基于稀疏陣列的GNSS抗干擾方法的深度剖析與創(chuàng)新應(yīng)用一、引言1.1研究背景與意義全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GlobalNavigationSatelliteSystem，GNSS）憑借其高精度的定位、測(cè)速和授時(shí)服務(wù)，在現(xiàn)代社會(huì)中扮演著舉足輕重的角色，廣泛應(yīng)用于國(guó)防軍事、交通運(yùn)輸、航空航天、測(cè)繪勘探、智能農(nóng)業(yè)等眾多領(lǐng)域。在國(guó)防軍事領(lǐng)域，GNSS為武器精確制導(dǎo)、部隊(duì)快速部署與協(xié)同作戰(zhàn)提供關(guān)鍵支持，極大提升了作戰(zhàn)效能；交通運(yùn)輸方面，車(chē)輛、船舶、飛機(jī)借助GNSS實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)導(dǎo)航與實(shí)時(shí)監(jiān)控，有效提高運(yùn)輸效率與安全性；航空航天領(lǐng)域，GNSS輔助航天器的軌道確定與姿態(tài)控制，保障太空任務(wù)順利進(jìn)行；測(cè)繪勘探行業(yè)，利用GNSS可進(jìn)行高精度地理信息采集與地形測(cè)量，助力資源勘探與地圖繪制；智能農(nóng)業(yè)中，GNSS支持農(nóng)機(jī)自動(dòng)駕駛與精準(zhǔn)作業(yè)，推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。然而，隨著GNSS應(yīng)用的日益廣泛和深入，其面臨的干擾威脅也愈發(fā)嚴(yán)峻。復(fù)雜的電磁環(huán)境中，GNSS信號(hào)極易受到有意或無(wú)意的干擾，導(dǎo)致信號(hào)質(zhì)量下降、定位精度降低甚至系統(tǒng)完全失效。干擾源種類(lèi)繁多，包括自然干擾，如太陽(yáng)耀斑爆發(fā)產(chǎn)生的強(qiáng)烈電磁輻射，會(huì)嚴(yán)重影響衛(wèi)星信號(hào)傳播；無(wú)意干擾，像民用電子設(shè)備、通信基站等產(chǎn)生的電磁泄漏，會(huì)在一定程度上干擾GNSS信號(hào)接收；有意干擾，如敵方的電子對(duì)抗設(shè)備，通過(guò)發(fā)射大功率干擾信號(hào)，企圖破壞或削弱GNSS服務(wù)，在軍事對(duì)抗中，這種干擾對(duì)作戰(zhàn)行動(dòng)的影響尤為致命。在眾多抗干擾技術(shù)中，基于稀疏陣列的抗干擾方法以其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)脫穎而出，成為研究熱點(diǎn)。稀疏陣列通過(guò)優(yōu)化陣元布局，在減少陣元數(shù)量的同時(shí)，仍能保持甚至提升系統(tǒng)性能。相比傳統(tǒng)均勻陣列，稀疏陣列可有效降低系統(tǒng)成本與復(fù)雜度，減少硬件資源需求，降低功耗，提高系統(tǒng)靈活性與可擴(kuò)展性。在實(shí)際應(yīng)用中，陣元數(shù)量的減少意味著體積和重量的降低，這對(duì)于對(duì)尺寸和重量有嚴(yán)格限制的移動(dòng)平臺(tái)，如無(wú)人機(jī)、小型艦艇等，具有重要意義。此外，稀疏陣列在抑制干擾方面表現(xiàn)出色，通過(guò)合理設(shè)計(jì)稀疏結(jié)構(gòu)，可增強(qiáng)對(duì)干擾信號(hào)的抑制能力，提高接收信號(hào)的信干噪比，保障GNSS系統(tǒng)在復(fù)雜干擾環(huán)境下的穩(wěn)定運(yùn)行。研究基于稀疏陣列的GNSS抗干擾方法具有重要的理論意義和實(shí)際價(jià)值。理論層面，該研究有助于深化對(duì)稀疏陣列信號(hào)處理、空間譜估計(jì)、自適應(yīng)算法等相關(guān)理論的理解與應(yīng)用，推動(dòng)信號(hào)處理與通信領(lǐng)域的學(xué)術(shù)發(fā)展；實(shí)際應(yīng)用中，為各類(lèi)GNSS應(yīng)用設(shè)備提供高效可靠的抗干擾解決方案，提升其在復(fù)雜電磁環(huán)境下的工作性能，保障相關(guān)行業(yè)和領(lǐng)域的正常運(yùn)轉(zhuǎn)，為國(guó)家安全、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步提供有力支撐。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）的抗干擾研究一直是學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的熱點(diǎn)話題，而基于稀疏陣列的抗干擾方法近年來(lái)受到了廣泛關(guān)注。國(guó)內(nèi)外學(xué)者在該領(lǐng)域取得了一系列重要研究成果，推動(dòng)了GNSS抗干擾技術(shù)的發(fā)展。國(guó)外在稀疏陣列抗干擾技術(shù)方面起步較早，開(kāi)展了大量深入研究。美國(guó)在全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的研發(fā)和應(yīng)用方面處于領(lǐng)先地位，其科研機(jī)構(gòu)和高校對(duì)基于稀疏陣列的GNSS抗干擾方法進(jìn)行了廣泛而深入的探索。例如，麻省理工學(xué)院（MIT）的研究團(tuán)隊(duì)深入研究了稀疏陣列的優(yōu)化設(shè)計(jì)理論，通過(guò)對(duì)不同陣列結(jié)構(gòu)和稀疏模式的分析，提出了多種基于遺傳算法、模擬退火算法等智能優(yōu)化算法的稀疏陣列設(shè)計(jì)方法，旨在在保證一定性能指標(biāo)的前提下，最大限度地減少陣元數(shù)量，降低系統(tǒng)成本和復(fù)雜度。這些研究成果為稀疏陣列在GNSS抗干擾中的實(shí)際應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。在自適應(yīng)算法應(yīng)用于稀疏陣列抗干擾方面，斯坦福大學(xué)的研究人員提出了基于最小均方（LMS）算法和遞歸最小二乘（RLS）算法的自適應(yīng)抗干擾方法。通過(guò)對(duì)接收信號(hào)的實(shí)時(shí)處理，動(dòng)態(tài)調(diào)整陣列加權(quán)系數(shù)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾信號(hào)的有效抑制和對(duì)衛(wèi)星信號(hào)的準(zhǔn)確接收。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這些算法在復(fù)雜干擾環(huán)境下能夠顯著提高GNSS接收機(jī)的信干噪比，增強(qiáng)系統(tǒng)的抗干擾能力。歐洲在伽利略衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的研發(fā)過(guò)程中，也對(duì)基于稀疏陣列的抗干擾技術(shù)給予了高度重視。德國(guó)宇航中心（DLR）的科研人員針對(duì)伽利略系統(tǒng)的特點(diǎn)，研究了稀疏陣列在多徑干擾和窄帶干擾環(huán)境下的性能表現(xiàn)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)和仿真，分析了不同干擾場(chǎng)景下稀疏陣列的抗干擾效果，并提出了相應(yīng)的改進(jìn)措施。例如，在多徑干擾環(huán)境下，通過(guò)優(yōu)化陣列的空間布局和信號(hào)處理算法，有效降低了多徑信號(hào)對(duì)衛(wèi)星信號(hào)的影響，提高了定位精度。英國(guó)的一些高校和科研機(jī)構(gòu)則專注于研究稀疏陣列與其他抗干擾技術(shù)的融合。他們將稀疏陣列與空時(shí)自適應(yīng)處理（STAP）技術(shù)相結(jié)合，利用STAP技術(shù)在時(shí)域和空域?qū)π盘?hào)進(jìn)行聯(lián)合處理的優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步提升了稀疏陣列在復(fù)雜干擾環(huán)境下的抗干擾性能。通過(guò)對(duì)實(shí)際采集數(shù)據(jù)的處理和分析，驗(yàn)證了這種融合技術(shù)在抑制寬帶干擾和窄帶干擾方面的有效性。國(guó)內(nèi)在基于稀疏陣列的GNSS抗干擾方法研究方面也取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。眾多高校和科研機(jī)構(gòu)積極開(kāi)展相關(guān)研究，在理論研究和工程應(yīng)用方面都取得了顯著成果。在稀疏陣列設(shè)計(jì)方面，清華大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于互質(zhì)陣列的稀疏陣列結(jié)構(gòu)。這種陣列結(jié)構(gòu)利用互質(zhì)整數(shù)的特性，在減少陣元數(shù)量的同時(shí)，能夠獲得更大的虛擬孔徑，從而提高空間分辨率和抗干擾能力。通過(guò)理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)，詳細(xì)研究了互質(zhì)陣列的性能特點(diǎn)，并與傳統(tǒng)均勻陣列進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果表明，互質(zhì)陣列在相同陣元數(shù)量下，對(duì)干擾信號(hào)的抑制能力更強(qiáng)，能夠有效提高GNSS接收機(jī)的性能。西安電子科技大學(xué)的學(xué)者則在稀疏陣列的優(yōu)化設(shè)計(jì)算法方面進(jìn)行了深入研究。他們提出了一種基于壓縮感知理論的稀疏陣列設(shè)計(jì)方法，通過(guò)將陣列設(shè)計(jì)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為稀疏信號(hào)重構(gòu)問(wèn)題，利用壓縮感知算法求解最優(yōu)的陣列布局。該方法在保證信號(hào)恢復(fù)精度的前提下，實(shí)現(xiàn)了陣元數(shù)量的大幅減少，降低了系統(tǒng)成本。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法在GNSS抗干擾中的有效性和優(yōu)越性。在自適應(yīng)算法研究方面，北京航空航天大學(xué)的研究人員針對(duì)傳統(tǒng)自適應(yīng)算法在收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差方面的不足，提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)抗干擾算法。該算法通過(guò)引入變步長(zhǎng)因子和遺忘因子，動(dòng)態(tài)調(diào)整算法的收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差，使其在不同干擾環(huán)境下都能保持良好的性能。通過(guò)在實(shí)際GNSS接收機(jī)中的應(yīng)用測(cè)試，證明了該算法能夠快速準(zhǔn)確地抑制干擾信號(hào)，提高系統(tǒng)的抗干擾能力。此外，國(guó)內(nèi)科研機(jī)構(gòu)在基于稀疏陣列的GNSS抗干擾技術(shù)的工程應(yīng)用方面也取得了重要進(jìn)展。例如，中國(guó)航天科技集團(tuán)有限公司將稀疏陣列抗干擾技術(shù)應(yīng)用于某型號(hào)衛(wèi)星導(dǎo)航接收機(jī)中，通過(guò)實(shí)際飛行試驗(yàn)驗(yàn)證了該技術(shù)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的可靠性和有效性。該接收機(jī)在受到多種干擾信號(hào)的情況下，仍能穩(wěn)定地接收衛(wèi)星信號(hào)，實(shí)現(xiàn)高精度的定位和導(dǎo)航，為我國(guó)航天事業(yè)的發(fā)展提供了有力支持。盡管?chē)?guó)內(nèi)外在基于稀疏陣列的GNSS抗干擾方法研究方面取得了豐碩成果，但目前的研究仍存在一些不足之處。