衛(wèi)星導(dǎo)航干擾檢測(cè)技術(shù)研究

李圣軍

摘要：復(fù)雜電磁環(huán)境會(huì)對(duì)衛(wèi)星導(dǎo)航接收機(jī)定位性能造成嚴(yán)重影響，尤其在干擾情況下，將導(dǎo)致衛(wèi)星導(dǎo)航接收機(jī)無(wú)法正常工作。當(dāng)前，衛(wèi)星導(dǎo)航接收機(jī)干擾檢測(cè)技術(shù)主要集中在時(shí)頻聯(lián)合域分析（Joint Time-Frequency Analysis， JTFA）方面，如，短時(shí)傅里葉變換（Short-Time Fourier Transform ，ST FT）和Wigner-Ville分布（Wigner–Ville Distribution，WVD），本文聚焦將STFT和WVD，分析其對(duì)掃頻干擾的影響。

關(guān)鍵詞：全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng);干擾檢測(cè);STFT;WVD

中圖分類號(hào)： TP3? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2019）16-0250-02

開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)在全世界廣泛的應(yīng)用，如美國(guó)的GPS[1]、歐盟的伽利略系統(tǒng)[2]、中國(guó)的北斗[3]，高性能的GNSS接收機(jī)都致力于增加其完整性、可用性、準(zhǔn)確性、和服務(wù)的完整性。特別是在生命安全（Safety Of Life，SOL）應(yīng)用中（例如，在飛機(jī)著陸期間需要的準(zhǔn)確性）。高精度定位和可靠的SOL服務(wù)代表了即將推出的衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的主要挑戰(zhàn)。但是由于無(wú)線電密切的使用到時(shí)頻譜資源的使用相當(dāng)?shù)娘柡?，?dǎo)致GNSS信號(hào)容易受到干擾的影響而無(wú)法正常[4]，所以干擾檢測(cè)和緩解已成為制約GNSS發(fā)展的一個(gè)重要問(wèn)題，本文從信號(hào)處理在時(shí)頻域角度來(lái)分析[5]，傳統(tǒng)的短時(shí)傅里葉變換和譜圖分析[6]存在時(shí)頻分辨率權(quán)衡的問(wèn)題，而時(shí)頻分辨率較好的Winger-Ville分布，表現(xiàn)出良好的時(shí)頻聚集特性，但是存在交叉干擾項(xiàng)問(wèn)題。因此本文提出采用分?jǐn)?shù)階時(shí)頻分析能夠更好用于衛(wèi)星導(dǎo)航干擾檢測(cè)并抑制噪聲影響。

1 系統(tǒng)模型

系統(tǒng)中需要處理的信號(hào)是來(lái)自接收機(jī)射頻前端下變頻A/D轉(zhuǎn)換后的中頻數(shù)字信號(hào)。接收機(jī)前端通過(guò)天線接收到GPS信號(hào)后，首先經(jīng)過(guò)前置濾波器和放大器處理后，再與本地振蕩器產(chǎn)生的正弦本振信號(hào)進(jìn)行混頻而下變頻成模擬中頻信號(hào)，然后進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換形成數(shù)字信號(hào)中頻信號(hào)。再疊加上干擾信號(hào)后，形成帶噪信號(hào)進(jìn)入干擾檢測(cè)模塊后，最后再被軟件接收機(jī)接收。

1.1 GNSS信號(hào)模型

在有電磁干擾的環(huán)境下GNSS接收機(jī)接收到的信號(hào)，可以寫(xiě)為：

其中[rit]表示在視線范圍內(nèi)接收到來(lái)自第[i]個(gè)衛(wèi)星的信號(hào)，[Ns]表示衛(wèi)星的個(gè)數(shù)，[jt]表示干擾信號(hào)，在接收到的信號(hào)中由于干擾信號(hào)類型不同，[jt]表示也不同。[ηt]表示均值為0的加性高斯白噪聲（AWGN）。不同的衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)，接受到的[rit]也不同，以本文中討論的GPS L1 信號(hào)為例，可以寫(xiě)成：

