CN105929415A - 一种基于干扰预测的自适应陷波方法 - Google Patents

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范广伟
蔚保国
段召亮
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    • G01S19/01Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
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    • G01S19/21Interference related issues ; Issues related to cross-correlation, spoofing or other methods of denial of service
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Abstract

本发明公开了一种基于干扰预测的自适应陷波方法,涉及伪卫星导航领域。该方法利用接收到的含干扰的卫星导航信号进行恰当时延作为参考信号,实现在窄带干扰中对有用导航的提取;本方法通过自适应的调整陷波器的零点位置和陷波器幅度,使干扰得到有效抑制。本发明结构简单,计算量小,改善卫星导航接收机的抗窄带干扰的性能。

Description

一种基于干扰预测的自适应陷波方法
技术领域
本发明涉及伪卫星导航领域,特别是卫星导航接收机终端窄带干扰抑制领域,采用自适应预测的方法实现了卫星导航接收***中的窄带干扰的抑制与消除。
背景技术
面对日益复杂的电磁环境,如何在窄带干扰影响的条件下,实现卫星导航接收终端稳定和连续工作,就必须解决窄带干扰对卫星导航接收终端的影响问题。国内外学者也就解决窄带干扰对导航***的影响提出了若干干扰抑制的方法,如时域的滤波技术、频域的滤波技术等,频域滤波技术由于计算量相对较大,占用资源较多,不利于在小型化的接收终端中实现;时域的自适应滤波技术由于计算量较小,在导航接收机中有较好的应用前景。
发明内容
本发明的目的是:提供一种基于干扰预测的自适应陷波方法,改善卫星导航接收终端在干扰存在条件下的定位性能和工作稳定性,抑制各种窄带干扰对卫星导航接收终端的影响。本发明提出的抑制方法很好的解决了现有方法在复杂度或性能方面存在的一些问题,是对现有方法很好的补充,为卫星导航接收机抗干扰提供一种新的手段。
本发明的目的是这样实现的:一种基于干扰预测的自适应陷波方法,所述的方法基于最小均方误差设计准则,根据之前的干扰信号预测当前接收到的干扰信号,用当前接收信号减去预测信号,从而消除窄带干扰对导航***的影响。具体包括以下步骤:
(1)将接收到的导航信号进行下变频、采样和滤波处理;
(2)将滤波之后的信号分为相同的两路,将其中一路信号进行时延后作为参考信号,将参考信号输入自适应滤波器进行处理,将处理后的信号与另一路信号相减得到自适应滤波后的信号;
(3)自适应滤波后的信号经过与导航信号带宽相同的带通滤波器进行滤波,得到干扰抑制后的信号。
其中,步骤(2)中将参考信号输入自适应滤波器进行处理,具体为:依据最小均方误差准则对参考信号进行自适应滤波处理。
其中,所述的依据最小均方误差准则对参考信号进行自适应滤波处理,将处理后的信号与另一路信号相减得到自适应滤波后的信号,具体包括以下步骤:
(201)对自适应滤波器进行初始化;所述的初始化包括确定自适应滤波器的阶数、滤波步进和权值向量的初始值;将权值向量的初始值作为当前权值向量;
(202)将参考信号进行多阶时延,形成当前多路时延信号;其中,时延信号的路数和自适应滤波器的阶数相同;
(203)将当前权值向量的转置与当前多路时延信号相乘得到当前滤波信号;
(204)另一路信号减去当前滤波信号得到当前滤波误差,当前滤波误差即为自适应滤波后的信号;
(205)根据当前滤波误差、参考信号、滤波步进及当前权值向量得到下一权值向量;
(206)将下一权值向量更新为当前权值向量,转入步骤(203)。
本发明技术具有如下优点:
(i)本发明提出了一种基于干扰预测的自适应陷波方法的卫星导航干扰抑制方法,能够有效抑制窄带干扰对卫星导航接收终端定位性能的影响,具有收敛速度快、实时性好的特点。
(ii)本发明能够有效降低接收机运算负荷,有利于接收机小型化的实现。
附图说明
图1是本发明的基于干扰预测的自适应陷波流程示意图;
图2是本发明的自适应陷波算法原理示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明方法进行详细描述。
图1为本发明基于干扰预测的自适应陷波流程示意图,一种基于干扰预测的自适应陷波方法,利用之前的信号作为参考信号,对当前干扰进行预测,自适应的调整陷波器零点位置和陷波器幅度,使干扰得到有效抑制。具体包括以下步骤:
(1)将接收到的导航信号下变频为基带信号,对基带信号进行采样得到数字信号,将数字信号进行带通滤波;
(2)将滤波之后的信号分为相同的两路,将其中一路信号进行时延后作为参考信号,依据最小均方误差准则对参考信号进行自适应滤波处理,将处理后的信号与另一路信号相减得到自适应滤波后的信号;
依据最小均方误差准则对参考信号进行自适应滤波处理具体包括以下步骤:
(201)对自适应滤波器进行初始化;所述的初始化包括确定自适应滤波器的阶数、滤波步进和权值向量的初始值;将权值向量的初始值作为当前权值向量
(202)将参考信号进行多阶时延,形成当前多路时延信号;其中,信号的路数和自适应滤波器的阶数相同;
给定x(n)=n时刻M×1抽头输入向量
x(n)=[x(n),x(n-1),x(n-M+1)]
其中,x(n)为n时刻的多路时延信号形成的向量组;
(203)将当前权值向量的转置与多路时延信号相乘得到当前滤波信号;则当前滤波信号y(n)为:
(204)另一路信号减去当前滤波信号得到当前滤波误差;则当前滤波误差e(n)为:
e(n)=d(n)-y(n),d(n)为n时刻另一路信号的期望响应;
(205)根据当前滤波误差e(n)、参考信号x(n)、滤波步进μ及当前权值向量得到下一权值向量
(206)将下一权值向量更新为当前权值向量,转入步骤(203)。
随着时间推进不断调整权值向量,对信号进行滤波,并将滤波误差输出作为滤波结果。
(3)自适应滤波后的信号经过与导航信号带宽相同的带通滤波器进行滤波,得到干扰抑制后的信号。
完成窄带干扰的抑制。

