CN114124122B - 一种应用在高动态载体上的自适应窄带干扰抑制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种应用在高动态载体上的自适应窄带干扰抑制方法，属于导航定位技术领域。该方法根据干扰功率和载体运动状态对步长和滤波加权系数进行动态调整，使接收机能快速稳定的形成零陷，满足导航接收终端在高动态下的抗干扰需求，提升了导航终端在强干扰高动态下的工作稳定性、安全性和可靠性，具有结构简单、计算量小的特点。

Description

一种应用在高动态载体上的自适应窄带干扰抑制方法
技术领域
本发明涉及导航定位技术领域，特别是指一种应用在高动态载体上的自适应窄带干扰抑制方法，可用于高动态条件下的抗干扰导航定位。
背景技术
随着全球卫星导航***的日益普及，GNSS已成为了基础设施的关键组成部分，并已广泛应用于人们的日常生活，例如民用航空、时间同步网络、交通运输、电力***、金融体系生命安全，位置服务等国民经济生活各个方面。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，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，能够嵌入芯片化的接收终端中，从而在卫星导航接收终端中有较好的应用前景。但是时域的自适应滤波算法也存在着收敛速度慢，动态条件下无法稳定的实现导航干扰的抑制，需要对自适应滤波算法进行改进以满足动态条件下的稳定干扰抑制问题。
发明内容
针对飞机等高动态载体在干扰环境下的高精度导航定位问题，本发明提供一种应用在高动态载体上的自适应窄带干扰抑制方法，该方法可提升在高动态对抗环境下的干扰抑制收敛速度和对抗性能，能够极大提升高动态对抗环境下载体的导航定位精度。
本发明的目的是这样实现的：
一种应用在高动态载体上的自适应窄带干扰抑制方法，包括以下步骤：
(1)根据接收到的信号累加计算当前接收功率Jk：
Figure GDA0003986663370000011
其中，M为累积信号点数，x(k)为k时刻收到的信号；
(2)根据载体运动加速度ak计算步长约束系数ξk：
Figure GDA0003986663370000021
其中，δ为由载体运行环境决定的一个常数；
(3)根据k时刻接收功率Jk和步长约束系数ξk计算k时刻收敛歩长μk：
μk＝μ0+ξk(Jk-J0),
其中，J0为***噪声参考功率，μ0为初始设定步长；
(4)计算L阶滤波器的权重比例系数ρkl；
Figure GDA0003986663370000022
其中，αk为载体运动速度影响因子，ρ0l为滤波的初始权重系数，l＝1,2,...,L，L为滤波器的阶数；
(5)计算k时刻的滤波权值w(k)；
Figure GDA0003986663370000023
其中，w(k-1)为k-1时刻对应的滤波权值，e(k-l)为k-l时刻的滤波误差，ρkl为k-l时刻接收信号x(k-l)的参与k时刻权值计算的权重系数；
对当前时刻收到的信号进行干扰滤波，得到滤波之后的信号；
y(k)＝WH(k)X(k)
其中，X(k)＝[x(k),x(k-1),x(k-L+1)],W(k)＝[w(k),w(k-1),w(k-L+1)]，H表示共轭转置；
(6)计算k时刻的滤波误差e(k)；
e(k)＝d(k)-y(k)
其中，d(k)为k时刻的滤波器期望响应。
本发明相对于现有技术的有益效果在于：
1、本发明通过电磁环境信息和载体状态信息的辅助，自适应实现高动态条件下的导航干扰抑制。
2、本发明能够根据接收信息功率和载体的运动速度及加速度等运动状态提供先验信息，从而自适应调整干扰滤波参数，提升了窄带干扰抑制的收敛速度和干扰抑制性能，为卫星导航抗干扰接收终端在高动态条件下的应用提供了一种较好的解决手段。
3、本发明利用接收功率和载体运动状态信息实时调整滤波的步长和滤波权值参数，能快速稳定的形成零陷，实现高动态条件下的导航接收机窄带干扰抑制。
4、本发明方法运算量小，有利于小型化接收终端中实现，有较好的推广价值。
总之，本发明采用了一种基于先验信息辅助的自适应窄带干扰抑制方法，可以实现窄带干扰条件下高动态接收机的稳定、连续导航定位。
附图说明
图1为本发明实施例的方法流程图。
图2为本发明实施例的滤波原理图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明的技术方案做进一步的说明。
一种应用在高动态载体上的自适应窄带干扰抑制方法，该方法利用接收功率和载体运动状态信息实时调整滤波的步长和平滑参数，使接收机能快速稳定的形成零陷，满足高动态条件下的导航接收机窄带干扰抑制。
如图1所示，该方法具体包括如下步骤：
(1)根据接收到的信号累加计算当前接收功率Jk：
Figure GDA0003986663370000031
其中，M为累积信号点数，x(k)为k时刻收到的信号；
(2)根据载体运动加速度ak计算步长约束系数ξk：
Figure GDA0003986663370000032
其中，δ为由载体运行环境决定的一个常数，与载体形态(飞机)、电磁环境等因素有关；
(3)根据k时刻接收功率Jk和步长约束系数ξk计算k时刻收敛歩长μk，即
μk＝μ0+ξk(Jk-J0),
其中，J0为***噪声(与接收机的设计有关)，μ0为初始设定步长(与运行环境有关)；
(4)计算L阶滤波器的权重比例系数ρkl；
Figure GDA0003986663370000041
其中，αk为载体运动速度影响因子，ρ0l为滤波的初始权重系数，l＝1,2,...,L，L为滤波器的阶数。滤波器的阶数越少，运算量越少，但是阶数太少影响滤波效果，因此，需要在反应速度和滤波效果之间找一个平衡，设计滤波器阶数；
(5)计算k时刻的滤波权值w(k)，即；
Figure GDA0003986663370000042
其中，w(k-1)为k-1时刻对应的滤波权值，e(k-l)为k-l时刻的滤波误差，ρkl为k-l时刻接收信号x(k-l)的参与k时刻权值计算的权重系数；
对当前时刻收到的信号进行干扰滤波，得到滤波之后的信号；
y(k)＝WH(k)X(k)
其中，X(k)＝[x(k),x(k-1),x(k-L+1)],W(k)＝[w(k),w(k-1),w(k-L+1)]；
(6)计算k时刻的滤波误差e(k)；
e(k)＝d(k)-y(k)
其中，d(k)为k时刻的滤波器期望响应；
通过不断的循环迭代实现干扰的实时滤除。
总之，本发明根据导航终端在高动态条件下导航对抗需求，提出了一种应用在高动态载体上的自适应窄带干扰抑制方法。该方法根据干扰功率和载体运动状态对步长和滤波加权系数进行调整，使接收机能快速稳定的形成零陷，满足导航接收终端在高动态下的抗干扰需求，提升了导航终端在强干扰高动态下的工作稳定性、安全性和可靠性，具有结构简单、计算量小的特点。

