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基于阵列天线的GPS接收机抗干扰算法与仿真平台研究.pdf

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基于阵列天线的GPS接收机抗干扰算法与仿真平台研究.pdf

上传人:numten7 2014/6/13 文件大小:0 KB

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基于阵列天线的GPS接收机抗干扰算法与仿真平台研究.pdf

文档介绍

文档介绍:南京航空航天大学硕士学位论文
摘要
GPS 系统从诞生之初至今,为无数海、陆、空军民用户提供了便利和安全。但是作为一种
星基无线电导航系统,它的脆弱性很明显,特别是在信号微弱的室内环境和电磁信号复杂的战
争环境中,GPS 接收机很容易失去正常工作的能力。因此,研究 GPS 接收机抗干扰技术对提高
GPS 系统的应用范围和深度具有重要的意义。本文以提高 GPS 接收机的抗干扰性能为目的,研
究基于阵列天线的 GPS 接收机抗干扰算法;同时,为了全面验证抗干扰算法的性能,建立了抗
干扰 GPS 接收机仿真验证平台。
结合阵列天线接收卫星信号的特性,研究了基于波束形成技术的 GPS 接收机抗干扰算法。
比较了功率倒置算法、基于 MUSIC 理论的算法和基于波达方向波束形成算法的特点及各自的
局限性,为算法性能的进一步改进奠定基础;并针对低采样点下阵列信号协方差阵估计误差会
降低抗干扰算法性能的问题,采用特征值修正技术改进算法,提高了算法的抗干扰性能。
研究了基于循环平稳特性的抗干扰算法。分析了 GPS C/A 码信号的循环平稳特性,设计了
抗干扰滤波器,解决了一般波束形成抗干扰算法需要信号入射方向等先验信息的问题;针对多
径干扰信号入射角低的特点,改进了算法,实现了对多径干扰的有效抑制;分析了多普勒频移
及导航数据码跳变对抗干扰算法性能的影响,并给出了解决方法。
研究了阵列天线 GPS 和干扰信号的软件仿真方法。分析并建立了阵列天线 GPS 中频信号
数学模型,研究了窄带和宽带等干扰信号的软件仿真问题,设计了中频信号仿真器,实现了高
动态、复杂电磁环境的中频 GPS 和干扰信号的仿真。
建立了基于软件接收机的 GPS 接收机抗干扰算法仿真验证平台。分析了 GPS 接收机的工
作原理,设计了基于软件的 GPS 接收机,实现了对中频信号的软件捕获、跟踪和导航解算,并
基于仿真平台验证了抗干扰算法的有效性。

关键词:GPS 抗干扰阵列天线循环平稳软件接收机
I
基于阵列天线的 GPS 接收机抗干扰算法与仿真平台研究
Abstract
GPS system provides great convenience and security for numerous land, sea and air force people
from the beginning of the birth date. But as a satellite-based radio navigation system, its vulnerability
is very obvious. Particularly in the indoor environment and in the war environment, GPS receiver is
very easy to lose the abitlity to work. Therefore, studying anti-jamming technique for GPS receiver
has great significance for improving the scope and depth of GPS system application. In order to
improve the anti-jamming performance of GPS receiver, anti-jamming algorithm has been researched
in this paper. Then a software defined anti-jamming GPS receiver simulation platform was
established.
Combining the characteristics of GPS signal receiverd by array antenna, the anti-jamming
technique based on beamforming technology was researched. The features and limitations of power
inversion algorithm, beamforming algorithm based on MUSIC or DOA pared, laying the
foundation for further improvement. As the estimation error of array signal covariance matrix can