本發明涉及導航數據處理的領域，尤其涉及一種導航數據處理方法及其系統。

背景技術：

高動態環境下GNSS接收機對信號的跟蹤技術是研究的難點和重點，因為高動態環境下的多普勒頻移較大，導致普通的載波鎖相環和偽碼延時鎖定環在沒有任何輔助的情況下很難可靠穩定的工作，從而很難提取各種所需的觀測量，不能為載體實施導航定位，所以，如何穩定可靠地進行跟蹤也成為高動態GNSS接收機研究的熱點。

由于高動態GNSS接收機的相關技術涉及軍工等敏感領域，因此國外的高性能產品和高新技術對我國是封鎖或不可靠的，在各種文獻和參考資料中也無法得到有關高動態問題的核心解決技術，而隨著國防現代化建設的進行、國防科技日新月異的發展形勢，突破這種技術壁壘刻不容緩，所以出于打破封鎖和滿足我國在高動態、高精度應用領域的迫切需求，因此從高動態信號跟蹤出發，研究高動態環境下GNSS接收機的信號處理算法，設計屬于我們自己的高動態、高精度GNSS接收機具有現實意義。另外，由于傳統的卡爾曼濾波器要求系統動態模型和統計模型參數的描述完整，但是在一些實際的應用中，模型會存在不知道的常數偏差或者隨機偏差使參數偏離實際值，這可能會導致濾波器退化或者發散。所以需要研究克服這些問題的技術是相當重要的。

技術實現要素：

本發明所要解決的技術問題是由于目前技術上采用卡爾曼濾波器要求 系統動態模型和統計模型參數的描述完整，模型會存在不知道的常數偏差或者隨機偏差使參數偏離實際值，這可能會導致濾波器退化或者發散，精度不夠。

本發明解決上述技術問題的技術方案如下：一種導航數據處理方法，該方法包括如下步驟：

S1、輸入中頻信號與數字控制振蕩器輸出的載波信號通過混頻器進行載波剝離處理；

S2、所述S1中剝離后的信號分別與本地偽碼生成器輸出的不同相位的本地偽碼同步經過相關器后，將信號中的偽碼剝離，輸出超前相關值信號、即時相關值信號和滯后相關值信號；

S3、所述S2中超前相關值信號和滯后相關值信號進入碼環鑒相器，產生偽碼相位誤差信號，偽碼相位誤差信號經過環路濾波器濾波后產生偽碼相位誤差控制信號，偽碼相位誤差控制信號進入本地偽碼發生器，使本地偽碼發生器中產生的偽碼與S1中輸入中頻信號的偽碼相位相一致；

S4、所述S2中即時相關值信號進入載波環鑒相器，并經自適應二階卡爾曼濾波器處理后的載波相位誤差，經過環路濾波器調整后，進入載波數字控制振蕩器，消除載波相位誤差，使載波數字控制振蕩器產生的載波與S1中輸入中頻信號的載波相位相一致。

本發明的有益效果是：有效地跟蹤到載體的運動狀態，提高了跟蹤的精度，獲得準確的導航定位數據。

在上述技術方案的基礎上，本發明還可以做如下改進。

進一步，所述S3中還包括：載波輔助，所述載波輔助是將載波鑒相器輸出的信號通過比例因子調節后，輸入到本地偽碼數字控制振蕩器中。

采用上述進一步方案的有益效果是：載波環輔助碼環就是將載波環的輸出按照一定的比例因子調節后加入到碼環中以消除碼環的動態，載波環對碼環的輔助幾乎消除了所有的碼多普勒頻移，利用載波輔助后碼跟蹤環的環路 帶寬可以做得很窄，從而能夠有效的抑除掉噪聲。

進一步，所述S3中的環路濾波器為三階濾波器或二階濾波器。

進一步，所述S4中的環路濾波器為三階濾波器或二階濾波器。

進一步，自適應二階卡爾曼濾波器還包括：自適應無偏差濾波器和自適應偏差濾波器。

進一步，所述自適應二階卡爾曼濾波器負載的算法為基于新息協方差的漸消濾波算法和二階卡爾曼濾波算法。

進一步，所述的載波環鑒相器為二象限反正切鑒相器。

采用上述進一步方案的有益效果是：可以有效降低濾波器的計算量和增加濾波器的數值穩定性，其中自適應漸消卡爾曼濾波采用漸消因子抑制濾波器的記憶長度，充分利用現時的觀測數據，減小陳舊量測值的影響，可以有效抑制濾波器的發散。該算法是把自適應漸消濾波和二階卡爾曼濾波相結合，通過利用新息(殘差)序列的協方差，自適應的改變漸消因子調整新息的權重，減小不完整信息對估計的影響，抑制濾波器的發散。

