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陣列天線GPS接收機抗欺騙式干擾方法研究

發(fā)布時間:2017-09-01 04:48

  本文關(guān)鍵詞:陣列天線GPS接收機抗欺騙式干擾方法研究


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【摘要】:全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System,GPS)可為用戶提供精準的三維位置、速度和時間等信息,其應用遍布軍用和民用各個領(lǐng)域。GPS衛(wèi)星信號非常微弱,易受各種有意或無意的干擾,因此GPS的抗干擾問題一直是一個非常有研究意義的問題。針對GPS的有意干擾,可以分為壓制式干擾和欺騙式干擾,本文主要研究了采用陣列天線作為接收天線的GPS接收機針對欺騙式干擾的抑制技術(shù)。內(nèi)容如下:首先介紹了GPS衛(wèi)星信號的結(jié)構(gòu)、欺騙式干擾信號的特點、空域自適應濾波等基礎(chǔ)知識。欺騙式干擾由于與真實衛(wèi)星信號十分接近,普通接收機難以將其抑制?沼蜃赃m應濾波技術(shù)于近幾十年迅速發(fā)展,其從空域的角度為欺騙式干擾的抑制提供了一種新思路。其次分析了最小方差無失真響應(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)、線性約束最小方差(Linearly Constrained Minimum Variance,LCMV)、功率倒置(Power Inversion,PI)等三種常用的空域自適應濾波方法在GPS欺騙式干擾下的性能表現(xiàn)。依據(jù)欺騙式干擾環(huán)境下信號、干擾、噪聲功率之間的大小關(guān)系,總結(jié)接收信號協(xié)方差矩陣特征值的特點,然后分別從理論和實驗仿真的角度對三種算法的方向圖、輸出信干噪比等性能指標做了分析。最后針對GPS欺騙式干擾環(huán)境下應用MVDR算法提出改進措施。MVDR算法在壓制式干擾環(huán)境下表現(xiàn)良好,在欺騙式干擾環(huán)境下應用MVDR算法的不同之處在于干噪比較小,接收信號協(xié)方差矩陣大、小特征值之間的差距太小。因此,論文采用事先去噪的方法,拉大接收信號協(xié)方差矩陣大小特征值之間的差距,從而改善MVDR算法的使用條件。論文從理論和實驗仿真的角度均證明了改進后的方法從方向圖以及輸出信干噪比等指標方面均有所提高。
【關(guān)鍵詞】:全球定位系統(tǒng) 陣列信號處理 欺騙式干擾 去噪 特征分解
【學位授予單位】:西安建筑科技大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:P228.4;TN851
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-8
  • 第1章 緒論8-14
  • 1.1 研究背景和意義8-9
  • 1.2 論文研究目的和國內(nèi)外現(xiàn)狀9-11
  • 1.3 本文主要工作及章節(jié)安排11-14
  • 第2章 GPS信號以及陣列信號處理基礎(chǔ)14-32
  • 2.1 GPS信號及其欺騙式干擾14-19
  • 2.1.1 GPS信號結(jié)構(gòu)14-17
  • 2.1.2 GPS欺騙式干擾17-19
  • 2.2 空域自適應濾波19-30
  • 2.2.1 信號接收模型20-22
  • 2.2.2 空域自適應濾波過程22-24
  • 2.2.3 最優(yōu)波束形成的尋優(yōu)準則24-30
  • 2.3 本章小結(jié)30-32
  • 第3章 傳統(tǒng)空域濾波方法在GPS欺騙式干擾環(huán)境下的性能分析32-50
  • 3.1 接收信號協(xié)方差矩陣32-36
  • 3.1.1 GPS壓制式干擾環(huán)境下的接收信號協(xié)方差矩陣35-36
  • 3.1.2 GPS欺騙式干擾環(huán)境下的接收信號協(xié)方差矩陣36
  • 3.2 欺騙式干擾環(huán)境下MVDR算法的性能分析36-42
  • 3.2.1 MVDR算法的方向圖36-38
  • 3.2.2 MVDR算法的輸出信干噪比38-42
  • 3.3 欺騙式干擾環(huán)境下PI算法的性能分析42-44
  • 3.3.1 PI算法的方向圖42-43
  • 3.3.2 PI算法的輸出信干噪比43-44
  • 3.4 欺騙式干擾環(huán)境下LCMV算法的性能分析44-47
  • 3.4.1 LCMV算法的方向圖44-46
  • 3.4.2 LCMV算法的輸出信干噪比46-47
  • 3.5 傳統(tǒng)空域濾波方法比較47-48
  • 3.6 本章小結(jié)48-50
  • 第4章 基于去噪的GPS欺騙式干擾抑制方法50-62
  • 4.1 基于陣列的去噪方法50-55
  • 4.1.1 降低噪聲功率的必要性50-51
  • 4.1.2 噪聲功率的估計51-52
  • 4.1.3 去噪過程52-55
  • 4.2 基于去噪的MVDR算法55-61
  • 4.2.1 基于去噪的MVDR算法過程55
  • 4.2.2 去噪MVDR算法性能分析55-61
  • 4.3 本章小結(jié)61-62
  • 第5章 總結(jié)與展望62-64
  • 5.1 總結(jié)62
  • 5.2 展望62-64
  • 參考文獻64-69
  • 攻讀碩士期間的主要研究成果69-70
  • 致謝70

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本文編號:770029

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