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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(jī)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(jī)無法正常工作。當(dāng)前,衛(wèi)星導(dǎo)航接收機(jī)干擾檢測技術(shù)主要集中在時(shí)頻聯(lián)合域分析(Joint Time-Frequency Analysis, JTFA)方面,如,短時(shí)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(xiàn)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(jī)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(jī)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(shí)頻譜資源的使用相當(dāng)?shù)娘柡停瑢?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(gè)重要問題,本文從信號處理在時(shí)頻域角度來分析[5],傳統(tǒng)的短時(shí)傅里葉變換和譜圖分析[6]存在時(shí)頻分辨率權(quán)衡的問題,而時(shí)頻分辨率較好的Winger-Ville分布,表現(xiàn)出良好的時(shí)頻聚集特性,但是存在交叉干擾項(xiàng)問題。因此本文提出采用分?jǐn)?shù)階時(shí)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(jī)射頻前端下變頻A/D轉(zhuǎn)換后的中頻數(shù)字信號。接收機(jī)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(jìn)行混頻而下變頻成模擬中頻信號,然后進(jìn)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(jìn)入干擾檢測模塊后,最后再被軟件接收機(jī)接收。

1.1 GNSS信號模型

在有電磁干擾的環(huán)境下GNSS接收機(jī)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(gè)衛(wèi)星的信號,[Ns]表示衛(wèi)星的個(gè)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(shí)頻變換

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

2.1 短時(shí)傅里葉變換

時(shí)頻分析中最基礎(chǔ)的方法是短時(shí)傅里葉變換,其基本思想是“時(shí)域局部化”,原理在于對待分析的信號加窗,得到較小的時(shí)間間隔,再對每個(gè)小間隔進(jìn)行傅里葉變換,但是窗函數(shù)的選擇也面臨問題,時(shí)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(shí)頻分析方法。短時(shí)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(shí)傅里葉變換可為

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在本節(jié),將主要分析新提出的時(shí)頻分析檢測方法的性能。在實(shí)驗(yàn)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(shí)GPS L1信號,通常為GNSS接收機(jī)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(shí)頻分析干擾檢測方法,在干擾場景下對GPS L1信號進(jìn)行實(shí)驗(yàn),與WVD、PWVD和譜圖法進(jìn)行綜合性的性能對比。驗(yàn)證了WVD具有良好的時(shí)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(xiàng)難以抑制的問題 ,使其難以應(yīng)用于時(shí)頻域的干擾檢測。而譜圖法不存在交叉干擾項(xiàng)問題 ,但是時(shí)頻分辨性太差也難用于干擾檢測。為了保持良好的時(shí)頻特性且不帶來交叉干擾項(xiàng)問題。

參考文獻(xiàn):

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【通聯(lián)編輯:張薇】

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