卫星导航干扰源特征识别技术

张源麟 魏云鹏 朱罡

【摘要】随着科学技术的发展，有效的推动了卫星导航系统的发展，并且其所处的工作环境越来越复杂，极易受到外来信号的干扰，进而对卫星导航接收器的工作性能产生不利影响。本文将会对卫星导航干扰源特征进行分析，并重点探究干扰识别技术，这样不仅可以对卫星导航阶段所遇到的干扰源信号进行快速、准确的识别，而且还可以使卫星导航抗干扰性能得到有效提升。

【关键词】卫星导航;干扰源特征;识别技术

在进行卫星导航系统设计过程中，其主要目的是为全球使用者提供可靠、安全、准确的定位服务信息，此时就对卫星导航系统的准确度提出了较高的要求，然而由于外界地面干扰、地外干扰、人为干扰、自然干扰等各种干扰源的影响，从而降低了卫星导航系统的可靠性。为了上述问题得到有效解决，就需要对卫星导航干扰源特征进行研究，并提出针对性的识别技术，以期来突破卫星导航干扰源准确、高效、快速检测、识别等关键技术，进而有效推动卫星导航系统的发展。

1.卫星导航干扰源类型及特征

1.1地面干扰

（1）电磁干扰。其一般是指对信号完好性产生影响的电子噪音，如社会工业化的工业噪声、大气层的电磁噪声、通信传输阶段的通讯噪音以及球外层空间的宇宙噪声等，这些电磁干扰都会对卫星导航系统的正常运行产生干扰。一旦电磁干扰进入设备用户站，将会诱发上行或下行干扰，进而影响卫星导航的精准传输;（2）地面站设备杂波干扰。通常情况下，卫星导航地面站主要是由自动功率控制器、模拟/数字信道终端、天线、电源、上/下变频放大器、功率放大器等部分组成，但是可能由于这些装置设备性能降低、老化年久失修，从而在实际运行阶段可能产生误差，进而在信号载波传输存在功率不足、夹杂谐波、频谱扩散等问题，对卫星导航性能产生不利影响;（3）互调干扰。如果超过两个干扰源信号进入接收机，且传输信道中有非线性电路时，将会导致多个干扰的组合频率与有用信号频率比较接近，使其能够顺利通过接收机，进而诱发接收机接收错误信号，即所谓的互调干扰。

1.2地外干扰

（1）相邻信道干扰。通常情况下，卫星导航过程中，发射载波不合格或相邻信号频带保护带宽不足等都会诱发载波频率偏低或偏高，或由于发射问题而导致相邻频段信号进入卫星通信频段，这些都会产生相邻信道干扰;（2）相邻卫星间干扰。目前，世界各国都加大对太空空间资源的竞争，在一定程度上推动了卫星导航技术的发展，这样一来就使得在轨卫星间的间隔越来越小，进而产生相邻卫星间的干扰;（3）太空杂音干扰。目前，太空中噪声种类比较多，甚至可能混入卫星频段，进而对卫星导航产生一定的干扰

1.3人为干扰

人为干扰主要是因为一些人造设备在转发、发射或吸收信号等过程中对卫星导航产生的一系列干扰，其包括无意干扰和有意干扰，而有意人为干扰的目的是破坏敌方卫星导航设备，其常见的有欺骗式干扰和压制式干扰，其干扰分类及相关性如图1所示：

欺骗式干扰一般是指干扰机在了解和掌握信号的调制方式、频率、载频等基本特征后，生成与有用信号相对应的干扰信号，进而导致对方接收干扰信号并进行解调接收错误的有用信息。压制式干扰一般是借助发射功率超过卫星信号的大功率干扰信号，来使卫星信号被干扰信号淹没，从而导致用户接收机无法获取有用卫星导航信号。

1.4自然干扰

（1）雨衰。如果卫星导航信号经过降雨层时，可能会因为雨珠的吸收和散射，从而使卫星导航信号强度衰减，甚至有可能因为雨珠的散射而使卫星导航信号产生二次散射，进而使信号造成衰减;（2）日凌。太阳属于巨大的能量体，其会向周围发射强大的电磁辐射，进而产生强烈的干扰，使卫星导航通讯性能降低。而日凌属于自然界中常见的不可控因素，但是其可以通过更改通信卫星来降低日凌对卫星导航信号的影响;（3）电离层闪烁。由于电离层存在不均匀的特性，当电磁波经过电离层时，会在短周期内使卫星导航信号的相位、频率、振幅等发生不规则变化，这样不仅会降低卫星导航通信的信噪比，提高误码率，而且还会导致卫星导航系统的性能降低，进而产生定位误差，甚至诱发卫星导航通信中断

2.卫星导航干扰源识别技术

实际上，卫星导航干扰源识别主要涉及到三个步骤：（1）预处理输入数据，其一般是指对原始信号数据按照要求给予初步处理，从信号空间将信号映射到观测空间，该过程包括了滤波、正交下变频、载波估计、同相正交分解和载波频率分量的消除，从而为后续卫星导航干扰源特征提取奠定良好的基础;（2）特征提取。其能够把高维观测空间信号数据按照一定的格式映射到低维观测空间，并对卫星导航干扰源信号的频域特征、时域特征、变换域特征、时频域特征和各种统计特性特征进行提取，从中挖掘有用的特征信号进行识别，实际上，在模式识别、机器学习和图像处理等方面，特征提取一般是指从一组原始数据开始，来对非冗余的派生特征进行构建，以确保后续步骤的学习和泛化。目前，常用的卫星导航干扰源特征提取方法主要包括时域信号自相关法、时间序列模型法、时域平均法、时频分析法和频域变换法，其需要结合实际情况来进行科学、合理的选择，从而有效提高特征提取效果;（3）分类决策。这里所提及到的分类决策一般是指借助特征空间中的模式识别，对卫星导航干扰源进行分类。此时，就需要按照要求在分类器中输入提取的特征参数，并对相对应的信号类别进行有效识别，该过程包括学习和识别两个步骤，其中学习主要是根据已知样本来对相匹配的决策规则进行寻找;识别则是借助该规则设计分类器来分类识别未知类型信号。实际上，干扰识别主要是在特征提取的基础上，判断卫星导航干扰源的类别，其常见的分类算法有决策树、支持向量机分、BP神经网络等。

3.结束语

综上所诉，卫星导航在给各行各业带来便利的同时，也会遇到一系列的挑战，因为卫星导航具有信号功率弱、传输距离远等特点，极为受到外界因素的干扰，从而对卫星导航的定位性能产生不利影响，此时就需要对卫星导航干扰源特征进行识别，并采取有效措施的措施给予处理，以确保卫星导航系统的安全、高效运行。

参考文献：

[1]蔣莹，何明浩，郁春来.基于熵理论的间歇采样转发干扰识别方法[J].现代防御技术，2016，44（3）：157-164.

[2]李敏，李时东，黄欣.基于改进SVM的通信干扰识别[J].现代电子技术，2016， 39（24）：26-29.

[3] 叶锐.卫星导航干扰源特征识别技术研究[D].2019，电子科技大学：电子与通信工程.