【摘要】：欺騙式干擾是衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的巨大威脅之一,會(huì)影響飛機(jī)船舶的安全行駛,通訊設(shè)備的定位服務(wù)等。因此,面對(duì)保障接收機(jī)的可用性與可靠性的應(yīng)用需求,研究在欺騙式攻擊下的信號(hào)參數(shù)估計(jì)算法,具有重要的工程應(yīng)用價(jià)值。首先,論文從欺騙信號(hào)的模型研究出發(fā),針對(duì)使用傳統(tǒng)的碼跟蹤環(huán)路對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)式欺騙的碼相位估計(jì)誤差較大,且無(wú)法持續(xù)跟蹤真實(shí)信號(hào)的特點(diǎn),研究了三種經(jīng)典的信號(hào)參數(shù)估計(jì)算法,TK(Teager-Kaiser)算子、耦合幅值延遲鎖定環(huán)(Coupled Amplitude and Delay Lock,CADLL)算法與多徑估計(jì)延遲鎖定環(huán)(Multipath Estimating Delay Lock Loop,MEDLL)算法,并通過(guò)對(duì)三種估計(jì)算法的仿真實(shí)現(xiàn)與性能優(yōu)缺點(diǎn)分析,選擇使用估計(jì)效果更佳的MEDLL算法進(jìn)行主體的參數(shù)估計(jì)算法。同時(shí),針對(duì)經(jīng)典MEDLL對(duì)低載噪比下的信號(hào)、對(duì)欺騙信號(hào)路數(shù)估計(jì)存在較大誤差以及算法復(fù)雜度比較高的問(wèn)題,分別針對(duì)性地研究了基于相干積分優(yōu)化的MEDLL算法、多路欺騙信號(hào)自適應(yīng)路數(shù)識(shí)別算法以及基于預(yù)測(cè)反饋的不等間隔采樣MEDLL,改善了MEDLL算法在低載噪比下的估計(jì)效果,降低了MEDLL算法的時(shí)間復(fù)雜度,提高了算法的快速性,并對(duì)欺騙信號(hào)的路數(shù)實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)地估計(jì)與識(shí)別。接著,針對(duì)經(jīng)典MEDLL算法在短延遲欺騙式干擾下的信號(hào)參數(shù)估計(jì)效果不佳的問(wèn)題,提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的短延時(shí)欺騙信號(hào)參數(shù)估計(jì)算法,該算法基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸預(yù)測(cè)理論,使用基于時(shí)延判斷的估計(jì)算法優(yōu)選方法,動(dòng)態(tài)地對(duì)MEDLL算法與基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的估計(jì)算法進(jìn)行切換,并使用了反向傳播(Back Propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與徑向基函數(shù)(Radial Basis Function,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)短延時(shí)以及動(dòng)態(tài)欺騙式干擾進(jìn)行參數(shù)估計(jì),并對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了總結(jié)與分析。最后,針對(duì)復(fù)雜情況下欺騙信號(hào)參數(shù)設(shè)置各異的問(wèn)題,構(gòu)建了一個(gè)欺騙信號(hào)參數(shù)綜合估計(jì)平臺(tái),通過(guò)信號(hào)參數(shù)估計(jì)部分對(duì)包括多路欺騙信號(hào)的欺騙式干擾以及牽引式欺騙等場(chǎng)景分析,驗(yàn)證了改進(jìn)優(yōu)化后的MEDLL算法的估計(jì)準(zhǔn)確性與適用性以及可靠性。
【圖文】：

圖 2. 11 碼延時(shí)估計(jì)情況圖 2. 8 至圖 2. 11 所示，相對(duì)欺騙偽距差的平均值為 150.35m，欺騙信號(hào)與真實(shí)信時(shí)約為 500ns，相對(duì)欺騙偽距差估計(jì)誤差約 0.56chip，相對(duì)欺騙幅值比的均值為 7LL環(huán)路分別跟蹤了真實(shí)信號(hào)與欺騙信號(hào)，其中欺騙信號(hào)的幅值穩(wěn)定在0.9，真實(shí)信在 0.4 左右，真實(shí)信號(hào)的幅值估計(jì)稍稍偏小。相對(duì)欺騙偽距差的均方誤差為15.08方誤差為 1.82dB。上，CADLL 算法對(duì)抑制欺騙信號(hào)的干擾是有效的。當(dāng)欺騙式干擾的相對(duì)欺騙碼相DLL算法基本可以正確的估計(jì)出真實(shí)信號(hào)與欺騙信號(hào)的碼相位，但對(duì)于相對(duì)欺騙，其估計(jì)結(jié)果比真值要大，且幅值估計(jì)誤差比較大。EDLL 算法在 GNSS 欺騙干擾下的估計(jì)性能徑延遲估計(jì)鎖定環(huán)（MEDLL）算法最早是由美國(guó) Van Nee 教授團(tuán)隊(duì)提出的[46]，功應(yīng)用該方法對(duì)多徑信號(hào)進(jìn)行估計(jì)。MEDLL算法基于最小二乘準(zhǔn)則或者最大似然]，經(jīng)過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，相比于窄相關(guān)技術(shù)可把測(cè)量的均方根誤差降低40%。由于

碼延時(shí)估計(jì)情況
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TN967.1;TN972.3

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本文編號(hào)：2643877