는 것이다.

본 발명의 일 양태에 따르면, 상기 목적은 최초에 설명된 확산 스펙트럼 신호들을 수신하는 방법에 의해 달성되는데, 이는 상관 단계를 위한 예비 단계를 포함하고, 예비 단계는 연속적 신호를 수신하기 전에 발생하는 것을 특징으로 한다. 이 예비 단계는 코드 벡터들의 다수를 미리 발생시키는 것을 포함하며, 이는 각각 하나 이상의 신호 소스 특별 코드 시퀀스 (signal source specific code sequence) 의 특정 코드 시퀀스 (particular code sequence) 를 표시한다. 또한, 본 발명에 따르면, 상관 단계는 코드 벡터들의 서브-그룹 내의 적어도 하나의 벡터 각각을 하나 이상의 벡터와 곱하는 것을 포함하며, 이는 데이터 워드로부터 도출된다.

이 방식은 제안된 벡터 접근이 디지털 프로세서 (예를 들어, 마이크로프로세서) 가 각각의 클록 주기 동안에 병렬적으로 다중 신호 샘플들을 프로세싱하고, 이에 따라 프로세서의 상당히 효율적인 이용을 가능하게 하기 때문에 이점이 있다. 또한, 코드 벡터들을 미리 발생시킴으로써, 유용한 프로세싱 용량이 절약되고, 이는 결국, 예를 들어, 네비게이션 위성 시스템에서의 위성들에 의해 송신되는 네비게이션 신호들을 추적하기 위해, 시간 유닛당 입력 데이터의 충분한 양을 처리하게 한다.

본 발명의 이러한 양태의 바람직한 실시형태에 따르면, 각각의 코드 벡터는 특정 신호 소스 특별 코드 시퀀스를 표시하고, 이는 기본 샘플링 레이트에서 샘플링되고, 레벨-이산 샘플 값들을 생성하는데 이용되는 양자화 프로세스로 양자화된다. 바람직하게는, 코드 벡터들 또한, 후속의 프로세싱이 효율적이게 하는 방식으로, 유입 데이터 신호의 포맷에 맞추어 구성된다.

본 발명의 이러한 양태의 또 다른 바람직한 실시형태에 따르면, 하나 이상의 신호 소스 특정 코드 시퀀스는 소위 의사 랜덤 잡음을 표시한다. 이러한 타임의 코드 시퀀스는 2 개 이상의 상이한 신호가 동일한 캐리어 주파수 상에서 변조되는 환경에서 이점이 있다. 즉, 상이한 의사 랜덤 잡음 신호들은 서로 직교 (또는 적어도 거의 직교) 이다. 결국, 제 1 의사 랜덤 잡음 신호에 의해 확산되는 제 1 정보 신호는, 제 2 의사 랜덤 잡음 신호에 의해 확산되는 제 2 정보 신호의 최소 열화를 야기하며, 역으로도 마찬가지이다.

본 발명의 이러한 양태의 또 다른 바람직한 실시형태에 따르면, 수신 단계는 유입 고-주파수 신호로부터 중간 주파수 신호로의 다운컨버팅을 포함한다. 고-주파수 신호는 제 1 주파수 근처에서 대칭적인 스펙트럼을 가지는 것으로 추정되며, 중간 주파수 신호는 제 2 주파수 근처에서 대칭적인 스펙트럼을 가지는 것으로 추정되고, 제 2 주파수는 제 1 주파수보다 상당히 낮다. 따라서, 수신 단계는 신호를 운반하는 정보를, 본래의 유입 신호가 위치하는 대역보다 처리하기에 기술적으로 더 용이한 기저대역으로 변환한다.

본 발명의 이러한 양태의 또 다른 바람직한 실시형태에 따르면, 방법은 다음의 단계들을 포함한다. 먼저, 도플러-효과에 의한 제 2 주파수의 최대 주파수 변이가 결정된다. 그 다음에, 제 2 주파수 근처의 도플러 주파수 간격이 정의된다. 도플러 주파수 간격은 제 2 주파수와 최대 주파수 변이 사이의 차이와 동일한 최소 주파수 한계, 및 제 2 주파수와 최대 주파수 변이의 합과 동일한 최대 주파수 한계를 가진다. 그 다음에, 도플러 주파수 간격은 정수 갯수의 등거리 주파수 단계들로 분할되고, 후속하여 주파수 후보 벡터가 각각의 주파수 단계에 대해 정의된다. 스펙트럼을 분할하는 이러한 방식은 중간 캐리어 주파수 및 그의 변이의 유연성 있는 모델링을 제공하기 때문에 이점이 있다.

본 발명의 이러한 양태의 또 다른 바람직한 실시형태에 따르면, 주파수 후보 벡터에 대해, 정수 갯수의 초기 위상 위치들이 결정된다. 이러한 정수는 따라서, 위상 해상도를 표시하며, 상대적으로 높은 수는 상대적으로 높은 위상 해상도에 대응하고, 반면에 상대적으로 낮은 수는 상대적으로 낮은 위상 해상도에 대응한다. 또한, 캐리어 주파수 후보 벡터 및 초기 위상 위치의 조합 각각에 대해, 캐리어 주파수-위상 후보 벡터가 정의된다. 상이한 주파수-위상 후보 벡터들은, 그들이 수신된 신호의 주파수 특성 및 위상 특성의 상당히 정확한 추정의 결정을 허용하여, 결국 고품질을 가지는 복조된 신호를 보장하기 때문에, 이점이 있다.

본 발명의 이러한 양태의 또 다른 바람직한 실시형태에 따르면, 각각의 캐리어 주파수-위상 후보 벡터 내의 구성요소의 수가 결정된다. 다음으로, 캐리어 주파수-위상 후보 벡터들은 데이터 포맷에 따라서 저장되며, 이는 데이터 워드와 캐리어 주파수-위상 후보 벡터의 세그먼트 사이에 곱셈 연산을 수행하도록 구성된다. 이러한 구성은 그에 따라 몇몇의 신호 샘플들이 상대적으로 간단한 오퍼레이터들에 의해 병렬적으로 프로세싱될 수도 있기 때문에 이점이 있다. 바람직하게는, 데이터 포맷의 구성은 하나 이상의 구성요소를 캐리어 주파수-위상 후보 벡터의 세그먼트 각각에 부가하는 것을 포함하여, 세그먼트가 데이터 워드로부터 도출되는 하나 이상의 벡터 각각의 구성요소의 수와 동일한 구성요소를 보유한다. 따라서, 즉, 소위 단일 명령 다중 데이터 (SIMD)-연산 또는 논리적 XOR-연산 중 하나에 의한 하나 이상의 벡터들 중 하나와 함께 캐리어 주파수-위상 후보 벡터의 세그먼트를 프로세싱하는 것이 가능하다.

본 발명의 이러한 양태의 또 다른 바람직한 실시형태에 따르면, 방법은 또한 다음의 단계들을 포함한다. 먼저, 도플러 효과에 의한 코드 레이트의 최대 변이가 결정된다. 그 다음에, 도플러 레이트 간격이 중앙 코드 레이트 근처에서 정의된다. 도플러 주파수 간격은 중앙 코드 레이트와 최대 코드 레이트 변이 사이의 차이와 동일한 최소 코드 레이트 한계, 및 중앙 코드 레이트와 최대 코드 레이트 변이의 합과 동일한 최대 코드 레이트 한계를 가진다. 중간 주파수 스펙트럼과 유사하게, 도플러 레이트 간격은 정수 갯수의 등거리 코드 레이트 단계들로 분할되고, 코드 레이트 후보가 각각의 코드 레이트 단계에 대해 정의된다. 중간 주파수 스펙트럼과 또한 유사하게, 정수 갯수의 가능한 초기 코드 위상 위치들이 각각의 코드 레이트 후보에 대해 결정된다. 이러한 정수는 이에 따라, 코드 위상 해상도를 표시하며, 상대적으로 높은 수는 상대적으로 높은 코드 위상 해상도에 대응하고, 반면에 상대적으로 낮은 수는 상대적으로 낮은 코드 위상 해상도에 대응한다. 통상적으로, 확산 스펙트럼 코드 변조는 주파수 변조 보다 도플러 효과에 의해 야기되는 왜곡에 덜 민감하다. 따라서, 코드 레이트 단계들은 상대적으로 크다. 그러나, 소정의 도플러 시프트 추정도는 고품질의 복조된 신호를 보유할 것이 요구된다.

본 발명의 이러한 양태의 또 다른 바람직한 실시형태에 따르면, 각각의 신호 소스 특정 코드 시퀀스에 대해, 코드 벡터들 세트는 각각의 코드 레이트-위상 후보 벡터를 기본 샘플링 레이트에 따라 샘플링하고, 이에 따라 대응하는 코드 벡터를 생성함으로써 발생된다. 또한, 이는 상대적으로 간단한 오퍼레이터들에 의해 몇몇의 신호 샘플들의 병렬적인 프로세싱을 간단하게 한다.

본 발명의 이러한 양태의 또 다른 바람직한 실시형태에 따르면, 각각의 코드 벡터에 기초하여, 특정한 수의 구성요소를 본래의 코드 벡터의 끝에서부터 수정된 코드 벡터의 시작으로 복사하는 단계 및 특정한 수의 구성요소를 본래의 코드 벡터의 시작으로부터 코드 벡터의 끝으로 복사하는 단계에 의해 수정된 코드 벡터가 발생한다. 코드 벡터의 이러한 확장은, 신호 소스 특별 코드 시퀀스의 국부적 복사들의 간단한 번역을 수행함으로써, 전기 기술, 프롬프트 기술, 및 후기 기술을 통한 추적 파라미터들의 추출을 허용하기 때문에 상당한 이점이 있다.

본 발명의 이러한 양태의 또 다른 바람직한 실시형태에 따르면, 신호 소스 특별 코드 시퀀스 각각에 대해 수정된 코드 벡터들 세트가 저장된다. 여기에서, 각각의 수정된 코드 벡터는 다수의 구성요소를 포함하며, 이는 하나 이상의 전체 코드 시퀀스의 샘플링된 버전을 표시한다. 상기 언급한 바와 같이, 수정된 코드 벡터 또한, 시퀀스의 시작 및 끝의 반복을 포함한다. 특정의 수정된 코드 벡터는 코드 레이트 후보 및 코드 위상 위치의 조합 각각에 대해, 정의된다. 이러한 미리 발생된 수정된 코드 벡터들은, 그들이 실시간에서 계산될 필요가 없으나, 메모리로부터 간단하게 획득될 수도 있기 때문에, 프로세서의 프로세싱 용량을 상당히 절약한다.

본 발명의 이러한 양태의 또 다른 바람직한 실시형태에 따르면, 수정된 코드 벡터들의 데이터 포맷은 데이터 워드로부터 도출된 하나 이상의 벡터의 데이터 포맷과 관련하여 구성되어, 수정된 코드 벡터 및 하나 이상의 벡터는 SIMD-연산 또는 XOR-연산에 의해 공동으로 (jointly) 프로세싱될 수도 있다. 일반적으로, 이는 프로세싱 효율성 관점에서 이점이 된다.

본 발명의 이러한 양태의 또 다른 바람직한 실시형태에 따르면, 방법은 초기 획득 위상 및 후속 추적 위상을 포함한다. 획득 위상은 추적 위상 동안 수신되는 신호들의 디코딩을 초기화하기 위해 요구되는 예비 파라미터들의 세트를 수립한다. 이러한 파라미터들은 수정된 코드 벡터, 캐리어 주파수 후보 벡터, 포기 위상 위치, 코드 위상 위치, 및 수정된 코드 벡터에 대한 샘플 값의 시작을 나타내는 코드 인덱스를 포함할 수도 있다. 따라서, 성공적인 획득 위상은 하나 이상의 신호 소스 특별 코드 시퀀스가 식별되고, 이 신호가 수신기에 의해 추적하는 것을 가능하게 하는 결과 (즉, 연속하여 수신될 수도 있음) 를 낳는다.

