基于遗传算法优化BP神经网络的GNSS干扰源定位技术

全球导航卫星系统(GNSS)应用已全面深入到国家安全和国民经济当中,但由于GNSS信号到达地面后信号强度很弱,极易受到无意或有意的人为干扰。当出现压制干扰时会影响接收机正常工作,从而导致某一区域导航定位效果受到影响,因此对干扰源的排查和消除十分重要。针对上述压制干扰,通过在监测区域分布一定数量低成本接收机,利用其接收的载噪比数据特征实现干扰源的位置估计。考虑到信号传播过程中的衰减模型是非线性的,提出了基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的干扰源定位方法,通过神经网络学习得到监测区域载噪比特征的复杂非线性关系,GA对神经网络的初始权值和阈值进行优化,最终在监测区域通过梯度下降法搜索出干扰源位置。结果表明,GA优化后的网络预测误差更小,能够初步定位干扰源位置且平均定位误差率(Average Localization Error Rate,ALER)约为0.23%,验证了模型的合理性和有效性。

利用接收机载噪比测量值的GNSS干扰源定位技术

由于GNSS信号在抵达地面时信号强度较低,极易遭受无意或蓄意的人为干扰,严重时甚至会导致导航和定位服务不可用,因此,定位和消除干扰源显得尤为重要.面向常见的压制式干扰,针对目前的定位方法主要是对原始采样信号进行处理,实现起来往往具有设备复杂、计算量大、成本高的问题.本文提出了一种利用普通商用接收机的载噪比(carrier-to-noise ratio,C/N0)测量值进行GNSS干扰源定位的方法,通过C/N0测量值估计干扰信号强度差,进而解算出干扰源位置.实测结果表明:视距条件下,在约11400 m2的监测区域中,该方法能够达到13.17 m的平均绝对定位误差,且耗时较少,可实现干扰源的有效定位.所提方法无需对接收机进行软硬件的改动,实现简单,成本低,利于工程应用.

针对GPS信号干扰对ADS-B影响及干扰源定位的分析研究

近年来由GPS信号受干扰导致ADS-B数据异常的情况在全国多地屡见不鲜,ADS-B数据干扰异常严重影响了空管监视数据的质量。为了在信号干扰期间提高GPS干扰源排查定位效率,从空管监视数据质量的角度提出了一种基于ADS-B数据异常变化的GPS干扰源定位计算方法,该方法通过信号异常变化位置点建立二次曲面方程,通过线性降维迭代最小二乘的方法实现GPS干扰源的粗定位估算,该方法为GPS干扰源的快速定位提供了理论参考,对空管大范围空域GPS系统干扰源的检测定位具有一定的理论应用价值。

一种自适应网格细化的卫星干扰源定位方法

针对目前使用固定网格分辨率的直接定位(DPD)方法对卫星导航干扰源进行定位时,定位精度较低、计算复杂度高的问题,提出一种自适应网格细化的直接定位方法。使用差分匹配滤波器得到TOA的粗估计值,缩小定位区域,得到干扰源位置粗估计,使用迭代网格细化,得到高精度的定位结果。仿真实验表明,在低信噪比情况下,定位精度较传统两步定位提高90%;20 m网格分辨率下,较DPD定位方法其计算复杂度降低了24倍。

基于多波束/TDOA技术的双星干扰源定位

单星多波束干扰源定位方法需要在3个以上的同频波束都能接收到干扰源信号的情况下才能实现定位。由于同频波束的数量有限以及干扰源位置的随机性,往往会出现能接收到干扰源信号的同频波束少于3个,或接收增益过低影响定位精度的情况。【目的】针对只有两个可用波束的定位问题以及进一步提高干扰源的定位精度,提出了通过邻星与主星建立基于多波束天线与到达时间差(TDOA)技术的双星联合定位模型。【方法】通过建立双星联合定位模型,并联立出定位方程组证明了该模型的可行性。同时,基于定位几何稀疏精度因子(GDOP)对定位模型的接收增益误差、波束指向误差、到达时间差误差以及位置预测误差4个方面进行了定位误差分析,并使用Matlab进行仿真对比。【结果】仿真实验表明,基于多波束天线与TDOA技术的双星联合定位方法的定位精度明显优于传统的单星多波束定位方法。【结论】基于多波束天线与TDOA技术的双星联合定位方法利用了TDOA对定位精度影响较小的优势,使其代替部分波束参与到卫星定位中,不仅减少了对定位波束数量的需求,而且减少了测量增益的误差与波束指向的误差,大大提高了定位的精度并提升了可靠性,较单星多波束定位更具优势。

加权K-Means与DRSS定位结合的GNSS干扰源定位方法

针对基于载噪比(carrier to noise ratio,CNR)的GNSS干扰源定位,在存在多个干扰源、多径传输且接收机间距较远时定位难度大、精度低的问题,提出了一种加权K均值(K-Means)聚类算法与基于差分接收信号强度(differential received signal strength,DRSS)的方程解算定位相结合的多干扰源定位方法.在假设干扰源个数确定以及单个接收机只受到一个干扰源影响的前提下,设计了改进的加权K-Means聚类算法实现对多个干扰源位置的初步估计.为了进一步降低在观测接收机相距较远时加权K-Means方法的定位误差,在聚类后选取各簇内受干扰影响显著的接收CNR构建基于DRSS的定位方程组,通过方程解算得到更加精细的定位结果.仿真结果表明,所提出的定位方案可以实现对多干扰源的定位,结合DRSS参数定位后,单干扰源场景下定位误差可降低19%以上,存在两个单音干扰源的场景下定位误差可降低38%以上.