一種導航數據處理系統，該系統包括：信號輸入模塊，相關器處理模塊，碼環處理模塊，載波處理模塊；所述的信號輸入模塊，碼環處理模塊，相關器處理模塊依次相連；所述的信號輸入模塊，相關器處理模塊，載波處理模塊依次相連；所述的碼環處理模塊包括：碼環鑒相器，環路濾波器，所述的碼環鑒相器與環路濾波器相連；所述的載波處理模塊還包括：載波鑒相器，自適應二階卡爾曼濾波器，環路濾波器，三者依次相連；

所述的信號輸入模塊，用于輸入經混頻及模數轉換后的的中頻信號以及輸入本地載波數字控制振蕩器發出的信號；

所述的相關器處理模塊，用于將信號輸入模塊中輸入信號的偽碼剝離；

所述的碼環處理模塊，用于將相關器模塊輸出的信號通過碼環跟蹤，使其最終產生的偽碼與信號輸入模塊中的中頻信號的偽碼相位相一致；

所述的載波處理模塊，用于將相關器模塊輸出的信號輸入自適應二階卡 爾曼濾波器后，使其最終產生的載波信號輸入模塊中頻信號的載波相位相一致。

本發明的有益效果是：提高接收機接收衛星信號的擴頻碼與本地復現碼之間的相關程度，從而完成對擴頻碼的解擴，以獲得準確的導航定位數據信息。而系統可以使碼相位差值縮小到誤差允許的范圍內。另外，在高動態場景下接收機和衛星之間的多普勒會影響到衛星信號的碼速率，這導致衛星信號的碼相位和碼速率是不斷變化的，所以碼跟蹤系統對本地碼的碼相位和碼速率進行不斷調整，使得系統能夠跟上衛星信號的偽碼變化，提高了跟蹤的精度。

進一步，所述的碼環處理模塊還包括：載波輔助單元，用于消除偽碼跟蹤環路的動態，消除偽碼跟蹤的多普勒頻移。

進一步，所述的自適應二階卡爾曼濾波器工作方式為：當載體的動態性正常時，自適應二階卡爾曼濾波器鎖定多普勒頻率；當載體的動態性能失常時，自適應二階卡爾曼濾波器能夠自動調節增益矩陣，補償信息。

有益效果：可以增加系統的穩定性又可以降低系統的帶寬，提高估計精度，能自適應的調整增益矩陣，補償不完整信息的影響，并且能夠保證環路的跟蹤精度。

附圖說明

圖1為本發明的一種導航數據處理方法的環路結構示意圖；

圖2為二階卡爾曼濾波器跟蹤環對輸入信號頻率的瞬時估計值示意圖；

圖3為二階卡爾曼濾波器跟蹤環對多普勒頻率估計的誤差示意圖；

圖4為自適應二階卡爾曼濾波器跟蹤環對輸入信號頻率的瞬時估計值示意圖；

圖5為自適應二階卡爾曼濾波器跟蹤環對多普勒頻率估計的誤差示意圖；

圖6為實施例SNR＝-20dB時碼相位估計誤差示意圖；

圖7為實施例SNR＝-28dB時碼相位估計誤差示意圖。

具體實施方式

以下結合附圖對本發明的原理和特征進行描述，所舉實例只用于解釋本發明，并非用于限定本發明的范圍。

如圖1所示的，一種導航數據處理方法，該方法步驟包括如下：

S1、輸入中頻信號與數字控制振蕩器輸出的載波信號通過混頻器進行載波剝離處理；

S2、所述S1中剝離后的信號分別與本地偽碼生成器輸出的不同相位的本地偽碼同步經過相關器后，將信號中的偽碼剝離，輸出超前相關值信號、即時相關值信號和滯后相關值信號；