본 발명의 이러한 양태의 또 다른 바람직한 실시형태에 따르면, 추적은 결국, 다음의 단계들을 포함한다. 먼저, 추적 특성들에 기초하여, 프롬프트 포인터가 각각의 수정된 코드 벡터에 대해 계산된다. 프롬프트 포인터는 코드 시퀀스에 대해 시작 위치를 지시한다. 초기 프롬프트 포인터 값은 코드 인덱스와 동일하게 설정된다. 그 다음에, 하나 이상의 전기 포인터 및 후기 포인터 쌍이 각각의 프롬프트 포인터 근처에 할당된다. 전기 포인터는 프롬프트 포인터의 위치 앞의 하나 이상의 구성요소에 위치하는 샘플 값을 특정하고, 대응적으로, 후기 포인터는 프롬프트 포인터의 위치 뒤의 하나 이상의 구성요소에 위치하는 샘플 값을 특정한다. 이들 포인터는 상관 최대 값 근처의 포인터들의 반복되는 재배치에 의해 수신되는 신호의 추적을 유지하는데 이용되는데, 프롬프트 포인터는 이 값에 가능한한 근접하여 위치하며, 전기 포인터는 이 값에 다소간 앞선 시간에 위치하며, 후기 포인터는 이 값에 다소간 뒷 시간에 위치한다. 이 방식에 의해 얻는 중요한 이점은 동일한 벡터가 상이한 지연을 표시하기 위해 재이용될 수도 있다는 점이다. 따라서, 유용한 메모리 공간 및 프로세싱 용량이 절약된다.

본 발명의 이러한 양태의 또 다른 바람직한 실시형태에 따르면, 추적은 다은과 같은 추가적인 단계들을 포함한다. 먼저, 유입 레벨-이산 샘플 값들의 시퀀스가 수신된다. 다음으로, 데이터 워드들이 샘플 값들로부터 형성되며, 각각의 데이터 워드는 각각의 캐리어 주파수-위상 후보 벡터 내의 구성요소의 수와 동일한 구성요소를 획득한다. 그 후, 데이터 워드에 대해 캐리어 주파수-위상 후보 벡터들의 관련된 세트가 계산되고, 관련된 세트의 캐리어 주파수-위상 후보 벡터 각각에 대해서, 각각 벡터의 직교-위상 표시인, 미리 발생된 동일-위상 표시가 획득된다. 후속하여, 각각의 데이터 워드는 한편으로는, 제 1 중간-주파수-감소된 정보 워드를 생성하기 위해서 관련된 세트의 캐리어 주파수-위상 후보 벡터의 동일-위상 표시와 곱해지며, 다른 한편으로는, 제 2 중간-주파수-감소된 정보 워드를 생성하기 위해서 관련된 세트의 캐리어 주파수-위상 후보 벡터의 직교-위상 표시와 곱해진다. 따라서, 중간-주파수-감소된 정보 워드들은 유입 데이터 워드들로부터 도출된, 상기 언급된 벡터들의 컴포넌트 각각을 구성한다. 이 곱셈 방식은 일반적인 목적의 마이크로프로세서 용량의 상당히 효율적인 이용을 가능하게 하기 때문에 이점이 있다.

본 발명의 이러한 양태의 또 다른 바람직한 실시형태에 따르면, XOR-연산 또는 SIMD-연산은 캐리어 주파수-위상 후보 벡터의 직교-위상 표시와 데이터 워드 사이 및 캐리어 주파수-위상 후보 벡터의 동일-위상 표시와 데이터 워드 사이의 곱셈을 수행하는데 이용된다.

본 발명의 이러한 양태의 또 다른 바람직한 실시형태에 따르면, 추적은, 제 1 프롬프트-역확산 심볼 스트링을 생성하기 위해서 프롬프트 포인터에 의해 지시되는 위치에서 시작하는 제 1 중간-주파수-감소된 정보 워드와 수정된 코드 벡터를 상관시키는 단계, 제 1 전기-역확산 심볼 스트링을 생성하기 위해서 전기 포인터에 의해 지시되는 위치에서 시작하는 제 1 중간 주파수-감소된 정보 워드와 수정된 코드 벡터를 상관시키는 단계, 제 1 후기-역확산 심볼 스트링을 생성하기 위해서 후기 포인터에 의해 지시되는 위치에서 시작하는 제 1 중간-주파수-감소된 정보 워드와 수정된 코드 벡터를 상관시키는 단계, 제 2 프롬프트-역확산 심볼 스트링을 생성하기 위해서 상기 프롬프트 포인터에 의해 지시되는 위치에서 시작하는 제 2 중간-주파수-감소된 정보 워드와 수정된 코드 벡터를 상관시키는 단계, 제 2 전기-역확산 심볼 스트링을 생성하기 위해서 전기 포인터에 의해 지시되는 위치에서 시작하는 제 2 중간-주파수-감소된 정보 워드와 수정된 코드 벡터를 상관시키는 단계, 및 제 2 후기-역확산 심볼 스트링을 생성하기 위해서 후기 포인터에 의해 지시되는 위치에서 시작하는 제 2 중간-주파수-감소된 정보 워드와 수정된 코드 벡터를 상관시키는 단계를 추가적으로 포함한다. 바람직하게는, 결과 데이터 워드가 그 후 역확산 심볼 스트링들 세트 각각에 대해 도출된다. 이는, 예를 들어, 관련된 덧셈 연산을 수행함으로써, 또는 결과 데이터 워드들이 패킹된 또는 패킹되지 않은 정보를 포함하는지 여부에 의존하는 역확산 심볼 스트링들의 비트 패턴에 기초하여 테이블 내의 미리 발생된 값을 조사 (look up) 함으로써 수행될 수도 있다. 따라서, 고품질의 데이터는 최소의 실시간 계산들을 가지고 획득될 수도 있으며, 이는 프로세싱 관점에서 이점이 있다.

본 발명의 이러한 양태의 또 다른 바람직한 실시형태에 따르면, XOR-연산 또는 SIMD-연산 또한, 중간-주파수-감소된 정보 워드들과 수정된 코드 벡터들 사이의 곱셈을 수행하는데 이용되며, 또한, 이는 프로세싱 관점에서 이점이 있다.

본 발명의 이러한 양태의 또 다른 바람직한 실시형태에 따르면, 정보의 소정 부분들은 현재 데이터 워드의 프로세싱을 완성하고 후속 데이터 워드의 프로세싱을 초기화하는 것과 관련하여 전달된다. 바람직하게는, 이 전달된 정보는 후속 데이터 워드의 제 1 샘플 값을 지시하는 포인터, 캐리어 주파수-위상 후보 벡터의 관련된 세트를 설명하는 파라미터 그룹, 코드 벡터들의 관련된 세트, 및 프롬프트 포인터, 전기 포인터, 및 후기 포인터를 포함한다. 따라서, 전달된 정보에 기초하여, 후속 데이터 워드는 즉시 프로세싱될 수도 있다.

본 발명의 다른 양태에 따르면, 본 목적은 프로그램이 컴퓨터 내에서 실행될 때 상기 제안된 방법을 수행하는 소프트웨어를 포함하는, 컴퓨터의 내부 메모리에 직접 로딩할 수 있는 (loadable) 컴퓨터 프로그램에 의해 달성된다.

본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 본 목적은 프로그램이 컴퓨터로 하여금 상기 제안된 방법을 수행하게 하는, 프로그램이 기록되게 하는, 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 의해 달성된다.

본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 본 목적은 처음으로 설명된 것과 같이 신호 수신기에 의해 달성되는데, 이는 제안된 컴퓨터 프로그램이 메모리 수단에 로딩될 수 있어서, 수신기가 상기 설명된 방법에 따라서 동작할 수 있다는 점을 특징으로 한다.

따라서, 본 발명은 일반적인 소프트웨어 무선 수신기 내의 어떤 타입의 확산 스펙트럼 신호라도 수신 및 디코딩하기 위한 훌륭한 기구를 제공한다. 예를 들어, 동일한 수신기가 상이한 포맷들의 네비게이션 위성 신호들을 추적하는데 이용될 수도 있다. 이러한 신호들은 병렬적으로도 수신될 수 있으며, 제 1 신호는 제 1 포맷 상에서 수신되는 반면, 하나 이상의 다른 신호들은 제 2 또는 제 3 포맷 상에서 수신된다.

또한, 제안된 솔루션은 동일한 수신기가 셀룰러 시스템에서의 통신과 같이 완전히 상이한 목적을 위해 이용되는 것을 허용한다.

도면의 간단한 설명

본 발명은 이하 바람직한 실시형태들에 의해 더 자세하게 설명되며, 실시예에 의해, 첨부된 도면과 관련하여 개시된다.

도 1 은 본 발명에 따라 정보가 추출될 수도 있는 예시적인 확산 스펙트럼 신호에 대한 스펙트럼 그래프를 도시한다.

도 2 는 도 1 에 도시된 스펙트럼에 대응하는 주파수 다운컨버팅된 신호에 대한 스펙트럼 그래프를 도시한다.

도 3 은 스펙트럼의 도플러 시프트가 도시되는, 도 2 의 확대된 버전이다.

도 4 는 본 발명의 실시형태에 따라서 데이터 신호가 어떻게 신호 소스 특별 코드 시퀀스로 변조되는지를 도시한다.

도 5 는 본 발명의 실시형태에 따라서 초기 상관 인자 (correlators) 로서 이용되는 캐리어 주파수-위상 후보 벡터들에 대한 3 차원 그래프를 설명한다.

도 6 은 도 5 의 캐리어 주파수-위상 후보 벡터들의 다른 표시들을 도시한다.

도 7 및 도 8 은 본 발명의 실시형태에 따라서 수신된 신호에 대해, 코드 인덱스 및 코드 위상을 어떻게 정의하는지를 설명하는 그래프를 도시한다.

도 9a 및 9b 는 본 발명의 실시형태에 따라서 본래의 코드 벡터에 기초하여 수정된 코드 벡터가 어떻게 발생되는지 도시한다.

도 10 은 본 발명의 실시형태에 따라서 후속 상관 인자로 이용되는 코드 레이트-위상 후보 벡터들에 대한 3 차원 그래프를 설명한다.

도 11 은 본 발명의 실시형태에 따라서 코드 시퀀스 시작 포인터들의 세트가 어떻게 수정된 코드 벡터에 할당되는지를 도시한다.

도 12 는 본 발명의 실시형태에 따라서 데이터 워드들이 어떻게 유입 레벨-이산 샘플 값들의 시퀀스로부터 형성되는지를 도시한다.

도 13 은 본 발명의 실시형태에 따라서 도 12 의 데이터 워드들이 다양한 미리 발생된 벡터들과 어떻게 상관되는지를 도시한다.

도 14 는 본 발명의 실시형태에 따라서 포인터들의 다중 쌍들이 어떻게 할당될 수 있는지를 도시한다.

도 15 는 제안된 신호 수신기를 나타낸다.

도 16 은 본 발명에 따라서, 흐름도에 의해, 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 일반적인 방법을 도시한다.

