초록
위성 항법 시스템은 (global navigation satellite system, GNSS) 통신 물리계층으로 직접 수열 확산 대역 (direct sequence/spread spectrum, DS/SS) 시스템을 사용하고 있다. DS/SS 시스템은 확산된 정보를 복원하기 위해 한 칩 (chip) 또는 그 이하로 동기를 맞추는 획득 단계와 정확한 동기를 결정하고 유지하는 추적 단계를 수행한다. 가장 널리 알려진 추적 기법은 상관 값의 대칭성을 이용해 부호를 추적하는 $\Delta$-DLL이다 (single delta delay lock loop). 여기서, $\Delta$는 이른-늦은 상관 값의 상관 시간 옵셋 간격을 뜻한다. $\Delta$-DLL은 이상적인 환경에서 최적 부호 추적 기법이다. 그러나 이 기법은 다중경로 환경에서 상관 함수의 대칭성이 깨짐으로 인해 판별기 출력이 비대칭으로 나타나기 때문에 큰 추적 편이를 갖는다. 추적 편이는 정착한 동기 시점과 추적이 완료되어 결정한 동기 시점의 차이를 의미한다. 이러한 추적 편이를 감소시키기 위한 기법으로 작은 $\Delta$를 사용한 $\Delta$-DLL과 두 개의 $\Delta$-DLL을 조합한 ${\Delta}^{(2)}$-DLL이 (double delta DLL) 제안되었다. 그러나 두 기법 모두 여전히 추적 편이가 존재하며, 작은 $\Delta$를 사용하기 때문에 추적 단계의 동적 영역이 줄어들어 정확한 획득 단계가 요구되는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 추적 편이를 효과적으로 줄이면서도 정확한 획득 단계가 요구되지 않는 상관 값의 최대 기울기 변화에 기반한 추적 편이 감소 기법을 제안한다.
The global navigation satellite system (GNSS) is using a direct sequence/spread spectrum (DS/SS) modulation. In order to recover the information data, the DS/SS system first performs a two-step synchronization process: acquisition and tracking. The acquisition process adjusts the phase difference between the received and locally generated acquisition sequences within ${\pm}T_c/2$ or less, where $T_c$ is the chip period. The tracking process performs fine synchronization. In this paper, we focus on the tracking issue. The single delta delay locked loop($\Delta$-DLL) is the optimal tracking scheme for a GNSS in the absence of multipath signals, where $\Delta$ means the spacing between the early and late correlation time offset. In the multipath environments, however, the $\Delta$-DLL suffers from huge estimation bias(denoted by $\beta$) caused by distorted correlation values. Although some modified schemes such as a $\Delta$-DLL with a narrow $\Delta$ and a double delta DLL (${\Delta}^{(2)}$-DLL) were proposed to reduce the estimation bias, they cannot remove the estimation bias completely and need more accurate acquisition process. This paper proposes a novel tracking scheme that can dramatically reduce the estimation bias, using the maximum slope change among the correlation outputs.