部分研究在稀疏陣列設(shè)計(jì)時(shí)，過(guò)于注重陣元數(shù)量的減少，而忽視了陣列性能在復(fù)雜環(huán)境下的穩(wěn)定性，導(dǎo)致在實(shí)際應(yīng)用中，當(dāng)干擾環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，抗干擾效果不理想；一些自適應(yīng)算法雖然在理論上能夠有效抑制干擾，但計(jì)算復(fù)雜度較高，對(duì)硬件資源要求苛刻，難以滿足實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景；在多干擾源和多徑干擾并存的復(fù)雜環(huán)境下，現(xiàn)有的抗干擾方法仍面臨挑戰(zhàn)，難以全面有效地抑制各種干擾，保障GNSS系統(tǒng)的高精度運(yùn)行。1.3研究目標(biāo)與創(chuàng)新點(diǎn)本研究旨在深入探究基于稀疏陣列的GNSS抗干擾方法，通過(guò)理論分析、算法設(shè)計(jì)與仿真實(shí)驗(yàn)，提升GNSS系統(tǒng)在復(fù)雜干擾環(huán)境下的抗干擾能力與定位精度，為GNSS技術(shù)的廣泛應(yīng)用提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。具體研究目標(biāo)如下：干擾分析與建模：全面剖析GNSS信號(hào)面臨的各類(lèi)干擾源及其特性，包括干擾信號(hào)的頻率范圍、功率強(qiáng)度、調(diào)制方式以及干擾出現(xiàn)的時(shí)間特性等，構(gòu)建精確的干擾模型。運(yùn)用信號(hào)處理理論和數(shù)學(xué)方法，對(duì)干擾信號(hào)在GNSS接收鏈路中的傳播、耦合以及對(duì)有用信號(hào)的影響機(jī)制進(jìn)行深入分析，為后續(xù)抗干擾算法設(shè)計(jì)提供理論依據(jù)。例如，針對(duì)寬帶干擾，分析其頻譜特性對(duì)GNSS信號(hào)頻譜的覆蓋和干擾程度；對(duì)于窄帶干擾，研究其頻率位置對(duì)GNSS特定頻段信號(hào)的影響。稀疏陣列優(yōu)化設(shè)計(jì)：在綜合考慮陣元數(shù)量、陣列孔徑、空間分辨率和旁瓣特性等因素的基礎(chǔ)上，運(yùn)用智能優(yōu)化算法，如遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等，對(duì)稀疏陣列進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。通過(guò)對(duì)不同稀疏模式和陣列布局的仿真分析，確定最優(yōu)的稀疏陣列結(jié)構(gòu)，使其在減少陣元數(shù)量的同時(shí)，最大限度地提高對(duì)干擾信號(hào)的抑制能力和對(duì)衛(wèi)星信號(hào)的接收性能。例如，設(shè)計(jì)一種新型的稀疏陣列結(jié)構(gòu)，使其在相同陣元數(shù)量下，具有比傳統(tǒng)稀疏陣列更寬的主瓣和更低的旁瓣，從而增強(qiáng)對(duì)不同方向干擾信號(hào)的抑制能力?？垢蓴_算法研究與改進(jìn)：深入研究現(xiàn)有的自適應(yīng)抗干擾算法，如最小均方（LMS）算法、遞歸最小二乘（RLS）算法等，分析其在稀疏陣列應(yīng)用中的優(yōu)缺點(diǎn)。針對(duì)復(fù)雜干擾環(huán)境下現(xiàn)有算法收斂速度慢、穩(wěn)態(tài)誤差大等問(wèn)題，提出改進(jìn)的自適應(yīng)抗干擾算法。通過(guò)引入新的參數(shù)調(diào)整策略、優(yōu)化算法的迭代過(guò)程或結(jié)合其他信號(hào)處理技術(shù)，如壓縮感知、機(jī)器學(xué)習(xí)等，提高算法的性能。例如，提出一種基于變步長(zhǎng)LMS算法的改進(jìn)方法，通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整步長(zhǎng)因子，使算法在快速收斂的同時(shí)，降低穩(wěn)態(tài)誤差，提高抗干擾效果。性能評(píng)估與驗(yàn)證：搭建基于稀疏陣列的GNSS抗干擾仿真平臺(tái)，利用Matlab、Simulink等仿真軟件，對(duì)設(shè)計(jì)的稀疏陣列結(jié)構(gòu)和抗干擾算法進(jìn)行性能評(píng)估。設(shè)置多種復(fù)雜干擾場(chǎng)景，包括單干擾源、多干擾源、窄帶干擾、寬帶干擾以及多徑干擾等，對(duì)比分析不同方法在干擾抑制能力、信干噪比提升、定位精度改善等方面的性能指標(biāo)。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證所提出方法的有效性和優(yōu)越性，并為實(shí)際應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支持和技術(shù)參考。例如，在多干擾源場(chǎng)景下，對(duì)比改進(jìn)算法與傳統(tǒng)算法對(duì)干擾信號(hào)的抑制效果，評(píng)估其對(duì)GNSS定位精度的提升程度。本研究的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：稀疏陣列結(jié)構(gòu)創(chuàng)新：提出一種基于新型數(shù)學(xué)模型的稀疏陣列結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)打破傳統(tǒng)稀疏陣列設(shè)計(jì)思路，利用特定的數(shù)學(xué)規(guī)律分布陣元，有效增大虛擬孔徑，提高空間分辨率，在復(fù)雜干擾環(huán)境下能夠更精準(zhǔn)地分辨干擾信號(hào)與衛(wèi)星信號(hào)，增強(qiáng)抗干擾能力。通過(guò)理論推導(dǎo)和仿真驗(yàn)證，證明該新型結(jié)構(gòu)在相同陣元數(shù)量下，比現(xiàn)有稀疏陣列結(jié)構(gòu)具有更優(yōu)異的性能表現(xiàn)。抗干擾算法融合創(chuàng)新：將壓縮感知理論與自適應(yīng)抗干擾算法相結(jié)合，提出一種全新的抗干擾算法。利用壓縮感知理論對(duì)稀疏陣列接收的信號(hào)進(jìn)行處理，在低采樣率下恢復(fù)信號(hào)的稀疏表示，減少數(shù)據(jù)處理量，同時(shí)結(jié)合自適應(yīng)算法的優(yōu)勢(shì)，動(dòng)態(tài)調(diào)整陣列加權(quán)系數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾信號(hào)的高效抑制。該融合算法在保證抗干擾性能的前提下，降低了計(jì)算復(fù)雜度，提高了算法的實(shí)時(shí)性和實(shí)用性，為GNSS抗干擾技術(shù)提供了新的解決方案。多維度抗干擾策略創(chuàng)新：從空域、時(shí)域和頻域三個(gè)維度綜合考慮抗干擾策略，提出一種多維度聯(lián)合抗干擾方法。在空域上，利用優(yōu)化設(shè)計(jì)的稀疏陣列對(duì)干擾信號(hào)進(jìn)行空間濾波；在時(shí)域上，通過(guò)對(duì)信號(hào)的時(shí)間序列分析，采用自適應(yīng)濾波算法抑制時(shí)域干擾；在頻域上，運(yùn)用頻譜分析技術(shù)，對(duì)干擾信號(hào)進(jìn)行頻率特征提取和抑制。這種多維度聯(lián)合抗干擾方法充分發(fā)揮各個(gè)維度的優(yōu)勢(shì)，形成全方位的抗干擾體系，有效提升GNSS系統(tǒng)在復(fù)雜干擾環(huán)境下的魯棒性和可靠性，為GNSS抗干擾研究開(kāi)辟了新的思路。二、GNSS系統(tǒng)與干擾概述2.1GNSS系統(tǒng)原理與構(gòu)成全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）作為現(xiàn)代導(dǎo)航技術(shù)的核心，其基本原理基于衛(wèi)星信號(hào)的傳播與測(cè)量，通過(guò)精確計(jì)算衛(wèi)星與接收機(jī)之間的距離，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)接收機(jī)位置、速度和時(shí)間的高精度確定。這一過(guò)程涉及到多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)和技術(shù)，下面將詳細(xì)闡述其工作原理與系統(tǒng)構(gòu)成。2.1.1GNSS系統(tǒng)基本原理GNSS定位的核心是利用衛(wèi)星與接收機(jī)之間的距離測(cè)量來(lái)確定接收機(jī)的位置，這一過(guò)程基于“三球交匯定位原理”。具體而言，GNSS系統(tǒng)中的每顆衛(wèi)星都在特定軌道上運(yùn)行，并且持續(xù)向地球發(fā)射包含自身位置信息、時(shí)間信息以及其他導(dǎo)航數(shù)據(jù)的信號(hào)。接收機(jī)通過(guò)接收至少四顆衛(wèi)星的信號(hào)，測(cè)量信號(hào)從衛(wèi)星傳播到接收機(jī)所需的時(shí)間，再結(jié)合信號(hào)傳播速度（光速），可以計(jì)算出衛(wèi)星與接收機(jī)之間的距離，這個(gè)距離被稱為偽距。假設(shè)衛(wèi)星i的位置坐標(biāo)為(x_{i},y_{i},z_{i})，接收機(jī)的位置坐標(biāo)為(x,y,z)，信號(hào)傳播速度為c，信號(hào)傳播時(shí)間為\Deltat_{i}，則偽距R_{i}可表示為：R_{i}=c\times\Deltat_{i}=\sqrt{(x-x_{i})^{2}+(y-y_{i})^{2}+(z-z_{i})^{2}}+\delta其中，\delta包含了多種誤差因素，如衛(wèi)星時(shí)鐘誤差、接收機(jī)時(shí)鐘誤差、大氣延遲誤差等。為了精確求解接收機(jī)的位置坐標(biāo)(x,y,z)，需要聯(lián)立至少四個(gè)這樣的偽距方程。通過(guò)求解這個(gè)方程組，可以消除部分誤差因素的影響，從而得到接收機(jī)在三維空間中的準(zhǔn)確位置。此外，GNSS系統(tǒng)還可以利用衛(wèi)星信號(hào)中的多普勒頻移信息來(lái)計(jì)算接收機(jī)的速度，通過(guò)對(duì)衛(wèi)星信號(hào)的時(shí)間同步來(lái)實(shí)現(xiàn)高精度的授時(shí)服務(wù)。2.1.2GNSS系統(tǒng)組成部分GNSS系統(tǒng)主要由空間星座部分、地面控制部分和用戶設(shè)備部分三個(gè)關(guān)鍵部分組成，每個(gè)部分都在系統(tǒng)中發(fā)揮著不可或缺的作用，共同保障GNSS系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和高精度服務(wù)。空間星座部分：空間星座部分是GNSS系統(tǒng)的核心，由多顆在軌道上運(yùn)行的衛(wèi)星組成。這些衛(wèi)星分布在不同的軌道平面上，以確保在全球任何地點(diǎn)、任何時(shí)間都至少有四顆衛(wèi)星處于可見(jiàn)范圍內(nèi)。例如，美國(guó)的GPS系統(tǒng)通常由24顆衛(wèi)星組成，分布在6個(gè)軌道平面上，每個(gè)軌道平面上有4顆衛(wèi)星；中國(guó)的北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（BDS）在全球組網(wǎng)完成后，由55顆衛(wèi)星組成，包括地球靜止軌道衛(wèi)星（GEO）、傾斜地球同步軌道衛(wèi)星（IGSO）和中圓地球軌道衛(wèi)星（MEO），這些衛(wèi)星通過(guò)不同的軌道配置，實(shí)現(xiàn)了全球覆蓋和高精度定位服務(wù)。衛(wèi)星上搭載了高精度的原子鐘，用于產(chǎn)生穩(wěn)定的時(shí)間信號(hào)，這是精確測(cè)量信號(hào)傳播時(shí)間的關(guān)鍵。同時(shí)，衛(wèi)星還配備了信號(hào)生成和發(fā)射裝置，負(fù)責(zé)將包含導(dǎo)航電文、時(shí)間信息和衛(wèi)星軌道參數(shù)等數(shù)據(jù)的信號(hào)發(fā)送到地球表面，供用戶設(shè)備接收。地面控制部分：地面控制部分負(fù)責(zé)對(duì)衛(wèi)星的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)、控制和管理，確保衛(wèi)星按照預(yù)定軌道運(yùn)行，并提供準(zhǔn)確的導(dǎo)航信號(hào)。它主要包括主控站、監(jiān)測(cè)站和注入站。主控站是地面控制部分的核心，負(fù)責(zé)管理和協(xié)調(diào)整個(gè)地面控制系統(tǒng)的工作。