본 발명의 바람직한 실시형태의 설명

높은 샘플링 레이트에서, 실시간의 신호 프로세싱 솔루션에 기초하여 정확한 소프트웨어를 실현하기 위해서, GNSS 에서 요구되는 것들과 같이, 마이크로프로세서 시스템의 설계는 상당히 효율적으로 이용되어야 한다. 본 발명은, 미리 발생된 코드 벡터 표시들에 기초하여 병렬적인 프로세싱의 형태를 포함하는 접근을 이용한다. 따라서, 본 발명은 속도와 메모리 이용 사이의 균형을 맞추고, 이는 ASIC 과 관련하여 일반적인 목적의 마이크로프로세서의 용량 약점을 보상한다. 이 솔루션의 상세한 설명은 하기 개시되는 것으로부터 명백할 것이다.

도 1 은 본 발명에 따라 정보가 추출될 수도 있는 예시적인 확산 스 펙트럼 신호에 대한 스펙트럼 그래프를 나타낸다. 예를 들어, 신호는 1.57542 GHz 의 캐리어 주파수 (f_HF) 를 가지는, L1-대역에서의 GPS C/A-신호일 수도 있다. 이는 신호들의 스펙트럼이 캐리어 주파수 (f_HF) 근처에서 대칭적임을 의미한다. 또한, 신호는 캐리어 주파수 (f_HF) 근처에서 2 MHz 의 주파수 대역폭 (BW_HF) 내에 분배된 신호 에너지의 적어도 98% 를 가진다. 따라서, 확산 스펙트럼 신호가 더 낮은 주파수에서 추가적인 신호 프로세싱을 가능하게 하기 위해서 1 MHz 근처에서 중간 주파수 (f_IH) 로 다운컨버팅되면, 일반적으로 충분하다.

도 2 는 그러한 주파수 다운컨버팅된 신호에 대해 스펙트럼 그래프를 나타내며, 스펙트럼은 캐리어 주파수 (f_HF) 보다 상당히 낮은, 예를 들어 f_IF = 1.25 MHz 인, 중간 주파수 (f_IF) 근처에서 대칭적이다. 송신기 (즉, 통상적으로 궤도 내의 위성) 및 수신기 (즉, 통상적으로 이동 GNSS-수신기) 의 이동으로 인해서, 도플러 시프트가 수신된 신호에서 발생될 수도 있으며, 이는 송신기와 수신기 사이의 상대 속도에 비례한다. 최대 도플러 시프트 (f_D) 는, GNSS 경우 일반적으로 대략 10 kHz 로 정의된다. 따라서, 전체 스펙트럼은 간격 (2 f_D) 내에서 시프트될 수도 있으며, 중앙 주파수는 f_IF+f_D (최대 포지티브 도플러 시프트에 대응) 와 f_IF-f_D (최대 네거티브 도플러 시프트에 대응) 사이의 임의의 곳에 존재한다. 예시적인 목적에서, 간격 2 f_D 는 도 2에서 상당히 과장되었다. 도 2 는 또한, 중간 주파수 (f_IF) 근처에서 위상 변이 간격 (φ_D) (독립적인 축 φ 을 따름) 를 지시한다. 위상 변이 간격 (φ_D) 는 수신된 신호의 위상 위치가 초기에는 수신기에 알려지지 않고, 따라서 교정 (calibration) 파라미터를 구성한다는 사실을 증명한다. 이 파라미터의 효과는 하기 도 5 와 관련하여 더욱 명료해질 것이다.

도 2 의 스펙트럼의 확대된 버전은 도 3 에 나타난다. 중간 스펙트럼은 가능성 있는 도플러 효과로 인해서, 그 중간 주파수가 f_IF-min = f_IF- f_D 내지 f_IF-max = f_IF + f_D 의 간격 (2 f_D) 내에 존재하도록 시프트된다. 잠재적인 최대 시프트된 스펙트럼들은 여기에서 각각 점선으로 표시된다. 도 3 의 다이어그램은 또한 중간 주파수 신호를 샘플링하는데 이용될 때, 앨리아스되지 않은 (non-aliased) 이산 스펙트럼의 결과를 내는, 최소 샘플링 레이트 (r_S) 에 대응하는 나이퀴스트 주파수 r_S/2 를 도시한다. f_D = 10 kHz, f_IF = 1.25 MHz, BW_HF = 2 MHz, 및 중간 주파수 신호가 2.5 MHz 통과 대역폭을 가지는 아날로그 필터를 통해서 저역 통과 필터링되면, 최소 샘플링 레이트 (r_S) 는 5 MHz (즉, 아날로그 필터 후에 최대 주파수 컴포넌트의 2 배) 가 된다.

도 4 는 본 발명의 실시형태에 따라서 데이터 신호 (D) 가 어떻게 송신기 쪽의 신호 소스 특별 코드 시퀀스 (CS) 상으로 변조되는지 대략적으로 도시한다. 본 발명의 바람직한 실시형태에 따르면, 신호 소스 특별 코드 시퀀스 (CS) 는 소위 의사 랜덤 잡음을 구성한다. 데이터 신호 (D) 는 여기에서 데이터 심볼 시퀀스 [+1, -1, -1, +1, -1] 를 포함하며, 상대적으로 낮은 심볼 레이트, 말하자면 50 Hz 를 갖는다. 그러나, 신호 소스 특별 코드 시퀀스 (CS) 는 상대적으로 높은 심볼 레이트 (또는, 더 정확하게는 칩핑 (chipping) 레이트) 를 갖는다. 예를 들어, GPS C/A 코드 형태의 신호 소스 특별 코드 시퀀스 (CS) 는 1.023 MHz 의 칩핑 레이트를 가지며, 주기당 1023 개의 칩들을 포함한다. 각각의 칩 (ch) 은 +1 또는 -1 중 하나이다. 따라서, C/A 코드는 ms 마다 한번씩 반복된다. 데이터 신호 (D) 는 각각의 데이터 심볼을 코드 시퀀스 (CS) 와 곱함으로써 신호 소스 특별 코드 시퀀스 (CS) 상으로 복조된다 (또는 신호 소스 특별 코드 시퀀스 (CS) 에 의해 확산된다). 따라서, 데이터 심볼 +1 은 변경되지 않은 (unaltered) 코드 시퀀스 (CS) 로 귀착되며, 데이터 심볼 -1 은 인버팅된 (inverted) 코드 시퀀스 (CS) 로 귀착된다.

50 Hz 레이트를 가지는 데이터 신호 (D) 가 1.023 MHz 의 칩핑 레이트를 가지는 신호 소스 특별 코드 시퀀스 (CS) 에 의해 확산되면, 이는 데이터 심볼 당 20 개의 전체 코드 시퀀스들로 귀착된다. 즉, 일 데이터 심볼에 대한 시간 주기 (period time) 는 20 ms 이며, 반면에 코드 시퀀스에 대한 시간 주기는 단지 1 ms 이다.

도 5 는 상이한 캐리어 주파수-위상 후보 벡터들에 대한 3 차원 그래프를 도시한다. 상기 언급한 바와 같이, 중간 주파수 스펙트럼은 도플러 시프트될 수도 있다. 따라서, 수신된 신호의 특정한 주파수는 초기에는 f_IF-min 내지 f_IF-max 의 도플러 주파수 간격 내에서는 알려지지 않는다. 또한, 수신된 신호의 위상 위치는 수신기에는 미리 알려지지 않는다. 실제 중간 캐리어 주파수의 추정을 가능하게 하기 위해서, f_IF-min 내지 f_IF-max 의 도플러 주파수 간격은 정수 갯수의 등거리 주파수 간격들 (steps) 로 분할된다. 물론, 간격들의 수가 더 많아질수록, 중간 캐리어 주파수는 더 정확하게 추정될 수 있다. 이러한 예에서, 20 Hz 의 간격 크기 (△f) 가 선택된다. 어떤 애플리케이션에서는, 그러나, 상당히 큰 간격 크기 (△f) 가 충분한 주파수 정확성을 제공할 수도 있으며, 반면에 다른 애플리케이션 (상당히 고도의 정확성이 요구되는) 에서는, 상당히 작은 간격 크기 △f 가 요구될 수도 있다. 임의의 경우에, 20 Hz 의 도플러 주파수 간격 f_IF-min 내지 f_IF-max 및 20 Hz 의 간격 크기 (△f) 는 1000 간격들을 요구하며, 여기에서 제 1 간격은 f_IF-min 내지 f_IF-min + △f 의 주파수를 포함하고, 제 2 간격은 f_IF-min + △f 내지 f_IF-min + 2 △f 의 주파수를 포함하고, 이는 f_IF-min + 999 내지 f_IF-max 의 주파수를 포함하는 마지막 간격에까지 이른다.

각각의 주파수 간격에 대해, 주파수 후보 벡터 (f_IF-C) 가 정의된다. 중간 캐리어 주파수의 초기 위상 위치를 추정하기 위해서, 정수 갯수의 초기 위상 위치들 φ₀, ..., φ₇ 이 결정된다. 설명적인 예는 8 개의 그러한 위치들 (φ_C) 를 나타낸다. 이는 π/4 의 위상 해상도를 부여한다. 각각의 주파수 후보 벡터 (f_IF-C) 에 대해, 각각 0 에서부터 7π/4 로의 특정한 위상 시프트를 표시하는, 8 개의 상이한 위상 위치들 φ₀, ..., φ₇ 이 정의된다. 소정의 캐리어 주파수 후보 벡터 (f_IF-C) 와 특정한 초기 위상 주파수 (φ_C) 의 조합은 캐리어 주파수-위상 후보 벡터로 지칭된다. 도 5 는 f_IF-C = f_IF-min 인 제 1 간격, 및 f_IF-C = f_IF-min + △f 인 제 2 간격에 대해서, 그러한 모든 벡터들 (즉, 8 개) 을 도시한다.

또한, 도 5 는 주파수 후보 벡터 (f_IF-C) 의 샘플 값들의 수 (또는 길이) 가 지시되는 축 L_C 를 포함한다. L_C 수는 바람직하게는 2 의 급수 (power) 인데, 이렇게 되는 것이 일반적으로 더 간단하게 구현하게 하기 때문이다. 각각의 주파수 후보 벡터 (f_IF-C) 내의 샘플 값들의 수는 이용가능한 메모리 공간, 요구되는 주파수 해상도, 및 요구되는 위상 해상도를 고려하여 설정된다. 상기 예에서, 512 개 샘플들의 길이가 선택되고, 각각의 샘플은 하나의 바이트를 요구하며, 전체 (압축되지 아니한) 메모리 요구는 3.9 MB (즉, 1000 주파수들 × 8 위상 위치들 × 512 B = 4096000 B = 3.9 MB) 이다.

도 6 은 도 5 의 캐리어 주파수-위상 후보 벡터들 (V_fφ(f_IF-C, φ_C)) 의 또 다른 표현을 나타낸다. 여기에서, 벡터들 (V_fφ(f_IF-C, φ_C)) 은 캐리어 주파수 f_IF-C = f_IF-min (즉, 1.24 MHz) 에서부터 f_IF-C= f_IF-max (즉, 1.26 MHz) 까지, 및 위상 시프트 위치 φ_C=φ₀ (즉, 0) 에서부터 φ_C=φ₇ (즉, 7π/4) 까지의 범위를 가지며, 모두 s_n 샘플들 (즉, 512 개) 의 길이 L_C를 가지며, 입방체에서 표현된다. 따라서, 특정의 주파수-위상 후보 벡터 (V_fφ(f_IF-C, φ_C)) 는 L_C-축과 병렬적이며, L_C=s₁ 에서 L_C=s_n 의 범위를 가지는 입방체 내의 입방형의 세그먼트에 의해 주어진다.

