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当前国内外卫星导航信号空域抗干扰技术,或者需要信号到达角(DOA)信息,或者需要参考信号先验信息,或者会对导航信号和干扰同时抑制,无法形成最优的输出信干噪比(SINR),或者仅对白噪声干扰有效,无法抑制人造干扰。针对上述问题,本文提出了基于循环平稳特性的北斗抗干扰盲波束形成新算法。本文首先分析了人造干扰和北斗信号的循环平稳特性,基于此分析构造了新的盲波束形成算法的代价函数,并采用了拉格朗日方法推导了算法的解。该方法无需DOA和参考信号先验信息,可以形成阵列增益,得到最优输出SINR,可以同时抑制宽带白噪声干扰和人造调制干扰。理论分析和仿真结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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在外界射频信号、导航接收机混频处理噪声的影响下，为了有效捕获北斗卫星导航弱信号信息，提出基于密度聚类的北斗导航弱信号自动捕获方法.使用密度聚类得到BDS信号来源的聚类中心，结合聚类中心设计卫星波束方向，约束卫星导航信号接收范围，抵御干扰信号的空域干扰；通过基于小波阈值方法去除波束抗干扰作用下导航信号的噪声信息；采用相关函数模值计算方法计算去噪后导航信号和已知弱信号之间相关性，相关性大于门限值时说明去噪后导航信号为弱信号.实验结果表明，在外界射频信号和混频器干扰下，此方法具备自动捕获北斗卫星导航弱信号的能力. 相似文献
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《测绘科学技术学报》2013,(3)
在卫星导航抗干扰领域,重叠加窗FFT频域抗干扰算法是近年来的研究热点。本文首先介绍了频域抗干扰基本原理,根据加权方法的不同,介绍了部分归零法、门限归零法和部分修剪法等3种干扰消除方法。在此基础上,详细描述了采样速率的确定、时域窗函数的选择、FFT分块长度以及重叠处理方式的选取等影响该算法抗干扰性能的关键问题。并通过数学推导与理论分析给出了在该算法设计中参数最优的选择方案。其结论对于卫星导航接收机中的频域抗干扰算法设计具有一定的参考意义。 相似文献
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为了满足高动态用户及强干扰条件下的应用需求,提出了一种基于卫星信号矢量跟踪的SINS/GPS深组合导航方法,设计了基于FPGA硬件平台的实施方案。利用组合卡尔曼滤波器反馈回路取代了传统接收机中独立、并行的跟踪环路,能够同时完成所有可视卫星信号的跟踪和导航信息处理;通过矢量跟踪算法对所有可视卫星信号进行集中处理,能够增强跟踪通道对信号载噪比变化的适应能力,从而提高接收机在强干扰或信号中断条件下的跟踪性能;根据SINS导航参数和星历信息推测GPS伪码相位和多普勒频移等参数,用以辅助卫星信号的捕获和跟踪,能够大大缩短接收机的搜索捕获时间,并增强接收机在高动态条件下的跟踪性能。基于矢量跟踪的深组合方法不仅在GPS信号短暂中断期间,能够保证系统的导航精度和可靠性,而且在强干扰环境中能够维持较好的伪码相位和载波频率跟踪性能。 相似文献
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为分析全球卫星导航系统(GNSS)中存在欺骗干扰的场景下调零抗干扰天线的反欺骗性能,推导出在快拍数有限的情况下,功率倒置(PI)算法利用调零天线处理后输出真实信号和欺骗信号功率的理论公式. 详细分析了欺骗信号到达天线阵口面的功率对真实信号和欺骗信号输出功率的影响,通过欺骗抑制比这一指标来衡量PI自适应调零天线的反欺骗性能. 分析得出:即使欺骗信号功率在噪声水平之下,使用PI算法的自适应调零抗干扰接收机依然能对欺骗干扰进行抑制,在欺骗信噪比高时,抑制效果更加明显. 最后通过仿真和硬件平台实测验证了结论的正确性. 相似文献
