1 引 言

着陆是飞机航行过程中最为重要的一个阶段，据统计，超过60％的飞行事故发生在飞机的着陆阶段。这是因为在着陆过程中，要求飞行员必须在比较短的时间内完成很多标准化的操作。而依靠目视着陆，对气象条件要求较高，一般要求飞行高度300 m时，水平能见度大于4.8 km，否则难以保障安全着陆。因此为了保证飞机能在恶劣气象条件下能够安全着陆，必须使用无线电导航系统为飞机提供高精度的定位引导信息，实时给出飞机与给定下滑航道的偏差程度。而仪表着陆系统(Instrument Landing System，ILS)是当今世界上应用最为广泛的无线电着陆引导设备之一。

常规的ILS系统机载导航接收机基带处理部分是采用模拟电路实现的，电路复杂；设备体积大，功耗高，且精度不高。本文采用DSP器件为基带信号处理核心部件，将基带信号全部在数字域中进行处理，采用数值滤波和多速率处理算法，简化了电路设计，降低了设备功耗的体积。本文给出的算法在以一片TMS320C2812F芯片为处理核心，无外扩存储器的信号处理板上进行了半实物仿真，仿真结果验证了算法的有效性和可靠性。

2 ILS基带信号数学模型

ILS系统地面设备包括航向台、下滑台和信标台三个部分。航向台和下滑台都是利用空间相交的双针状天线方向图，以等信号区的形式分别提供与水平面成一定角度的下滑面引导，与水平垂直的航向引导。因此航向台和下滑台的接收机基带处理部分是一样的。ILS的基本原理及其信号处理方法参见文献[1，2]。

ILS基带信号是一种DSB信号，导航信息由信号各个频率上的幅度表示。基带信号可以简单表示为：

在ILS系统中，规定频率f1=90 Hz，f2=150 Hz，f3=1 020 Hz，并规定基带信号的采样率为fs=12 583 Hz。因此基带信号处理的核心就是如何准确计算式(1)中各个频点上的幅度大小。

最简单的方法就是采用DFT进行计算，然而这种方法在实际过程中性能并不令人满意。首先要利用DFT算法，就必须考虑信号的采样率和信号的时间长度，显然信号的时间长度越长，频率分辨率越高，而同时信号的采样率越高，频率的估计精度就越高，而这些条件与算法所需的存储空间存在矛盾。其次因为ILS的各个信号频率允许存在一定频率漂移，其中频率f3容许的漂移达到±50 Hz，而其他的频率也存在几个Hz的漂移，若要利用DFT算法，就必须准确估计当前信号的各个频点的大小。估计频率的准确值方法很多，但要求在DSP上实现，就必须考虑DSP的运算速度和存储空间的限制。文献[2]给出了在TMS320VC5402上实现的基于频域的实现方法，显然处理更加复杂，运算量大且软件占用存储空间大。

因此本文采用滤波器进行滤波的方法，将各个频点的信号进行滤波，得到单频信号，再从时域上计算信号的幅度。直接将各个频率分量进行滤波也是不可行的，这是因为频率f1和f2比较低，如果要设计一种滤波器能够仅将频率f1滤出，而要求对频率f2有较大的抑制程度，则该滤波器的长度会非常长，甚至大于200阶，这不仅增加了算法对存储空间的需求，还增大算法的处理时间。因此本文采用针对不同的信号频率，采用不同的采样率，从而保证各滤波器长度较短，且处理时间较快。

3 ILS基带信号处理的DSP实现

本文采用TMS320F2812 DSP为处理核心的信号处理板实现，为了提高处理速度，降低对存储空间的要求，本文中所有的数字滤波器长度均为33。由于信号的采样率较高，因此首先进行3倍的降采样，为了防止带外混叠，在降采样之前还增加了抗混叠滤波器H1。将信号记录1 000个点作为信号处理用，进行存储，存储格式为双字节数据。算法首先将该数据进行均值计算，得到参数A0，并从信号中减去该直流分量。

信号的预处理如图1所示，得到的数据是4 B的浮点数，数据长度为1 000。对该数据的处理如图2所示。