모든 캐리어 주파수-위상 후보 벡터 (V_fφ(f_IF-C, φ_C)) 가 발생된 후에, 벡터들은 상대적으로 단기간의 접속 시간을 가지는 디지털 메모리에 저장되어, 후기 획득 및/또는 추적 위상 동안에 쉽사리 접속할 수도 있다. 바람직하게는, 캐리어 주파수-위상 후보 벡터 (V_fφ(f_IF-C, φ_C)) 는 유입 데이터 워드들 (하나 이상의 수신된 신호들을 표시함) 과 캐리어 주파수-위상 후보 벡터들 (V_fφ(f_IF-C, φ_C)) 의 세그먼트들 사이의 곱셈 연산을 수행하도록 구성되는 데이터 포맷에 따라서 저장된다. 벡터들은 패킹된 샘플들 (packed samples) 을 포함하거나, 바이트와 같이 마이크로프로세서에서 처리가능한 최소의 유닛으로 패킹되지 않은 샘플들을 포함할 수 있다. 데이터 포맷 문제들에 관한 추가적인 상세한 설명들은 하기 논의될 것이다.

도 7 은 본 발명의 실시형태에 따라 수신, 다운컨버팅, 및 샘플링된 예시적인 코드 시퀀스 (CS) 에 대한 그래프를 나타낸다. 중간 주파수 컴포넌트의 후속 제거 후에, 코드 시퀀스 (CS) 는 신호 값 +1, 또는 -1 중 하나를 포함하며, 심볼들은 예를 들어 1.023 MHz 의 칩핑 레이트에서 변경된다. 수신 측에서는, 코드 시퀀스 (CS) 는 예를 들어 5 MHz 의 샘플링 레이트 (r_S) 를 가지고 샘플링된다. 샘플링 인스턴스들은 s_i 축을 따라서 코드 시퀀스 신호 (CS) 상의 점들의 수단으로 표시된다. 도면으로부터 명백한 바와 같이, 칩 주기 당 대략 4 개의 샘플 값들이 존재한다. 따라서, 나이퀴스트 이론의 제약들은 명백하게 만족된다. 그러나, 샘플들은 변화의 인스턴스들, 즉, 코드 시퀀스 신호 (CS) 가 하나의 칩 심볼을 표시하는 것으로부터 다른 하나의 칩 심볼을 표시하는 것으로 변화하는 인스턴스들을 충분한 정확성을 가지고 결정할 수는 없다. 따라서, 소위 코드 위상이 결정되어야 한다. 또한, 코드 시퀀스가 시작하는 곳에서의 특정한 샘플 값 또한, 수립되어야 한다.

도 8 은 코드 시퀀스 (CS) 가 시작하는 곳 (소위 코드 인덱스 (CI)) 에서의 샘플 값 및 코드 위상, (Cph) 가 이 샘플 값들과 관련하여 어떻게 정의되는지를 도시한다. 따라서, 도 7 의 코드 시퀀스 신호 (CS) 의 초기 세그먼트는 도 8 에 표시된다.

제 1 샘플 인스턴스는 여기에서 코드 시퀀스 (CS) 신호 주기의 실제 시작에 조금 앞서서 발생하는 것으로 추정된다. 따라서, 대응하는 샘플 값 s₁ 은 선행 주기의 끝에 속한다. 이는 점선으로 된 코드 시퀀스 신호 (CS) 를 표시하는 선의 수단으로 도시된다. 후속 샘플 인스턴스는, 그러나, 코드 시퀀스 (CS) 주기를 오버랩한다. 대응하는 샘플 값 s₂ 는 코드 인덱스 (CI) 로서 정의된다. 코드 시퀀스 신호의 실제 시작은 선행 획득 위상에서 결정되고, 통상적으로 수신된 신호와 코드 시퀀스 (CS) 의 국부적 복사 사이의 상관을 포함한다.

코드 시퀀스 신호 (CS) 의 시작과 코드 인덱스 (CI) 사이의 거리는 결국 코드 위상 (Cph) 으로서 정의되고, 따라서 샘플 인스턴스들 s_i 및 칩 변화들 사이의 변형 (translation) (또는 스큐 (skew)) 의 측정을 표시한다. 2 개의 연속하는 샘플 인스턴스들 s_i 사이의 샘플링 간격은 코드 위상 (Cph) 을 추정하기 위해서, 정수 갯수의 가능한 초기 위상 위치들로 분할된다. 이러한 예에서, 10 개의 0.0 에서부터 0.9 까지 변화하는 0.1-간격들이 정의되며, 여기에서 제 1 간격 0.0 은 코드 시퀀스 신호 (CS) 가 코드 인덱스 (CI) 에서 시작한다는 것을 표시하며, 마지막 간격 0.9 는 코드 시퀀스 신호 (CS) 가 선행 샘플 값 s₁ 에서 거의 시작한다는 것을 표시한다. 도 8 은 0.4 의 코드 위상 (Cph), 즉 코드 시퀀스 신호 (CS) 가 대략 2 개의 연속하는 샘플 인스턴스들 s_i 사이 중간에서 시작하는 상황을 도시한다.

캐리어 주파수-위상 후보 벡터들 (V_fφ(f_IF-C, φ_C)) 과 유사하게, 각각의 신호 소스 특별 코드 시퀀스 (CS) 및 코드 레이트 (CR), 코드 인덱스 (CI), 및 코드 위상 (Cph) 의 조합에 대해, 코드 레이트-위상 후보 벡터들이 정의된다. 그럼에도 불구하고, 본 발명의 바람직한 실시형태에 따르면, 수정된 코드 벡터는 본래의 코드 벡터 각각에 기초하여 먼저 생성된다.

도 9a 및 9b 는 이러한 것이 어떻게 수행되는지를 도시한다. 도 9a 의 코드 벡터 (CV) 는 다수의 샘플 값들, 말하자면 5000 개를 포함한다. 바람직하게는, 샘플 값들의 수는 샘플링 레이트와 관련하여 선택되어, 전체 코드 시퀀스 주기가 기록된다. 상기 예에서, 이는, 5 MHz 의 샘플링 레이트 (r_S) 를 가지고, 5000 개의 샘플들이 정확하게 하나의 전체 코드 시퀀스 (CS) 주기 (1 ms 의 지속시간을 가지며, 칩핑 레이트가 1.023 MHz 이기 때문에, 1023 개의 칩들을 포함함) 를 커버한다는 것을 의미한다.

수정된 코드 벡터 (CV_m) 는 이제 본래의 코드 벡터 (CV) 의 끝에서부터 수정된 코드 벡터 (CV_m) 의 시작으로 특정한 수의 구성요소들 E_e (예를 들어, 2 개) 를 복사함으로써, 본래의 코드 벡터 (CV) 에 기초하여 발생된다. 대응적으로, 본래의 코드 벡터 (CV) 의 시작에서부터의 특정한 수의 구성요소들 E_b (예를 들어, 2 개) 는 코드 벡터 (CV_m) 의 끝으로, 즉 구성요소 E_e 뒤에 복사된다. 도 9b 는 수정된 코드 벡터 CV_m 의 결과를 도시한다. 이러한 예에서, 각각의 칩 심볼은 대략 4 개의 인스턴스들에서 샘플링되기 때문에, 2 개의 샘플 값들은 칩 주기의 1/2 과 거의 동등하다. 따라서, 구성요소 E_e 및 E_b 의 상기 복사는 코드 벡터 (CV) 와 수신된 데이터 사이의 상관 연산 동안에 코드 벡터 (CV) 의 1/2-칩 시프트를 허용한다. 이는 도 11 과 관련하여 하기 더 논의될 것이다.

도 10 은 신호 소스 특별 코드 시퀀스 (CS(i)) 를 표시하는 상이한 코드 레이트-위상 후보 벡터들 (CV_m(CR_C-C, Cph)) 에 대해 3 차원 그래프를 설명한다. 중간 캐리어 주파수와 유사하게, 코드 레이트 후보 벡터 (CR_C-C) 에 대한 일반 코드 레이트 (CR_C) 또한, 도플러 효과들로 인해서 최소 값 (CR_min) 에서부터 최대 값 (CR_max) 까지 변화할 수도 있다. 그러나, 코드 레이트 (또는, 칩핑 레이트) 는 상대적으로 높고, 레이트 변이는 다소 작아진다.

예를 들어, 중간 캐리어 주파수에서 10 kHz 의 도플러 시프트는 1.023 MHz에서 단지 6.5 Hz 의 일반 코드 레이트 (CR_C) 의 시프트와 동등하다. 즉, 코드 레이트와 관련된 도플러 시프트는 일반적으로 캐리어 주파수와 코드 레이트 사이의 비율과 동일하다 (1575.42 MHz / 1.023 MHz = 1540; 중간 주파수에서의 10 kHz 의 도플러 시프트는 따라서 10000/1540 ≒ 6.5 Hz 에 대응함). 코드 레이트 후보 벡터 CR_C-C 는 CR_min = 102293.5 Hz 와 CR_max = 102306.5 Hz 사이의 도플러 레이트 간격의 임의의 곳에서 값을 포함할 수도 있다. 도플러 레이트 간격 CR_min-CR_max 는 정수 갯수의 등거리 코드 레이트 간격들 (△CR), 즉 13 개로 분할된다. 이러한 예에서, 따라서, 각각의 간격 (CR_min, CR_min + △CR, ..., CR_max) 은 따라서, 1 Hz 간격을 가진다. 본 발명의 바람직한 실시형태에 따르면, 코드 레이트 간격 크기는, 예를 들어 샘플링 주파수 및 요구되는 해상도에 기초하여 결정되도록 구성된다.

도 10에서, 3 차원 그래프 (또는 입방체) 는 코드 레이트-위상 후보 벡터들 (CV_m(CR_C-C, Cph)) 의 세트를 포함하며, 여기에서 코드 레이트는 CR_C-C = CR_min 에서부터 CR_C-C = CR_max 까지 변화하고, 코드 위상은 Cph = 0.0 에서부터 Cph = 0.9 까지 변화하고, 각각의 벡터는 s_m 샘플들의 길이 L_CVm(예를 들어, 5004) 을 가진다. 따라서, 특정의 코드 레이트-위상 후보 벡터 (CV_m(CR_C-C, Cph)) 는 L_CVm-축과 평행하며, L_CVm = s₁ 으로부터 L_CVm = s_m 까지 범위가 변화하는 입방형의 세그먼트 CV_m(CR_min+ 2 △CR, 0.4) 에 의해 부여된다.

모든 코드 레이트-위상 후보 벡터들 (CV_m(CR_C-C, Cph)) 이 발생된 후에, 벡터들은 상대적으로 단기간의 접속 시간을 가지는 디지털 메모리에 저장되어, 획득 및/또는 추적 위상 동안에 쉽사리 접속할 수도 있다. 바람직하게는, 코드 레이트-위상 후보 벡터들 (CV_m(CR_C-C, Cph)) 은 유입 데이터 워드들로부터 도출되는 벡터와 코드 레이트-위상 후보 벡터들 (CV_m(CR_C-C, Cph)) 의 세그먼트 사이의 상관 연산을 수행하도록 구성되는 데이터 포맷에 따라서 저장된다. 예를 들어, 코드 레이트-위상 후보 벡터들 (CV_m(CR_C-C, Cph)) 은 패킹된 샘플들을 포함하거나, 바이트와 같이 마이크로프로세서에서 처리가능한 최소의 유닛으로 패킹되지 않은 샘플들을 포함할 수 있다. 데이터 포맷 문제들에 관한 추가적인 상세한 설명들은 도 13 과 관련하여 하기 논의될 것이다.

