全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System,GNSS)廣泛應(yīng)用于基于位置和時間服務(wù)的各行各業(yè),如精密授時、陸海空的交通運輸、飛行器導(dǎo)航、手機定位、電網(wǎng)系統(tǒng)、救援服務(wù)和跟蹤犯罪分子等。GNSS系統(tǒng)的脆弱性主要體現(xiàn)在被動式的定位方式、公開的導(dǎo)航信息結(jié)構(gòu)及極低的信號功率,故GNSS易于受到各類干擾。有意干擾可以分為欺騙型干擾和壓制型干擾,而欺騙型干擾更具有隱蔽性。本文研究的重點是欺騙式干擾�？蛊垓_式干擾技術(shù)按照效果可以分為欺騙檢測技術(shù)和欺騙抑制技術(shù),欺騙檢測的技術(shù)有很多,如0C/N監(jiān)測、絕對功率監(jiān)測、殘余信號檢測、碼和相位一致性檢測等,而欺騙抑制的技術(shù)較少,主要有多天線技術(shù)和RAIM(Receiver Autonomous Integrity Monitoring)檢測,對于較復(fù)雜的欺騙策略,現(xiàn)有的欺騙檢測技術(shù)和欺騙抑制技術(shù)的可靠性較差。按照欺騙源的空間分布,欺騙式干擾可以分為兩類。一類是聚合式欺騙式干擾,另一類是分布式欺騙式干擾。本文提出了基于波束賦形的抗GNSS聚合式欺騙式干擾技術(shù)和基于DOA(Direction of Arrival)估計的抗GNSS分布式欺騙式干擾技術(shù)。對于聚合式欺騙式干擾,提出了利用波束賦形的方法來實現(xiàn)對欺騙信號的抑制。首先建立聚合式欺騙式干擾的系統(tǒng)模型,利用聚合式欺騙式干擾具有明顯的空間特征,引入了功率倒置算法,功率倒置算法能在強干擾處形成零陷且不需要已知干擾信號的來波方向,與聚合式欺騙式干擾模型的場景非常地擬合。本文提出了改進型的功率倒置算法,能帶來10d B以上的零陷增益。對于分布式欺騙式干擾,提出了利用DOA估計與投影子空間的方法,實現(xiàn)對欺騙信號的抑制。首先建立分布式欺騙式干擾的系統(tǒng)模型,分布式欺騙式干擾不像聚合式欺騙式干擾具有明顯的空間特征,需要利用對欺騙式干擾的參數(shù)進行估計,給出了可以用于欺騙信號估計的參數(shù)估計量,并通過理論推導(dǎo)證明了功率參數(shù)不需要用于估計,這樣對參數(shù)估計量進行了優(yōu)化,選擇了對欺騙信號的DOA估計來對欺騙信號進行識別,引入RELAX算法對欺騙信號進行DOA估計,并提出了改進型RELAX算法,旨在提高RELAX算法的DOA估計精度。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN967.1
【部分圖文】：

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文I 碼生成器的結(jié)構(gòu)圖如圖 2-6 所示，對于 B1I 碼，通過計算可以得到 為 2047，于是可以計算得出 B1I 碼的自相關(guān)取值為 63 / 2047 ， 1 047和 1，互相關(guān)取值為 1 / 2047， 6 5 / 2047和 63 / 2047 。由于 B1 C/A 碼，于是北斗系統(tǒng)的 B1I 碼比 GPS 系統(tǒng)的 C/A 碼具有更好的 2-7 通過仿真給了 BD 系統(tǒng)的 B1I 碼的相關(guān)特性，最下面那個子圖中 B1I 碼的互相關(guān)特性，從圖中可以看出，B1I 碼具有優(yōu)良的自相特性。

參數(shù) 值采樣頻率 5MHz欺騙信號源的 DOA 20 天線陣列陣元個數(shù) 10每個真實信號的信噪比 -18dB每個欺騙信號的干信比 6dB圖 3-4、圖 3-5、圖 3-6 給出了在欺騙信號來波方向為 20 ，欺騙信號數(shù)為 3 個、4 個、5 個的 PI 算法的抑制效果。從圖 3-4 可以看出，PI 算法在 2上形成了零陷，零陷深度為-18dB，對聚合式欺騙信號實現(xiàn)了欺騙抑制，然的深度不夠深，其他方向上也存在將近-5dB 的抑制。圖 3-5 給出了在 4 個號的條件下，在欺騙信號的來波方向上形成了零陷深度為-26dB 的零陷，也對聚合式欺騙信號的抑制。圖 3-6 給出了 5 個欺騙信號的條件，可以看出在號的來波方向上形成了零陷深度為-30dB 的零陷，很好地實現(xiàn)了對聚合式欺擾的抑制。對比圖 3-4、圖 3-5、圖 3-6，可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)欺騙信號的數(shù)目越多，騙信號的 DOA 方向上的功率也會越大，PI 算法對其抑制的效果也會越好。

四欺騙源下PI算法對欺騙信號的抑制

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前5條

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本文編號：2833606