S3、所述S2中超前相關值信號和滯后相關值信號進入碼環鑒相器，產生偽碼相位誤差信號，偽碼相位誤差信號經過環路濾波器濾波后產生偽碼相位誤差控制信號，偽碼相位誤差控制信號進入本地偽碼發生器，使本地偽碼發生器中產生的偽碼與S1中輸入中頻信號的偽碼相位相一致；

S4、所述S2中即時相關值信號進入載波環鑒相器后，并經自適應二階卡爾曼濾波器處理后的載波相位誤差，經過環路濾波器調整后，進入數字控制振蕩器，消除載波相位誤差，從而使其產生的載波與S1中的輸入中頻信號的載波相位相一致。

S3中還包括：載波輔助，所述的載波輔助是將載波鑒相器的輸出通過比例因子調節后加入到本地偽碼數字控制振蕩器中。

所述的S3中的環路濾波器為三階濾波器或二階濾波器，S4中的環路濾波器為三階濾波器或二階濾波器。

所述的自適應二階卡爾曼濾波器還包括：自適應無偏差濾波器和自適應偏差濾波器。

所述的自適應二階卡爾曼濾波器負載的算法為基于新息協方差的漸消 濾波算法和二階卡爾曼濾波算法。

所述的載波環鑒相器為二象限反正切鑒相器。

一種導航數據跟蹤處理系統，該系統包括：信號輸入模塊，相關器處理模塊，碼環處理模塊，載波處理模塊；所述的信號輸入模塊，碼環處理模塊，相關器處理模塊依次相連；所述的信號輸入模塊，相關器處理模塊，載波處理模塊依次相連；所述的碼環處理模塊包括：碼環鑒相器，環路濾波器，所述的碼環鑒相器與環路濾波器相連；所述的載波處理模塊還包括：載波鑒相器，自適應二階卡爾曼濾波器，環路濾波器，三者依次相連；

所述的信號輸入模塊，用于輸入接收到的載體發送的中頻信號以及輸入本地數字控制振蕩器的發出的信號；

所述的相關器處理模塊，用于將信號輸入的模塊中的輸入信號的偽碼剝離；

所述的碼環處理模塊，用于將相關模塊輸出的信號通過碼環跟蹤，使其最終產生的偽碼與信號輸入模塊中的的中頻信號的偽碼相位相一致；

所述的載波處理模塊，用于將相關器模塊輸出的信號進入自適應二階卡爾曼濾波器調整增益矩陣后，使其最終產生的載波信號輸入模塊中頻信號的載波相位相一致。

所述的碼環處理模塊還包括：載波輔助單元，用于消除偽碼跟蹤環路的動態，用于消除偽碼跟蹤的多普勒頻移。

所述載波處理模塊中自適應的二階卡爾曼濾波器，所述的自適應二階卡爾曼濾波器工作方式為：當載體的動態性正常時，自適應二階卡爾曼濾波器能夠鎖定多普勒頻率；當載體的動態性能失常時，自適應二階卡爾曼濾波器能夠自動調節增益矩陣，補償不完整信息。

1.自適應二階卡爾曼濾波算法

二階卡爾曼濾波器是一種并行算法，可以有效降低濾波器的計算量和增加濾波器的數值穩定性。但是當系統模型不完整或者噪聲統計特性不準確 時，往往會導致二階卡爾曼濾波器的發散。抑制濾波器發散的方法有很多種，其中自適應漸消卡爾曼濾波采用漸消因子抑制濾波器的記憶長度，充分利用現時的觀測數據，減小陳舊量測值的影響，可以有效抑制濾波器的發散。基于這種思想，本專利提出了一種基于新息協方差的自適應二階卡爾曼濾波算法。該算法是把自適應漸消濾波和二階卡爾曼濾波相結合，通過利用新息(殘差)序列的協方差，自適應的改變漸消因子調整新息的權重，減小不完整信息對估計的影響。

(1)附帶偏差的隨機系統模型

設線性離散隨機系統描述為

z_k＝H_kx_k+D_kb_k+v_k (1-3)

式中，x_k是t_k時刻的狀態向量，Φ_k是狀態轉移矩陣，是狀態模型噪聲向量，z_k是觀測向量，H_k是觀測矩陣，b_k是隨機偏差向量，A_k，B_k和D_k是隨機偏差系數矩陣，噪聲序列和v_k是互不相關的零均值高斯隨機序列。噪聲序列和v_k的統計特性滿足