확산 스펙트럼 신호의 추적 동안에, 즉 신호의 연속되는 수신 및 그곳에 포함되는 데이터의 복조 동안에, 신호에 대한 관련된 추적 파라미터들을 업데이트하는 것이 필요하다. 일반적으로, 추적 위상은 신호 디코딩을 초기화하기 위해 요구되는 예비 파라미터들의 세트가 수립되는 동안 소위 획득 위상에 의해 선행된다. 성공적인 획득 위상은 따라서, 적어도 하나의 신호 소스 특별 코드 시퀀스가 식별되고, 이 시퀀스에 의해 송신된 데이터 신호가 복조 가능하도록 귀결된다. 신호 소스 특별 코드 시퀀스와 관련될 수도 있는 추적 특성들은 수정된 코드 벡터 (CV_m) (이는, 캐리어 주파수 후보 벡터 (f_IF-C) 및 초기 위상 위치 (φ_C) 를 정의함), 코드 위상 위치 (Cph), 및 코드 인덱스 (CI) 를 포함한다. 수신기에서 상관 연산의 적절한 타이밍을 유지하기 위해서, 수정된 코드 벡터와 관련되는 코드 시퀀스의 시작 위치를 지시하는 포인터들의 세트가 요구되며, 바람직하게는, 각각의 상관 연산 사이에서 업데이트된다.

도 11 은 수정된 코드 벡터 (CV_m) 에 할당되는 그러한 포인터들의 세트 하나를 도시한다. 프롬프트 포인터 (P_P) 는 코드 시퀀스 시작 위치의 현재의 추정을 표시한다. 이 포인터 (P_P) 는 초기에는 코드 인덱스 (CI) 와 동일하게 설정된다. 수신된 데이터의 임의의 후속 세그먼트들에 대해, 적절한 P_P-포인터 위치들은 그렇게 미리 발생된 것들이 저장되는 디지털 메모리로부터 적합한 수정된 코드 벡터들 (CV_m) 을 복구함으로써 획득된다. 각각의 세그먼트 사이에서, 초기 코드 위상 (Cph) 뿐만 아니라 코드 레이트 후보 벡터 (CR_C-C) 도 업데이트된다. 또한, 전기 포인터 및 후기 포인터 (P_E 및 P_L) 의 하나 이상의 쌍 은 각각 프롬프트 포인터 (P_P) 측 각각에 할당되며, 여기에서 전기 포인터 (P_E) 는 프롬프트 포인터 (P_P) 의 하나 이상의 구성요소 앞에 위치되는 샘플 값을 특정하고, 후기 포인터 (P_L) 는 프롬프트 포인터 (P_P) 의 하나 이상의 구성요소 뒤에 위치되는 샘플 값을 특정한다. 그 후, 각각의 상관은 코드 시퀀스가 P_L-위치 뿐만 아니라, P_E-위치, P_P-위치에서 시작된다는 가정을 가지고 수행된다. P_P-위치에 대한 상관은 다른 어느 위치에서 보다 더 높은 상관 값으로 귀결되며, 동시에 P_E-포인터 및 P_L-포인터는 균형을 이루고 (즉, 이러한 위치들에 대한 상관은 동일한 값으로 귀결됨), 이는 추적 파라미터들의 최적화된 설정으로 해석된다. 이것이 사실이 아니라면, 샘플링된 데이터는 P_P-포인터, P_E-포인터, 및 P_L-포인터와 관련하여 재배치되어야 하며, 상관 피크 (peak) 는 다시 P_P-포인터의 위치와 일치한다. 교정되지 않은 (un-calibrated) 포인터 배치는 따라서 P_E-포인터 위치에 대한 상관 값 및 P_L-포인터 위치에 대한 상관 값 사이의 차이를 통해서 감지될 수도 있으며, 반면에 P_P-위치에 대한 상관은 최대 상관 값으로 귀결된다. 이러한 경우에, 잠재적으로 최대의 상관 값 (최적화된 P_P-배치에 대응함) 은, 최대 상관 값으로 귀결되는 P_E-포인터 위치 및 P_L-포인터 위치에 의존하는 현재의 P_P-위치와 현재의 P_E-위치 또는 현재의 P_P-위치와 현재의 P_L-위치 사이 어딘가에 존재한다. 포인터의 업데이트는 일반적으로 각각의 세그먼트 사이에서 발생한다. 제 1 포인터 쌍 외부의 제 2 또는 제 3 P_E-포인터 및 P_L-포인터 쌍은 추가적으로 추적의 정확한 조절을 달성할 가능성을 강화한다. 수신된 심볼 값에 의존하여, 최적화된 P_P-포인터의 설정도, 사실, 다른 임의의 포인터 위치에 대해서 보다 더 낮은 상과 값으로 귀결되는 P_P-위치에 대한 상관과 동등할 수 있다. 즉, 이는 네거티브 값 데이터 비트가 수신된다면, 정확하다. 그러나, 그렇지 않다면, 동일한 원리들이 적용된다.

임의의 경우에, P_P-포인터, P_E-포인터, 및 P_L-포인터는 단지 수정된 코드 벡터 (CV_m) 내의 소정의 간격들 내에서 배치될 수도 있다. P_P-포인터는 제 1 간격 (111) 내의 임의의 곳에서 설정될 수도 있으며, P_E-포인터는 제 2 간격 (112) 내의 임의의 곳에서 설정될 수도 있으며, P_L-포인터는 제 3 간격 (113) 내의 임의의 곳에서 설정될 수도 있다. 모든 포인터들은 항상 함께 설정되어, 그들의 상대적인 거리는 변화하지 않고 유지된다. P_L-포인터에 대하 한계 값 (P_L-min) 은 통상적으로 수정된 코드 벡터 (CV_m) 의 제 1 구성요소와 일치한다. 즉, 이 범위 외부에서, 의미있는 상관이 수행될 수 없다. 상기 사실과 포인터들이 P_P-포인터, P_E-포인터, 및 P_L-포인터 공동으로 설정된다는 사실의 결과로서, P_E-포인터에 대한 대응하는 한계 값 (P_E-min) 또한, 정의된다.

도 12 는 본 발명의 실시형태에 따라서 데이터 워드 d(1), d(2), ..., d(N) 이 유입 레벨-이산 샘플 값들의 시퀀스 (1210) 로부터 어떻게 형성되는지를 도시한다. 데이터 워드 d(1), ..., d(N) 은 각각의 데이터 워드 (d(k)) 가 각각의 캐리어 주파수-위상 후보 벡터 내의 구성요소의 수 s_n 과 동일한 구성요소를 획득하도록 형성된다. 예를 들어, 이러한 벡터들의 길이는 512 개의 샘플 값들 (도 5 및 도 6 과 관련하여 상기 설명된 예에서와 같이) 일 수도 있다. 각각의 시퀀스 (1210) 가 5000 개의 샘플 값들을 포함한다고 주어지면, 데이터 워드의 수 N 은 10 (5000/512 ≒ 9.76 은 10 번째 데이터 워드 d(10) 의 최종 쿼터가 비어있음을 의미함) 이 된다. 본 발명에 따르면, 현재 데이터 워드 (d(k)) 의 구성요소들은 공동으로 (즉, 병렬적으로) 프로세싱된다. 그 후, 후속 데이터 워드 (d(k+1)) 의 프로세싱은 초기화되고, 후속 데이터 워드 (d(k+1)) 의 프로세싱이 그 후의 프로세싱에서 입력 데이터로 전달되는 때에 요구되는 현재 데이터 워드 (d(k)) 의 프로세싱 동안에 임의의 프로세싱 파라미터들이 획득된다. 이들 프로세싱 파라미터들은 바람직하게는, 후속 데이터 워드 (d(k+1)) 의 제 1 샘플 값을 지시하는 포인터 Pd, 캐리어 주파수-위상 후보 벡터들 (V_fφ(f_IF-C, φ_C)) 의 세트 (즉, 동일-위상 버전을 표시하는 캐리어 주파수-위상 후보 벡터들 (f_IF-C) 및 직교-위상 버전을 표시하는 캐리어 주파수-위상 후보 벡터들 (f_IF-C)) 를 설명하는 파라미터들 그룹, 코드 벡터들 (CV_m) 의 관련된 세트, 및 프롬프트 포인터, 전기 포인터, 및 후기 포인터 (P_P, P_E, P_L) 를 각각 포함한다.

도 13 은 본 발명의 실시형태에 따라서, 도 12 의 데이터 워드들이 다양한 미리 발생된 벡터들과 어떻게 상관되는지를 도시한다. 먼저, 캐리어 주파수-위상 후보 벡터들 (V_fφ(f_IF-C, φ_C)) 의 세트가 데이터 워드 (d(k)) 에 대해 계산된다. 이러한 세트는 일반적으로 앞에서의 획득 위상 내에서 (또는, 데이터 워드 (d(k)) 가 프로세싱될 제 1 워드가 아니라면, 앞의 워드의 프로세싱 동안) 획득된다.

따라서, 관련된 세트의 각각의 캐리어 주파수-위상 후보 벡터 (V_fφ(f_IF-C, φ_C)) 에 대해, 벡터 (V_fφ(f_IF-C, φ_C)) 의 미리 발생된 동일-위상의 표시 (f_IFI) 및 직교-위상 표시 (f_IFQ) 가 각각 획득된다. 이들 표시들 모두는 도 6 에서 보는 것과 같이, 그들이 단지 하나의 동일한 벡터의 일 쿼터 (1/4) 간격의 지연을 가지며, 메모리는 전체 주기에 대해서 초기 위상 위치 표시들을 유지하기 때문에, 미리 발생된 캐리어 주파수-위상 후보 벡터들 (V_fφ(f_IF-C, φ_C)) 이 저장되는 디지털 메모리에서 발견된다.

그 후, 캐리어 주파수 컴포넌트의 영향을 제거하기 위해서, 데이터 워드 (d(k)) 는 관련된 세트의 캐리어 주파수-위상 후보 벡터 (V_fφ(f_IF-C, φ_C)) 의 동일-위상 표시 (f_IFI) 와 곱해진다. 그 결과로, 제 1 중간-주파수-감소된 정보 워드 S_IF-I(k) 가 생성된다. 대응적으로, 데이터 워드 (d(k)) 또한, 관련된 세트의 캐리어 주파수-위상 후보 벡터 (V_fφ(f_IF-C, φ_C)) 의 직교-위상 표시 (f_IFQ) 와 곱해지고, 제 2 중간-주파수-감소된 정보 워드 (S_IF-Q(k)) 가 생성된다.

바람직하게는, 데이터 워드 (d(k)) 와 캐리어 주파수-위상 후보 벡터 (V_fφ(f_IF-C, φ_C)) 의 동일-위상 표시 (f_IFI) 및 직교-위상 표시 (f_IFQ) 곱셈 각각은 XOR-연산 또는 SIMD-연산의 수단 (즉, 각각 1-비트 및 다중-비트 곱셈들) 에 의해 수행된다. 이는 즉, 데이터 워드 (d(k)) 및 벡터 (V_fφ(f_IF-C, φ_C)) 가 호환가능한 데이터 포맷을 가진다면, 가능하다.

