基于空时处理的无人机协作导航抗干扰研究

发布时间：2017-09-09 22:13

  本文关键词：基于空时处理的无人机协作导航抗干扰研究

  更多相关文章： 卫星导航系统 无人机天线协作 导航抗干扰 CLMS算法 空时处理模型

【摘要】：伴随着近些年卫星导航在各个产业的深入应用,以及无人机向多机协作系统发展的趋势,多无人机协作卫星导航已成为必然的发展轨迹。因此,无人机协作导航的相关抗干扰问题成为了亟待解决的课题之一。本文在原有卫星导航抗干扰技术的研究基础上,根据无人机协作系统应用环境的特性,提出了无人机系统多天线协作模型和CLMS算法的空时应用思路,并对算法的自适应步长作了改进。本文主要工作如下:1.论文基于无人机协作系统的灵活性和可控性,提出了单机单阵元的协作天线模型。在该假设下,多无人机协作系统可以通过对自身飞行阵型的调整,实现原先固定天线不具备的可调性。论文通过对线阵、面阵和Y型圆阵三种基本阵列天线结构,在不同干扰环境、不同阵元间距下产生的零陷效果进行仿真,总结了天线阵型和阵元间距对系统抗干扰效果的影响,并研究了协作天线引入的权值扰动影响。2.论文提出了将CLMS算法应用于空时处理模型中的抗干扰思路,并对算法收敛性涉及的步长问题进行了推导。这一思路继承了原算法计算量小的特点,适用于无人机低计算能力的背景,同时发挥了算法对卫星信号能够产生强约束的特性,仿真结果说明了其有效性。3.论文通过总结LMS算法的变步长改进方式,在原有空时CLMS算法的步长研究基础上,提出了一种对步长因子的改进方式。这一改进能让算法在收敛初期具备更好的收敛速度,仿真结果说明了其有效性。通过上述所作工作,论文得到的结论性成果为:协作天线的三种阵型中,Y型圆阵通常具备较好的干扰零陷,适用于一般的干扰环境,面阵更适合空域来波干扰集中的情况,线阵仅在干扰方向与自身“片”状零陷契合时有较好的效果;最优的天线间距通常并不在半波间距附近,多无人机协作天线可在半波间距基础上作小幅增减以获取最佳的天线接收间距;CLMS算法应用于空时模型时,能在60d B的四干扰传输情况下较为有效的抑制干扰,保证了卫星信号约束的同时具备了计算量小的特性,适合无人机应用背景;空时CLMS的步长改进算法,以稍差的稳态收敛效果换取了算法初始的更快收敛,对无人机卫星导航有较强的应用意义。
【关键词】：卫星导航系统 无人机天线协作 导航抗干扰 CLMS算法 空时处理模型
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V279;TN967.1
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 符号对照表11-12
• 缩略语对照表12-15
• 第一章 绪论15-23
• 1.1 卫星导航系统15-16
• 1.2 无人机协作发展趋势16-18
• 1.3 无人机导航及抗干扰技术18-20
• 1.4 课题研究意义及论文结构20-23
• 第二章 基础理论23-39
• 2.1 GPS卫星信号23-26
• 2.1.1 信号结构23-24
• 2.1.2 C/A码24-26
• 2.2 自适应波束成形准则26-30
• 2.2.1 最小均方误差(MMSE)准则26-27
• 2.2.2 最大信噪比(MSNR)准则27-28
• 2.2.3 最大似然(ML)准则28
• 2.2.4 线性约束最小方差(LCMV)准则28-29
• 2.2.5 各个准则的关系29-30
• 2.3 自适应天线技术30-36
• 2.3.1 自适应天线结构30-31
• 2.3.2 自适应天线原理31-33
• 2.3.3 自适应天线仿真及自由度讨论33-36
• 2.4 空时接收机模型36-38
• 2.5 本章小结38-39
• 第三章 无人机天线协作模型39-59
• 3.1 多无人机天线模型39-41
• 3.1.1 多无人机协作系统39-40
• 3.1.2 协作天线模型40-41
• 3.2 协作天线阵型影响41-53
• 3.2.1 线阵41-42
• 3.2.2 面阵42-43
• 3.2.3 Y型圆阵43-44
• 3.2.4 不同天线阵型的性能仿真44-53
• 3.2.5 仿真结果小结53
• 3.3 协作天线阵元间距影响53-57
• 3.3.1 阵元间距影响仿真54-56
• 3.3.2 阵元间距影响结论56-57
• 3.4 协作天线权值扰动影响57-58
• 3.5 本章小结58-59
• 第四章 无人机协作空时处理算法59-81
• 4.1 LMS算法59-62
• 4.1.1 最陡下降法59-60
• 4.1.2 LMS算法原理60-62
• 4.2 空时模型下的CLMS算法62-67
• 4.2.1 空时CLMS算法基本原理63-65
• 4.2.2 算法收敛性讨论65-67
• 4.3 算法流程及仿真67-74
• 4.4 空时算法步长改进及仿真74-79
• 4.4.1 现有LMS变步长算法74-75
• 4.4.2 空时CLMS算法的步长改进75-76
• 4.4.3 改进算法仿真76-79
• 4.5 本章小结79-81
• 第五章 总结和展望81-83
• 参考文献83-87
• 致谢87-89
• 作者简介89-90

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本文编号：823049