基于数据驱动的电磁波干扰源定位方法研究

针对GPS信号因电磁波干扰而消失的情况,文章提出了一种结合聚类方法与数学方法的CFS(Cluster for Source)算法来定位干扰源。利用中国民用航空飞行学院洛阳分院的飞行数据对该方法进行了验证,结果表明,拟合结果与人工判断的结果在经纬度上基本一致。此方法为空域管理及飞行路线规划提供了一定的参考,并为飞行训练的安全保障提供了支持。

基于克拉美罗界加权的GNSS干扰源定位方法

利用多普勒测量信息,低轨卫星能够实现对全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)干扰源的快速普查。然而,由于低轨卫星的高动态特性,获得的多普勒观测量有限,导致基于经典最小二乘(least squares,LS)算法得到的定位精度有限。为提高GNSS干扰源的定位精度,提出一种基于多普勒测量克拉美罗界(Cramér-Rao bound,CRB)加权的LS定位算法,利用多普勒采样时刻的信噪比计算多普勒观测量的CRB,在LS定位算法中进行加权,使不同时刻多普勒观测量的噪声服从同方差性,则关于干扰源位置的LS解接近最优估计。在不同采样率、信噪比以及采样时长下,仿真验证了所提算法的有效性,同时通过构建基于FPGA的GNSS干扰采集和定位系统进行了实验验证。仿真及实测结果表明,该算法能够有效提升定位精度,相较于LS算法,定位性能改善比例为17.43%。

基于无人机小阵列天线GNSS干扰源定位方法

针对城市复杂环境中的干扰源定位问题,提出了利用无人机携带小阵列天线对干扰源进行定位的方法.为解决解算干扰来向过程中小阵列天线存在角度模糊的现象,需利用无人机对其携带的两根接收天线进行旋转;旋转一周后,利用其变化率信息结合无人机方位角数据,得到无人机指向干扰源的角度(即干扰来向);最后利用最小二乘定位法进行位置解算,并将定位结果显示在卫星图上.实验结果表明,本文定位方法的相对定位误差均保持在5%以内,从而验证了无人机小阵列天线对干扰源定位的方法具有可行性和鲁棒性.

一种基于多波束天线增益差的单GEO卫星干扰源定位方法

卫星通信中单颗同步轨道(GEO)卫星受干扰后对干扰源很难定位。针对GEO卫星,提出了一种基于多波束天线的单颗卫星干扰源定位方法。介绍了单星多波束天线干扰源定位原理,分析了边缘波束受干扰情况下,邻波束的可用性,重点分析了增益测量误差、波束指向误差和海拔对定位精度的影响。从仿真结果可以得出,增益测量误差是导致定位误差的重要因素。波束指向存在0.01°误差时,最终的定位误差一般在几千米到十几千米。干扰源未知海拔高引入的误差相对增益测量差一般在500 m以下。当干扰源偏离星下点的时候,无论是增益误差还是波束指向误差对定位误差的影响都会偏大。

基于信号强度的地铁CBTC系统干扰源定位

城市轨道交通沿线的3G、4G等无线信号,对使用相邻频段2.4G的基于通信的列车运行控制(CBTC)的地铁车地通信系统的干扰越来越严重,为了对干扰源进行识别,CBTC系统干扰源的定位技术成为亟需被研究的问题。提出了一种基于粒子群优化的基于干扰信号强度(RSSI)的测距定位算法,可有效、快速地对干扰源进行定位。仿真结果表明,对运行速度不同的列车仿真时,该算法定位干扰源的精度不同,得出该算法对运行速度越低的列车干扰源定位精度越高的结论。

通信卫星干扰源定位系统的轨道改进研究

针对干扰源定位系统中通信卫星轨道误差较大问题,文章采用卫星精密定轨策略,对干扰辐射源定位系统中通信卫星的轨道改进问题进行了研究。详细研究时差与频差的测量原理,并对地球同步轨道通信卫星轨道给出了较为符合该类卫星轨道类型的力学建模。采用高精度数值积分器及参数估计方法进行轨道确定和系统差标定。通过仿真和实测资料处理分析,定轨精度可以达到十米至百米量级。其理论性得到验证,同时能够满足我国相关行业的工程需求。