式中R_k＞0，δ_kj是克羅尼克函數。假設初始狀態向量x₀，b₀和白噪聲過程和v_k是不相關的。并且假設x₀和b₀為高斯隨機變量，它們的均值和協方差為

二階卡爾曼濾波器假設已經準確獲得了系統模型和隨機偏差模型的先驗信息。然而在一些實際應用中，尤其在復雜的環境中，不能準確得到這些必要的信息，這就可能導致二階卡爾曼濾波器退化甚至發散。本文結合自適應漸消濾波和二階卡爾曼濾波，提出了一種新的自適應二階卡爾曼濾波算法。利用新提出的計算漸消因子的方法，通過漸消因子自適應的調整誤差協方差補償不完整信息的影響。

(2)漸消因子的計算

對于線性離散隨機系統模型，自適應二階卡爾曼濾波器在解算上是由一個自適應偏差和一個忽略偏差的自適應無偏差兩個子濾波器組成的。下面推算自適應無偏差濾波器的漸消因子。

由于自適應無偏差濾波器忽略了偏差量b_k，因此等效于自適應漸消卡爾曼濾波。自適應漸消濾波器與標準卡爾曼濾波器不同的地方僅在計算預測協方差時多了一個漸消因子，典型的嵌入漸消因子的方式有三種：

本專利選擇第三種方式，漸消因子在等式的外面，因此在結構上具有一定的優勢。如果系統模型不準確，新的量測值對估計值的修正能力將下降，而陳舊量測值的修正能力相對上升，這是引發發散的一個重要因素。可見濾波的新息很容易被不完整的信息影響，因此防止發散的基本措施就是要對新息在當前濾波中的地位引起足夠的重視。t_k時刻預測協方差為

在無偏差濾波中，t_k時刻觀測向量Z_k的新息序列為

可推得其協方差陣為

線性最優卡爾曼濾波的一個重要特點是當增益陣為最優增益陣時，新息序列是白噪聲序列。可以推導出線性卡爾曼濾波新息的自相關函數為

對于所有的j＝1,2,3,...，定義

如果把式(5-6)和式(5-13)代入式(5-14)，則新息的自相關函數等于零因為S_k等于零，即

這說明當增益陣為最優增益陣時，新息序列不相關，或者說新息序列處于保持正交。所以，如果卡爾曼濾波是最優的，新息序列是白噪聲序列即。

事實上，當系統模型不完整時，由于模型誤差，實際的新息協方差矩陣與計算出的理論值不一樣。因此，新息的自相關函數就不一定等于零。基于以上情況，我們可以實時的調整增益陣強迫新息序列保持相互正交，即使式(1-15)等于零成立。注意，此時式(1-15)中的由量測數據計算出，而不是由式(1-13)計算出。以上分析就構成了尋找漸消因子的基礎。

為了能得到調整之后的增益陣，假設預測誤差協方差和新息協方差它們分別的關系為

其中為漸消因子，為標量因子，和是根據標準卡爾曼濾波計算的理論值，而和是計算得到的估計值。由式(1-17)，我們可以得到新的增益陣為

由式(1-18)可以看出為了得到新的增益陣，關鍵就是如何獲得最優的和值。

計算首先要確定一般采用開窗估計法確定類似于Sage濾波

對式(5-19)又作了改進

其中，為k＝0時的新息向量，為k-1時刻的遺忘因子。經過修改后的更能敏感的反映當前時刻系統模型誤差的現狀，因為式(1-20)未對歷史信息取平均，而直接采用當前時刻的信息。則標量因子能夠被估算為

為了獲得遺忘因子可以采用漸消因子的自適應估算方法，但是求解過程中假定條件太多，而且H_k必須是滿秩的，為了避免這些假設，本文提出了一種新的漸消因子的估算方法。根據式(1-13)和式(1-17)，當前估計的真 實新息協方差可以表示為

新息協方差反應了當前誤差的作用，當動態模型不完整時，由于不完整信息的作用新息協方差和預測誤差協方差的值會增加。從式(1-22)可知，通過膨脹的新息協方差可以看成是通過膨脹的預測誤差協方差得到的。因此，動態系統中不完整信息的作用可以通過膨脹的值來補償。由式(5-22)可得

