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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所

摘要：本发明公开了一种基于智能感知的卫星导航阵列抗干扰方法，属于卫星导航通信中阵列信号处理领域。本发明利用阵列天线各阵元信号进行干扰检测和抑制的融合处理，一方面进行干扰数量、类型、方位信息等参数检测，另一方面利用干扰检测等信息进行干扰的深度抑制。相比于传统抗干扰方法，本发明实现了干扰检测和干扰抑制的融合，且干扰抑制深度能力优于传统的抗干扰方法。

主权项：1.一种基于智能感知的卫星导航阵列抗干扰方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，阵列天线接收N路信号，输出N路射频信号R1～RN； 其中，Sim为第i路天线接收的第m个导航卫星信号，m的取值范围为1～M，M为导航卫星信号的总数，i的取值范围为1～N；Jip为第i路天线接收的第p个干扰信号，p取值范围为1～P，P为干扰信号的总数；Ni为第i路天线接收的噪声信号；步骤2，通过射频前端对N路射频信号R1～RN进行放大、下变频和滤波处理，输出N路中频信号X1～XN；步骤3，利用N路中频信号X1～XN，完成基于智能感知的卫星导航阵列抗干扰处理；具体方式为：步骤301，选取X1～XN中的一路信号为参考支路，对参考支路进行干扰检测和特征参数估计，判断有无干扰，若不存在干扰，则重新进行干扰检测和特征参数估计，直至检测到干扰，执行步骤302；步骤302，判断参考支路是否存在窄带干扰，并输出结果给步骤303；步骤303，若存在窄带干扰，则对N路中频信号X1～XN执行窄带干扰抑制处理；若不存在窄带干扰，则对N路中频信号X1～XN进行延时输出，延时时间与窄带干扰抑制处理时间相同；窄带干扰抑制处理或延时输出的信号为Z1～ZN；步骤304，令Z＝[Z1,…ZN]，顺序取Z的Q个采样点，计算协方差矩阵Rzz： 步骤305，计算协方差矩阵Rzz的特征值δ1～δN，依次将每个特征值与噪声特征值阈值比较；若特征值大于噪声特征值阈值，则将该特征值归入干扰子空间，否则，归入噪声子空间；求取特征值对应的特征向量其中构成干扰子空间的特征向量矩阵A，构成噪声子空间的特征向量矩阵B；步骤306，利用干扰子空间特征向量矩阵A，进行干扰来向估计；具体方式如下：1设置角度间隔，按照角度间隔将方位角从0°增加到360°，得到I个方位角，将俯仰角从0°增加到90°，得到J个俯仰角，θk为第k个方位角，为第l个俯仰角，分别计算每组方位角和俯仰角下的导向矢量和功率值；a计算阵列天线在方位的导向矢量Skl： 其中，SScan为空域导向矢量，STime为时域导向矢量，为Kronecker积；STime＝[1,1,…,1]，STime的维数为D，D为阵列自适应处理时域抽头数，若为基于空域的自适应处理，则D取值为1； 其中，ωs＝2*π*Pa*[xscan,yscan]α，Pa为阵列坐标，α为信号中心频率对应的波长； b检测干扰功率Pkl：Pkl＝1SklH*A*AH*Skl其中，SklH为导向矢量Skl的共轭转置，AH为干扰空间特征向量矩阵A的共轭转置；2对Pkl进行归一化；3判断Pkl是否大于噪声功率阈值，若大于噪声功率阈值，则该方向存在干扰；4输出干扰估计数量干扰估计来向其中，干扰估计方位角干扰估计俯仰角执行步骤307；步骤307，利用干扰估计数量、干扰估计来向，进行干扰信号抑制；具体方式如下：1计算约束矩阵C，C为维列矩阵，约束矩阵C的第一列其中SScan＝[1,1,…,1]，SScan的维数为N；约束矩阵C的第2列C2至第列分别为个干扰估计来向的导向矢量；2计算阵列天线各阵元的加权矢量W：W＝Rzz-1*C*CH*Rzz*C-1*gT其中，g为约束向量，g＝[1,0,…,0]，g的维数为N×D，上标-1表示矩阵求逆运算，上标H表示共轭转置，上标T表示矩阵转置；3进行干扰抑制：y＝WH*Z其中，y为干扰抑制后的信号；步骤4，输出干扰参数和干扰抑制后的导航信号给导航接收机。

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