它收集來(lái)自各個(gè)監(jiān)測(cè)站的數(shù)據(jù)，對(duì)衛(wèi)星的軌道、時(shí)鐘等參數(shù)進(jìn)行精確計(jì)算和預(yù)測(cè)，編制導(dǎo)航電文，并將這些信息發(fā)送到注入站。此外，主控站還負(fù)責(zé)監(jiān)測(cè)衛(wèi)星的工作狀態(tài)，對(duì)衛(wèi)星進(jìn)行故障診斷和處理，確保衛(wèi)星的正常運(yùn)行。監(jiān)測(cè)站分布在全球各地，其主要任務(wù)是接收衛(wèi)星信號(hào)，采集氣象信息，并將所收集到的數(shù)據(jù)傳送給主控站。通過(guò)對(duì)衛(wèi)星信號(hào)的監(jiān)測(cè)和分析，監(jiān)測(cè)站可以實(shí)時(shí)獲取衛(wèi)星的位置、速度、時(shí)鐘偏差等信息，為主控站的計(jì)算和決策提供數(shù)據(jù)支持。注入站的作用是將主控站編制的導(dǎo)航電文注入到衛(wèi)星的存儲(chǔ)器中。注入站通過(guò)與衛(wèi)星進(jìn)行通信，將最新的導(dǎo)航電文上傳到衛(wèi)星，衛(wèi)星在運(yùn)行過(guò)程中不斷讀取這些電文，并將其包含在發(fā)射的信號(hào)中，以便用戶設(shè)備接收和使用。用戶設(shè)備部分：用戶設(shè)備部分主要由GNSS接收機(jī)和相關(guān)的天線、處理電路等組成，其作用是接收衛(wèi)星信號(hào)，并對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理和解算，從而得到用戶的位置、速度和時(shí)間信息。GNSS接收機(jī)通過(guò)天線接收來(lái)自衛(wèi)星的微弱信號(hào)，經(jīng)過(guò)低噪聲放大、濾波、下變頻等一系列處理后，將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)。然后，接收機(jī)利用內(nèi)置的信號(hào)處理算法對(duì)數(shù)字信號(hào)進(jìn)行解碼、解擴(kuò)，提取出導(dǎo)航電文和時(shí)間信息。根據(jù)導(dǎo)航電文中的衛(wèi)星軌道參數(shù)和測(cè)量得到的偽距信息，接收機(jī)通過(guò)特定的定位算法計(jì)算出自身的位置坐標(biāo)。此外，接收機(jī)還可以根據(jù)信號(hào)的多普勒頻移計(jì)算出用戶的運(yùn)動(dòng)速度，通過(guò)與衛(wèi)星信號(hào)的時(shí)間同步實(shí)現(xiàn)精確授時(shí)。用戶設(shè)備的形式多種多樣，包括車(chē)載導(dǎo)航儀、智能手機(jī)、航空航天設(shè)備中的導(dǎo)航系統(tǒng)、測(cè)繪儀器等，滿足了不同用戶在各種場(chǎng)景下的導(dǎo)航和定位需求。例如，車(chē)載導(dǎo)航儀通過(guò)與車(chē)輛的控制系統(tǒng)相連，為駕駛員提供實(shí)時(shí)的導(dǎo)航信息和路線規(guī)劃；智能手機(jī)中的GNSS功能則使得用戶可以隨時(shí)隨地獲取自己的位置信息，使用地圖應(yīng)用、打車(chē)軟件等各種基于位置的服務(wù)。2.2GNSS信號(hào)特征分析全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）信號(hào)作為系統(tǒng)運(yùn)行和定位導(dǎo)航的核心載體，具有獨(dú)特的信號(hào)特征，深入剖析這些特征對(duì)于理解GNSS系統(tǒng)工作機(jī)制以及后續(xù)抗干擾研究至關(guān)重要。下面將從頻率特性、調(diào)制方式、功率特性等多個(gè)關(guān)鍵方面對(duì)GNSS信號(hào)特征進(jìn)行詳細(xì)分析。2.2.1頻率特性GNSS信號(hào)分布在特定的頻率頻段，不同的衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)所使用的頻率略有差異，但都遵循國(guó)際電信聯(lián)盟（ITU）的相關(guān)規(guī)定，以確保系統(tǒng)間的兼容性和避免頻率干擾。例如，美國(guó)的全球定位系統(tǒng)（GPS）主要使用L頻段，其中L1頻率為1575.42MHz，用于民用和部分軍用服務(wù)，該頻段信號(hào)傳播特性良好，能夠在一定程度上穿透電離層和大氣層，減少信號(hào)衰減，保證信號(hào)的有效傳輸和接收；L2頻率為1227.60MHz，主要用于軍事和高精度測(cè)量應(yīng)用，其頻率相對(duì)較低，在復(fù)雜環(huán)境下受多徑效應(yīng)影響較小，有助于提高定位精度。俄羅斯的格洛納斯衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（GLONASS）采用FDMA（頻分多址）方式，其信號(hào)頻率在1598.0625-1609.3125MHz和1242.9375-1256.5875MHz兩個(gè)頻段范圍內(nèi)，不同衛(wèi)星使用不同的載波頻率，這種頻率分配方式使得各衛(wèi)星信號(hào)在頻域上相互區(qū)分，避免了信號(hào)之間的干擾，提高了系統(tǒng)的多址能力。中國(guó)的北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（BDS）具有豐富的頻率資源，涵蓋了B1、B2、B3等多個(gè)頻段。B1頻段的中心頻率為1561.098MHz，該頻段信號(hào)廣泛應(yīng)用于民用導(dǎo)航和定位服務(wù)，具有較高的信號(hào)強(qiáng)度和較好的兼容性，能夠與其他衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的信號(hào)在同一頻段共存；B2頻段的中心頻率為1207.140MHz，在高精度定位、授時(shí)等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，其獨(dú)特的頻率特性有助于減少信號(hào)干擾，提高系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的性能；B3頻段的中心頻率為1268.520MHz，主要用于軍事和特殊應(yīng)用場(chǎng)景，該頻段信號(hào)具有較強(qiáng)的抗干擾能力和保密性，能夠滿足國(guó)防和國(guó)家安全等領(lǐng)域的嚴(yán)格要求。歐洲的伽利略衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（Galileo）使用E1、E5a、E5b等頻段，其中E1頻段頻率范圍為1559-1591MHz，類(lèi)似于GPS的L1頻段，主要用于民用導(dǎo)航和定位服務(wù)；E5a和E5b頻段則用于高精度定位和搜索救援等服務(wù)，這些頻段的設(shè)置使得伽利略系統(tǒng)在定位精度、服務(wù)多樣性等方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。這些不同的頻率設(shè)置，一方面滿足了不同應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)信號(hào)特性的需求，如民用導(dǎo)航更注重信號(hào)的覆蓋范圍和可用性，而軍事應(yīng)用則更強(qiáng)調(diào)信號(hào)的抗干擾能力和保密性；另一方面，也為多系統(tǒng)融合和協(xié)同工作提供了可能，通過(guò)合理的頻率規(guī)劃和信號(hào)處理技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)不同衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)之間的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，提高全球?qū)Ш椒?wù)的質(zhì)量和可靠性。例如，在多系統(tǒng)接收機(jī)中，可以同時(shí)接收不同系統(tǒng)的信號(hào)，并根據(jù)信號(hào)的質(zhì)量和可用性進(jìn)行融合處理，從而提高定位精度和可靠性。2.2.2調(diào)制方式調(diào)制方式是GNSS信號(hào)的重要特征之一，它決定了信號(hào)攜帶信息的方式和傳輸特性。目前，GNSS信號(hào)主要采用二進(jìn)制相移鍵控（BPSK）、正交相移鍵控（QPSK）、二進(jìn)制偏移載波（BOC）等調(diào)制方式。BPSK調(diào)制是一種簡(jiǎn)單而常用的調(diào)制方式，通過(guò)將基帶信號(hào)的二進(jìn)制數(shù)據(jù)“0”和“1”分別映射到載波的不同相位上，實(shí)現(xiàn)信號(hào)的調(diào)制。例如，在GPS的C/A碼信號(hào)中，采用BPSK(1)調(diào)制方式，其中“1”對(duì)應(yīng)載波相位為0°，“0”對(duì)應(yīng)載波相位為180°。這種調(diào)制方式具有頻譜效率高、解調(diào)簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)，能夠有效地將導(dǎo)航電文和偽隨機(jī)噪聲碼調(diào)制到載波上進(jìn)行傳輸，廣泛應(yīng)用于低精度定位和民用導(dǎo)航領(lǐng)域。QPSK調(diào)制是在BPSK調(diào)制的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的，它將基帶信號(hào)分為兩路正交的信號(hào)，分別對(duì)載波的同相分量和正交分量進(jìn)行BPSK調(diào)制，然后將兩路調(diào)制后的信號(hào)相加得到最終的調(diào)制信號(hào)。QPSK調(diào)制可以在相同帶寬下傳輸兩倍于BPSK調(diào)制的數(shù)據(jù)速率，提高了頻譜利用率。例如，在北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的B1I信號(hào)中，采用QPSK調(diào)制方式，通過(guò)合理設(shè)計(jì)同相和正交支路的信號(hào)內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)了導(dǎo)航信息的高效傳輸，在高精度定位和通信領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。BOC調(diào)制是一種特殊的調(diào)制方式，它通過(guò)將一個(gè)高頻的副載波與偽隨機(jī)噪聲碼相乘后再對(duì)載波進(jìn)行調(diào)制，產(chǎn)生了多個(gè)邊帶分量，從而拓寬了信號(hào)的帶寬。BOC調(diào)制具有較高的頻譜分辨率和抗干擾能力，能夠在復(fù)雜的電磁環(huán)境中更好地分辨信號(hào)和抑制干擾。例如，伽利略衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的E1-B信號(hào)采用BOC(1,1)調(diào)制方式，通過(guò)獨(dú)特的頻譜結(jié)構(gòu)，提高了信號(hào)在城市峽谷、山區(qū)等多徑環(huán)境下的抗干擾性能，為高精度定位提供了有力支持。不同的調(diào)制方式各有優(yōu)缺點(diǎn)，在實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)系統(tǒng)的性能需求、應(yīng)用場(chǎng)景和信號(hào)傳輸要求等因素，選擇合適的調(diào)制方式，以實(shí)現(xiàn)信號(hào)的高效傳輸和可靠接收。例如，在對(duì)定位精度要求較高的測(cè)繪、航空航天等領(lǐng)域，通常會(huì)采用BOC調(diào)制方式或其他具有更高頻譜分辨率和抗干擾能力的調(diào)制方式；而在對(duì)成本和實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度要求較低的民用導(dǎo)航領(lǐng)域，BPSK調(diào)制方式則更為常見(jiàn)。2.2.3功率特性GNSS信號(hào)在傳輸過(guò)程中，其功率特性對(duì)信號(hào)的接收和處理具有重要影響。由于衛(wèi)星與地面接收機(jī)之間的距離較遠(yuǎn)，信號(hào)在傳播過(guò)程中會(huì)經(jīng)歷嚴(yán)重的衰減，到達(dá)地面接收機(jī)時(shí)信號(hào)功率非常微弱，通常在-160dBW左右。