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以提升北斗卫星导航能力为目的,设计了改进差分相干累加算法的北斗卫星导航弱信号捕获方法。该方法通过构建北斗卫星信号模型,利用该模型获得北斗卫星导航中频信号;然后以改进差分相干累加算法为基础,建立北斗卫星导航弱信号捕获模型,将北斗卫星导航中频信号作为该模型的输入,经过北斗卫星导航弱信号捕获模型对中频信号块实施累加处理和多普勒圆周位移搜索,以及快速傅里叶变换和反傅里叶变换等步骤后,通过判断北斗卫星导航弱信号捕获判决,输出北斗卫星导航弱信号捕获结果。实验结果表明：该方法在捕获北斗卫星导航弱信号时的运算量较小,可有效捕获-36 dB的北斗卫星导航弱信号,同时其捕获概率较高,应用效果较为显著。 相似文献
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GNSS抗干扰技术中常采用功率倒置算法(PI)来得到自适应波束形成的零陷。信干比为80dB时,PI算法能准确识别干扰的方向,抗干扰分辨率好,但当信干比降低到20dB左右时,在射频干扰信号方向谱周围会形成大量带状的零陷,干扰信号的分辨率恶化严重。空间谱估计中的多重信号分类(MUSIC)算法具备超分辨率特性,通过信号子空间和噪声子空间的正交功率最小化原理,采用空间二维谱峰搜索方位角和仰角,能够准确进行DOA估计,有效区分有用信号和干扰信号。在高信干比条件下,基于MUSIC算法的最小功率估计抑制深度明显好于传统的PI算法;在低信干比条件下,MUSIC-PI算法在干扰信号方向谱判别及零陷抑制方面依然有效,而传统的PI算法失效。计算机仿真结果验证了该方法在GNSS抗干扰领域的有效性和鲁棒性。 相似文献
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在噪声环境中,运动目标发生稳态突变会降低卡尔曼滤波器的滤波性能,进而导致组合导航的可靠性降低,导航系统抗干扰能力下降,影响导航的精确度。为了提高卡尔曼滤波器性能,提高抗干扰能力和导航精度,在采用基于卡尔曼滤波器的超紧耦合同时,提出一种新型的基于渐消因子的区间卡尔曼滤波器算法。该算法通过引入渐消因子和区间矩阵对滤波器增益矩阵进行实时调整,并利用区间运算中的交集运算将各种误差源约束到交集区间,进而保证在区间运算中保真集合映射的完备性并取得最优化。结果显示,该算法能够克服原有滤波器算法的缺陷,在噪声环境中提升对稳态突变目标的跟踪能力,且在噪声中滤波器效果提高,算法计算量没有明显增加。 相似文献
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针对硬件接收机中传统抗干扰方法成本高、体积大、功率大和环境受限等问题,提出了用GPS软件接收机作为抗干扰算法研究平台,用子空间分解的时域滤波法和频域滤波法消除窄带干扰,其中频域滤波法中干扰频率分量置零有时会引起信号在时域波形畸变。为了解决该问题,提出了用广义延拓插值法,得到干扰频带去除干扰后的广义延拓插值估计信号。实验仿真结果表明,两种方法都能有效而可靠地去除窄带干扰,基于广义延拓插值的频域滤波法更显其优越性。 相似文献
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针对GNSS接收机在室内环境中面临的强烈的信号衰减、非视距传播和互相关效应的问题,提出了一种基于粗时段导航和RAIM算法解决A-GNSS室内定位问题的方法,并利用BDS数据验证了该方法的可靠性。结果表明,粗时段导航算法能够提供连续可靠的定位结果,应用于微弱信号环境;基于组合FDE的RAIM算法能够增加定位结果可用率,解决室内卫星信号存在的非视距传播和互相关效应的问题。基于粗时段导航与RAIM算法的A-GNSS定位技术能够应用于室内定位,仿真定位结果水平方向RMS在10 m以内。 相似文献
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面向矿山无人驾驶卡车场景,针对GNSS定位不连续且容易被干扰、INS存在累计误差的缺点,本文提出了一种基于GNSS+INS组合的导航算法,该算法融合了两种算法的优点,提高了定位的精度和可靠性。分别将RTK算法和组合导航算法结果与开源软件RTKLIB和NovAtel板载输出结果对比。试验结果表明,本文算法在精度上与NovAtel板载输出结果基本持平,明显优于RTKLIB软件。本文算法平面和高程误差均值及STD均优于5 cm,姿态误差均值和STD优于1°,可以满足矿用无人驾驶卡车的定位精度需求。 相似文献