卫星干扰源定位的位置迭代算法

卫星干扰源定位系统通过测量两颗卫星对干扰源形成的不同时差和频差完成对未知干扰源的定位,但定位方程为3个非线性方程,难于求解。学者Haworth等人(1995,1997)提出了利用迭代的算法求解;然而该文的实验结果表明Haworth等人的迭代算法是发散的。该文通过详细的推导,指出了Haworth等人迭代算法的失误,修改了Haworth等人的迭代算法,并通过实验验证了修改后的迭代算法的正确性。

卫星干扰源定位中的误差分析与预测

卫星干扰源定位系统可以通过测量两颗卫星对干扰源形成的时差(DTO)和频差(DFO)来完成对未知干扰源的定位[1][2],其定位误差除了与时差、频差等参数测量值有关外,还和随时间变化的卫星星历有密切的关系。针对这一问题,首次提出了利用星历时变性特点来提高定位精度的新方法,该方法通过预测的定位误差来选择定位的最佳时刻,通过整合多次最佳时刻的定位结果来获得最小的定位误差。仿真表明,相对于传统的定位方法,这种新方法可以取得优于一个数量级的定位精度改善。

稳定分布噪声下基于高斯近似粒子滤波的干扰源定位算法

民航地空通信受到无线电干扰会严重危及民航飞机的正常飞行,本文在深入研究利用接收飞机散射信号的多普勒频移信息定位地面干扰源方法的基础上,提出基于高斯近似粒子滤波(GAPF)的定位算法。本文的主要贡献可以总结为:第一,对多普勒频移与干扰源坐标之间非线性关系进行深入研究,构建状态方程及观测方程。第二,考虑更能准确描述散射信道模型的对称α稳定分布(SαS)噪声作为叠加的背景噪声,并提出SαS噪声下的高斯近似粒子滤波算法。计算机仿真实验表明,与扩展卡尔曼滤波(EKF)及无迹卡尔曼滤波(UKF)算法相比,本文算法的估计性能优势明显,并且对SαS噪声具有较强的鲁棒性。

干扰源定位中到达时间差参数估计方法

卫星干扰源定位技术的关键之一是定位参数的测量。目前传统的定位时延估计算法无法满足在低信噪比环境下的到达时间差(time difference of arrival,TDOA)参数估计。为了进一步提高定位性能,提出了基于四阶累积量的最小均方误差算法(least mean square algorithm based on fourth-order cumulant,CUM-LMS),在使用四阶累积量进行时延估计的基础上,提取峰值信息,计算均方误差,得到准确的TDOA参数。实验结果表明,所提出的算法有效地提高了时延参数估计的性能。

利用互模糊函数实现卫星干扰源定位

介绍了双星体制卫星干扰源定位系统工作的原理 ,对利用信号互模糊函数(CAF -CrossAmbiguityFunction)定位参数估计进行了研究 ,分析了参数估计的时频特性和参数的时变性对估计方法的影响 ,提出了提高CAF参数估计性能的优化处理方法。通过对实际转发信号的参数估计和定位实验 。

应用超分辨率方向估计实现通信卫星干扰源定位

利用卫星天线多波束特性来获取干扰信号波达方向 ( DOA)信息 ,是实现通信卫星干扰源定位的一条新思路。本文研究了在结合卫星多波束天线模型时 ,利用超分辨率方向估计方法实现通信卫星干扰源精确定位的可行性 ,研究表明 MN和 LP两种算法在用于多波束天线的 DOA估计时存在着方向估计模糊 ,而 MV和 MUSIC可应用于多波束天线的二维测向 ;文中还讨论 MV、MUSIC应用于卫星干扰源定位的性能情况 ,并得到一些有益的结论。

卫星干扰源定位系统中星历校正技术

卫星干扰源定位系统,是通过测量两颗相邻同步卫星对干扰辐射源形成的时差观测量和频差观测量来实施未知干扰源定位,在此过程中,两颗相邻同步卫星的星历误差是影响定位精度的主要因素,因此,星历校正技术是整个系统一个关键环节。针对星历校正技术中的卫星动力学模型选取、状态转移矩阵的计算和简化等几个关键问题作了详细深入的论述,给出了具有典型意义的力模型选取标准和状态转移矩阵的计算方法,设计了一种基于短弧轨道改进原理的星历校正算法,通过仿真数据和实测数据处理证实,定位误差可从千千米量级校正至十千米量级,验证了该算法的可行性和定位精度。

基于压缩感知的卫星干扰源定位

针对传统测向方法实际应用性能较差的问题,提出了一种基于压缩感知的卫星干扰源定位方法。根据干扰信号方位角的空间稀疏性,建立了波达方向(DOA)估计模型,构造出基于阵列流型的过完备原子库和随机单位向量测量矩阵,最后结合信源估计技术和正交匹配追踪(OMP)算法实现干扰目标的方位估计。仿真验证了该方法能同时估计相干干扰信号的强度和角度,适合快速变化的干扰目标定位,并且具有较低的计算复杂度和更好的工程易用性。相关研究对压缩感知理论在卫星干扰源定位中的应用具有一定参考意义。