基于GPS软件接收机的抗窄带干扰方法

针对硬件接收机中传统抗干扰方法成本高、体积大、功率大和环境受限等问题,提出了用GPS软件接收机作为抗干扰算法研究平台,用子空间分解的时域滤波法和频域滤波法消除窄带干扰,其中频域滤波法中干扰频率分量置零有时会引起信号在时域波形畸变。为了解决该问题,提出了用广义延拓插值法,得到干扰频带去除干扰后的广义延拓插值估计信号。实验仿真结果表明,两种方法都能有效而可靠地去除窄带干扰,基于广义延拓插值的频域滤波法更显其优越性。     

一种抑制GPS射频干扰的空频自适应处理算法

为了提高窄带干扰与期望卫星信号同向时的抑制性能,提出了一种新的空频自适应滤波算法。该算法首先利用频域实系数自适应滤波对信号进行预处理抑制窄带干扰,然后在频域直接对处理后的信号进行空频自适应处理抑制宽带干扰。算法在预处理时采用自适应滤波可有效减少期望卫星信号的损失以及SFAP导向矢量误差。仿真实验表明,相对于普通的空时及空频自适应处理算法,新算法有效地提高了输出信干噪比,在干扰与信号同向的情况下也能表现出优良的处理性能。     

GPS消除电子干扰和多路径效应的新方法

GPS信号是比较脆弱的，易受电子干扰和多路径效应的影响。就干扰和多路径效应对GPS的威胁进行了探讨，比较了传统与现代抗干扰技术的优缺点，重点介绍自适应DBF算法在GPS接收机部分的应用，依据是否使用导航辅助信号，将自适应DBF算法分为非盲和盲算法。自适应DBF算法并非万能，要根据接收机用途和具体使用环境，将该算法与时域滤波和频域滤波等技术有机结合起来，才能获得最佳抗干扰效果。     

一种单星约束的空时自适应抗干扰算法

针对全球卫星导航系统面临的各种宽带和窄带干扰,单一的空域处理技术不能有效地一起去除的问题,提出了空时自适应滤波算法。该算法通过分析基于线性约束最小方差准则的空时域单星单约束抗干扰算法对卫星信号的影响,论述了在带有圆心和不带圆心的均匀圆阵上应用单星单约束抗干扰算法,Matlab仿真结果表明较少阵元的带圆心阵列可以有效抑制多个宽带干扰和窄带干扰,比基于普通圆阵的单星单约束抗干扰算法更具有效性。     

基于变换域方法抑制线性调频干扰的GPS接收机设计

GPS接收机的信号通常很微弱,很容易受到有意或无意的干扰。对于线性调频干扰,在GPS接收机中很难用单一的时域或频域方法消除,因为线性调频干扰不同于一般的宽带或窄带干扰。另外线性调频干扰在变换域有不同于GPS C/A码的显著特征,基于此特点设计了一种在变换域抑制线性调频干扰的GPS接收机。分析了线性调频干扰在变换域的特征,仿真结果验证了这种设计方法的可行性。     

强跟踪抗差自适应滤波算法及其在无人机导航定位中的应用

针对Sage-Husa自适应滤波算法在无人机导航定位应用中存在滤波发散和定位精度低的问题,本文提出一种强跟踪抗差自适应滤波算法。该算法在Sage-Husa自适应滤波算法基础上,引入强跟踪技术,通过自适应渐消因子降低历史数据对当前滤波的影响,从而抑制滤波发散,增强算法的稳健性;结合量测噪声和系统噪声进行实时估计,并且在估计中加入抗差因子抑制粗差对滤波的干扰,提高定位精度。仿真结果表明,该算法在发生滤波发散和粗差干扰的情况下能够表现出良好的滤波性能,较Sage-Husa算法有更强的稳健性。     

