本文關(guān)鍵詞：基于稀疏模型的衛(wèi)星導(dǎo)航干擾抑制算法研究

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【摘要】：全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System,GNSS)能夠提供實(shí)時、全天候和全球性的服務(wù)。然而接收到的衛(wèi)星信號通常情況下淹沒在噪聲中,衛(wèi)星導(dǎo)航的精度、完好性很容易受到射頻干擾的影響,因此衛(wèi)星導(dǎo)航抗干擾具有重要意義。在現(xiàn)有的抗干擾技術(shù)中,基于陣列處理的干擾抑制作為衛(wèi)星導(dǎo)航的核心技術(shù),已經(jīng)成為各國關(guān)注的焦點(diǎn)。此外,數(shù)學(xué)界最近幾年提出來的關(guān)于稀疏信號的采集與重建的壓縮感知理論現(xiàn)已成為信號處理領(lǐng)域中一個新的研究熱點(diǎn)。本文結(jié)合干擾信號空間譜稀疏特性建立陣列稀疏模型,將稀疏恢復(fù)算法應(yīng)用陣列抗干擾中,以克服傳統(tǒng)衛(wèi)星導(dǎo)航干擾抑制算法中的一些不足。首先,介紹陣列信號處理的基本理論以及稀疏表示理論,探討稀疏表示應(yīng)用于衛(wèi)星導(dǎo)航干擾抑制研究的合理性,為后續(xù)工作奠定理論基礎(chǔ);其次,鑒于高動態(tài)環(huán)境中,利用接收數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣的常規(guī)衛(wèi)星導(dǎo)航干擾抑制算法失效,本文利用干擾信號空間譜的稀疏特性將貪婪算法應(yīng)用于高動態(tài)干擾抑制,僅用少數(shù)快拍甚至一個快拍處理避免了協(xié)方差矩陣的估計;此外,針對傳統(tǒng)貪婪算法需要干擾個數(shù)先驗(yàn)信息,本文進(jìn)而提出改進(jìn)的貪婪算法;最后,鑒于經(jīng)典的最小功率法不會在干擾方向外形成平坦的增益,本文結(jié)合特征值閾值和1l范數(shù)約束方法提出了一種衛(wèi)星導(dǎo)航干擾抑制新方法,新方法自動在干擾來向處形成很深的零陷,同時在其它來向處形成近似平坦增益。仿真驗(yàn)證了本文所有方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng) 干擾抑制 壓縮感知 稀疏模型 平坦增益
【學(xué)位授予單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN967.1
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 課題研究背景及意義10-13
• 1.2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀13-16
• 1.2.1 衛(wèi)星導(dǎo)航抗干擾的研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.2 基于稀疏表示的空間譜估計研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 本文的主要工作及論文結(jié)構(gòu)16-18
• 第二章 陣列信號處理與稀疏表示理論基礎(chǔ)18-26
• 2.1 陣列信號處理的基本理論18-21
• 2.1.1 陣列概述18-19
• 2.1.2 陣列信號處理模型19-21
• 2.2 稀疏表示的理論基礎(chǔ)21-24
• 2.2.1 信號的稀疏表示21-22
• 2.2.2 信號重構(gòu)算法22-24
• 2.3 稀疏表示應(yīng)用于陣列抗干擾的合理性24-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第三章 基于貪婪算法的衛(wèi)星導(dǎo)航干擾抑制算法26-48
• 3.1 信號模型與分析26-28
• 3.2 基于OMP算法的衛(wèi)星導(dǎo)航干擾抑制算法28-37
• 3.2.1 陣列稀疏模型的建立28-29
• 3.2.2 壓制性干擾DOA估計及抑制29-33
• 3.2.3 仿真結(jié)果及分析33-37
• 3.3 一種改進(jìn)的基于稀疏表示的衛(wèi)星導(dǎo)航干擾抑制算法37-47
• 3.3.1 改進(jìn)的算法37-43
• 3.3.2 仿真結(jié)果及分析43-47
• 3.4 本章小結(jié)47-48
• 第四章 基于平坦增益約束的衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)干擾抑制48-57
• 4.1 數(shù)學(xué)模型48-49
• 4.2 算法介紹49-52
• 4.3 仿真結(jié)果與分析52-55
• 4.4 本章小結(jié)55-57
• 結(jié)束語57-58
• 參考文獻(xiàn)58-63
• 致謝63-64
• 攻讀碩士期間所發(fā)表的論文64

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