由于則當增加的較小時，由于較小，可以把 忽略；當增加的大于R_k時，認為R_k較小，也可以把忽略。因此λ_k和近似相等，假設則同理，也可以得到自適應偏差濾波器漸消因子的估算方法。

(3)基于新息協方差的自適應二階卡爾曼濾波算法

由以上漸消因子的估算方法可以得到自適應二階卡爾曼濾波器算法。自適應二階卡爾曼濾波器由兩部分組成，其中自適應無偏差濾波器公式為(忽略偏差量b_k，即b_k＝0)：

x_k(-)＝Φ_k-1x_k-1(+)+u_k-1 (1-24)

自適應偏差濾波器公式表示為：

b_k(-)＝A_k-1b_k-1(+) (1-32)

其中：

初始狀態為：

自適應二階卡爾曼濾波器最終解算結果是通過自適應無偏差濾波器和自適應偏差濾波器輸出結果的聯合，自適應二階卡爾曼濾波器最終的狀態向量估值與協方差矩陣為：

實施例1

高動態環境下GPS偽碼跟蹤環

碼跟蹤環路是為了提高接收機接收衛星信號的擴頻碼與本地復現碼之間的相關程度，從而完成對擴頻碼的解擴，以獲得準確的導航定位數據信息。信號捕獲是使接收到的衛星信號擴頻碼與本地復現碼之間碼相位的差值限制在±0.5碼片的范圍之內，而跟蹤環路可以使碼相位差值縮小到誤差允許的范圍內。另外，在高動態場景下接收機和衛星之間的多普勒會影響到衛星信號的碼速率，這導致衛星信號的碼相位和碼速率是不斷變化的，所以碼跟蹤環路需要對本地碼的碼相位和碼速率進行不斷調整，使得系統能夠跟上衛星信號的偽碼變化。

對于碼跟蹤環路，較為實用的模型是超前—滯后非相干跟蹤環路，主要原因有兩個：一是GPS系統通常工作在非常低的信噪比下，選用非相干環在低信噪比的情況下環路的性能較好；二是非相干跟蹤環路采用能量鑒相器， 對載波相位和數據的調制都不敏感，這樣鑒相器就不會產生不確定量。影響偽碼跟蹤精度的主要因素是環路帶寬，減少環路帶寬可以提高環路動態跟蹤能力但是會影響環路的噪聲性能，從而使環路的跟蹤精度降低。因此在跟蹤精度和動態跟蹤能力之間存在一個矛盾，為了解決這個矛盾，本文采用載波輔助技術，消除動態對碼環的直接影響。如圖1所示。

本地偽碼發生器產生E、P和L的三路偽碼信號，分別同I，Q支路信號相乘，并在預檢積分時間內對其積分累加后，得到I_E、I_P、I_L、Q_E、Q_P和Q_L六路信號的相關值。E和L兩路相關值進入碼環鑒相器，產生碼相位誤差，并經碼環濾波器濾波后產生碼相位誤差控制信號。碼相位誤差控制信號進入本地偽碼發生器，調整碼時鐘速率，從而使其產生的偽碼與輸入信號的偽碼相位相一致。

圖1給出了本發明的基本工作原理，圖中E、P、L代表超前，即時和滯后支路的相關結果。不斷調整本地偽碼的初始相位，使E和P支路的相關值相等，此時即P路的相關值為最大，完成偽碼對齊，跟蹤。

為了提高被檢測信號的信噪比，避免偽碼發生器過激震蕩，E和L支路相關值進入碼環鑒相器前，通常需要對它們進行非相干積分。碼鑒相器利用E，P和L三個支路的非相干積分值計算出此時的碼相位誤差δ_cp