罗兰C信号中的窄带干扰抑制与仿真

窄带干扰（NBI）是罗兰C接收机接收信号中普遍存在的一种干扰。这种窄带干扰经常淹没有用的罗兰C信号,因此,去掉NBI对罗兰C接收机的正常工作尤为重要。分别采用最小均方误差（LMS）自适应算法和二阶自适应格型滤波器算法对带有窄带干扰的罗兰C信号进行处理。仿真结果得出：LMS自适应滤波器对同步干扰和近同步干扰都有很好的效果;但是由于罗兰C信号本身的编码信息而比较难获取期望信号,加上LMS自适应滤波器实现阶数较高,实现相对困难。二阶格型自适应滤波器由于是完全除去干扰频率点,不能用于同步干扰,但其对近同步干扰和非同步干扰仍然有很好的效果,且其实现较为简单,易于在工程上应用。     

窄带与脉冲干扰对卫星导航信号载噪比的影响

现代电磁环境日趋复杂,导航接收机受到各式各样干扰的风险越来越高,窄带干扰和脉冲干扰就是对卫星导航信号常见的压制干扰手段.不同的干扰信号具有不同的时频域特征,对卫星导航信号造成的影响也有很大差异,这种影响主要体现在信号的载噪比和误码率等方面.针对目前国内脉冲干扰的性能研究不足的现状,通过对比窄带干扰性能评估方法提出了适应...     

卫星导航系统抗干扰问题研究

针对卫星导航系统的脆弱性和干扰来源,对卫星导航系统的抗干扰技术进行了研究,重点对接收机天线、射频前端、基带处理三大模块的抗干扰技术以及自适应滤波技术进行介绍和分析,对各类抗干扰技术所能抑制的干扰类型、抗干扰原理、发展状况进行阐述。分别总结了窄带干扰、宽带干扰、多径干扰适用的抗干扰技术、研究热点及存在的问题,提出了卫星导航系统抗干扰技术的发展趋势。     

减小有用信号损失的BDS窄带干扰抑制技术研究

窄带干扰抑制的关键在于抑制干扰的同时尽可能地减少有用信号的损耗,论文基于时频域结合的干扰抑制方法,在完成频域干扰参数检测的基础上,重点针对影响干扰抑制效果和有用信号损耗的关键环节——无线冲激响应（IIR）陷波器的设计展开研究,根据零极点配置原理,通过理论研究和详细的推导分析,提出通过增加一对零极点,并结合理论计算确定极角与极径,在保证通带增益可控且过渡带对称的前提下,使陷波器得到更为陡峭的带阻特性,理论上可减少有用信号的损耗、提高抑制干信比. 与目前主流的时域最小均方算法（LMS）算法、基于快速傅里叶变换（FFT）的频域抑制算法和传统型时频域结合算法的仿真结果对比证明,提出的方法捕获峰噪比分别提升了53.47％、8.369％和5.907％,平均输出载噪比分别提升了5.1472 dB、2.0037 dB和0.5086 dB,在有效抑制干扰的同时,保留了更多的导航信号.      

卫星导航信号窄带干扰抑制技术研究

介绍了基于预测的干扰抑制技术,简述了预测滤波器工作原理及最小均方误差算法（LMS算法）,针对LMS算法的不足,给出了LMS算法改进方案并将其应用于系统仿真模型。仿真结果表明：抑制滤波器有较好的窄带干扰抑制能力,改进的LMS算法能够有效地提高系统的抗干扰能力。     

Variable length LMS adaptive filter for carrier phase multipath mitigation

Multipath on carrier phase measurements is among the major error sources for short baseline positioning. A new method is proposed to improve the accuracy of the positioning results by mitigating the multipath effects on carrier phase measurements using the variable length Least Mean Square (VLLMS) adaptive filter. The performance of the filter is analyzed as well as compared with that of the standard LMS adaptive filter using a set of carrier phase observation data of two consecutive days collected in a short baseline experiment. Because the two antennas are static, the multipath error is the only dominant component in the carrier phase double-differenced residuals and indicates a repeated pattern. The numerical results show that both filters can significantly mitigate the multipath effects in carrier phase double-differenced residuals, and hence improve the positioning results. Furthermore, the VLLMS filter that reduces up to about 47.4% of the multipath effects on 3D positioning performs better than the LMS filter that only reduces 22.0%. Both filters are suitable for real-time applications.     

