基于动态聚类的卫星导航信号多波束抗干扰方法

针对卫星导航抗干扰需求,研究了基于自适应波束形成的多波束抗干扰技术. 为了解决传统固定多波束抗干扰方法在波束数目受限时无法兼顾所有导航卫星信号导致接收性能下降的问题,提出了一种基于K-means聚类算法的动态指向多波束抗干扰方法. 建立天线阵列进行仿真,结果表明,该方法在接收的北斗卫星信号数目多于波束数目时,抗干扰性能优于传统方法.      

基于循环相关函数的北斗卫星导航抗干扰算法

当前国内外卫星导航信号空域抗干扰技术,或者需要信号到达角(DOA)信息,或者需要参考信号先验信息,或者会对导航信号和干扰同时抑制,无法形成最优的输出信干噪比(SINR),或者仅对白噪声干扰有效,无法抑制人造干扰。针对上述问题,本文提出了基于循环平稳特性的北斗抗干扰盲波束形成新算法。本文首先分析了人造干扰和北斗信号的循环平稳特性,基于此分析构造了新的盲波束形成算法的代价函数,并采用了拉格朗日方法推导了算法的解。该方法无需DOA和参考信号先验信息,可以形成阵列增益,得到最优输出SINR,可以同时抑制宽带白噪声干扰和人造调制干扰。理论分析和仿真结果证明了该方法的有效性。      

卫星导航干扰抑制与信号增强算法研究

针对功率倒置(PI)抗干扰算法只能抑制干扰而不能增强导航信号问题,采用级联空域抗干扰算法．第一级通过并行基于正交子空间投影的PI算法处理消除强干扰,然后第二级利用卫星导航信号循环平稳性对期望信号进行波束形成,增强卫星导航信号,进一步提高信干噪比．最后通过仿真验证该方法的有效性．      

卫星导航接收机中多波束抗干扰技术

抗干扰是卫星导航接收机中一项重要的技术。提出了一种卫星导航接收机中的新型多波束抗干扰方法,该方法能够较好地兼顾零陷深度与卫星信号增益的矛盾,达到抑制干扰的同时增强卫星信号强度的目的。通过大量仿真实验分析了波束数目、波束分配方式以及波束指向偏差对抗干扰性能的影响。仿真结果和性能分析验证了该方法的有效性和可行性。     

两种GPS天线阵列抗干扰算法研究及仿真

介绍了自适应天线阵列信号响应的数学描述,论述了在GPS抗干扰应用中广泛采用的基于最小均平方（LMS）的自适应算法的原理和实现过程,并对算法进行了仿真。提出了一种优于LMS算法的自适应数字波束形成（DBF）技术,推导出了其最优权系数矢量的计算方法,并对该算法进行了仿真。仿真结果表明：4阵元LMS的自适应调零算法对于单干扰的抑制和双干扰的抑制都达到了较好的效果,同时也体现了该算法零陷的优点。     

基于波束控制的卫星导航接收机抗干扰算法研究

卫星导航接收机抗干扰技术是接收机设计的一项关键技术。在研究基于功率反演的空域自适应抗干扰算法基础上,提出了采用基于波束控制的抗干扰算法,并进行了仿真计算,结果表明：该算法明显提高了接收机抗干扰性能。     

GNSS接收机抗干扰自适应调零技术性能估计

GNSS抗干扰技术中常采用功率倒置算法(PI)来得到自适应波束形成的零陷。信干比为80dB时,PI算法能准确识别干扰的方向,抗干扰分辨率好,但当信干比降低到20dB左右时,在射频干扰信号方向谱周围会形成大量带状的零陷,干扰信号的分辨率恶化严重。空间谱估计中的多重信号分类(MUSIC)算法具备超分辨率特性,通过信号子空间和噪声子空间的正交功率最小化原理,采用空间二维谱峰搜索方位角和仰角,能够准确进行DOA估计,有效区分有用信号和干扰信号。在高信干比条件下,基于MUSIC算法的最小功率估计抑制深度明显好于传统的PI算法;在低信干比条件下,MUSIC-PI算法在干扰信号方向谱判别及零陷抑制方面依然有效,而传统的PI算法失效。计算机仿真结果验证了该方法在GNSS抗干扰领域的有效性和鲁棒性。     

GPS自适应盲波束算法研究

本文分析了适合于快速移动载体应用环境的自适应盲波束形成算法,通过在MATLAB下对两级级联的自适应盲波束形成算法的建模和仿真,结果表明：通过卫星信号增强算法,可以有效改善信噪比和误码率性能,进一步增强GPS接收机的抗干扰能力。     

便携式多波束测深系统波束形成快速算法与试验数据处理

便携式多波束测深系统既要保证测深精度的基本要求,又要尽可能减小设备体积、降低造价。FFT波束形成技术作为一种有效提高波束数目的手段,能够在DSP上实现,并且有很高的计算效率,有效解决了这一问题。本文对FFT波束形成算法进行了仿真,通过处理湖试数据,验证该算法的有效性,为解决多波束测深系统的小型化问题提供了技术支撑。     

针对抗干扰天线的GNSS非平稳干扰技术研究

针对GNSS抗干扰天线阵列，提出基于非平稳干扰信号的信号体制设计，以提高对GNSS信号的干扰效果.通过构造针对GNSS抗干扰天线阵列的干扰场景，对不同体制的非平稳干扰信号进行仿真.针对采用空频抗干扰算法的抗干扰天线，通过非平稳干扰信号对GNSS信号进行干扰，其干扰效果相对传统宽带扩频干扰，可以提高干扰效果在10 d B以上.所设计的干扰体制的非平稳特性打破了天线阵列抗干扰算法设计的前提(干扰信号广义平稳)，对此类抗干扰算法的性能产生较大影响.     

