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        衛(wèi)星導(dǎo)航干擾檢測技術(shù)研究

        2019-08-12 01:27:59李圣軍
        電腦知識與技術(shù) 2019年16期

        李圣軍

        摘要:復(fù)雜電磁環(huán)境會對衛(wèi)星導(dǎo)航接收機定位性能造成嚴(yán)重影響,尤其在干擾情況下,將導(dǎo)致衛(wèi)星導(dǎo)航接收機無法正常工作。當(dāng)前,衛(wèi)星導(dǎo)航接收機干擾檢測技術(shù)主要集中在時頻聯(lián)合域分析(Joint Time-Frequency Analysis, JTFA)方面,如,短時傅里葉變換(Short-Time Fourier Transform ,ST FT)和Wigner-Ville分布(Wigner–Ville Distribution,WVD),本文聚焦將STFT和WVD,分析其對掃頻干擾的影響。

        關(guān)鍵詞:全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng);干擾檢測;STFT;WVD

        中圖分類號: TP3? ? ? 文獻標(biāo)識碼:A

        文章編號:1009-3044(2019)16-0250-02

        開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識碼(OSID):

        全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)在全世界廣泛的應(yīng)用,如美國的GPS[1]、歐盟的伽利略系統(tǒng)[2]、中國的北斗[3],高性能的GNSS接收機都致力于增加其完整性、可用性、準(zhǔn)確性、和服務(wù)的完整性。特別是在生命安全(Safety Of Life,SOL)應(yīng)用中(例如,在飛機著陸期間需要的準(zhǔn)確性)。高精度定位和可靠的SOL服務(wù)代表了即將推出的衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的主要挑戰(zhàn)。但是由于無線電密切的使用到時頻譜資源的使用相當(dāng)?shù)娘柡?,?dǎo)致GNSS信號容易受到干擾的影響而無法正常[4],所以干擾檢測和緩解已成為制約GNSS發(fā)展的一個重要問題,本文從信號處理在時頻域角度來分析[5],傳統(tǒng)的短時傅里葉變換和譜圖分析[6]存在時頻分辨率權(quán)衡的問題,而時頻分辨率較好的Winger-Ville分布,表現(xiàn)出良好的時頻聚集特性,但是存在交叉干擾項問題。因此本文提出采用分?jǐn)?shù)階時頻分析能夠更好用于衛(wèi)星導(dǎo)航干擾檢測并抑制噪聲影響。

        1 系統(tǒng)模型

        系統(tǒng)中需要處理的信號是來自接收機射頻前端下變頻A/D轉(zhuǎn)換后的中頻數(shù)字信號。接收機前端通過天線接收到GPS信號后,首先經(jīng)過前置濾波器和放大器處理后,再與本地振蕩器產(chǎn)生的正弦本振信號進行混頻而下變頻成模擬中頻信號,然后進行模數(shù)轉(zhuǎn)換形成數(shù)字信號中頻信號。再疊加上干擾信號后,形成帶噪信號進入干擾檢測模塊后,最后再被軟件接收機接收。

        1.1 GNSS信號模型

        在有電磁干擾的環(huán)境下GNSS接收機接收到的信號,可以寫為:

        其中[rit]表示在視線范圍內(nèi)接收到來自第[i]個衛(wèi)星的信號,[Ns]表示衛(wèi)星的個數(shù),[jt]表示干擾信號,在接收到的信號中由于干擾信號類型不同,[jt]表示也不同。[ηt]表示均值為0的加性高斯白噪聲(AWGN)。不同的衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng),接受到的[rit]也不同,以本文中討論的GPS L1 信號為例,可以寫成:

        其中:

        1.2 chirp信號模型

        2 時頻變換

        時頻分析即時頻聯(lián)合域分析是現(xiàn)代信號處理的一個熱點,處理非平穩(wěn)隨機信號非常有效,其基本思想是通過設(shè)計時間和頻率的聯(lián)合函數(shù),來同時描述信號在不同時間和頻率的能量密度或強度。而聯(lián)合函數(shù)被稱為時頻分布,通過時頻分布可以分析信號在各個時刻的幅值和瞬時頻率。

        2.1 短時傅里葉變換

        時頻分析中最基礎(chǔ)的方法是短時傅里葉變換,其基本思想是“時域局部化”,原理在于對待分析的信號加窗,得到較小的時間間隔,再對每個小間隔進行傅里葉變換,但是窗函數(shù)的選擇也面臨問題,時間間隔的大小難以選擇,太大會導(dǎo)致效果不理想,太小會導(dǎo)致加窗后的頻譜與原始信號頻譜不相符,面對這些問題,需要更多的時頻分析方法。短時傅里葉變換是在傅里葉變換的基礎(chǔ)上加窗,假設(shè)[wt]為窗函數(shù),[ω=2πf]為角頻率的情況下,[st]的短時傅里葉變換可為

        3 實驗結(jié)果

        在本節(jié),將主要分析新提出的時頻分析檢測方法的性能。在實驗中,采集到的GNSS信號參數(shù)如表1所示,表示由恒定的線性調(diào)頻干擾破壞的零均值高斯噪聲中的真實GPS L1信號,通常為GNSS接收機干擾檢測的測試平臺。

        4 結(jié)論

        本文提出一種用于衛(wèi)星導(dǎo)航的分?jǐn)?shù)階時頻分析干擾檢測方法,在干擾場景下對GPS L1信號進行實驗,與WVD、PWVD和譜圖法進行綜合性的性能對比。驗證了WVD具有良好的時頻分辨特性且明顯優(yōu)于譜圖,但是其自身存在交叉干擾項難以抑制的問題 ,使其難以應(yīng)用于時頻域的干擾檢測。而譜圖法不存在交叉干擾項問題 ,但是時頻分辨性太差也難用于干擾檢測。為了保持良好的時頻特性且不帶來交叉干擾項問題。

        參考文獻:

        [1] D. Borio, L. Camoriano, S. Savasta, and L. L. Presti. Time–frequency excision for GNSS application[J]. IEEE Syst. J., Mar. 2008: 27–37.

        [2] X. Ouyang and M. G. Amin.Short-time Fourier transform receiver for nonstationary interference excision in direct sequence spread spectrum communications[J] IEEE Trans. Signal Process, Apr. 2001: 851–863.

        [3] 楊朝,徐慨,楊海亮.衛(wèi)星通信干擾信號的檢測方法[J].指揮控制與仿真,2016,38(6):125-128.

        [4] 李豹,許江寧,朱銀兵,曹可勁,胡彥逢,李松林.衛(wèi)星導(dǎo)航欺騙干擾技術(shù)研究進展[J].海洋測繪,2018,38(3):69-72.

        [5] 戴志春,劉文祥,封欣,孫廣富.衛(wèi)星導(dǎo)航信號捕獲的一種高效相關(guān)算法[J].全球定位系統(tǒng),2018,43(6):33-36.

        [6] 吳為,賴生建,鄧建華,白志剛,陶煒,吳凌華.一種小型化北斗二代衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)收發(fā)模塊的研制[J].中國測試,2016,42(2):71-74.

        【通聯(lián)編輯:張薇】

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