基于稀疏模型的卫星导航干扰抑制算法研究

发布时间：2017-10-08 20:28

  本文关键词：基于稀疏模型的卫星导航干扰抑制算法研究

  更多相关文章： 卫星导航系统 干扰抑制 压缩感知 稀疏模型 平坦增益

【摘要】：全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)能够提供实时、全天候和全球性的服务。然而接收到的卫星信号通常情况下淹没在噪声中,卫星导航的精度、完好性很容易受到射频干扰的影响,因此卫星导航抗干扰具有重要意义。在现有的抗干扰技术中,基于阵列处理的干扰抑制作为卫星导航的核心技术,已经成为各国关注的焦点。此外,数学界最近几年提出来的关于稀疏信号的采集与重建的压缩感知理论现已成为信号处理领域中一个新的研究热点。本文结合干扰信号空间谱稀疏特性建立阵列稀疏模型,将稀疏恢复算法应用阵列抗干扰中,以克服传统卫星导航干扰抑制算法中的一些不足。首先,介绍阵列信号处理的基本理论以及稀疏表示理论,探讨稀疏表示应用于卫星导航干扰抑制研究的合理性,为后续工作奠定理论基础;其次,鉴于高动态环境中,利用接收数据协方差矩阵的常规卫星导航干扰抑制算法失效,本文利用干扰信号空间谱的稀疏特性将贪婪算法应用于高动态干扰抑制,仅用少数快拍甚至一个快拍处理避免了协方差矩阵的估计;此外,针对传统贪婪算法需要干扰个数先验信息,本文进而提出改进的贪婪算法;最后,鉴于经典的最小功率法不会在干扰方向外形成平坦的增益,本文结合特征值阈值和1l范数约束方法提出了一种卫星导航干扰抑制新方法,新方法自动在干扰来向处形成很深的零陷,同时在其它来向处形成近似平坦增益。仿真验证了本文所有方法的有效性。
【关键词】：卫星导航系统 干扰抑制 压缩感知 稀疏模型 平坦增益
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN967.1
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 课题研究背景及意义10-13
• 1.2 国内外发展现状13-16
• 1.2.1 卫星导航抗干扰的研究现状13-15
• 1.2.2 基于稀疏表示的空间谱估计研究现状15-16
• 1.3 本文的主要工作及论文结构16-18
• 第二章 阵列信号处理与稀疏表示理论基础18-26
• 2.1 阵列信号处理的基本理论18-21
• 2.1.1 阵列概述18-19
• 2.1.2 阵列信号处理模型19-21
• 2.2 稀疏表示的理论基础21-24
• 2.2.1 信号的稀疏表示21-22
• 2.2.2 信号重构算法22-24
• 2.3 稀疏表示应用于阵列抗干扰的合理性24-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第三章 基于贪婪算法的卫星导航干扰抑制算法26-48
• 3.1 信号模型与分析26-28
• 3.2 基于OMP算法的卫星导航干扰抑制算法28-37
• 3.2.1 阵列稀疏模型的建立28-29
• 3.2.2 压制性干扰DOA估计及抑制29-33
• 3.2.3 仿真结果及分析33-37
• 3.3 一种改进的基于稀疏表示的卫星导航干扰抑制算法37-47
• 3.3.1 改进的算法37-43
• 3.3.2 仿真结果及分析43-47
• 3.4 本章小结47-48
• 第四章 基于平坦增益约束的卫星导航系统干扰抑制48-57
• 4.1 数学模型48-49
• 4.2 算法介绍49-52
• 4.3 仿真结果与分析52-55
• 4.4 本章小结55-57
• 结束语57-58
• 参考文献58-63
• 致谢63-64
• 攻读硕士期间所发表的论文64

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本文编号：996101