其中：

1.2 chirp信號(hào)模型

2 時(shí)頻變換

時(shí)頻分析即時(shí)頻聯(lián)合域分析是現(xiàn)代信號(hào)處理的一個(gè)熱點(diǎn)，處理非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)非常有效，其基本思想是通過(guò)設(shè)計(jì)時(shí)間和頻率的聯(lián)合函數(shù)，來(lái)同時(shí)描述信號(hào)在不同時(shí)間和頻率的能量密度或強(qiáng)度。而聯(lián)合函數(shù)被稱為時(shí)頻分布，通過(guò)時(shí)頻分布可以分析信號(hào)在各個(gè)時(shí)刻的幅值和瞬時(shí)頻率。

2.1 短時(shí)傅里葉變換

時(shí)頻分析中最基礎(chǔ)的方法是短時(shí)傅里葉變換，其基本思想是“時(shí)域局部化”，原理在于對(duì)待分析的信號(hào)加窗，得到較小的時(shí)間間隔，再對(duì)每個(gè)小間隔進(jìn)行傅里葉變換，但是窗函數(shù)的選擇也面臨問(wèn)題，時(shí)間間隔的大小難以選擇，太大會(huì)導(dǎo)致效果不理想，太小會(huì)導(dǎo)致加窗后的頻譜與原始信號(hào)頻譜不相符，面對(duì)這些問(wèn)題，需要更多的時(shí)頻分析方法。短時(shí)傅里葉變換是在傅里葉變換的基礎(chǔ)上加窗，假設(shè)[wt]為窗函數(shù)，[ω=2πf]為角頻率的情況下，[st]的短時(shí)傅里葉變換可為

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在本節(jié)，將主要分析新提出的時(shí)頻分析檢測(cè)方法的性能。在實(shí)驗(yàn)中，采集到的GNSS信號(hào)參數(shù)如表1所示，表示由恒定的線性調(diào)頻干擾破壞的零均值高斯噪聲中的真實(shí)GPS L1信號(hào)，通常為GNSS接收機(jī)干擾檢測(cè)的測(cè)試平臺(tái)。

4 結(jié)論

本文提出一種用于衛(wèi)星導(dǎo)航的分?jǐn)?shù)階時(shí)頻分析干擾檢測(cè)方法，在干擾場(chǎng)景下對(duì)GPS L1信號(hào)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，與WVD、PWVD和譜圖法進(jìn)行綜合性的性能對(duì)比。驗(yàn)證了WVD具有良好的時(shí)頻分辨特性且明顯優(yōu)于譜圖，但是其自身存在交叉干擾項(xiàng)難以抑制的問(wèn)題 ，使其難以應(yīng)用于時(shí)頻域的干擾檢測(cè)。而譜圖法不存在交叉干擾項(xiàng)問(wèn)題 ，但是時(shí)頻分辨性太差也難用于干擾檢測(cè)。為了保持良好的時(shí)頻特性且不帶來(lái)交叉干擾項(xiàng)問(wèn)題。

參考文獻(xiàn)：

[1] D. Borio， L. Camoriano， S. Savasta， and L. L. Presti. Time–frequency excision for GNSS application[J]. IEEE Syst. J.， Mar. 2008： 27–37.

[2] X. Ouyang and M. G. Amin.Short-time Fourier transform receiver for nonstationary interference excision in direct sequence spread spectrum communications[J] IEEE Trans. Signal Process， Apr. 2001： 851–863.

[3] 楊朝，徐慨，楊海亮.衛(wèi)星通信干擾信號(hào)的檢測(cè)方法[J].指揮控制與仿真，2016，38（6）：125-128.

[4] 李豹，許江寧，朱銀兵，曹可勁，胡彥逢，李松林.衛(wèi)星導(dǎo)航欺騙干擾技術(shù)研究進(jìn)展[J].海洋測(cè)繪，2018，38（3）：69-72.

[5] 戴志春，劉文祥，封欣，孫廣富.衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)捕獲的一種高效相關(guān)算法[J].全球定位系統(tǒng)，2018，43（6）：33-36.

[6] 吳為，賴生建，鄧建華，白志剛，陶煒，吳凌華.一種小型化北斗二代衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)收發(fā)模塊的研制[J].中國(guó)測(cè)試，2016，42（2）：71-74.

【通聯(lián)編輯：張薇】