[发明专利]一种卫星导航干扰源空间谱峰估计方法

说明书

本发明提供了一种卫星导航干扰源空间谱峰估计方法，采用归一化后的接收数据协方差矩阵的噪声子空间特征向量作为自适应调零权向量，对接收信号中的干扰分量进行抑制，省去对应于干扰特征向量的权分量，使得加权后输出的信号功率中只包含噪声信号分量，可以同时对接收信号中的弱功率干扰信号分量和强功率干扰进行有效地抑制，易于工程实现。

技术领域

本发明属于卫星导航抗干扰领域，是一种对压制式卫星导航干扰源空间谱谱峰的二维搜索实现算法。

背景技术

卫星导航技术因其全天候、广覆盖和低成本等特点展示出强大的竞争力，被广泛的使用。但是，卫星信号到达地球表面的信号电平约为-130dBmw，如此微弱的信号在实际导航应用环境中极易受到外来干扰导致卫星导航接收机无法正常工作。因此，对干扰信号的方位感知及干扰抑制成为卫星导航技术应用的重要保障。

在卫星导航抗干扰天线系统的信号处理过程中，干扰抑制算法是整个数字信号处理中核心的部分。干扰抑制算法可以分为自适应调零类算法和最优数字多波束类算法两大类。

自适应调零类算法的典型代表为功率倒置(Power Inversion，PI)算法，该算法不需要卫星方位信息等先验信息，零陷深度随干扰功率的强度自动调节，对于强干扰信号有较好的抑制效果，因而在卫星导航抗干扰领域的工程应用中得到了广泛地使用。但是，其缺点是对于弱干扰信号的抑制效果较差，使得其在弱干扰环境或同时存在强干扰和弱干扰的环境中的应用受到限制。

最优数字多波束算法采用数字复用技术，同时在视野空间内形成多个最优数字接收波束。典型的最优数字波束为最小方差无失真响应响应(Minimum Variance DistortedResponse，MVDR)波束。每个最优数字波束的主瓣指向一颗导航卫星，同时自适应地在干扰方向形成零陷。最优数字多波束算法在对干扰抑制的同时可以提升系统输出信号的信噪比。但是该算法需要卫星方位、阵列姿态等先验信息辅助，算法结构复杂、计算量较大，很难在工程应用中得到广泛使用。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种卫星导航干扰源空间谱峰估计方法，采用归一化后的接收数据协方差矩阵的噪声子空间特征向量作为自适应调零权向量对接收信号中的干扰分量进行抑制，可以同时对接收信号中的弱功率干扰信号分量和强功率干扰进行有效地抑制，易于工程实现。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：

第一步，通过NUM个快拍的阵列接收数据x计算协方差矩阵的估计值Rx，NUM大于2Z，Z为阵列的阵元数；对数据协方差矩阵的估计值Rx做特征分解，得到特征值和相应的特征向量；将最小特征值作求倒数运算，并与其对应的特征向量相乘，得到权向量并进行归一化；采用归一化的权向量对阵列接收数据x进行加权叠加处理并输出，完成对接收信号的干扰抑制处理；

第二步，将大小为M×N维的空间谱矩阵P划分为L×K个子矩阵块，其中M和N分别为波束扫描的仰角和方位角的个数，且L≤M，K≤N，

第三步，搜索每个子矩阵块中的所有峰值并记录每个峰值对应的行索引号和列索引号；搜索所有峰值中的最小值作为基础门限Pa；

第四步，将M×N个空间谱值与Pa比较，大于Pa的剔除，小于Pa的数值累加，并记录累加点数，最后将谱累加值与累加点数做平均，作为空间谱中噪声功率均值；

第五步，以空间谱中噪声功率均值的2.5倍作为噪声峰值的门限值，输出大于门限值的峰值所对应的方位角和仰角信息。

本发明的有益效果是：对于功率倒置算法，其权向量计算如下：