如此微弱的信號(hào)容易受到各種干擾的影響，包括自然干擾和人為干擾。例如，太陽(yáng)耀斑爆發(fā)時(shí)產(chǎn)生的強(qiáng)烈電磁輻射，會(huì)在一定頻段內(nèi)對(duì)GNSS信號(hào)造成干擾，導(dǎo)致信號(hào)質(zhì)量下降；人為干擾源如通信基站、雷達(dá)等設(shè)備產(chǎn)生的電磁泄漏，也可能對(duì)GNSS信號(hào)的接收產(chǎn)生影響。為了保證信號(hào)的可靠接收，GNSS接收機(jī)通常采用高增益天線和低噪聲放大器等技術(shù)來(lái)提高信號(hào)的接收靈敏度。高增益天線能夠有效地收集信號(hào)能量，增強(qiáng)信號(hào)強(qiáng)度；低噪聲放大器則可以在放大信號(hào)的同時(shí)，盡量減少引入的噪聲，提高信號(hào)的信噪比。此外，信號(hào)功率的穩(wěn)定性也對(duì)定位精度有重要影響。如果信號(hào)功率波動(dòng)較大，會(huì)導(dǎo)致接收機(jī)測(cè)量的偽距誤差增大，從而影響定位精度。因此，在GNSS系統(tǒng)設(shè)計(jì)和運(yùn)行過(guò)程中，需要采取一系列措施來(lái)保證信號(hào)功率的穩(wěn)定，如衛(wèi)星發(fā)射端的功率控制技術(shù)、信號(hào)傳輸過(guò)程中的衰落補(bǔ)償技術(shù)等。同時(shí)，在接收機(jī)設(shè)計(jì)中，也需要考慮信號(hào)功率變化對(duì)信號(hào)處理算法的影響，通過(guò)自適應(yīng)算法等技術(shù)，根據(jù)信號(hào)功率的實(shí)時(shí)變化調(diào)整接收機(jī)的參數(shù)，以保證信號(hào)的可靠接收和處理。2.3常見(jiàn)干擾類(lèi)型及影響在復(fù)雜的電磁環(huán)境中，全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）信號(hào)面臨著多種類(lèi)型的干擾，這些干擾嚴(yán)重威脅著GNSS系統(tǒng)的正常運(yùn)行和定位精度。下面將詳細(xì)闡述常見(jiàn)的干擾類(lèi)型及其對(duì)GNSS系統(tǒng)的影響。2.3.1壓制式干擾壓制式干擾是一種較為常見(jiàn)且直觀的干擾方式，其原理是通過(guò)發(fā)射大功率的干擾信號(hào)，在頻率、時(shí)間和空間上對(duì)GNSS信號(hào)進(jìn)行覆蓋，使得接收機(jī)接收到的干擾信號(hào)強(qiáng)度遠(yuǎn)大于有用的衛(wèi)星信號(hào)，從而破壞接收機(jī)對(duì)衛(wèi)星信號(hào)的正常捕獲、跟蹤和解調(diào)。根據(jù)干擾信號(hào)的頻譜特性，壓制式干擾可進(jìn)一步分為窄帶干擾、寬帶干擾和梳狀譜干擾等類(lèi)型。窄帶干擾的信號(hào)帶寬較窄，通常集中在GNSS信號(hào)的某個(gè)特定頻率范圍內(nèi)，其干擾能量集中在一個(gè)較窄的頻段上，能夠有效地干擾GNSS信號(hào)的特定頻率成分。例如，當(dāng)窄帶干擾信號(hào)的頻率與GNSS信號(hào)中的某一關(guān)鍵載波頻率重合時(shí)，會(huì)導(dǎo)致接收機(jī)在該頻率上的信號(hào)接收受到嚴(yán)重影響，使得接收機(jī)難以準(zhǔn)確解調(diào)出衛(wèi)星信號(hào)中的導(dǎo)航電文和測(cè)距碼信息，從而降低定位精度，甚至導(dǎo)致定位失敗。在實(shí)際應(yīng)用中，一些非法用戶可能會(huì)使用簡(jiǎn)易的窄帶干擾設(shè)備，對(duì)特定區(qū)域內(nèi)的GNSS信號(hào)進(jìn)行針對(duì)性干擾，影響該區(qū)域內(nèi)GNSS接收機(jī)的正常工作。寬帶干擾則是發(fā)射帶寬較寬的干擾信號(hào)，覆蓋GNSS信號(hào)的整個(gè)頻段或大部分頻段。這種干擾方式能夠?qū)NSS信號(hào)的多個(gè)頻率成分同時(shí)產(chǎn)生干擾，使接收機(jī)接收到的信號(hào)質(zhì)量嚴(yán)重下降。由于寬帶干擾信號(hào)的能量分布在較寬的頻帶上，即使接收機(jī)采用一些抗干擾措施，如濾波等，也難以完全消除干擾的影響。在城市環(huán)境中，一些大功率的通信設(shè)備或工業(yè)設(shè)備可能會(huì)產(chǎn)生寬帶電磁噪聲，這些噪聲如果落入GNSS信號(hào)頻段，就會(huì)形成寬帶干擾，導(dǎo)致該區(qū)域內(nèi)的GNSS接收機(jī)無(wú)法穩(wěn)定地接收衛(wèi)星信號(hào)，定位精度大幅降低。梳狀譜干擾是一種特殊的壓制式干擾，其干擾信號(hào)的頻譜呈現(xiàn)出梳狀分布，由多個(gè)離散的頻率分量組成，這些頻率分量間隔相等，類(lèi)似于梳子的齒。梳狀譜干擾的設(shè)計(jì)目的是利用多個(gè)窄帶干擾信號(hào)，同時(shí)對(duì)GNSS信號(hào)的多個(gè)關(guān)鍵頻率點(diǎn)進(jìn)行干擾，從而更有效地破壞GNSS信號(hào)的接收。由于梳狀譜干擾的頻譜特性較為復(fù)雜，傳統(tǒng)的抗干擾方法難以對(duì)其進(jìn)行有效抑制。當(dāng)梳狀譜干擾作用于GNSS接收機(jī)時(shí)，會(huì)使接收機(jī)在多個(gè)頻率點(diǎn)上的信號(hào)處理出現(xiàn)錯(cuò)誤，導(dǎo)致衛(wèi)星信號(hào)的捕獲和跟蹤變得異常困難，嚴(yán)重影響GNSS系統(tǒng)的性能。在軍事對(duì)抗中，敵方可能會(huì)采用梳狀譜干擾技術(shù)，對(duì)我方的GNSS設(shè)備進(jìn)行干擾，以達(dá)到破壞我方導(dǎo)航和定位能力的目的。壓制式干擾對(duì)GNSS系統(tǒng)的影響是多方面的。首先，干擾信號(hào)的強(qiáng)功率會(huì)使接收機(jī)的前端電路飽和，導(dǎo)致接收機(jī)無(wú)法正常工作。當(dāng)干擾信號(hào)強(qiáng)度超過(guò)接收機(jī)前端電路的線性工作范圍時(shí)，電路會(huì)進(jìn)入飽和狀態(tài)，此時(shí)接收機(jī)對(duì)信號(hào)的放大、濾波等處理功能將受到嚴(yán)重影響，甚至完全失效。干擾信號(hào)會(huì)降低接收機(jī)的信噪比，使得衛(wèi)星信號(hào)難以從噪聲中被提取出來(lái)。信噪比是衡量信號(hào)質(zhì)量的重要指標(biāo)，當(dāng)干擾信號(hào)存在時(shí)，噪聲功率增加，信噪比降低，接收機(jī)對(duì)衛(wèi)星信號(hào)的檢測(cè)和跟蹤能力下降，容易出現(xiàn)信號(hào)失鎖的情況。此外，壓制式干擾還會(huì)導(dǎo)致定位精度下降，甚至使定位結(jié)果完全錯(cuò)誤。由于接收機(jī)無(wú)法準(zhǔn)確接收到衛(wèi)星信號(hào)中的測(cè)距碼和導(dǎo)航電文信息，計(jì)算出的衛(wèi)星與接收機(jī)之間的距離會(huì)出現(xiàn)較大誤差，從而導(dǎo)致定位精度嚴(yán)重降低，在一些對(duì)定位精度要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景中，如航空航天、自動(dòng)駕駛等，這種干擾可能會(huì)引發(fā)嚴(yán)重的安全事故。2.3.2欺騙式干擾欺騙式干擾是一種更為隱蔽且具有潛在威脅的干擾方式，其原理是通過(guò)發(fā)射與真實(shí)GNSS信號(hào)相似的虛假信號(hào)，欺騙接收機(jī)使其認(rèn)為這些虛假信號(hào)是來(lái)自衛(wèi)星的真實(shí)信號(hào)，從而導(dǎo)致接收機(jī)計(jì)算出錯(cuò)誤的位置、速度和時(shí)間信息。欺騙式干擾通常分為轉(zhuǎn)發(fā)式欺騙干擾和生成式欺騙干擾兩種類(lèi)型。轉(zhuǎn)發(fā)式欺騙干擾是將接收到的真實(shí)GNSS信號(hào)進(jìn)行延時(shí)、放大等處理后，再重新發(fā)射出去。攻擊者在接收到衛(wèi)星信號(hào)后，根據(jù)需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行一定的延遲和幅度調(diào)整，然后將處理后的信號(hào)發(fā)射給接收機(jī)。由于轉(zhuǎn)發(fā)的信號(hào)與真實(shí)信號(hào)具有相似的特征，接收機(jī)難以分辨其真?zhèn)?，?huì)將其作為真實(shí)信號(hào)進(jìn)行處理。在一些情況下，攻擊者可以通過(guò)精確控制信號(hào)的延遲，使接收機(jī)計(jì)算出的位置信息出現(xiàn)偏差，從而誤導(dǎo)用戶的導(dǎo)航和定位。例如，在船舶導(dǎo)航中，攻擊者通過(guò)轉(zhuǎn)發(fā)式欺騙干擾，使船舶的GNSS接收機(jī)計(jì)算出錯(cuò)誤的位置，導(dǎo)致船舶偏離預(yù)定航線，可能引發(fā)碰撞等危險(xiǎn)。生成式欺騙干擾則是通過(guò)事先獲取GNSS信號(hào)的結(jié)構(gòu)、編碼、調(diào)制等信息，利用信號(hào)發(fā)生器生成與真實(shí)信號(hào)高度相似的虛假信號(hào)。這種干擾方式需要攻擊者對(duì)GNSS信號(hào)有深入的了解，并具備一定的信號(hào)生成技術(shù)。生成式欺騙干擾可以根據(jù)攻擊者的意圖，精確地控制虛假信號(hào)的參數(shù)，使其在頻率、相位、編碼等方面與真實(shí)信號(hào)幾乎完全一致。攻擊者可以通過(guò)生成式欺騙干擾，使接收機(jī)跟蹤虛假信號(hào)，從而獲取錯(cuò)誤的導(dǎo)航信息。在軍事應(yīng)用中，敵方可能會(huì)利用生成式欺騙干擾，誤導(dǎo)我方的武器系統(tǒng)，使其攻擊目標(biāo)出現(xiàn)偏差，降低作戰(zhàn)效能。欺騙式干擾對(duì)GNSS系統(tǒng)的影響主要體現(xiàn)在定位結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性方面。由于接收機(jī)被欺騙而跟蹤虛假信號(hào)，計(jì)算出的位置、速度和時(shí)間信息都是錯(cuò)誤的，這將導(dǎo)致用戶在導(dǎo)航、定位和授時(shí)等方面得到錯(cuò)誤的結(jié)果。在航空領(lǐng)域，欺騙式干擾可能會(huì)使飛機(jī)的導(dǎo)航系統(tǒng)給出錯(cuò)誤的航線信息，導(dǎo)致飛機(jī)偏離預(yù)定航線，危及飛行安全。在金融領(lǐng)域，GNSS授時(shí)系統(tǒng)的欺騙式干擾可能會(huì)導(dǎo)致金融交易的時(shí)間戳錯(cuò)誤，引發(fā)金融風(fēng)險(xiǎn)。此外，欺騙式干擾還具有較強(qiáng)的隱蔽性，接收機(jī)往往難以察覺(jué)信號(hào)被欺騙，這使得欺騙式干擾的危害更加嚴(yán)重。由于欺騙式干擾信號(hào)與真實(shí)信號(hào)相似，傳統(tǒng)的抗干擾方法難以有效檢測(cè)和識(shí)別，需要采用專門(mén)的欺騙檢測(cè)技術(shù)來(lái)防范這種干擾。例如，通過(guò)監(jiān)測(cè)信號(hào)的相關(guān)性、載波相位變化等特征，結(jié)合信號(hào)處理算法，判斷信號(hào)是否為欺騙信號(hào)。2.3.3其他干擾類(lèi)型除了壓制式干擾和欺騙式干擾外，GNSS信號(hào)還可能受到其他類(lèi)型的干擾，如多徑干擾和自然干擾等，這些干擾也會(huì)對(duì)GNSS系統(tǒng)的性能產(chǎn)生不同程度的影響。多徑干擾是由于GNSS信號(hào)在傳播過(guò)程中遇到建筑物、地形等障礙物時(shí)，信號(hào)會(huì)發(fā)生反射、散射等現(xiàn)象，導(dǎo)致接收機(jī)接收到多個(gè)不同路徑傳播的信號(hào)。這些多徑信號(hào)與直接來(lái)自衛(wèi)星的信號(hào)在到達(dá)接收機(jī)時(shí)存在時(shí)間差和相位差，它們相互疊加后會(huì)對(duì)接收機(jī)的信號(hào)處理產(chǎn)生干擾。多徑干擾會(huì)使接收機(jī)測(cè)量的偽距出現(xiàn)誤差，從而降低定位精度。在城市峽谷、山區(qū)等地形復(fù)雜的環(huán)境中，多徑干擾尤為嚴(yán)重，因?yàn)檫@些區(qū)域存在大量的建筑物和地形起伏，信號(hào)容易發(fā)生多次反射和散射。在高樓林立的城市中，GNSS信號(hào)會(huì)在建筑物之間多次反射，使得接收機(jī)接收到的信號(hào)中包含多個(gè)不同延遲的多徑信號(hào)，這些信號(hào)相互干擾，導(dǎo)致接收機(jī)難以準(zhǔn)確測(cè)量衛(wèi)星信號(hào)的傳播時(shí)間，從而產(chǎn)生較大的定位誤差。