基于卷積神經網絡的空間導航信號抗干擾處理技術

王春霞，劉新芳

(閩南科技學院 光電信息學院，福建 泉州 362332)

0 引言

衛星導航綜合了傳統導航系統的優點,真正實現了各種天氣條件下全球高精度被動式導航定位,能夠對地面、海洋、空中和空間用戶進行導航定位。隨著衛星導航精度的不斷提高,對空間導航信號的抗干擾性能也提出了更高的要求,在強烈的電磁干擾和環境干擾背景下,空間導航信號的傳輸和有效檢測受到限制,需要構建優化的空間導航信號抗干擾模型,通過建立空間導航信號抗干擾模型,進行空間導航信號的優化控制,構建空間導航信號的優化采樣和信道均衡控制模型,提高空間導航信號傳輸系統的優化管理能力,相關的空間導航信號抗干擾技術研究受到人們的極大關注[1]。

空間導航信號抗干擾設計是建立在對空間導航信號濾波處理的基礎上,結合對空間導航信號的特征提取和波束控制,進行空間導航信號檢測,提高空間導航信號的抗干擾能力[2]。文獻[3]方法研究導航信號頻域干擾抑制方法及其FPGA實現,基于快速傅里葉變換的干擾抑制算法對頻域干擾抑制方法進行了研究。文獻[4]方法研究基于動態聚類的衛星導航信號多波束抗干擾方法,基于k均值聚類算法的動態指向多波束抗干擾方法建立天線陣列進行導航信號多波束抗干擾。但上述方法進行空間導航信號抗干擾處理的輸出信噪比不高,信號檢測性能不好。針對上述問題,本文提出基于卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)的空間導航信號抗干擾技術。首先構建空間導航信號的衛星傳感采樣模型,對采集的空間導航信號進行波束聚焦和信號增強處理,提取空間導航信號的時頻相關性特征量。之后采用CNN濾波器進行空間導航信號的濾波處理,實現空間導航信號增強和抗干擾處理。最后進行仿真測試分析,結果表明了本文方法在提高空間導航信號抗干擾能力方面具有優越性能。

1 空間導航信號模型及均衡調度

1.1 空間導航信號采樣模型

為了實現基于CNN的空間導航信號抗干擾處理,需要首先構建空間導航信號的衛星傳感采樣模型,對采集的空間導航信號進行信號增強和融合濾波,采用陣元誤差穩健性分析的方法,得到空間導航信號分布模型[5],采用待檢測單元統計特性分析方法,得到空間導航信號的頻譜寬度ν(t,θ):

(1)

式中:*表示復共軛算子,m為待檢測單元參數,M為待檢測單元,t為空間導航信號頻譜,θ為空間導航信號寬度,xi為空間導航信號濾波,wi為采樣導航信息值。

采用空時自適應處理處理的方法,建立空間導航信號的衛星傳感器采集模型,得到傳感器基陣為:

(2)

式中:H表示歸一化多普勒頻率分布的復共軛轉置,x(t)和ω(θ)分別為空間導航信號的天線安裝角的偏差和相位角。在陣面軸向方向,得到空間導航信號的模糊函數w(t),可以表示為:

w(t)=[x(t)]T-[ω(θ)]T,

(3)

式中:T為模糊參數。

在先驗分布出現偏差時,通過多維陣列參數融合的方法,得到衛星接收的回波信號的時延尺度為:

τ0(θ)=Δsinθ-c,

(4)

式中:c為方位角和距離變化的聯合估計參數,Δ為信號增量。

考慮距離模糊的影響,得到空間導航信號的時頻項[6]。信號中的孔徑損失是因為發射信號時發射陣元與接收信號時接收陣元的方位向天線方向圖存在間隔,在近距離處會導致收發陣元的波束不能完全重疊,從而使有效合成孔徑長度減小,造成合成孔徑的損失。陣元誤差是陣元的位置出現偏差現象,對此,針對孔徑損失以及陣元誤差進行聯合調節,以此得到空間導航信號的非平穩時間序列模型為:

(5)

式中:ci(n)和ui(n)為空間導航信號的平穩序列下的相位角和偏差角,j為孔徑損失序列,n為誤差控制參數,p為孔徑損失參數值,q為陣元誤差參數,k為陣元誤差序列,Φij為導航距離范圍取值,Θik為模糊時頻值。

根據俯仰空域導向矢量調節模型,得到空間導航信號的非平穩時間序列輸出為:

(6)

(7)

式中:gM為導航信號輸出值,(θi)si為信號陣列參數。

通過上述對空間信號模型構建,得到空間導航信號的采樣模型如圖1所示。

圖1 空間導航信號的采樣模型Fig.1 Sampling model of space navigation signal

由圖1可以看出,本文方法采用主星進行離散信號的發送,利于從星對信號進行接收,實現空間導航信號的采樣。

1.2 導航信號傳輸的等間隔均衡調度

在上述構建了衛星傳感采樣模型的基礎上,進行空間導航信號的多維空間參數識別[7]。在二維平面(m,n)上進行空間導航信號的信道均衡調度,建立空間導航信號的陣元誤差補償模型,采用離散采樣和自適應均衡調度的方法,進行空間導航信號的模糊優化控制[8],基于最小二乘準則的方法,得到空間導航信號的奇異值分布為:

