發(fā)布時間：2018-04-17 07:43

  本文選題：全球衛(wèi)星導航系統(tǒng) + 欺騙干擾檢測�。� 參考：《Journal of Southeast University(English Edition)》2017年01期

【摘要】：為解決衛(wèi)星導航接收機在受到欺騙干擾時難以識別欺騙干擾這一問題,提出了一種基于模型的欺騙干擾識別方法.首先將干擾機/衛(wèi)星發(fā)射機以及通信信道建模為Hammerstein模型,然后使用一種新的模型辨識方法——狼群算法來進行模型參數辨識.將估計得到的模型參數作為特征參數,使用歐氏距離比較法實現欺騙干擾的識別.仿真實驗驗證了所提方法的有效性和魯棒性.結果表明:狼群算法與最小二乘法、迭代法和蝙蝠算法等其他模型辨識算法相比,雖然在算法時間復雜度上比最小二乘法和蝙蝠算法略高,但具有更高的模型參數辨識精度和欺騙干擾識別率,甚至在信噪比較低時識別性能也最優(yōu).
[Abstract]:In order to solve the problem that it is difficult for the satellite navigation receiver to identify the deception jamming when the receiver is deceived, a model-based deception jamming identification method is proposed.Firstly, the jammer / satellite transmitter and communication channel are modeled as Hammerstein model, and then a new model identification method-wolf swarm algorithm is used to identify the model parameters.Euclidean distance comparison method is used to identify deception interference by using the estimated model parameters as feature parameters.Simulation results show that the proposed method is effective and robust.The results show that compared with other model identification algorithms, such as least square method, iterative method and bat algorithm, the time complexity of the algorithm is slightly higher than that of the least square method and bat algorithm.But it has higher model parameter identification accuracy and deceptive interference recognition rate, and the performance is optimal even when the SNR is low.
【作者單位】： 東南大學信息科學與工程學院;杭州電子科技大學通信工程學院;
【基金】：The National Natural Science Foundation of China(No.61271214,61471152) the Postdoctoral Science Foundation of Jiangsu Province(No.1402023C) the Natural Science Foundation of Zhejiang Province(No.LZ14F010003)
【分類號】：TN967.1;TP18

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本文編號：1762695