基于GPS独立定位的道路延伸方向地图匹配算法

针对目前的地图匹配算法普遍只能修正垂直道路方向的GPS定位误差,而对道路延伸方向的定位误差修正方法研究很少,仅有的研究成果应用又不理想的问题,本文通过定量分析GPS速度与定位误差的关系,设计了一种GPS位置修正基准的确定方法,据此设计了一种基于GPS独立定位的地图匹配算法,重点用于修正道路延伸方向的GPS定位误差。运用某大城市的实测GPS数据,进行了上述地图匹配算法的验证。结果表明,相比现有算法,利用文中设计的地图匹配算法获得的GPS定位精度明显有所提高,从而可为GPS数据用户提供更高质量的信息基础。     

粒子滤波在高动态GPS定位中的应用

针对高动态GPS定位系统的特点,引入了一种基于粒子滤波的高动态GPS定位系统滤波算法。借助于移动目标的速度矢量模型建立了系统状态方程,论文给出了标准的卡尔曼滤波算法模型,重点讨论了粒子滤波算法在高动态GPS定位中的应用,详细描述了算法的推导过程。对算法进行仿真,结果表明当GPS接收机作大范围机动或GPS信号受到干扰时,粒子滤波要优于标准的卡尔曼滤波。     

基于LM-BP神经网络的GPS高程拟合算法研究

提出了基于LM-BP神经网络方法转换的GPS高程拟合算法,并与传统拟合方法进行了比较。经实例验证,基于LM-BP神经网络的GPS高程拟合优于传统拟合方法,特别是在拟合点较少的大范围GPS拟合中显著改善了拟合高程的精度,具有一定的实用价值。     

融合小波变换和自适应Kalman滤波在GPS监测中的应用研究

针对自适应卡尔曼滤波只适用于滤除高斯分布的白噪声,本文提出了融合小波变换和自适应卡尔曼滤波的算法。该算法利用小波变换的多尺度分解,将GPS高频的监测时间序列进行多层分解,重构出新的GPS监测时间序列,将其作为新的自适应卡尔曼滤波初始值,进行滤波处理。将融合算法的滤波结果与单一的自适应卡尔曼滤波结果进行对比分析,结果表明融合算法的滤波效果较为显著。同时,对融合算法滤除的噪声信息进行统计分析,结果表明融合算法滤除的噪声符合正态分布,进一步说明了该融合算法的有效性,为GPS的高频率、高精度的监测提供了技术支持。     

星载GPS地球静止轨道卫星自主定轨的新算法

针对地球静止轨道卫星的特点，提出了一种自主定轨的新算法——积分滤波算法，即利用Kalman滤波进行动力学模型数值积分与GPS定轨的有效融合。讨论了该算法的基本过程及其中Kalman滤波的数学模型和重要参数。最后给出了仿真实验过程和结果，证明了该算法的可行性。     

弱GPS信号捕获算法及其仿真研究

为满足低信噪比环境下的导航需要,介绍了一种基于改进循环相关的GPS基带信号捕获算法。本文借助于GPS信号基带数学模型以及FFT技术,从理论层面上对捕获算法的信号处理流程以及捕获性能进行了分析;并利用真实GPS基带数据对算法在低信噪比环境下的检测概率和捕获能力进行了重点仿真,仿真结果显示算法在低信噪比环境下是有效的,能够提高低信噪比环境下的检测概率和提高GPS接收机的检测灵敏度。     

导航战中的分布式GPS干扰技术

分析了导航战中主要的GPS干扰与抗干扰技术，针对单一干扰源干扰GPS存在的问题，结合干扰目标区域的环境特征，提出了分布式GPS干扰技术，研究分析了分布式GPS干扰技术的布设规划算法以及干扰效果分析仿真评估算法的主要功能。     

改进的粒子滤波及其在GPS动态定位中的应用

针对城市环境中GPS动态定位系统的特点,提出了一种基于粒子滤波的GPS动态定位算法。与传统卡尔曼滤波算法相比,该算法利用观测伪距误差分布建立重要的密度函数,能够处理噪声符合非高斯分布的情况,且无需对观测方程线性化,提高了GPS动态定位的精度。通过实际算例分析,验证了该算法的有效性。     

改进BP神经网络算法用于GPS高程转换的应用

介绍了用改进的BP神经网络算法转换GPS高程为正常高,并以青东煤矿首采工作面地表移动观测站的GPS数据为例,与标准的BP算法和多项式曲面拟合方法作比较,改进的BP算法在转换GPS高程中减少了BP神经网络的训练时间,提高了转换效率,且精度良好,可用于GPS高程转换。     

一种GPS/GLONASS/INS数据融合算法

针对卫星导航系统和惯性导航系统(INS)的不同特性,提出了一种GPS/GLONASS/INS数据融合算法。采用差分自适应检测算法、改进码平均相位算法以及位置联合解算方法实现了GPS/GLONASS数据融合,借助于改进的粒子滤波器、INS误差模型建立系统状态方程和观测方程,完成GPS/GLONASS系统速度值和INS系统速度值数据融合,提高组合导航系统精度和可靠性。使用真实数据对数据融合算法性能进行仿真分析,结果表明所设计算法是有效的,能够处理非线性非高斯条件下的滤波估计,提高滤波精度和系统可靠性。