GNSS接收系统在高动态环境下的干扰抑制技术研究

It's a key technical problem to suppress interferences and keep Global Navigation Satellite System receivers available in high-dynamic circumstances. This project puts forward to solve the interference problem in high-dynamic circumstances from "system-level". The main research contents are as following: First, interference in the dynamic circumstance will be modeled, the relation between interference and varying quantity in navigation signal characteristics will be ascertained, and the characteristic parameters will be extracted to monitor interference circumstances. These technologies will provide theory basis for interference circumstance monitoring and interference suppression performances. Second, using the relation between Space Frequency Adaptive Processing and rapid parallel acquisition, the processing speed will be improved from system-level and can well meet dynamic demands. Last, the model which combine the antenna array processing and the track loop will be build, and the processing performance and cost will be evaluated, and the best combine model will be extracted to ensure interference suppression performance at different stage and to build a effective interference suppression platform. This project will provide theory basis and assessment platform for interference anti-jamming GNSS receiving system, which can meet the requirement in military applications.

如何在高动态环境下有效抑制干扰，保证GNSS接收系统的可用性，是卫星导航系统在军事应用中亟待解决的关键技术难题。本项目提出从"系统级"解决高动态下卫星导航系统的干扰抑制问题，主要研究内容包括以下三个方面1）建立高动态环境下的干扰模型，确定干扰与信号特征变化的对应关系，提取用于识别干扰的特征参数，为实现导航接收机对干扰环境的自主性监测和干扰抑制性能的评判提供理论依据；2）利用空频自适应处理和快速并行捕获的关系，将干扰抑制模块与接收系统的捕获跟踪统一考虑，从系统级提高干扰抑制方法的处理速度，满足高动态要求。3）建立跟踪环路和天线阵列的组合模型，研究天线阵列在不同组合方式下的处理性能和代价，寻找合适的组合模式保证抗干扰系统在不同的处理阶段均具有良好的干扰抑制性能，形成一套有效的干扰抑制平台。本项目将为实现满足国防等领域的GNSS接收系统提供理论依据和验证平台。

近年来，随着电子技术和GNSS的大力发展，GNSS干扰抑制技术也取得了较大的进步。由于压制式的干扰与抗干扰技术主要应用于军事对抗上，因此，在高动态的应用领域中的研究尤其重要。.本项目主要研究内容包括：.1）.在理论分析和干扰抑制算法方面，项目研究了阵列信号到达角（DOA）估计稀疏重构性能的影响，建立了多重信号分类及功率倒置联合抗干扰模型（MUSIC-PI）。该模型利用正交空间能量最小化原理辅助零陷形成，可估计出最优权值，有效地抑制压制性干扰的同时减少对卫星信号的损伤，抑制深度达到-120dB，且稳健性提高明显。.2）.针对高动态干扰时变问题，研究了高动态干扰源波达方向（DOA）估计问题，提出一种基于DOA的凸优化约束模型（CCOB），能有效改善错配下的DOA性能，提升了系统的鲁棒性，实验结果表明：NMLCB算法对解决GNSS接收机的高动态DOA失配问题是有效的。在此基础上提出了基于隐马尔可夫（HMM）和多星约束最小功率（Multi-PI）级联干扰抑制模型，即HMM-Multi-PI模型，实验结果表明：HMM-Multi-PI算法对抑制时变干扰、窄带宽带混合干扰是有优势的。.3）.针对高动态干扰源的欠采样问题，研究了欠采样DOA估计问题，建立了l0 范数的连续压缩感知的DOA估计框架（ZNM）。这是一种无网格模型，突破了信号子空间模型的原有框架，适用于少快拍DOA估计问题。实验结果表明：零延迟下码捕获实验验证了更高的DOA估计准确性，其有利于提升干扰抑制效果。在此基础上，建立了采样信号的凸优化重建模型（CCOB-CS）。实验结果表明：利用压缩感知理论，将稀疏重建原理应用于高动态抗干扰阵列处理领域可解决采样中遇到的少快拍问题。相对于传统抗干扰模型，信干噪比（SINR）提升明显。.4）.在硬件平台方面，项目设计了GPS导航电文采集装置，并研制了一套FPGA+DSP软硬一体的阵列GPS抗干扰系统，通过三个实验分别评测了干扰类型、采样频率和干扰源DOA三个参数变化对GPS接收机及干扰抑制效果的影响。.本项目实施期间共发表论文19篇，其中EI收录4篇，SCI收录9篇；授权专利10项，其中发明专利6项，实用新型专利4项；培养博士研究生2人，硕士研究生9人，实际成果达到并超过了预期。项目提出的算法对解决高动态环境下GPS接收机抗干扰问题具有参考价值。