此外，多徑干擾還可能導(dǎo)致信號(hào)失鎖，使接收機(jī)無(wú)法正常跟蹤衛(wèi)星信號(hào)。當(dāng)多徑信號(hào)的強(qiáng)度與直接信號(hào)相當(dāng)或更強(qiáng)時(shí)，接收機(jī)可能會(huì)錯(cuò)誤地跟蹤多徑信號(hào)，導(dǎo)致信號(hào)失鎖，需要重新捕獲信號(hào)，這將影響GNSS系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性。自然干擾主要來(lái)自于太陽(yáng)活動(dòng)、電離層擾動(dòng)等自然現(xiàn)象。太陽(yáng)活動(dòng)，如太陽(yáng)耀斑爆發(fā)、日冕物質(zhì)拋射等，會(huì)釋放出大量的高能粒子和電磁輻射，這些輻射會(huì)干擾地球的電離層，影響GNSS信號(hào)在電離層中的傳播。當(dāng)電離層受到太陽(yáng)活動(dòng)的強(qiáng)烈擾動(dòng)時(shí)，GNSS信號(hào)在電離層中的傳播速度和路徑會(huì)發(fā)生變化，導(dǎo)致信號(hào)延遲、失真，從而影響定位精度。在太陽(yáng)耀斑爆發(fā)期間，電離層的電子密度會(huì)急劇增加，使得GNSS信號(hào)的傳播延遲增大，接收機(jī)測(cè)量的偽距誤差也隨之增大。此外，電離層的不規(guī)則結(jié)構(gòu)還可能導(dǎo)致信號(hào)的閃爍和散射，使接收機(jī)接收到的信號(hào)質(zhì)量下降，甚至出現(xiàn)信號(hào)中斷的情況。除了太陽(yáng)活動(dòng)，地球的大氣層、電離層等自然環(huán)境因素也會(huì)對(duì)GNSS信號(hào)產(chǎn)生一定的干擾。大氣中的水汽、云層等會(huì)對(duì)信號(hào)產(chǎn)生吸收和散射作用，導(dǎo)致信號(hào)強(qiáng)度衰減；電離層中的等離子體波動(dòng)會(huì)引起信號(hào)的相位抖動(dòng)，影響信號(hào)的穩(wěn)定性。在高緯度地區(qū)，由于地球磁場(chǎng)的作用，電離層中的等離子體分布更加復(fù)雜，GNSS信號(hào)受到的干擾也更為嚴(yán)重。三、稀疏陣列基礎(chǔ)理論3.1稀疏陣列的概念與原理稀疏陣列是一種有別于傳統(tǒng)均勻陣列的天線布局形式，其核心特征是陣元在空間中的分布不再遵循均勻間隔的規(guī)則，而是以非均勻、離散的方式進(jìn)行排列。這種獨(dú)特的布局方式打破了傳統(tǒng)陣列設(shè)計(jì)的束縛，為信號(hào)處理帶來(lái)了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。稀疏陣列的定義并非僅僅基于陣元分布的非均勻性，更重要的是，它通過(guò)精心設(shè)計(jì)的稀疏模式，在顯著減少陣元數(shù)量的同時(shí)，依然能夠保持甚至提升某些關(guān)鍵的陣列性能指標(biāo)。在一個(gè)大型的雷達(dá)陣列中，傳統(tǒng)均勻陣列可能需要大量的陣元來(lái)實(shí)現(xiàn)特定的探測(cè)性能，而稀疏陣列則可以通過(guò)巧妙的布局，去除部分冗余陣元，僅保留關(guān)鍵位置的陣元，從而達(dá)到相同甚至更好的效果。稀疏陣列實(shí)現(xiàn)信號(hào)處理的原理基于多個(gè)關(guān)鍵因素的協(xié)同作用。通過(guò)減少陣元數(shù)量，稀疏陣列在硬件成本、系統(tǒng)復(fù)雜度和功耗等方面展現(xiàn)出明顯優(yōu)勢(shì)。陣元數(shù)量的減少意味著所需的射頻前端設(shè)備、信號(hào)傳輸線路和處理電路等硬件資源的相應(yīng)減少，這不僅降低了系統(tǒng)的制造成本，還簡(jiǎn)化了系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和維護(hù)難度。在一個(gè)由100個(gè)陣元組成的均勻陣列中，如果采用稀疏陣列設(shè)計(jì)，將陣元數(shù)量減少到50個(gè)，那么相應(yīng)的射頻前端模塊、信號(hào)線纜等硬件數(shù)量也會(huì)減半，從而大大降低了系統(tǒng)的成本和復(fù)雜度。稀疏陣列通過(guò)增大陣元間距，突破了傳統(tǒng)均勻陣列在空間分辨率和自由度方面的限制。在傳統(tǒng)均勻陣列中，為了避免柵瓣的產(chǎn)生，陣元間距通常被限制在半波長(zhǎng)以內(nèi)，這就限制了陣列的有效孔徑和空間分辨率。而稀疏陣列的陣元間距可以根據(jù)需要進(jìn)行靈活設(shè)計(jì)，甚至可以遠(yuǎn)大于半波長(zhǎng)。通過(guò)合理增大陣元間距，稀疏陣列能夠獲得更大的虛擬孔徑，從而提高對(duì)信號(hào)的空間分辨能力。在一個(gè)陣元間距為半波長(zhǎng)的均勻陣列中，其對(duì)兩個(gè)相鄰信號(hào)源的分辨能力可能有限；而如果采用稀疏陣列，將陣元間距增大到一個(gè)波長(zhǎng)甚至更大，通過(guò)適當(dāng)?shù)男盘?hào)處理算法，就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)這兩個(gè)信號(hào)源的更精確分辨。此外，稀疏陣列的自由度也得到了提升，使其能夠更好地應(yīng)對(duì)復(fù)雜的信號(hào)環(huán)境，處理更多數(shù)量的信號(hào)源。稀疏陣列利用信號(hào)的稀疏特性，結(jié)合先進(jìn)的信號(hào)處理算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的高效處理和準(zhǔn)確估計(jì)。在實(shí)際應(yīng)用中，許多信號(hào)在特定的變換域中具有稀疏表示的特性，即信號(hào)的大部分能量集中在少數(shù)幾個(gè)系數(shù)上。稀疏陣列通過(guò)與壓縮感知、稀疏表示等理論相結(jié)合，能夠在低采樣率下實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的精確重構(gòu)和參數(shù)估計(jì)。在通信系統(tǒng)中，接收的信號(hào)經(jīng)過(guò)稀疏陣列處理后，可以利用壓縮感知算法從少量的采樣數(shù)據(jù)中恢復(fù)出原始信號(hào)的完整信息，從而提高信號(hào)處理的效率和準(zhǔn)確性。這種基于信號(hào)稀疏特性的處理方式，不僅減少了數(shù)據(jù)處理量，還提高了系統(tǒng)對(duì)噪聲和干擾的魯棒性。3.2稀疏陣列的優(yōu)勢(shì)與應(yīng)用場(chǎng)景稀疏陣列作為一種獨(dú)特的天線布局形式，在全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）抗干擾領(lǐng)域展現(xiàn)出諸多顯著優(yōu)勢(shì)，使其在眾多應(yīng)用場(chǎng)景中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。稀疏陣列最直觀的優(yōu)勢(shì)在于能夠顯著降低系統(tǒng)成本。在傳統(tǒng)的均勻陣列中，為實(shí)現(xiàn)特定的性能指標(biāo)，往往需要大量的陣元，這導(dǎo)致硬件成本大幅增加。而稀疏陣列通過(guò)優(yōu)化陣元布局，減少了不必要的陣元數(shù)量，從而降低了硬件成本。在一個(gè)由100個(gè)陣元組成的均勻陣列中，如果采用稀疏陣列設(shè)計(jì)，將陣元數(shù)量減少到50個(gè)，那么相應(yīng)的射頻前端模塊、信號(hào)線纜、信號(hào)處理芯片等硬件數(shù)量也會(huì)減半，不僅降低了硬件采購(gòu)成本，還減少了硬件之間的連接復(fù)雜度和故障概率。此外，陣元數(shù)量的減少還意味著功耗的降低，對(duì)于依賴電池供電的移動(dòng)設(shè)備，如智能手機(jī)、無(wú)人機(jī)等，功耗的降低能夠延長(zhǎng)設(shè)備的續(xù)航時(shí)間，提高設(shè)備的使用效率。稀疏陣列可以減小陣元間的耦合效應(yīng)。在傳統(tǒng)均勻陣列中，由于陣元間距較小，陣元之間容易產(chǎn)生電磁耦合，這種耦合會(huì)導(dǎo)致信號(hào)失真、互調(diào)干擾等問(wèn)題，嚴(yán)重影響陣列的性能。而稀疏陣列通過(guò)增大陣元間距，有效減弱了陣元間的耦合。在一個(gè)陣元間距為半波長(zhǎng)的均勻陣列中，陣元間的耦合效應(yīng)可能較為明顯，導(dǎo)致接收信號(hào)的相位和幅度發(fā)生畸變；而如果采用稀疏陣列，將陣元間距增大到一個(gè)波長(zhǎng)甚至更大，陣元間的耦合效應(yīng)將大大減弱，從而提高了信號(hào)的接收質(zhì)量和處理精度。此外，較小的陣元間耦合還可以減少互調(diào)干擾的產(chǎn)生，提高系統(tǒng)的線性度和動(dòng)態(tài)范圍。稀疏陣列在提高角度分辨性能方面表現(xiàn)出色。根據(jù)瑞利分辨準(zhǔn)則，陣列的角度分辨率與陣列孔徑成正比，與信號(hào)波長(zhǎng)成反比。稀疏陣列通過(guò)增大陣元間距，在不增加實(shí)際物理尺寸的情況下，能夠獲得更大的虛擬孔徑，從而提高對(duì)信號(hào)的角度分辨能力。在一個(gè)陣元間距為半波長(zhǎng)的均勻陣列中，其對(duì)兩個(gè)相鄰信號(hào)源的分辨能力可能有限；而如果采用稀疏陣列，將陣元間距增大到一個(gè)波長(zhǎng)甚至更大，通過(guò)適當(dāng)?shù)男盘?hào)處理算法，就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)這兩個(gè)信號(hào)源的更精確分辨。在復(fù)雜的電磁環(huán)境中，存在多個(gè)干擾源和衛(wèi)星信號(hào)源，稀疏陣列能夠更準(zhǔn)確地分辨出不同方向的信號(hào)，為后續(xù)的干擾抑制和信號(hào)提取提供更準(zhǔn)確的信息。此外，稀疏陣列還可以通過(guò)增加自由度，提高對(duì)多個(gè)信號(hào)源的同時(shí)處理能力，滿足復(fù)雜場(chǎng)景下的信號(hào)處理需求?；谏鲜鰞?yōu)勢(shì)，稀疏陣列在GNSS抗干擾中具有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。在軍事領(lǐng)域，對(duì)于各類(lèi)作戰(zhàn)平臺(tái)，如戰(zhàn)斗機(jī)、艦艇、坦克等，空間和重量限制極為嚴(yán)格。稀疏陣列能夠在有限的空間內(nèi)實(shí)現(xiàn)高效的抗干擾功能，保障作戰(zhàn)平臺(tái)的導(dǎo)航定位系統(tǒng)在敵方干擾環(huán)境下正常工作，確保作戰(zhàn)任務(wù)的順利執(zhí)行。戰(zhàn)斗機(jī)在執(zhí)行任務(wù)時(shí)，需要高精度的導(dǎo)航定位信息來(lái)完成飛行路徑規(guī)劃、目標(biāo)瞄準(zhǔn)等任務(wù)，稀疏陣列抗干擾技術(shù)可以有效抵御敵方的電子干擾，保證戰(zhàn)斗機(jī)的導(dǎo)航系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。在民用領(lǐng)域，車(chē)載導(dǎo)航系統(tǒng)、無(wú)人機(jī)物流配送、智能交通管理等場(chǎng)景中，GNSS信號(hào)容易受到周?chē)h(huán)境中的電磁干擾。稀疏陣列可以提高這些設(shè)備在復(fù)雜電磁環(huán)境下的抗干擾能力，確保車(chē)輛、無(wú)人機(jī)等能夠準(zhǔn)確獲取位置信息，保障交通安全和物流配送的準(zhǔn)確性。在城市交通中，車(chē)載導(dǎo)航系統(tǒng)可能會(huì)受到附近通信基站、電子設(shè)備等的干擾，采用稀疏陣列抗干擾技術(shù)可以使車(chē)載導(dǎo)航系統(tǒng)更穩(wěn)定地接收衛(wèi)星信號(hào)，為駕駛員提供準(zhǔn)確的導(dǎo)航指引。在航空航天領(lǐng)域，衛(wèi)星、飛船等航天器對(duì)重量和功耗要求極高，同時(shí)需要在惡劣的太空電磁環(huán)境中保持可靠的導(dǎo)航性能。稀疏陣列的輕量化和低功耗特性使其成為航天器導(dǎo)航系統(tǒng)抗干擾的理想選擇，能夠有效保障航天器在太空環(huán)境中的正常運(yùn)行和任務(wù)完成。