衛(wèi)星導航信號到達地面的強度弱（約為-160 dBm）,極易受到各種主動被動電磁干擾的壓制,尤其在復雜電磁環(huán)境區(qū)域內,導航接收終端可能同時接收到一種或數(shù)種帶內干擾,導致局部區(qū)域內衛(wèi)星導航接收機無法完成對有用信號的捕獲跟蹤,進而導致定位失敗。因此,本文將開展衛(wèi)星導航多干擾信號源定位技術研究,通過對定位失效區(qū)域的檢測,完成對各類體制干擾源的排查和剔除,并重點針對上述問題中的多干擾源識別和多干擾源定位問題開展研究。主要工作如下:（1）梳理了常見衛(wèi)星導航干擾信號的類型和體制,建立了其相應的的信號模型,并分別對各類信號的特性進行了簡要分析;討論了干擾信號定位的一般方法,并根據(jù)常見衛(wèi)星導航干擾信號特點,確定了采用多臺站觀測多干擾源的TDOA定位模式;提出了適應于大多數(shù)衛(wèi)導干擾信號體制的時域互相關特征提取方法,該方法一方面通過時域互相關可直接獲得多個干擾信號到達各監(jiān)測站的時間差信息,便于完成雙曲定位,另一方面在具有計算量小、時延測量精度高的優(yōu)點。（2）研究基于支持向量機多分類和卷積神經網(wǎng)絡兩種機器學習分類方法,針對互相關圖中各不同相關峰進行分類識別,從多干擾信號相關圖中識別出各干擾信號類型和數(shù)量,并對... 

【文章來源】：西安理工大學陜西省

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1. 緒論
    1.1. 課題研究背景與意義
    1.2. 國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.1. 干擾識別技術研究現(xiàn)狀
        1.2.2. 干擾定位技術研究現(xiàn)狀
    1.3. 論文結構安排
2. 干擾源信號模型與特征提取
    2.1. 導航干擾信號類型
    2.2. 干擾信號模型
        2.2.1. 單音干擾
        2.2.2. 脈沖干擾
        2.2.3. 線性調頻干擾
        2.2.4. 跳頻干擾
        2.2.5. 窄帶干擾
    2.3. 常見的干擾源定位方法
        2.3.1. RSS定位方法
        2.3.2. AOA/DOA定位方法
        2.3.3. TOA/TDOA定位方法
        2.3.4. FDOA定位方法
    2.4. 互相關特征提取
    2.5. 本章小結
3. 基于機器學習的多干擾信號識別
    3.1. 基于SVM多分類的干擾識別
        3.1.1. 支持向量機網(wǎng)絡
        3.1.2. 仿真結果與分析
    3.2. 基于卷積神經網(wǎng)絡的干擾識別
        3.2.1. 卷積網(wǎng)絡基礎
        3.2.2. VGG網(wǎng)絡模型
        3.2.3. 仿真結果與分析
    3.3. 兩種算法對比分析
    3.4. 本章小結
4. 多干擾源定位算法及仿真
    4.1. TDOA測量值的獲取
    4.2. TDOA定位的解算
        4.2.1. 泰勒級數(shù)法
        4.2.2. Chan算法
    4.3. TDOA定位算法仿真實現(xiàn)
    4.4. 本章小結
5. 總結與展望
致謝
參考文獻


【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3125041