Claims (1)

1.一种应用在高动态载体上的自适应窄带干扰抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)根据接收到的信号累加计算当前接收功率Jk：
Figure FDA0003986663360000011
其中，M为累积信号点数，x(k)为k时刻收到的信号；
(2)根据载体运动加速度ak计算步长约束系数ξk：
Figure FDA0003986663360000012
其中，δ为由载体运行环境决定的一个常数；
(3)根据k时刻接收功率Jk和步长约束系数ξk计算k时刻收敛歩长μk：
μk＝μ0+ξk(Jk-J0),
其中，J0为***噪声参考功率，μ0为初始设定步长；
(4)计算L阶滤波器的权重比例系数ρkl；
Figure FDA0003986663360000013
其中，αk为载体运动速度影响因子，ρ0l为滤波的初始权重系数，l＝1,2,...,L，L为滤波器的阶数；
(5)计算k时刻的滤波权值w(k)；
Figure FDA0003986663360000014
其中，w(k-1)为k-1时刻对应的滤波权值，e(k-l)为k-l时刻的滤波误差，ρkl为k-l时刻接收信号x(k-l)的参与k时刻权值计算的权重系数；
对当前时刻收到的信号进行干扰滤波，得到滤波之后的信号；
y(k)＝WH(k)X(k)
其中，X(k)＝[x(k),x(k-1),x(k-L+1)],W(k)＝[w(k),w(k-1),w(k-L+1)]，H表示共轭转置；
(6)计算k时刻的滤波误差e(k)；
e(k)＝d(k)-y(k)其中，d(k)为k时刻的滤波器期望响应。
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105549036A (zh) * 2016-01-07 2016-05-04 西安电子科技大学昆山创新研究院 一种导航卫星接收机窄带干扰抑制的算法
CN105929415A (zh) * 2016-04-13 2016-09-07 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种基于干扰预测的自适应陷波方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104808219B (zh) * 2015-04-24 2017-05-24 太原理工大学 一种新型的空时联合抗干扰方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105549036A (zh) * 2016-01-07 2016-05-04 西安电子科技大学昆山创新研究院 一种导航卫星接收机窄带干扰抑制的算法
CN105929415A (zh) * 2016-04-13 2016-09-07 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种基于干扰预测的自适应陷波方法

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