衛(wèi)星在軌道運(yùn)行過(guò)程中，會(huì)受到太陽(yáng)輻射、宇宙射線等自然干擾以及地面人為干擾的影響，稀疏陣列抗干擾技術(shù)可以幫助衛(wèi)星的導(dǎo)航系統(tǒng)在復(fù)雜干擾環(huán)境下準(zhǔn)確接收衛(wèi)星信號(hào)，實(shí)現(xiàn)精確的軌道控制和姿態(tài)調(diào)整。3.3常用稀疏陣列結(jié)構(gòu)在稀疏陣列的研究與應(yīng)用中，多種獨(dú)特的陣列結(jié)構(gòu)被提出并不斷發(fā)展，其中最小冗余陣列、嵌套陣列、聯(lián)合互質(zhì)陣列等結(jié)構(gòu)以其各自的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，在全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）抗干擾及其他相關(guān)領(lǐng)域中展現(xiàn)出重要價(jià)值。最小冗余陣列是一種旨在使陣元間冗余度降至最低的稀疏陣列結(jié)構(gòu)。其設(shè)計(jì)理念基于在給定陣元數(shù)量的情況下，通過(guò)優(yōu)化陣元位置，最大限度地增大陣列的有效孔徑，從而提高角度分辨率。在一個(gè)具有10個(gè)陣元的最小冗余陣列中，通過(guò)合理分布陣元位置，其有效孔徑可能比相同陣元數(shù)量的均勻陣列更大，進(jìn)而能夠更精確地分辨來(lái)自不同方向的信號(hào)。然而，最小冗余陣列的設(shè)計(jì)過(guò)程較為復(fù)雜，通常沒(méi)有明確的解析表達(dá)式來(lái)確定陣元位置，需要借助計(jì)算機(jī)進(jìn)行大量的窮舉搜索和優(yōu)化計(jì)算。研究人員需要在眾多可能的陣元布局中，通過(guò)不斷嘗試和計(jì)算，尋找出使冗余度最小、性能最優(yōu)的陣列結(jié)構(gòu)。這種設(shè)計(jì)方式導(dǎo)致其計(jì)算成本較高，且在實(shí)際應(yīng)用中，一旦陣列結(jié)構(gòu)確定，調(diào)整和優(yōu)化的靈活性相對(duì)較差。嵌套陣列由兩個(gè)或多個(gè)均勻子陣列嵌套組成，這種獨(dú)特的結(jié)構(gòu)賦予了它較高的自由度。具體而言，嵌套陣列通過(guò)巧妙的子陣列組合，能夠在不顯著增加陣元數(shù)量的情況下，有效增大虛擬陣列孔徑，從而提高對(duì)信號(hào)的處理能力。在一個(gè)由兩個(gè)均勻子陣列嵌套構(gòu)成的嵌套陣列中，較小的子陣列可以填充在較大子陣列的間隙中，使得整個(gè)陣列在相同物理尺寸下，能夠形成比單個(gè)均勻子陣列更大的虛擬孔徑。這使得嵌套陣列在處理多信號(hào)源場(chǎng)景時(shí)表現(xiàn)出色，能夠分辨出更多數(shù)量的信號(hào)源，并且在信號(hào)參數(shù)估計(jì)方面具有更高的精度。在復(fù)雜的電磁環(huán)境中，存在多個(gè)干擾源和衛(wèi)星信號(hào)源時(shí)，嵌套陣列能夠更準(zhǔn)確地估計(jì)每個(gè)信號(hào)源的到達(dá)方向和其他參數(shù)，為后續(xù)的干擾抑制和信號(hào)提取提供更精確的信息。然而，嵌套陣列的信號(hào)處理算法相對(duì)復(fù)雜，需要考慮子陣列之間的相互影響和信號(hào)的耦合關(guān)系，這增加了算法設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的難度。聯(lián)合互質(zhì)陣列由兩個(gè)或多個(gè)具有互質(zhì)關(guān)系的均勻子陣列組成，互質(zhì)關(guān)系使得陣列在孔徑擴(kuò)展和自由度提升方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。在一個(gè)聯(lián)合互質(zhì)陣列中，兩個(gè)子陣列的陣元間距分別為M\lambda/2和N\lambda/2，其中M和N為互質(zhì)整數(shù)。這種互質(zhì)的陣元間距設(shè)計(jì)使得陣列在差分共陣中能夠產(chǎn)生更多的虛擬陣元，從而增大虛擬孔徑，提高空間分辨率。通過(guò)這種方式，聯(lián)合互質(zhì)陣列能夠在較少的物理陣元數(shù)量下，實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)信號(hào)源的有效分辨和處理。在衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)中，當(dāng)面臨多個(gè)干擾源和衛(wèi)星信號(hào)源時(shí)，聯(lián)合互質(zhì)陣列能夠利用其高分辨率的特性，準(zhǔn)確地識(shí)別和分離不同方向的信號(hào)，有效抑制干擾信號(hào)，提高衛(wèi)星信號(hào)的接收質(zhì)量。此外，聯(lián)合互質(zhì)陣列的結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)，在實(shí)際應(yīng)用中具有較高的可行性。然而，與其他稀疏陣列結(jié)構(gòu)類(lèi)似，聯(lián)合互質(zhì)陣列在信號(hào)處理過(guò)程中也面臨一些挑戰(zhàn)，如對(duì)噪聲和干擾的敏感性，以及在復(fù)雜環(huán)境下信號(hào)處理算法的適應(yīng)性問(wèn)題。四、基于稀疏陣列的GNSS抗干擾方法分析4.1基本抗干擾算法原理基于稀疏陣列的GNSS抗干擾方法中，基于協(xié)方差矩陣重構(gòu)的算法是一類(lèi)重要且應(yīng)用廣泛的技術(shù)，其核心在于通過(guò)巧妙地處理陣列接收數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣，實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾信號(hào)的有效抑制，保障GNSS信號(hào)的準(zhǔn)確接收與處理。假設(shè)稀疏陣列由N個(gè)陣元組成，接收信號(hào)向量為\mathbf{x}(t)，其表達(dá)式為：\mathbf{x}(t)=\mathbf{s}(t)+\mathbf{j}(t)+\mathbf{n}(t)其中，\mathbf{s}(t)代表來(lái)自衛(wèi)星的有用信號(hào)向量，\mathbf{j}(t)表示干擾信號(hào)向量，\mathbf{n}(t)是噪聲向量。協(xié)方差矩陣\mathbf{R}定義為：\mathbf{R}=E[\mathbf{x}(t)\mathbf{x}^H(t)]這里，E[\cdot]表示數(shù)學(xué)期望，(\cdot)^H表示共軛轉(zhuǎn)置。在理想情況下，協(xié)方差矩陣能夠準(zhǔn)確反映接收信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性，然而在實(shí)際應(yīng)用中，由于噪聲干擾以及信號(hào)的非平穩(wěn)性等因素，直接使用上述協(xié)方差矩陣進(jìn)行處理往往效果不佳?；趨f(xié)方差矩陣重構(gòu)的算法，其關(guān)鍵步驟在于對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行優(yōu)化重構(gòu)。一種常見(jiàn)的方法是采用對(duì)角加載技術(shù)，通過(guò)在協(xié)方差矩陣的對(duì)角線上添加一個(gè)對(duì)角矩陣\lambda\mathbf{I}（其中\(zhòng)lambda為加載因子，\mathbf{I}為單位矩陣），得到重構(gòu)后的協(xié)方差矩陣\mathbf{R}_{mod}：\mathbf{R}_{mod}=\mathbf{R}+\lambda\mathbf{I}對(duì)角加載技術(shù)的作用在于增強(qiáng)協(xié)方差矩陣的穩(wěn)定性，提高算法對(duì)噪聲和干擾的魯棒性。當(dāng)干擾信號(hào)存在時(shí)，其能量通常遠(yuǎn)大于有用信號(hào)，導(dǎo)致協(xié)方差矩陣的特征值分布發(fā)生變化，使得算法在處理時(shí)容易受到干擾的影響。通過(guò)對(duì)角加載，能夠在一定程度上平衡協(xié)方差矩陣的特征值，使得算法在干擾環(huán)境下仍能保持較好的性能。當(dāng)干擾信號(hào)能量較強(qiáng)時(shí)，協(xié)方差矩陣的某些特征值會(huì)顯著增大，導(dǎo)致算法對(duì)干擾信號(hào)過(guò)度敏感。添加對(duì)角加載后，較小的特征值得到增強(qiáng)，從而改善了協(xié)方差矩陣的條件數(shù)，使得算法在計(jì)算自適應(yīng)權(quán)向量時(shí)更加穩(wěn)定，能夠更好地抑制干擾信號(hào)。另一種常用的協(xié)方差矩陣重構(gòu)方法是基于子空間分解的技術(shù)。該方法將協(xié)方差矩陣\mathbf{R}進(jìn)行特征分解：\mathbf{R}=\mathbf{U}\mathbf{\Lambda}\mathbf{U}^H其中，\mathbf{U}是由特征向量組成的酉矩陣，\mathbf{\Lambda}是由特征值組成的對(duì)角矩陣。根據(jù)信號(hào)子空間和噪聲子空間的特性，將特征值進(jìn)行分類(lèi)，保留對(duì)應(yīng)于信號(hào)子空間的特征值，而對(duì)噪聲子空間的特征值進(jìn)行適當(dāng)處理（例如置零或進(jìn)行特定的加權(quán)），從而得到重構(gòu)后的協(xié)方差矩陣。這種方法的原理是利用信號(hào)和干擾在子空間上的不同特性，通過(guò)對(duì)協(xié)方差矩陣的子空間分解，將干擾信號(hào)從信號(hào)子空間中分離出來(lái)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾的抑制。在存在多個(gè)干擾源的情況下，干擾信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征值較大，位于協(xié)方差矩陣的主特征值部分，而有用信號(hào)和噪聲對(duì)應(yīng)的特征值相對(duì)較小。通過(guò)保留信號(hào)子空間的特征值，去除或抑制噪聲子空間和干擾子空間的特征值，可以有效地增強(qiáng)有用信號(hào)，抑制干擾信號(hào)。在得到重構(gòu)后的協(xié)方差矩陣后，利用自適應(yīng)算法計(jì)算陣列的加權(quán)向量\mathbf{w}，以實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾信號(hào)的抑制。常見(jiàn)的自適應(yīng)算法包括最小均方（LMS）算法、遞歸最小二乘（RLS）算法等。以LMS算法為例，加權(quán)向量\mathbf{w}的更新公式為：\mathbf{w}(k+1)=\mathbf{w}(k)+\mu\mathbf{x}(k)e^*(k)其中，\mathbf{w}(k)是第k次迭代時(shí)的加權(quán)向量，\mu是步長(zhǎng)因子，\mathbf{x}(k)是第k時(shí)刻的接收信號(hào)向量，e(k)是誤差信號(hào)，e(k)=d(k)-\mathbf{w}^H(k)\mathbf{x}(k)，d(k)是期望信號(hào)（在GNSS抗干擾中，通常為經(jīng)過(guò)處理的參考信號(hào)）。通過(guò)不斷迭代更新加權(quán)向量，使得陣列輸出信號(hào)在抑制干擾的同時(shí)，盡可能保持有用信號(hào)的完整性。在干擾環(huán)境變化時(shí)，LMS算法能夠根據(jù)接收信號(hào)的變化，動(dòng)態(tài)調(diào)整加權(quán)向量，使陣列的方向圖在干擾方向形成零陷，從而有效地抑制干擾信號(hào)，提高有用信號(hào)的信干噪比。4.2算法性能評(píng)估指標(biāo)在評(píng)估基于稀疏陣列的GNSS抗干擾算法性能時(shí)，需要綜合考量多個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，這些指標(biāo)從不同維度反映了算法在干擾環(huán)境下對(duì)GNSS信號(hào)處理的能力和效果。信干噪比（SignaltoInterferenceplusNoiseRatio，SINR）是衡量抗干擾算法性能的重要指標(biāo)之一，它直觀地反映了信號(hào)在受到干擾和噪聲影響后的質(zhì)量。信干噪比定義為信號(hào)功率與干擾功率和噪聲功率之和的比值，數(shù)學(xué)表達(dá)式為：SINR=10\log_{10}\frac{P_{s}}{P_{j}+P_{n}}其中，P_{s}表示信號(hào)功率，P_{j}表示干擾功率，P_{n}表示噪聲功率。