(8)

式中:xk為導航信號的半數均衡數值,yk為導航信號的調度參數。

當ωk滿足n個空間導航信號的輸出穩態特征分布集時,信號表示為:

(9)

式中:θk為離散誤差值。考慮陣元脈沖域的時間間隔固定。

采用代價函數g(x,y)作為空間導航信號的陣元誤差調節函數,得到空間導航信號的奇異特征分解模型為:

(10)

式中:Tk為特征向量函數值。

利用陣元脈沖域的模糊辨識參數模型,設定導航信號傳輸的等間隔均衡調度的步長為:

(11)

式中:λ為間隔模糊辨識度。

根據上述分析,對導航信號傳輸進行等間隔均衡調度,在此基礎上實現衛星的抗干擾處理并進行優化。

2 衛星導航信號抗干擾處理優化

CNN是一種前饋神經網絡,它的人工神經元可以響應一部分覆蓋范圍內的周圍單元,對于信號處理有出色表現。基于上述經過均衡調度的信號,對其進行抗干擾處理優化,根據信號的頻譜特征收斂性進行信號補償和濾波抑制,采用CNN濾波器進行空間導航信號的信號濾波處理[9],得到空間導航信號濾波的CNN分類模型為:

(12)

式中:N為濾波參數,j為孔徑損失序列,Cn為信號補償值。

通過融合聚簇特征分析方法,進行空間導航信號傳輸系統等間隔信息融合和優化調度,建立空間導航信號的信道容量分析模型[10-11],得到信道容量:

(13)

式中:an為信號的交叉分布特征量,n為容量參數。進行空間導航信號抗干擾設計,得到空間導航信號的信道參數分布集為x(k-1),…,x(k-M)[9]。

構建空間導航信號傳輸系統的信道自適應聚類參數分析模型,通過模糊參數識別,得到空間導航信號重建的沖擊函數為:

(14)

式中:bv為信道自適應值,Xv為沖擊向量。

在此基礎上,建立空間導航信號的雜波抑制模型[12],空間導航信號的濾波處理過程描述為:

① 隨機選擇空間導航信號濾波的初始量Wk。

根據上述分析,采用模糊信息加權的方法,得到提取空間導航信號的隨機分布譜特征量[15-17],以y(k)y*(k)為最小化的約束函數,*表示復共軛,采用CNN進行信號濾波增強的優化學習訓練,CNN模型如圖2所示。

圖2 CNN模型Fig.2 CNN model

3 仿真測試

3.1 信號測試實驗

為測試本文提出的空間導航信號中的信道時變特征估計方法的性能,在Matlab軟件內,采用本文方法進行仿真實驗,主要仿真參數如表1所示。

表1 主要仿真參數Tab.1 Main simulation parameters

圖3為觀測數據,觀測時間與采樣頻率分別為100 s和5 120 Hz。

圖3 觀測數據Fig.3 Observed data

3.2 應用實驗

設定空間導航信號的采樣時間間隔為1.5 ms,偽碼長度為1 023,偽碼速率為1.023 MHz,空間導航信號的雜噪比設為60 dB,干擾信噪比為-12 dB,工作波長為1.3 m,原始的空間導航信號波形如圖4所示。

圖4 原始的空間導航信號波形Fig.4 Original space navigation signal waveform

以圖4的空間導航信號為輸入,進行空間導航信號抗干擾處理,并與文獻[3]方法和文獻[4]方法進行對比,得到抗干擾輸出如圖5所示。

圖5 空間導航信號抗干擾輸出Fig.5 Anti-jamming output of space navigation signal

分析圖5得知,本文方法能有效實現空間導航信號的抗干擾處理,信號的純度得到提升,而對比方法的信號仍具有干擾,說明本文方法抗干擾效果較好。

測試輸出信噪比,采用蒙特卡羅試驗,得到對比結果如表2所示。

表2 空間導航信號抗干擾處理后的輸出信噪比Tab.2 Output signal-to-noise ratio of space navigation signal after anti-jamming processing 單位:dB

分析表2可知,本文方法進行空間導航信號抗干擾處理的輸出信噪比較高,而文獻[3]方法與文獻[4]方法的信噪比明顯低于本文方法,說明本文方法能夠有效提升信號的抗干擾濾波性能。

4 結束語

構建優化的空間導航信號抗干擾模型,通過建立空間導航信號抗干擾模型,進行空間導航信號的優化控制,本文提出基于CNN的空間導航信號抗干擾技術。對采集的空間導航信號進行信號增強和融合濾波,采用離散采樣和自適應均衡調度的方法,進行空間導航信號的模糊優化控制,采用CNN濾波器進行空間導航信號的信號濾波處理,實現空間導航信號增強和抗干攏設計。分析得知,本文方法進行空間導航信息抗干擾處理的輸出信噪比較高,信號純度得到提升。