載波環輔助碼環，實際上就是將載波環的輸出按照一定的比例因子調節后加入到碼環中以消除碼環的動態。實際上，載波環對碼環的輔助幾乎消除了所有的碼多普勒頻移。

實施例2

基于自適應二階卡爾曼濾波器的載波跟蹤環仿真實驗

基于自適應二階卡爾曼濾波器的載波跟蹤環與傳統三階PLL的區別在于前者在環路濾波器前多了一個自適應濾波器，這樣設計既可以增加環路的穩定性又可以降低環路的帶寬，提高估計精度。因此，經自適應二階卡爾曼濾波器輔助的三階PLL環路帶寬可以設定為7Hz，這是因為自適應二階卡爾曼 濾波器能在噪聲環境下較為精確的估計出相位誤差，從而很大程度上提高了信號的載噪比，進而提高了PLL的動態適應能力。另外，為了驗證自適應二階卡爾曼濾波器在先驗信息不準確時的濾波性能，假設偏差模型的噪聲統計特性不準確，為真實統計特性的0.01倍。圖2和圖3分別給出了基于二階卡爾曼濾波器的跟蹤環路(即跟蹤環路中的二階卡爾曼濾波器沒有使用自適應漸消因子來克服先驗信息不準確對濾波器帶來的影響)對多普勒頻率及其誤差的估計值。而圖4和圖5分別給出了基于自適應二階卡爾曼濾波器的跟蹤環路對多普勒頻率和多普勒頻率誤差的估計值。

通過均方誤差的計算公式可以得到，自適應二階卡爾曼濾波器跟蹤環的多普勒頻率誤差的均方差為4.3Hz，這表明自適應二階卡爾曼濾波器跟蹤環相對傳統三階PLL在頻率跟蹤精度上的完善達到了9.28Hz。當載體動態性不高時，二階卡爾曼濾波器跟蹤環能夠鎖定多普勒頻率，而當載體最嚴重的動態開始時，跟蹤環路失鎖，這說明系統先驗信息不準確時，二階卡爾曼濾波器跟蹤環不能保證系統的穩定性，而自適應二階卡爾曼濾波器跟蹤環能夠穩定跟蹤多普勒頻率，這是由于自適應二階卡爾曼濾波器能自適應的調整增益矩陣，補償不完整信息的影響，并且能夠保證環路的跟蹤精度。注意，雖然自適應二階卡爾曼濾波器在系統模型不完整或其先驗信息不準確時能達到良好的濾波效果，但是這并不意味著系統存在的偏差可以任意放大。在實際應用中發現，當偏差很大時，跟蹤環路往往是不穩定的，很容易造成環路失鎖，這就說明了對于大的偏差，容易造成自適應二階卡爾曼濾波器濾波數值計算的不穩定性。因此，系統模型的建立和各種參數的準確設定依然是非常重要的，而對于無法完全準確給定的值，或者應用過程中發生的突變情況，自適應二階卡爾曼濾波器可以完全勝任濾波工作。

實施例3

偽碼跟蹤環路的仿真

在高動態環境下，較大的多普勒頻偏除了會給載波相位延遲帶來誤差， 也會使C/A碼的碼速率發生變化。多普勒效應與信號的波長成反比，而C/A的碼率是1.023MHz，是載波頻率的1/1540倍，因此，在碼的基速上的附加的多普勒要比載波頻率上的多普勒小的多。由于載波環的跟蹤精度要遠大于碼環的跟蹤精度，采用載波環輔助碼環可以消除大部分的動態，而利用載波輔助后碼跟蹤環的環路帶寬可以做得很窄，從而能夠有效的抑除掉噪聲，而且環路還可以采用低階環路，本專利采用二階環路，以防止由于載波輔助不精確而可能出現的碼相位偏差的斜升，環路帶寬設成2Hz，預檢測積分時間設成5ms，信號載噪比C/N₀值分別設定為43dB-Hz和35dB-Hz，即信噪比SNR大約分別為-20dB和-28dB。碼片偏移的估計誤差分別如圖6和如圖7所示。

從仿真結果可以看出，達到穩態后，碼跟蹤環的噪聲性能比較理想，在信噪比為-20dB時碼相位跟蹤誤差均在1/100個碼片之內，在信噪比為-28dB時碼相位跟蹤誤差均在2/100個碼片之內。DPLL延遲鎖定環路超前、即時、滯后相關器之間的間隔為1/2個基碼，能夠較好地對碼跟蹤環進行跟蹤，并且DPLL動態適應性能以及抗干擾能力均較好。

在本說明書中，對上述術語的示意性表述不必須針對的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特征、結構、材料或者特點可以在任一個或多個實施例或示例中以合適的方式結合。此外，在不相互矛盾的情況下，本領域的技術人員可以將本說明書中描述的不同實施例或示例以及不同實施例或示例的特征進行結合和組合。

以上所述僅為本發明的較佳實施例，并不用以限制本發明，凡在本發明的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。