후속하여, 제 1 중간-주파수-감소된 정보 워드 (S_IF-I(k)) 가 미리 저장된 벡터들이 저장되는 디지털 메모리로부터 복구된 수정된 코드 벡터 (CV_m-P) 와 곱해지고, 프롬프트 포인터 (P_P) 에 의해 지시되는 위치에서 시작한다. 제 1 프롬프트-역확산 심볼 스트링 (Λ_IP(k)) 가 이 연산의 결과로서 생성된다. 제 1 중간-주파수-감소된 정보 워드 (S_IF-I(k)) 또한, 수정된 코드 벡터 (CV_m-E(k)) 와 곱해지고, 이는 전기 포인터 (P_E) 에 의해 지시되는 위치에서 시작한다. 제 1 전기-역확산 심볼 스트링 (Λ_IE(k)) 가 이 연산의 결과로서 생성된다. 제 1 중간-주파수-감소된 정보 워드 (S_IF-I(k)) 또한, 수정된 코드 벡터 (CV_m-L(k)) 와 곱해지고, 이는 후기 포인터 (P_L) 에 의해 지시되는 위치에서 시작하며, 제 1 후기-역확산 심볼 스트링 (Λ_IL(k)) 가 생성된다. 또한, 제 2 중간-주파수-감소된 정보 워드 (S_IF-Q(k)) 는 수정된 코드 벡터 (CV_m-P(k)) 와 곱해지고, 이는 프롬프트 포인터 (P_P) 에 의해 지시되는 위치에서 시작하며, 제 2 프롬프트-역확산 심볼 스트링 (Λ_QP(k)) 가 생성된다. 대응적으로, 제 2 중간-주파수-감소된 정보 워드 (S_IF-Q(k)) 는 수정된 코드 벡터 (CV_m-E(k)) 와 곱해지고, 이는 프롬프트 포인터 (P_E) b에 의해 지시되는 위치에서 시작하며, 제 2 프롬프트-역확산 심볼 스트링 (Λ_QE(k)) 이 생성된다. 마찬가지로, 제 2 중간-주파수-감소된 정보 워드 (S_IF-Q(k)) 는 수정된 코드 벡터 (CV_m-L(k)) 와 곱해지고, 이는 프롬프트 포인터 (P_L) 에 의해 지시되는 위치에서 시작하며, 제 2 후기-역확산 심볼 스트링 (Λ_QL(k)) 이 생성된다.

그 후, 결과 데이터 워드 D_R-IP(k), D_R-IE(k), D_R-IL(k), D_R-QP(k), D_R-QE(k), 및 D_R-QL(k) 는 각각의 스트링을 함께 합산함으로써 각각의 역확산 심볼 스트링들 Λ_IP(k), Λ_IE(k), Λ_IL(k), Λ_QP(k), Λ_QE(k), 및 Λ_QL(k) 로부터 도출될 수도 있다. 스트링들이 패킹되지 않은 데이터를 표시한다면, 프로세서는 결과 데이터 (D_R(k)) 를 획득하기 위해서, 단순히 덧셈 연산을 수행할 수도 있다. 그러나, 스트링들이 패킹된 데이터를 표시한다면, 결과 데이터 (D_R(k)) 는 본 발명의 바람직한 실시형태를 따라서, 역확산 심볼 스트링 Λ_IP(k), Λ_IE(k), Λ_IL(k), Λ_QP(k), Λ_QE(k), 및 Λ_QL(k) 에 의해 각각 주어진 비트 패턴에 기초하여 테이블 (1310) 내의 미리 발생된 값을 조사함으로써 도출된다.

본 발명의 바람직한 실시형태에 따르면, 개별 데이터 워드들 D_R-IP(k), D_R-IE(k), D_R-IL(k), D_R-QP(k), D_R-QE(k), 및 D_R-QL(k) 에 부가하여, 대응하는 축적된 데이터 워드들이 생성되고, 데이터 워드 (D_R(1)) 내지 (D_R(k)) 가 발생된 후에, 모든 데이터 워드 (D_R(k)) 의 합 또한, 획득된다. 따라서, 데이터 워드 (d(N)) 이 프로세싱된 때, 결과 합 (D_R(1) 내지 D_R(N)) 또한 가까이에 있다.

또한, 결과 데이터 워드들은 페이로드 정보를 표시한다. 예를 들어, 결과 데이터 워드들 (D_R-IP(k), D_R-IE(k), D_R-IL(k), D_R-QP(k), D_R-QE(k), 및 D_R-QL(k)) 의 세트에 기초하여, 도 4 에 나타난 바와 같이, 송신된 데이터 심볼 시퀀스 (D) 의 복조된 정보의 단편이 도출될 수도 있다. 정상 상태 동작에서, 기본적으로 결과 데이터 워드들 중 단지 하나만이, 즉 D_R-IP(k) 만이 실제로 정보를 운반한다.

본 발명의 바람직한 실시형태에 따르면, 중간-주파수-감소된 정보 워드들 (S_IF-I(k) 및 S_IF-Q(k)) 각각과 수정된 코드 벡터들 (CV_m-P(k), CV_m-E(k); CV_m-L(k)) 사이의 곱셈에 포함되는 곱셈들은 모두 XOR-연산 또는 SIMD-연산에 의해 수행된다. 이는 중간-주파수-감소된 정보 워드들 (S_IF-I(k); S_IF-Q(k)) 및 수정된 코드 벡터들 (CV_m-P(k), CV_m-E(k); CV_m-L(k)) 이 호환가능한 데이터 포맷을 가진다면 가능하다.

도 11 과 관련하여, 하나 이상의 전기 포인터 및 후기 포인터의 쌍이 향상된 추적을 달성하기 위해서, 프롬프트 포인터에 할당될 수도 있다는 점이 상기 언급되었다. 도 14 는 본 발명의 실시형태에 따라서 그러한 포인터들 (P_E1; P_L1 및 P_E2; P_L2) 의 두 쌍이 각각 프롬프트 포인터 (P_P) 근처에서 어떻게 할당되는지를 도시한다. 여기에서, 수평축은 코드 시프트 (CS) 를 표시하고, 수직축은 정규화된 상관 인자를 나타낸다. 따라서, 프롬프트 포인터 (P_P) 의 최적화된 배치는 정규화된 상관 값 1 과 동일하다. 샘플링된 데이터가 이 위치로부터 어느 방향으로든지 더 많이 시프트될수록, 상관 값은 하나 이상의 칩의 시프트에 대해서, 0 에 실제적으로 가까워진다. 제 1 쌍의 2 개의 포인터들 (P_E1 및 P_L1) 이 제 1 시프트된 상관 결과를 생성할 때, 제 2 쌍의 2 개의 포인터들 (P_E2 및 P_L2) 가 제 2 시프트된 상관 결과를 생성할 때, 제 1 시프트된 상관 결과가 제 2 시프트된 상관 결과보다 더 크면서, 제 1 및 제 2 시프트된 상관 결과 모두가 프롬프트 위치 (P_P)에서 획득되는 상관 결과보다 더 작을 때 (도면에 도시된 바와 같이), 알고리즘은 완벽하게 균형을 이룬다. 상기 상관 결과들은 바람직하게는 도 13 과 관련하여 상기 설명된 것에 대응하는 프로세스에 따라서 발생된다. 포인터 위치 (P_P, P_E1, P_L1, P_E2 및 P_L2) 에 대해, 상관 결과에 기초하여 수정된 코드 벡터들 (CV_m-E(k), CV_m-P(k); CV_m-L(k)) 세트가 선택되고, 이는 최적화된 것이라 간주된다.

도 15 는 본 발명의 실시형태에 따라서 네비게이션 위성 시스템에서 송신된 네비게이션 데이터 신호들을 수신하는 신호 수신기 (1500) 를 나타낸다. 수신기 (1500) 는 무선 프론트 엔드 유닛 (1510), 인터페이스 유닛 (1520), 및 디지털 프로세서 유닛 (1530) 을 포함한다.

무선 프론트 엔드 유닛 (1510) 은 연속 무선 신호 (S_HF) 를 수신하도록 구성되고, 그에 따라 상대적으로 고주파수인, 대응하는 전기적 신호 (S_IF) 를 생성한다. 인터페이스 유닛 (1520) 은 전기적 신호 (S_IF) 를 수신하도록 구성되고, 그에 따라 전기적 신호 (S_IF) 로서 동일한 정보를 표시하며 데이터 워드 (d(k)) 로 분할되는 샘플 값들의 시퀀스를 생성한다. 디지털 프로세서 유닛 (1530) 은 데이터 워드들 (d(k)) 을 수신하도록 구성되고, 이에 대한 응답으로 데이터 신호를 복조한다. 디지털 프로세서 유닛 (1530) 은 결국 메모리 수단 (1535) 을 포함하며, 이는 프로그램이 프로세서 유닛 (1530) 내에서 실행될 때 제안된 처리 단계들을 제어할 수 있는 컴퓨터 프로그램에 로딩될 수 있다.

요약하기 위해서, 본 발명에 따라 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 일반적인 방법이 도 16 의 흐름도와 관련하여 이제 설명될 것이다.

예비 단계 1600 는 각각 수신기에서 수신되고 (또는 적어도 수신 가능하고), 복조되려고 의도된 신호 소스 특별 코드 시퀀스를 표시하는 코드 벡터들을 미리 발생시킨다. 단계 1600 는 신호 수신이 초기화되기 전에 수행된다.

그 후, 단계 1610 은 상대적으로 고주파수인 연속적 신호를 수신한다. 다음 단계 1620 는 기본 샘플링 레이트에서 연속적 신호를 샘플링하고, 여기에서 시간 분할된 신호 샘플들의 결과 시퀀스가 생성된다. 각각의 샘플은 또한, (샘플 값 당 1 비트를 가지는 것과 같이 상대적으로 낮은-해상도 또는 무선 프론트 엔드 유닛 (1510) 으로부터 전달된 샘플들 당 데이터의 수 및 애플리케이션에 의존하는 상대적으로 높은-해상도에 따라) 양자화되어, 대응하는 레벨-이산 샘플 값이 획득된다. 그 후, 단계 1630 는 샘플 값들로부터 데이터 워드들을 형성하고, 여기에서 각각의 데이터 워드는 하나 이상의 계속되는 샘플 값들을 포함한다. 그 후, 단계 1640 은 데이터 워드들 내의 정보와 신호 소스 특별 코드 시퀀스의 미리 발생된 표시들 중 하나 사이의 상관 연산을 수행한다. 상관 단계는 코드 벡터들의 서브-그룹 내의 적어도 각각의 벡터와 데이터 워드로부터 도출된 적어도 하나의 벡터를 상관시키는 것을 포함한다. 다음 단계 1650 은 단계 1640 에서 수행된 상관의 결과로서 데이터를 생성한다. 그 후, 단계 1660 은 샘플링된 시퀀스가 종료되었는지 여부, 즉 프로세싱될 더 이상의 데이터 워드들이 존재하는지 여부를 조사한다. 프로세싱될 더 이상의 데이터가 발견되면, 처리는 단계 1640 으로 복귀한다. 그렇지 않으면, 처리는 유입 신호의 연속된 수신을 위해 단계 1610 으로 다시 루프를 돌아간다. 일반적으로, 그러한 신호 또한 바람직하게는 단계 1620 내지 1660 의 실행 과정 동안 수신된다. 도 16 에 도시된 연속적인 처리는 단지 특정의 수신된 신호 세그먼트에만 적용가능한 것이다. 바람직하게는, 모든 단계들 (1610 내지 1660) 이 실제로는 병렬적으로 수행된다.