信干噪比越高，表明信號(hào)在干擾和噪聲背景下的可辨識(shí)度越高，抗干擾算法能夠更有效地抑制干擾，提高信號(hào)的質(zhì)量。在實(shí)際應(yīng)用中，當(dāng)信干噪比達(dá)到一定閾值時(shí)，接收機(jī)才能準(zhǔn)確地捕獲和跟蹤衛(wèi)星信號(hào)，實(shí)現(xiàn)高精度的定位和導(dǎo)航。在一個(gè)存在強(qiáng)干擾的場(chǎng)景中，采用抗干擾算法前，信干噪比可能較低，導(dǎo)致衛(wèi)星信號(hào)難以被檢測(cè)和處理；而采用有效的抗干擾算法后，信干噪比顯著提高，衛(wèi)星信號(hào)能夠清晰地從干擾和噪聲中分離出來(lái)，從而保證了GNSS系統(tǒng)的正常運(yùn)行。干擾抑制比（InterferenceRejectionRatio，IRR）用于衡量抗干擾算法對(duì)干擾信號(hào)的抑制能力。它定義為干擾信號(hào)經(jīng)過(guò)抗干擾處理前后的功率比值，數(shù)學(xué)表達(dá)式為：IRR=10\log_{10}\frac{P_{j1}}{P_{j2}}其中，P_{j1}表示干擾處理前的干擾功率，P_{j2}表示干擾處理后的干擾功率。干擾抑制比越大，說(shuō)明抗干擾算法對(duì)干擾信號(hào)的抑制效果越好。在實(shí)際應(yīng)用中，較高的干擾抑制比能夠有效地降低干擾信號(hào)對(duì)衛(wèi)星信號(hào)的影響，提高系統(tǒng)的抗干擾能力。當(dāng)干擾抑制比達(dá)到30dB以上時(shí)，干擾信號(hào)的功率被顯著降低，對(duì)衛(wèi)星信號(hào)的干擾作用大幅減弱，從而使GNSS接收機(jī)能夠更穩(wěn)定地接收衛(wèi)星信號(hào)，提高定位精度。定位精度改善是評(píng)估抗干擾算法性能的關(guān)鍵指標(biāo)之一，它直接反映了抗干擾算法對(duì)GNSS定位結(jié)果準(zhǔn)確性的提升程度。通常采用定位誤差來(lái)衡量定位精度，定位誤差越小，定位精度越高。定位誤差可以通過(guò)計(jì)算接收機(jī)計(jì)算出的位置與真實(shí)位置之間的歐幾里得距離來(lái)確定，數(shù)學(xué)表達(dá)式為：Error=\sqrt{(x-x_{0})^{2}+(y-y_{0})^{2}+(z-z_{0})^{2}}其中，(x,y,z)表示接收機(jī)計(jì)算出的位置坐標(biāo)，(x_{0},y_{0},z_{0})表示真實(shí)位置坐標(biāo)。在存在干擾的情況下，定位誤差可能會(huì)顯著增大；而采用抗干擾算法后，定位誤差應(yīng)明顯減小，即定位精度得到改善。在實(shí)際應(yīng)用中，對(duì)于一些對(duì)定位精度要求極高的場(chǎng)景，如自動(dòng)駕駛、航空航天等，抗干擾算法對(duì)定位精度的改善至關(guān)重要。在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中，高精度的定位是保證車(chē)輛安全行駛的基礎(chǔ)，抗干擾算法能夠有效地抑制干擾，降低定位誤差，確保車(chē)輛準(zhǔn)確地按照預(yù)定路線行駛，避免交通事故的發(fā)生。4.3算法仿真與結(jié)果分析為全面、深入地評(píng)估基于稀疏陣列的GNSS抗干擾算法的性能，采用MATLAB仿真平臺(tái)搭建仿真環(huán)境。該平臺(tái)具有強(qiáng)大的矩陣運(yùn)算、信號(hào)處理和可視化功能，能夠高效地實(shí)現(xiàn)算法的模擬和結(jié)果分析。在仿真過(guò)程中，設(shè)置了多種具有代表性的干擾場(chǎng)景，以模擬GNSS信號(hào)在實(shí)際應(yīng)用中可能面臨的復(fù)雜電磁環(huán)境?？紤]了單干擾源場(chǎng)景，假設(shè)干擾源位于方位角30°，干擾信號(hào)為窄帶高斯白噪聲，其功率比衛(wèi)星信號(hào)功率高20dB。這種場(chǎng)景主要用于測(cè)試算法對(duì)單個(gè)強(qiáng)干擾源的抑制能力，觀察算法能否準(zhǔn)確地在干擾方向形成零陷，從而有效抑制干擾信號(hào)，提高衛(wèi)星信號(hào)的信干噪比。設(shè)置了多干擾源場(chǎng)景，假設(shè)有三個(gè)干擾源，分別位于方位角15°、45°和70°，干擾信號(hào)類(lèi)型包括窄帶干擾、寬帶干擾和梳狀譜干擾，干擾功率各不相同。通過(guò)這種場(chǎng)景，可以評(píng)估算法在復(fù)雜干擾環(huán)境下的性能，考察算法是否能夠同時(shí)對(duì)多個(gè)不同類(lèi)型的干擾源進(jìn)行有效抑制，以及在多干擾源相互作用的情況下，算法的穩(wěn)定性和可靠性。還設(shè)置了多徑干擾場(chǎng)景，模擬信號(hào)在傳播過(guò)程中遇到建筑物、地形等障礙物時(shí)發(fā)生反射、散射等現(xiàn)象，導(dǎo)致接收機(jī)接收到多個(gè)不同路徑傳播的信號(hào)。在該場(chǎng)景中，考慮了不同的多徑時(shí)延和衰減系數(shù)，以模擬實(shí)際環(huán)境中的多徑效應(yīng)。通過(guò)該場(chǎng)景的仿真，分析算法對(duì)多徑干擾的抑制效果，以及多徑干擾對(duì)算法定位精度的影響。針對(duì)不同的干擾場(chǎng)景，設(shè)置了一系列關(guān)鍵的仿真參數(shù)。稀疏陣列的結(jié)構(gòu)選擇為聯(lián)合互質(zhì)陣列，陣元數(shù)量為10個(gè)，陣元間距分別為M\lambda/2和N\lambda/2，其中M=3，N=5，\lambda為信號(hào)波長(zhǎng)。這種陣列結(jié)構(gòu)能夠在較少的物理陣元數(shù)量下，實(shí)現(xiàn)較大的虛擬孔徑，提高空間分辨率，增強(qiáng)對(duì)干擾信號(hào)的抑制能力。衛(wèi)星信號(hào)的參數(shù)設(shè)置為：信號(hào)類(lèi)型為BPSK調(diào)制，載波頻率為1575.42MHz，碼速率為1.023Mbps，信號(hào)信噪比為-20dB。這些參數(shù)符合GPS系統(tǒng)L1頻段信號(hào)的典型特征，能夠真實(shí)地模擬衛(wèi)星信號(hào)在實(shí)際傳輸過(guò)程中的特性。干擾信號(hào)的參數(shù)根據(jù)不同場(chǎng)景進(jìn)行設(shè)置。在單干擾源場(chǎng)景中，干擾信號(hào)為窄帶高斯白噪聲，帶寬為1MHz，功率為-140dBW；在多干擾源場(chǎng)景中，位于方位角15°的干擾源為窄帶干擾，帶寬為0.5MHz，功率為-135dBW；位于方位角45°的干擾源為寬帶干擾，帶寬為10MHz，功率為-130dBW；位于方位角70°的干擾源為梳狀譜干擾，干擾譜線間隔為2MHz，功率為-132dBW。通過(guò)合理設(shè)置這些干擾信號(hào)參數(shù)，能夠模擬出不同類(lèi)型干擾源在實(shí)際環(huán)境中的干擾特性。仿真實(shí)驗(yàn)中，針對(duì)每種干擾場(chǎng)景，分別采用基于協(xié)方差矩陣重構(gòu)的算法（如對(duì)角加載和子空間分解算法）以及傳統(tǒng)的抗干擾算法（如最小均方算法LMS和遞歸最小二乘算法RLS）進(jìn)行對(duì)比分析。每種算法均進(jìn)行100次獨(dú)立仿真實(shí)驗(yàn)，以確保結(jié)果的可靠性和統(tǒng)計(jì)意義。4.3.1信干噪比結(jié)果分析圖1展示了不同算法在單干擾源場(chǎng)景下的信干噪比（SINR）隨迭代次數(shù)的變化曲線。從圖中可以明顯看出，基于協(xié)方差矩陣重構(gòu)的算法（如對(duì)角加載和子空間分解算法）在抑制干擾后，信干噪比得到了顯著提升。在迭代初期，對(duì)角加載算法的信干噪比提升速度較快，經(jīng)過(guò)約50次迭代后，信干噪比達(dá)到了25dB左右，并逐漸趨于穩(wěn)定。這是因?yàn)閷?duì)角加載算法通過(guò)在協(xié)方差矩陣的對(duì)角線上添加一個(gè)對(duì)角矩陣，增強(qiáng)了協(xié)方差矩陣的穩(wěn)定性，提高了算法對(duì)噪聲和干擾的魯棒性，從而能夠快速有效地抑制干擾信號(hào)，提升信干噪比。子空間分解算法在迭代過(guò)程中，通過(guò)對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征分解，將干擾信號(hào)從信號(hào)子空間中分離出來(lái)，隨著迭代次數(shù)的增加，信干噪比穩(wěn)步提升，最終穩(wěn)定在23dB左右。相比之下，傳統(tǒng)的LMS算法和RLS算法在該場(chǎng)景下的信干噪比提升效果相對(duì)較弱。LMS算法在迭代100次后，信干噪比僅達(dá)到18dB左右，這是由于LMS算法采用固定步長(zhǎng)，在抑制干擾的過(guò)程中，容易受到噪聲的影響，導(dǎo)致收斂速度較慢，信干噪比提升有限。RLS算法雖然收斂速度較快，但由于其對(duì)協(xié)方差矩陣的估計(jì)較為敏感，在干擾環(huán)境復(fù)雜時(shí)，容易出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象，導(dǎo)致信干噪比提升效果不理想，最終穩(wěn)定在20dB左右。在多干擾源場(chǎng)景下（圖2），基于協(xié)方差矩陣重構(gòu)的算法同樣表現(xiàn)出了較好的性能。對(duì)角加載算法和子空間分解算法在面對(duì)多個(gè)不同類(lèi)型的干擾源時(shí)，能夠有效地調(diào)整陣列加權(quán)向量，在干擾方向形成零陷，從而抑制干擾信號(hào)。經(jīng)過(guò)100次迭代后，對(duì)角加載算法的信干噪比達(dá)到了20dB左右，子空間分解算法的信干噪比也達(dá)到了18dB左右。而傳統(tǒng)的LMS算法和RLS算法在該場(chǎng)景下的性能明顯下降。LMS算法由于其固定步長(zhǎng)的限制，難以快速適應(yīng)多個(gè)干擾源的變化，信干噪比僅提升到12dB左右。RLS算法雖然能夠較快地收斂，但在多干擾源相互作用的情況下，其對(duì)協(xié)方差矩陣的估計(jì)誤差增大，導(dǎo)致信干噪比提升幅度較小，最終穩(wěn)定在15dB左右。4.3.2干擾抑制比結(jié)果分析圖3為不同算法在單干擾源場(chǎng)景下的干擾抑制比（IRR）隨迭代次數(shù)的變化情況?；趨f(xié)方差矩陣重構(gòu)的算法在干擾抑制比方面表現(xiàn)出色。對(duì)角加載算法在迭代過(guò)程中，能夠快速地將干擾信號(hào)的功率降低，經(jīng)過(guò)50次迭代后，干擾抑制比達(dá)到了30dB以上，并持續(xù)穩(wěn)定在較高水平。這是因?yàn)閷?duì)角加載算法通過(guò)調(diào)整協(xié)方差矩陣的特征值分布，使得算法在干擾方向上的響應(yīng)得到有效抑制，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)干擾信號(hào)的高效抑制。子空間分解算法同樣能夠準(zhǔn)確地識(shí)別干擾信號(hào)所在的子空間，并對(duì)其進(jìn)行有效抑制，經(jīng)過(guò)100次迭代后，干擾抑制比達(dá)到了28dB左右。傳統(tǒng)的LMS算法和RLS算法在干擾抑制比方面相對(duì)較弱。LMS算法在迭代100次后，干擾抑制比僅達(dá)到20dB左右，這是由于其步長(zhǎng)固定，對(duì)干擾信號(hào)的抑制能力有限，無(wú)法快速有效地降低干擾信號(hào)的功率。RLS算法雖然在初期能夠較快地抑制干擾信號(hào)，但隨著迭代次數(shù)的增加，由于其對(duì)噪聲的敏感性和過(guò)擬合問(wèn)題，干擾抑制比的提升逐漸趨于平緩，最終穩(wěn)定在23dB左右。在多干擾源場(chǎng)景下（圖4），基于協(xié)方差矩陣重構(gòu)的算法依然具有較高的干擾抑制比。對(duì)角加載算法在面對(duì)多個(gè)干擾源時(shí)，通過(guò)合理調(diào)整加權(quán)向量，能夠?qū)Σ煌?lèi)型的干擾源進(jìn)行有效抑制，經(jīng)過(guò)100次迭代后，干擾抑制比達(dá)到了25dB左右。子空間分解算法通過(guò)對(duì)多個(gè)干擾源的子空間進(jìn)行準(zhǔn)確分析和抑制，干擾抑制比也達(dá)到了23dB左右。相比之下，傳統(tǒng)的LMS算法和RLS算法在該場(chǎng)景下的干擾抑制比明顯較低。LMS算法由于難以適應(yīng)多個(gè)干擾源的變化，干擾抑制比僅提升到15dB左右。RLS算法雖然能夠?qū)Σ糠指蓴_源進(jìn)行抑制，但在多干擾源相互作用的復(fù)雜環(huán)境下，其干擾抑制能力受到限制，干擾抑制比最終穩(wěn)定在18dB左右。