Claims (3)

1.一种基于干扰预测的自适应陷波方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)将接收到的导航信号进行下变频、采样和滤波处理;
(2)将滤波之后的信号分为相同的两路,将其中一路信号进行时延后作为参考信号,将参考信号输入自适应滤波器进行处理,将处理后的信号与另一路信号相减得到自适应滤波后的信号;
(3)自适应滤波后的信号经过与导航信号带宽相同的带通滤波器进行滤波,得到干扰抑制后的信号。
2.根据权利要求书1中所述的一种基于干扰预测的自适应陷波方法,其特征在于:步骤(2)中将参考信号输入自适应滤波器进行处理,具体为:依据最小均方误差准则对参考信号进行自适应滤波处理。
3.根据权利要求2中所述的一种基于干扰预测的自适应陷波方法,其特征在于:所述的依据最小均方误差准则对参考信号进行自适应滤波处理,将处理后的信号与另一路信号相减得到自适应滤波后的信号,具体包括以下步骤:
(201)对自适应滤波器进行初始化;所述的初始化包括确定自适应滤波器的阶数、滤波步进和权值向量的初始值;将权值向量的初始值作为当前权值向量;
(202)将参考信号进行多阶时延,形成当前多路时延信号;其中,时延信号的路数和自适应滤波器的阶数相同;
(203)将当前权值向量的转置与当前多路时延信号相乘得到当前滤波信号;
(204)另一路信号减去当前滤波信号得到当前滤波误差,当前滤波误差即为自适应滤波后的信号;
(205)根据当前滤波误差、参考信号、滤波步进及当前权值向量得到下一权值向量;
(206)将下一权值向量更新为当前权值向量,转入步骤(203)。
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