联合EEMD-KECA算法的InSAR干涉相位时频滤波

根据干涉图信号和噪声时频分布差异的特点,提出一种改进的基于经验模态分解EEMD的InSAR干涉相位滤波方法。该方法首先利用可有效降低模态混叠的EEMD算法,对干涉图的实部及虚部分别进行2维经验模态分解,获得具有不同时间尺度的模态分量;然后根据信号和噪声分量的时间尺度分布特性的差异,采用适用于非线性信号分析的KECA算法对噪声识别、分离;最后利用去除噪声后的模态分量重构干涉图。为了证明本文方法的有效性,分别利用模拟数据及真实InSAR差分干涉相位进行滤波试验。对比本文EEMD-KECA滤波方法、Goldstein滤波、圆周期—中值滤波、EMD分解、EMD-PCA方法的滤波效果,采用相干斑指数、均方差指数、边缘保持指数进行定量评价。结果表明,与经典InSAR干涉图滤波方法相比,本文联合EEMD-KECA算法的滤波方法能有效滤除干涉图噪声,且在条纹边缘等细节信息的保持上也具有较大优势。     

卡尔曼滤波与H∞滤波在INS／GPS组合导航中的应用

组合导航利用惯性导航（INS）和全球定位系统（GPS）较强的非相似性和互补性,将两者组合,可以取长补短,充分发挥各自的优点,提高导航系统性能。利用卡尔曼滤波能够有效提高其精度,但卡尔曼滤波的应用要求函数模型和随机模型已知,符合实际,这在实际应用中是很难保证的,一般都是通过经验信息确定。H滤波则具有很强的鲁棒性,抗干扰性强。通过仿真数据处理,结果表明：H滤波比卡尔曼滤波在噪声特性未知时更适用,精度更高。     

一种使用剪切波变换的干涉图滤波算法

干涉图小波阈值法滤波未考虑干涉相位统计特性, 导致在低相干区域得到的滤波效果不能令人满意。针对这一问题, 提出了一种剪切波变换与干涉相位标准差相结合的相位滤波算法。该算法将干涉相位统计特性与剪切波阈值滤波结合起来, 利用相位标准差改正滤波阈值以提高滤波效果。此外, 为了评价干涉图的滤波效果并为实测数据选择合适的滤波方法提供参考, 将模拟干涉图解缠结果的局部均方差分布作为滤波质量评价指标。将此算法与Goldstein滤波、小波滤波、最优方向融合滤波和剪切波软阈值滤波进行比较, 结果表明所提算法能更有效地削弱干涉图噪声, 同时保留干涉图的细节信息, 避免了低相干地区弱滤波问题。     

A GNSS interference identification using an adaptive cascading IIR notch filter

A low-complexity time-domain approach for global navigation satellite systems is proposed to detect and identify single-tone, multi-tone, swept continuous wave interference (CWI) and band-limited white Gaussian noise (BLWN). An adaptive notch filter and adaptive cascading filter structure are employed to identify the type of interference signals. The number of the cascading stages is selected by comparing the total power in receiver bandpass, and after, passing the adaptive notch filter. For this reason, the proposed filter structure is more efficient in identifying and mitigating interference signals than the conventional filter structure. In addition, the automatic gain control gain is used to detect the existence of continuous wave interference. The performance of the interference detection and identification method is evaluated for the cases of GPS signal in the presence of single-tone, multi-tone, swept CWI and BLWN.     

基于自适应中值滤波和改进Hough变换的直线提取

直线是遥感图像的重要纹理特征,直线提取是直线匹配、遥感影像数据的三维重建、图像配准等的前提基础。本文针对传统Hough变换存在的问题以及MatLab软件工具箱中现有滤波算法的不足,提出对Hough变换进行改进,设计自适应中值滤波,并结合Canny边缘检测算子实现了直线的准确提取,使得直线提取算法具有较强的抗噪性能,不误检直线。     

视频星运动目标检测方法的对比和分析

视频卫星可提供大尺度运动场景的实时监控,而运动目标检测是其应用的核心问题。本文设计并实现了目前3种主流的运动目标检测方法,以路面交通监控视频和卫星视频为应用背景,详细探讨了3种方法在检测精度、实时性和运动目标完整性等方面的优缺点和适用条件。实验表明:混合高斯模型方法在多目标复杂背景下,表现出较强的适应性。粒子滤波法具有抗灰尘噪声干扰特性,运动目标边缘保持较好。