论文部分内容阅读
随着全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)的蓬勃发展,及国防和国民经济领域中诸多设备设施对其依赖性的增加,GNSS用户易受射频干扰影响的问题日益凸显。基于天线阵的抗干扰方法作为一种能够有效提高GNSS抗干扰能力的技术手段得到了广泛研究并取得大量成果。然而,电磁频谱日益拥挤,加之在“导航战”双方博弈下,新的GNSS干扰技术、策略层出不穷,GNSS所面临的将不再是简单单一类型干扰,而是多种类型干扰复合共存的电磁环境。现有空域或空时域抗干扰技术只能在阵元数大于宽带干扰个数的前提下才能有效抑制所有干扰。为了在不增加天线阵阵元个数的前提下,提高卫星导航接收机抑制复合干扰的能力,本文深入分析了各类干扰信号特点及复合干扰信号的空时频稀疏特性,针对现有空域或空时域方法抗干扰自由度不足的问题,挖掘干扰信号不同维度上的稀疏特性,在不同信息维度对干扰信号进行检测与抑制,探索性地研究了复合干扰环境下多维联合抗干扰新方法。重点研究内容如下:1.多种类型干扰信号在时频域严重交叠时,现有的抗干扰方法难以有效地实现对能量相对较弱干扰的检测与抑制。针对该问题,根据稀疏表示理论,在分析已知波形样式干扰信号在复合干扰中可检测性的基础上,提出一种基于波形信息稀疏分解的抗干扰方法。首先,根据已知波形样式干扰信号的先验信息构建过完备原子字典,然后将具有连续寻优空间的双链量子遗传算法(double chain quantum genetic algorithm,DCQGA)进行改进并与匹配追踪(matching pursuit,MP)的算法融合,求解接收信号在过完备原子字典上的稀疏表示,将已知波形样式干扰信号从各通道接收信号中剥离出来。该方法能够在复合干扰环境下,完成对已知波形样式干扰信号的检测与抑制,降低后续干扰抑制算法面临的干扰个数。2.为了提高卫星导航接收机处理复合干扰中宽带周期调频(Wide-Band Periodic Frequency Modulated,WBPFM)干扰的能力,在分析WBPFM信号广义周期特性的基础上,提出一种基于时域数据重组的空时抗干扰算法。首先,采用改进的奇异值比谱峰值周期检测方法估计出接收信号中周期调频分量的公周期,将WBPFM干扰信号分解为窄带干扰,然后,采用正交最小功率无畸变(Orthogonal Minimum Power Distortionless Response,OMPDR)准则求解空时处理器的权值,保证在消除干扰的同时,获得无失真的期望信号。该方法能够在不增加接收机阵元个数的前提下,提升卫星导航接收机抑制周期调频干扰的个数。3.针对时频分布稀疏的干扰,将时频分析与阵列信号处理理论相结合,提出基于空时频联合处理的抗干扰方法。首先,利用周期时频稀疏信号公周期或者基于子空间匹配的同源时频点检测方法将时频数据分类;然后,将具有相同干扰源信号的时频点进行重组,构建空时频数据矩阵,进而将传统空域或空时域处理所面临的欠定宽带干扰抑制问题转化为空时频域的适定或超定干扰抑制问题;最后采用空时频联合最小输出功率(space-time-frequency minimum output power,STF-MOP)算法,实现多干扰消除。该方法能够有效地利用复合干扰信号的时频稀疏性提高卫星导航接收机在复合干扰环境下的捕获能力。