도 16 과 관련하여 설명된, 단계들의 임의의 서브-시퀀스 뿐만 아니라 프로세스 단계들은 GNSS-수신기 내에 위치하는 마이크로프로세서와 같이 프로그램되는 컴퓨터 장치에 의해 제어될 수도 있다. 또한, 도면과 관련하여 상기 설명된 본 발명의 실시형태들은 컴퓨터 장치들, 컴퓨터 장치들에서 수행되는 프로세스들을 포함하지만, 본 발명은 또한, 컴퓨터 프로그램들, 특히 본 발명이 실시되도록 구성된, 캐리어 상 또는 캐리어 내의 컴퓨터 프로그램들로 확장된다. 프로그램은 소스 코드, 오브젝트 코드, 코드 중간 소스, 및 부분적으로 컴파일된 형태와 같은 오브젝트 코드의 형태, 또는 본 발명에 따른 프로세스의 구현에서의 이용에 적합한 임의의 다른 형태에 존재할 수도 있다. 캐리어는 프로그램을 운반할 수 있는 임의의 엔티티 또는 장치일 수도 있다. 예를 들어, CD (Compact Disc) 또는 반도체 ROM 과 같은 ROM (Read Only Memory), 또는 플로피 디스크 또는 핸드 디스크와 같은 자기 저장 매체 등의 저장 매체를 포함할 수도 있다. 또한, 캐리어는 전기적 또는 광학적 케이블을 통해서 또는 무선에 의해 또는 다른 수단에 의해서 전달될 수도 있는 전기적 또는 광학적 신호와 같은 송신가능한 캐리어일 수도 있다. 프로그램이 케이블 또는 다른 장치 또는 수단들에 의해 직접적으로 전달될 수도 있는 신호에서 구체화될 때, 캐리어는 그러한 케이블 또는 장치 또는 수단들에 의해 구성될 수도 있다. 다른 방법으로는, 캐리어는 프로그램이 임베디드되는 집적 회로일 수도 있으며, 집적 회로는 관련된 프로세스들을 수행하기 위해, 또는 관련된 프로세스들의 수행에서의 이용을 위해 구성될 수도 있다.

이 명세서에서 이용되는 용어 "포함한다/포함하는 것" 은 기술된 특성들, 정수들, 단계들, 또는 컴포넌트들의 존재를 특정하기 위해 사용된다. 그러나, 상기 용어는 하나 이상의 부가적인 특성들, 정수들, 단계들, 또는 컴포넌트들, 또는 상기의 조합의 존재 또는 부가를 배제하는 것은 아니다.

본 발명은 도면에서 설명된 실시형태들에만 제한되는 것은 아니며, 본 청구항의 범위 내에서 자유롭게 변형될 수도 있다.

Claims

확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 방법으로서,

비교적 고주파수의 연속적 신호 (S_IF) 를 수신하는 단계;

상기 연속적 신호 (S_IF) 를 기본 샘플링 레이트 (r_S) 로 샘플링하는 단계로서, 시간 이산 신호 샘플들의 결과 시퀀스 (S[s_i]) 가 생성되는, 샘플링 단계;

각각의 신호 샘플을 대응하는 레벨-이산 샘플 값으로 양자화하는 단계;

각각 하나 이상의 계속적인 (consecutive) 샘플 값 (s₁, ..., s_n) 을 포함하는 복수 개의 데이터 워드 (d(1), ..., d(N)) 를 형성하는 단계; 및

데이터 워드 (d(k)) 의 정보와 신호 소스 특별 코드 시퀀스 (CS) (signal source specific code sequence) 의 하나 이상의 표시 (CS(i)) 사이에 상관 (correlation) 시키는 단계

를 포함하며,

상기 방법은, 상기 상관 단계를 위한 준비로서, 상기 연속적 신호 (S_IF) 를 수신하기 전에 다수의 코드 벡터 (CV; CV_m) 가 미리 발생되고, 각각의 코드 벡터는 하나 이상의 신호 소스 특별 코드 시퀀스 (CS) 의 특정한 (particular) 코드 시퀀스 (CS(i)) 를 표시하는, 준비를 포함하고,

상기 상관 단계는, 상기 코드 벡터들 (CV; CV_m) 의 서브 그룹 (CV_m-E, CV_m-P; CV_m-L) 에서의 적어도 각각의 벡터와 상기 데이터 워드 (d(k)) 로부터 도출되는 하나 이상의 벡터 (S_IF-i(k); S_IF-Q(k)) 를 곱하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는, 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 방법.
제 1 항에 있어서,

특정한 신호 소스 특별 코드 시퀀스 (CS(i)) 를 표시하는 상기 각각의 코드 벡터 (CV; CV_m) 는, 기본 샘플링 레이트 (r_S) 로 샘플링되고, 상기 레벨-이산 샘플 값들 (s₁, ..., s_n) 을 생성하는데 이용되는 양자화 프로세스로 양자화되는 것을 특징으로 하는, 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 방법.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,

상기 하나 이상의 신호 소스 특별 코드 시퀀스 (CS) 는 의사 랜덤 잡음인 것을 특징으로 하는, 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 방법.
제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 수신하는 단계는, 유입 고주파수 신호 (S_HF) 를 중간 주파수 신호 (S_IF) 로 다운컨버팅하는 것을 포함하고, 상기 고주파수 신호 (S_HF) 는 제 1 주파수 (f_HF) 근처에서 대칭적인 스펙트럼을 가지며, 상기 중간 주파수 신호 (S_IF) 는 상기 제 1 주파수 (f_HF) 보다는 상당히 낮은 제 2 주파수 (f_IF) 근처에서 대칭적인 스펙트럼을 가지는 것을 특징으로 하는, 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 방법.
제 4 항에 있어서,

도플러 효과에 의해 상기 제 2 주파수 (f_IF) 의 최대 주파수 변이 (f_D) 를 결정하는 단계;

상기 제 2 주파수 (f_IF) 근처에서 도플러 주파수 간격 (f_IF-min - f_IF-max) 을 정의하는 단계로서, 상기 도플러 주파수 간격 (f_IF-min - f_IF-max) 은 상기 제 2 주파수 (f_IF) 와 상기 최대 주파수 변이 (f_D) 사이의 차이와 동일한 최소 주파수 한계 (f_IF-min), 및 상기 제 2 주파수 (f_IF) 와 상기 최대 주파수 변이 (f_D) 의 합과 동일한 최대 주파수 한계 (f_IF-max) 를 가지는, 단계;

상기 도플러 주파수 간격 (f_IF-min - f_IF-max) 을 정수 갯수의 등거리 (△f) 주파수 간격들 (f_IF-min, f_IF-min+△f, ...,f_IF-max) 로 분할하는 단계; 및

상기 각각의 주파수 간격 (f_IF-min, f_IF-min+△f, ...,f_IF-max) 에 대해 주파수 후보 벡터 (f_IF-C) 를 정의하는 단계

들을 특징으로 하는, 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 방법.
제 5 항에 있어서,

상기 주파수 후보 벡터 (f_IF-C) 에 대해 정수 갯수의 초기 위상 위치 (φ₀, ..., φ₇) 를 결정하는 단계; 및

캐리어 주파수 후보 벡터 (f_IF-C) 와 초기 위상 위치 (φ₀, ..., φ₇) 의 조합 각각에 대해 캐리어 주파수-위상 후보 벡터 (V_fφ(f_IF-C,φ_C)) 를 정의하는 단계

들을 특징으로 하는, 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 방법.
제 6 항에 있어서,

상기 각각의 캐리어 주파수-위상 후보 벡터 (V_fφ(f_IF-C,φ_C)) 내의 구성요소(Sn) 의 수를 결정하는 단계; 및

상기 데이터 워드 (d(k)) 와 캐리어 주파수-위상 후보 벡터 (V_fφ(f_IF-C,φ_C)) 의 세그먼트 사이의 곱셈 연산을 수행하도록 구성되는 데이터 포맷에 따라서 상기 캐리어 주파수-위상 후보 벡터 (V_fφ(f_IF-C,φ_C)) 를 저장하는 단계

들을 특징으로 하는, 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 방법.
제 7 항에 있어서,

세그먼트가 상기 데이터 워드 (d(k)) 내의 구성요소의 수와 동일한 구성요소를 획득하도록, 캐리어 주파수-위상 후보 벡터 (V_fφ(f_IF-C,φ_C)) 의 세그먼트 각각에 부가하는 것을 포함하는 데이터 포맷을 구성하고, 따라서, 캐리어 주파수-위상 후보 벡터 (V_fφ(f_IF-C,φ_C)) 의 세그먼트 및 하나 이상의 벡터 (S_IF-I(k); S_IF-Q(k)) 가 SIMD-연산 및 XOR-연산 중 적어도 하나에 의해 공동으로 (jointly) 프로세싱되게 하는 것을 특징으로 하는, 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 방법.
제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서,

도플러 효과에 의해 최대 코드 레이트 변이를 결정하는 단계;

중앙 코드 레이트 (CR_C) 근처의 도플러 레이트 간격 (CR_C-min - CR_C-max) 을 정의하는 단계로서, 상기 도플러 주파수 간격은 상기 중앙 코드 레이트 (CR_C) 와 상기 최대 코드 레이트 변이 (CR_D) 사이의 차이와 동일한 최소 코드 레이트 한계 (CR_C-min), 및 상기 상기 중앙 코드 레이트 (CR_C) 와 상기 최대 코드 레이트 변이 (CR_D) 의 합과 동일한 최대 코드 레이트 한계 (CR_C-max) 를 가지는, 단계;

상기 도플러 레이트 간격 (CR_C-min - CR_C-max) 을 정수 갯수의 등거리 (△CR) 코드 레이트 간격들 (CR_C-min, CR_C-min+ △CR, ...,CR_C-max) 로 분할하는 단계; 및

상기 각각의 코드 레이트 간격 (CR_C-min, CR_C-min+ △CR, ...,CR_C-max) 에 대해 코드 레이트 후보 (CR_C-C) 를 정의하는 단계

들을 특징으로 하는, 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 방법.
제 9 항에 있어서,

상기 코드 레이트 후보 (CR_C-C) 각각에 대해 정수 갯수의 가능한 초기 코드 위상 위치들 (0.0, ..., 0.9) 을 결정하는 것을 특징으로 하는, 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 방법.
제 10 항에 있어서,

상기 신호 소스 특별 코드 시퀀스 (CS(i)) 각각에 대해 상기 코드 레이트 후보 (CR_C-C) 와 코드 위상 위치 (0.0, ..., 0.9) 사이의 조합 세트를 정의하며, 각각의 조합은 코드 레이트-위상 후보 벡터를 표시하는 것을 특징으로 하는, 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 방법.
제 11 항에 있어서,

상기 신호 소스 특별 코드 시퀀스 (CS(i)) 각각에 대해 코드 벡터 (CV) 세트를 발생시키는데 있어서,

각각의 코드 레이트-위상 후보 벡터를, 대응하는 코드 벡터 (CV) 가 생성되는 기본 샘플링 레이트 (r_S) 로 샘플링함으로써, 발생시키는 것을 특징으로 하는, 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 방법.
제 1 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,

각각의 코드 벡터 (CV) 에 기초하여, 수정된 코드 벡터 (CV_m) 를 생성하는데 있어서,

본래의 코드 벡터 (CV) 의 끝에서부터 상기 수정된 코드 벡터 (CV_m) 의 시작으로 특정 수의 구성요소 (E_e) 를 복사하고,

상기 본래의 코드 벡터 (CV) 의 시작에서부터 상기 코드 벡터 (CV_m) 의 끝으로 상기 특정 수의 구성요소 (E_b) 를 복사함으로써, 생성하는 것을 특징으로 하는, 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 방법.
제 13 항에 있어서,

상기 신호 소스 특별 코드 시퀀스 (CS(i)) 각각에 대해 수정된 코드 벡터 세트 ({CV_m(CR_C-C, Cph)}) 를 저장하는데 있어서,

