[发明专利]一种双极化天线阵列基于零陷展宽技术的高动态GNSS干扰抑制方法有效

专利信息
申请号: 201810512962.3 申请日: 2018-05-25
公开(公告)号: CN108776347B 公开(公告)日: 2021-12-03
发明(设计)人: 李会勇;谢明;夏威;魏圣杰 申请(专利权)人: 电子科技大学
主分类号: G01S19/21 分类号: G01S19/21
代理公司: 电子科技大学专利中心 51203 代理人: 周刘英
地址: 611731 四川省成*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 极化 天线 阵列 基于 展宽 技术 动态 gnss 干扰 抑制 方法
【说明书】:

发明公开了一种双极化天线阵列基于零陷展宽技术的高动态GNSS干扰抑制方法,属于极化敏感均匀线阵阵列信号处理技术领域。本发明在对接收信号的自相关矩阵进行锥化处理时,采用的锥化矩阵为空域锥化矩阵与极化域锥化矩阵的hadamard积,其中极化域锥化矩阵为基于极化域零陷展宽宽度得到,进而基于锥化处理后的自相关矩阵在无约束条件下使输出信号功率最小计算得到权向量,再进行波束形成,从而得到干扰抑制后的输出信号。本发明具有能在零陷失配的情况下仍然能有效抑制干扰的优点;相比于传统标量阵通过零陷展宽方法实现高动态GNSS干扰抑制,具有能分辨相同空域位置不同极化方式干扰、自由度数更多的优点。

技术领域

本发明属于极化敏感均匀线阵阵列信号处理技术领域,具体涉及一种双极化天线阵列基于零陷展宽技术的高动态GNSS(Global Navigation Satellite System)干扰抑制方法。

背景技术

在标量阵中,当干扰信号和GNSS信号方向相同时干扰无法被有效抑制,这样会导致GNSS无法被准确解码。极化敏感阵的引入可以很好的解决标量阵存在的不足,极化敏感阵元因为引入了电偶极子或磁偶极子,接收到的信号包含有极化信息,当干扰在空域位置无法与GNSS信号区分时,可以利用极化信息对与GNSS信号不同极化方式的干扰加以区分,它具有更精确的干扰辨别能力因为每个极化敏感阵元含有多个电偶极子或磁偶极子,使得极化敏感阵比传统标量阵的自由度更多,可抗干扰数量增加。极化敏感阵列的这些优点,使得它在同等条件下抗干扰性能优于传统标量阵列。

近几年来,许多学者对极化敏感阵列用于卫星导航信号抗干扰进行了研究,研究表明极化敏感阵列在干扰抑制性能上远远优于传统标量阵列。但只是停留在干扰抑制性能上的研究,鲜有考虑到在高动态环境下干扰存在扰动导致零陷失配时干扰无法被有效抑制的问题。

对于高动态环境下零陷失配的问题,在标量阵列中主要采用零陷展宽的方法解决该问题,其主要思想是:通过展宽零陷宽度,使得实际干扰方向与接收到的信号干扰方向即使存在偏差,也能对干扰进行抑制。目前常用的两种展宽零陷方法分别是微分约束法和协方差矩阵锥化法。文献《Mailloux R J.“Covariance matrix augmentation to produceadaptive array pattern thoughs[J]”.Electronics Letters,1995,31(10):771-772s.》Mailloux通过在干扰位置附近增加一定数量的虚拟干扰进而展宽零陷,文献《Zatman M.“Production of adaptive array troughs by dispersion synthesis[J]”.ElectronicsLetters,1995,31(25):2141-2142.》采用对信号频带扩展的方法展宽零陷,二者的本质是一样的,都是在干扰位置附近增加虚拟干扰源的方式展宽零陷。文献《Guerci J R.“Theoryand application of covariance matrix tapers for robust adaptive beamforming[J]”.IEEE Transactions on Signal Processing,1999,47(4):977-985.》提出了在干扰方向施加导数约束来加宽零陷的方法,但是导数约束法导致运算量明显加大。文献《LiRong-feng,Wang Yong-liang,and Wan Shan-hu.“Research on adaptive pattern nullwidening techniques[J]”.Modern Radar,2003,25(2):42-45.》从干扰位置变化的统计模型出发,推导出了干扰服从某种概率分布时的零陷加宽技术,并指出当干扰服从均匀分布时其等价于Mailloux方法。这些零陷展宽方法都是在标量阵的基础上得到的,并不适用于极化敏感阵列,目前还鲜有学者提出极化敏感阵列的零陷展宽技术。目前常用的标量阵零陷展宽是通过矩阵的锥化实现,其本质是通过干扰角度的概率分布函数推导得到锥化矩阵,然后通过锥化矩阵实现协方差矩阵锥化,该方法的原理如下:

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