각각의 수정된 코드 벡터 (CV_m) 는 하나 이상의 전체 코드 시퀀스 (CS) 의 샘플링된 버전을 표시하는 복수의 구성요소 (s₁, ..., s_m) 를 포함하고,

특정의 수정된 코드 벡터 (CV_m) 는 코드 레이트 후보 (CR_C-C) 와 코드 위상 위치 (Cph) 의 조합 각각에 대해 정의되는 것을 특징으로 하는, 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 방법.
제 14 항에 있어서,

상기 데이터 워드 (d(k)) 로부터 도출되는 하나 이상의 벡터 (S_IF-I(k); S_IF-Q(k)) 의 데이터 포맷과 관련되는 수정된 코드 벡터 (CV_m) 의 데이터 포맷을 구성하여, 수정된 코드 벡터 (CV_m), 및 상기 하나 이상의 벡터 (S_IF-I(k); S_IF-Q(k)) 중의 하나는 하나 이상의 SIMD-연산 및 XOR-연산에 의해 공동으로 프로세싱되는 것을 특징으로 하는, 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 방법.
제 14 항 또는 제 15 항에 있어서,

초기 획득 위상 및 후속 추적 위상을 포함하며, 획득 위상 동안에, 상기 추적 위상 동안 수신되는 신호들의 디코딩을 초기화하기 위해 요구되는 예비 파라미터 세트가 수립되고,

하나 이상의 식별될 신호 소스 특별 코드 시퀀스 (CS) 로 귀결되는 성공적인 획득 위상이 식별되며, 송신된 신호는 추적 가능하도록 렌더링되고,

수정된 코드 벡터 (CV_m),

캐리어 주파수 후보 벡터 (f_IF-C),

초기 위상 위치 (φ_c),

코드 위상 위치 (Cph), 및

상기 수정된 코드 벡터 (CV_m) 에 대해 샘플 값을 시작하는 것을 나타내는 코드 인덱스 (CI) 의 형태인 추적 특성들과 관련되는 하나 이상의 신호 소스 특별 코드 시퀀스 (CS) 의 각각을 포함하는 것을 특징으로 하는, 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 방법.
제 16 항에 있어서,

상기 추적은,

상기 추적 특성들에 기초하여, 프롬프트 포인터 (P_P) 를 계산함에 있어서, 프롬프트 포인터 (P_P) 는 각각의 수정된 코드 벡터 (CV_m) 에 대해, 코드 시퀀스 시작 위치를 표시하며, 초기 프롬프트 포인터 (P_P) 는 상기 코드 인덱스 (CI) 와 동일하고,

각각의 프롬프트 포인터 (P_P) 근처에서 전기 (early) 포인터 및 후기 (late) 포인터 (P_E, P_L; P_E1, P_L1, P_E2, P_L2) 의 하나 이상의 쌍을 할당하되, 상기 전기 포인터 (P_E) 는 상기 프롬프트 포인터 (P_P) 의 위치의 하나 이상의 구성요소 앞에 위치되는 샘플 값을 특정하고, 상기 후기 포인터 (P_L) 는 상기 프롬프트 포인터 (P_P) 의 위치의 하나 이상의 구성요소 뒤에 위치되는 샘플 값을 특정하는 것

을 포함하는 것을 특징으로 하는, 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 방법.
제 17 항에 있어서,

상기 추적은,

유입 레벨-이산 샘플 값들 (1210) 의 시퀀스를 수신하고,

각각의 데이터 워드 (d(k)) 는 각각의 주파수-위상 후보 벡터 (V_fφ(f_IF-C,φ_C)) 내의 구성요소 (S_n) 의 수와 동일한 수의 구성요소를 획득하도록, 샘플 값들 (1210) 의 데이터 워드 (d(1), ..., d(N)) 를 형성하고,

상기 데이터 워드 (d(k)) 에 대해 캐리어 주파수-위상 후보 벡터 (V_fφ(f_IF-C,φ_C)) 의 관련된 세트를 계산하고,

상기 관련된 세트 내의 캐리어 주파수-위상 후보 벡터 (V_fφ(f_IF-C,φ_C)) 각각에 대해 미리 발생된 동일-위상 (in-phase) 표시 (f_IFI) 및 상기 벡터 (V_fφ(f_IF-C,φ_C)) 의 직교-위상 표시 (f_IFQ) 를 각각 획득하는 것

을 포함하는 것을 특징으로 하는, 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 방법.
제 18 항에 있어서,

상기 추적은,

제 1 중간-주파수-감소된 정보 워드 (S_IF-I(k)) 를 생성하기 위해서, 각각의 데이터 워드 (d(k)) 를 상기 관련된 세트 내의 캐리어 주파수-위상 후보 벡터 (V_fφ(f_IF-C,φ_C)) 의 동일-위상 표시 (f_IFI) 와 곱하고,

제 2 중간-주파수-감소된 정보 워드 (S_IF-Q(k)) 를 생성하기 위해서, 각각의 데이터 워드 (d(k)) 를 상기 관련된 세트 내의 캐리어 주파수-위상 후보 벡터 (V_fφ(f_IF-C,φ_C)) 의 직교-위상 표시 (f_IFQ) 와 곱하는 것

을 포함하는 것을 특징으로 하는, 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 방법.
제 19 항에 있어서,

상기 추적은,

제 1 프롬프트-역확산 심볼 스트링 (Λ_IP(k)) 를 생성하기 위해서, 상기 제 1 중간-주파수-감소된 정보 워드 (intermediate-frequency-reduced information word) (S_IF-I(k)) 를 상기 프롬프트 포인터 (P_P) 에 의해 지시되는 위치에서 시작하는 수정된 코드 벡터 (CV_m-P(k)) 와 곱하고,

제 1 전기-역확산 심볼 스트링 (Λ_IE(k)) 을 생성하기 위해서, 상기 제 1 중간-주파수-감소된 정보 워드 (S_IF-I(k)) 를 상기 전기 포인터 (P_E) 에 의해 지시되는 위치에서 시작하는 수정된 코드 벡터 (CV_m-E(k)) 와 곱하고,

제 1 후기-역확산 심볼 스트링 (Λ_IL(k)) 을 생성하기 위해서, 상기 제 1 중간-주파수-감소된 정보 워드 (S_IF-I(k)) 를 상기 후기 포인터 (P_L) 에 의해 지시되는 위치에서 시작하는 수정된 코드 벡터 (CV_m-L(k)) 와 곱하고,

제 2 프롬프트-역확산 심볼 스트링 (Λ_QP(k)) 을 생성하기 위해서, 상기 제 2 중간-주파수-감소된 정보 워드 (S_IF-Q(k)) 를 상기 프롬프트 포인터 (P_P) 에 의해 지시되는 위치에서 시작하는 수정된 코드 벡터 (CV_m-P(k)) 와 곱하고,

제 2 전기-역확산 심볼 스트링 (Λ_QE(k)) 을 생성하기 위해서, 상기 제 2 중간-주파수-감소된 정보 워드 (S_IF-Q(k)) 를 상기 전기 포인터 (P_E) 에 의해 지시되는 위치에서 시작하는 수정된 코드 벡터 (CV_m-E(k)) 와 곱하고,

제 2 후기-역확산 심볼 스트링 (Λ_QL(k)) 을 생성하기 위해서, 상기 제 2 중간-주파수-감소된 정보 워드 (S_IF-Q(k)) 를 상기 후기 포인터 (P_L) 에 의해 지시되는 위치에서 시작하는 수정된 코드 벡터 (CV_m-L(k)) 와 곱하는 것

을 포함하는 것을 특징으로 하는, 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 방법.
제 20 항에 있어서,

상기 추적은,

상기 각각의 역확산 심볼 스트링에 대해서, 결과 데이터 워드 (D_R-IP(k), D_R-IE(k), D_R-IL(k), D_R-QP(k), D_R-QE(k); D_R-QL(k)) 를 도출하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는, 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 방법.
제 21 항에 있어서,

테이블 (1310) 내의 미리 발생된 값 각각을 조사함으로써 상기 결과 데이터 워드 (D_R-IP(k), D_R-IE(k), D_R-IL(k), D_R-QP(k), D_R-QE(k); D_R-QL(k)) 를 도출하는 것을 특징으로 하는, 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 방법.
제 19 항 내지 제 22 항 중 어느 한 항에 있어서,

SIMD-연산 및 XOR-연산 중 적어도 하나에 의해, 상기 데이터 워드 (d(k)) 와 캐리어 주파수-위상 후보 벡터 (V_fφ(f_IF-C,φ_C)) 의 동일-위상의 표시 (f_IFI) 의 곱셈, 및 상기 데이터 워드 (d(k)) 와 캐리어 주파수-위상 후보 벡터 (V_fφ(f_IF-C,φ_C)) 의 직교-위상 표시 (f_IFQ) 의 곱셈을 수행하는 것을 특징으로 하는, 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 방법.
제 19 항 내지 제 23 항 중 어느 한 항에 있어서,

SIMD-연산 및 XOR-연산 중 적어도 하나에 의해, 상기 중간-주파수-감소된 정보 워드 (S_IF-I(k); S_IF-Q(k)) 와 상기 수정된 코드 벡터 (CV_m-P, CV_m-E; CV_m-L) 의 곱셈을 수행하는 것을 특징으로 하는, 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 방법.
제 19 항 내지 제 24 항 중 어느 한 항에 있어서,

현재의 데이터 워드 (d(k)) 의 프로세싱을 완성하고, 상기 후속 데이터 워드 (d(k+1)) 의 프로세싱을 초기화하는 것과 관련하여,

상기 후속 데이터 워드 (d(k+1)) 의 제 1 샘플 값을 지시하는 포인터 (P_d);

캐리어 주파수-위상 후보 벡터 (V_fφ(f_IF-C,φ_C)) 의 관련된 세트를 설명하는 파라미터 그룹;

코드 벡터 (CV_m) 의 관련된 세트; 및

프롬프트 포인터, 전기 포인터, 후기 포인터 (P_P, P_E, P_L)

를 전달하는 것을 특징으로 하는, 확산 스펙트럼 신호들을 프로세싱하는 방법.
프로그램이 컴퓨터에서 실행될 때 제 1 항 내지 제 25 항 중 어느 한 항의 단계들을 제어하는 소프트웨어를 포함하는, 컴퓨터의 내부 메모리에 직접 로딩할 수 있는 (loadable) 컴퓨터 프로그램.
컴퓨터로 하여금 제 1 항 내지 제 25 항 중 어느 한 항의 단계들을 제어하게 하는 프로그램이 기록되는, 컴퓨터로 판독 가능한 매체.
네비게이션 위성 시스템에서 송신되는 네비게이션 데이터 신호들을 수신하는 신호 수신기 (1500) 로서,

연속 무선 신호 (S_HF) 를 수신하고, 이에 대한 응답으로 대응하는 비교적 고주파수의 전기적 신호 (S_IF) 를 생성하도록 구성되는 무선 프론트 엔드 유닛 (1510);

상기 전기적 신호 (S_IF) 를 수신하고, 이에 대한 응답으로 데이터 워드 (d(k)) 로 분할될 샘플 값들의 시퀀스를 생성하도록 구성되는 인터페이스 유닛 (1520); 및

상기 데이터 워드 (d(k)) 를 수신하고, 이에 대한 응답으로 데이터 신호를 복조하도록 구성되는 디지털 프로세서 유닛 (1530)

을 포함하고,

제 26 항에 따른 컴퓨터 프로그램이 메모리 수단들 (1535) 에 로딩되는 것을 특징으로 하는 신호 수신기 (1500).