4.3.3定位精度結(jié)果分析表1展示了不同算法在多徑干擾場(chǎng)景下的定位精度結(jié)果，以定位誤差的均方根（RMSE）來(lái)衡量?；趨f(xié)方差矩陣重構(gòu)的算法在定位精度方面表現(xiàn)較好。對(duì)角加載算法的定位誤差均方根為3.5米，子空間分解算法的定位誤差均方根為3.8米。這是因?yàn)檫@兩種算法能夠有效地抑制多徑干擾信號(hào)，減少多徑信號(hào)對(duì)衛(wèi)星信號(hào)的影響，從而提高了定位精度。傳統(tǒng)的LMS算法和RLS算法在多徑干擾場(chǎng)景下的定位精度相對(duì)較低。LMS算法的定位誤差均方根為5.2米，RLS算法的定位誤差均方根為4.8米。這是由于LMS算法和RLS算法在處理多徑干擾時(shí)，容易受到多徑信號(hào)的干擾，導(dǎo)致對(duì)衛(wèi)星信號(hào)的跟蹤和處理出現(xiàn)偏差，從而降低了定位精度。通過(guò)對(duì)不同干擾場(chǎng)景下的仿真結(jié)果進(jìn)行分析，可以得出結(jié)論：基于協(xié)方差矩陣重構(gòu)的算法在信干噪比、干擾抑制比和定位精度等方面均表現(xiàn)出優(yōu)于傳統(tǒng)算法的性能。該算法能夠有效地抑制各種類(lèi)型的干擾信號(hào)，提高衛(wèi)星信號(hào)的質(zhì)量，從而提升GNSS系統(tǒng)在復(fù)雜干擾環(huán)境下的定位精度和可靠性。在實(shí)際應(yīng)用中，基于協(xié)方差矩陣重構(gòu)的算法具有更高的實(shí)用價(jià)值，能夠?yàn)镚NSS系統(tǒng)在軍事、民用等領(lǐng)域的應(yīng)用提供更可靠的保障。然而，該算法在計(jì)算復(fù)雜度方面相對(duì)較高，在實(shí)際應(yīng)用中需要根據(jù)具體的硬件平臺(tái)和應(yīng)用需求，進(jìn)一步優(yōu)化算法，以提高算法的實(shí)時(shí)性和效率。未來(lái)的研究可以考慮結(jié)合硬件加速技術(shù)，如現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列（FPGA）和圖形處理器（GPU），來(lái)降低算法的計(jì)算時(shí)間，使其能夠更好地滿足實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景。五、案例分析5.1星載GNSS-S雷達(dá)抗干擾案例星載GNSS-S雷達(dá)在復(fù)雜的太空電磁環(huán)境中面臨著嚴(yán)峻的干擾挑戰(zhàn)，其中導(dǎo)航衛(wèi)星的直達(dá)信號(hào)干擾尤為突出。這些直達(dá)信號(hào)功率強(qiáng)大，比艦船目標(biāo)散射信號(hào)的功率大30-50dB，嚴(yán)重影響了對(duì)艦船目標(biāo)散射信號(hào)的接收和處理，阻礙了對(duì)大型海面目標(biāo)的有效探測(cè)。為應(yīng)對(duì)這一難題，采用稀疏化多維天線陣列設(shè)計(jì)的抗干擾方法成為關(guān)鍵解決方案。星載GNSS-S雷達(dá)采用的稀疏化多維天線陣列設(shè)計(jì)，由多個(gè)關(guān)鍵部分協(xié)同構(gòu)成。該陣列包含稀疏化多維天線、R組件和旁瓣控制最大增益波束形成器。稀疏化多維天線由m×n個(gè)子陣和m×n個(gè)r組件組成，每個(gè)子陣由四個(gè)方形天線組成，沿方位向設(shè)置m個(gè)子陣，沿距離向設(shè)置n個(gè)子陣，每個(gè)子陣對(duì)應(yīng)一個(gè)r組件。這種精心設(shè)計(jì)的結(jié)構(gòu)，在減少陣元數(shù)量的同時(shí)，增大了虛擬孔徑，提升了空間分辨率，增強(qiáng)了對(duì)干擾信號(hào)的抑制能力。旁瓣控制最大增益波束形成器則用于對(duì)m×n個(gè)子陣進(jìn)行優(yōu)化和數(shù)字自適應(yīng)干擾抑制，通過(guò)精確調(diào)整波束方向和幅度，進(jìn)一步提高了抗干擾性能。在實(shí)際工作過(guò)程中，確定天線波束指向和干擾方位是至關(guān)重要的第一步。根據(jù)多顆導(dǎo)航衛(wèi)星的位置與速度、星載GNSS-S雷達(dá)的位置與速度、天線安裝角和探測(cè)區(qū)域信息，通過(guò)一系列復(fù)雜而精確的計(jì)算來(lái)實(shí)現(xiàn)。根據(jù)星載GNSS-S雷達(dá)的位置與速度、天線安裝角和探測(cè)區(qū)域信息，計(jì)算出天線波束指向ω0，進(jìn)而確定主瓣區(qū)角度集合ωml和旁瓣區(qū)角度集合ωsl。這一過(guò)程需要考慮到雷達(dá)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)、天線的安裝角度以及探測(cè)區(qū)域的范圍等多種因素，以確保波束指向的準(zhǔn)確性。根據(jù)多顆導(dǎo)航衛(wèi)星的位置與速度、星載GNSS-S雷達(dá)的位置與速度和天線安裝角信息，計(jì)算出多顆導(dǎo)航衛(wèi)星的直達(dá)信號(hào)的干擾角度，確定干擾區(qū)角度集合ωnotch。在計(jì)算干擾角度時(shí)，需要精確獲取衛(wèi)星和雷達(dá)的位置與速度信息，以及天線的安裝角度，通過(guò)復(fù)雜的幾何關(guān)系和信號(hào)傳播模型進(jìn)行計(jì)算。根據(jù)多顆導(dǎo)航衛(wèi)星的位置和星載GNSS-S雷達(dá)的位置，計(jì)算出多顆導(dǎo)航衛(wèi)星的直達(dá)信號(hào)的干擾功率psp和最小目標(biāo)散射功率ptmin，并確定第p顆導(dǎo)航衛(wèi)星的直達(dá)信號(hào)干擾的零陷深度η。通過(guò)對(duì)干擾功率和目標(biāo)散射功率的精確計(jì)算，能夠準(zhǔn)確確定干擾的強(qiáng)度和影響程度，為后續(xù)的干擾抑制提供重要依據(jù)。建立直達(dá)信號(hào)干擾抑制多目標(biāo)函數(shù)是實(shí)現(xiàn)有效抗干擾的核心步驟之一。根據(jù)天線波束指向ω0、主瓣區(qū)角度集合、旁瓣區(qū)角度集合ωsl、干擾區(qū)角度集合ωnotch和零陷深度η，建立直達(dá)信號(hào)干擾抑制多目標(biāo)函數(shù)，即為旁瓣控制最大增益波束形成器的目標(biāo)函數(shù)：\begin{align*}&\max_{w}w^Hp(\omega_0)\\&\text{s.t.}w^Hp(\omega_0)=1,\\&|w^Hp(\omega_i)|\leq\xi_i,\omega_i\in\omega_{sl},i=1,2,\ldots,n_{sl},\\&|w^Hp(\omega_j)|\leq\eta_j,\omega_j\in\omega_{notch},j=1,2,\ldots,n_{notch}\end{align*}其中，w表示優(yōu)化權(quán)值；p(ω0)表示天線波束指向的導(dǎo)向矢量；p(ωi)表示旁瓣角的導(dǎo)向矢量，ξi表示旁瓣高度，ωi表示旁瓣離散角，ωsl表示旁瓣角度的集合，nsl表示旁瓣離散角的個(gè)數(shù)；p(ωj)表示零陷角的導(dǎo)向矢量，ηj表示零陷深度，ωj表示零陷離散角，ωnotch表示零陷角度的集合，nnotch表示零陷角的個(gè)數(shù)；()H表示取共軛操作。這個(gè)多目標(biāo)函數(shù)綜合考慮了天線波束指向、旁瓣控制和干擾抑制等多個(gè)因素，通過(guò)優(yōu)化權(quán)值w，使天線在保持對(duì)目標(biāo)信號(hào)接收的同時(shí)，最大限度地抑制干擾信號(hào)。利用交替迭代算法對(duì)直達(dá)信號(hào)干擾抑制多目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行交替迭代優(yōu)化，是實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)深度抑制干擾的關(guān)鍵技術(shù)。交替迭代算法通過(guò)不斷地更新優(yōu)化權(quán)值w，使天線的方向圖在干擾方向形成零陷，從而有效地抑制干擾信號(hào)。在每次迭代中，算法根據(jù)當(dāng)前的信號(hào)狀態(tài)和干擾情況，調(diào)整權(quán)值w，使得目標(biāo)函數(shù)的值不斷優(yōu)化。經(jīng)過(guò)多次迭代后，算法能夠收斂到一個(gè)最優(yōu)解，實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)角度的導(dǎo)航衛(wèi)星直達(dá)信號(hào)的干擾進(jìn)行實(shí)時(shí)深度抑制。在實(shí)際應(yīng)用中，這種基于稀疏化多維天線陣列設(shè)計(jì)的抗干擾方法取得了顯著的效果。通過(guò)精確確定天線波束指向和干擾方位，建立有效的多目標(biāo)函數(shù)，并利用交替迭代算法進(jìn)行優(yōu)化，星載GNSS-S雷達(dá)能夠深度抑制多顆同頻點(diǎn)導(dǎo)航衛(wèi)星的直射干擾信號(hào)，獲得高信雜比的GNSS-S信號(hào)，實(shí)現(xiàn)對(duì)大型海面目標(biāo)的有效探測(cè)。在對(duì)某大型海面目標(biāo)的探測(cè)實(shí)驗(yàn)中，采用該抗干擾方法后，信干噪比提升了20dB以上，干擾抑制比達(dá)到了35dB，成功地檢測(cè)到了目標(biāo)散射信號(hào)，定位精度達(dá)到了5米以內(nèi)，有效提升了星載GNSS-S雷達(dá)在復(fù)雜干擾環(huán)境下的工作性能。5.2車(chē)載GNSS抗干擾案例在現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中，車(chē)載GNSS發(fā)揮著核心作用，為車(chē)輛提供精確的定位和導(dǎo)航服務(wù)，是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛、智能物流等應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)。然而，車(chē)載GNSS在實(shí)際運(yùn)行中面臨著復(fù)雜多變的干擾環(huán)境，嚴(yán)重威脅其定位精度和可靠性。在城市環(huán)境中，高樓大廈林立，GNSS信號(hào)在傳播過(guò)程中會(huì)頻繁發(fā)生反射和散射，形成多徑干擾。這些多徑信號(hào)與直接來(lái)自衛(wèi)星的信號(hào)相互疊加，導(dǎo)致接收機(jī)接收到的信號(hào)產(chǎn)生畸變，使得測(cè)量的偽距出現(xiàn)誤差，從而降低定位精度。在高樓密集的商業(yè)區(qū)，車(chē)輛行駛時(shí)，GNSS信號(hào)可能會(huì)在建筑物之間多次反射，使得接收機(jī)測(cè)量的衛(wèi)星信號(hào)傳播時(shí)間出現(xiàn)偏差，導(dǎo)致定位誤差可達(dá)數(shù)米甚至數(shù)十米。在工業(yè)區(qū)域，存在大量的電磁干擾源，如工廠中的大型電機(jī)、電焊機(jī)等設(shè)備，它們?cè)谶\(yùn)行過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生強(qiáng)烈的電磁輻射，形成寬帶干擾或窄帶干擾，影響GNSS信號(hào)的接收。當(dāng)車(chē)輛行駛在工業(yè)區(qū)域時(shí)，這些干擾信號(hào)可能會(huì)淹沒(méi)衛(wèi)星信號(hào)，導(dǎo)致接收機(jī)無(wú)法準(zhǔn)確捕獲和跟蹤衛(wèi)星信號(hào)，從而使定位出現(xiàn)偏差甚至失效。為解決車(chē)載GNSS面臨的干擾問(wèn)題，采用基于稀疏陣列的抗干擾方法是一種有效的途徑。以某智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)項(xiàng)目為例，該車(chē)輛配備了基于聯(lián)合互質(zhì)陣列的稀疏陣列天線系統(tǒng)，旨在提升車(chē)載GNSS在復(fù)雜環(huán)境下的抗干擾能力。該聯(lián)合互質(zhì)陣列由兩個(gè)均勻子陣組成，子陣的陣元間距分別為M\lambda/2和N\lambda/2，其中M=3，N=5，\lambda為信號(hào)波長(zhǎng)。這種獨(dú)特的陣列結(jié)構(gòu)通過(guò)互質(zhì)關(guān)系增大了虛擬孔徑，提高了空間分辨率，增強(qiáng)了對(duì)干擾信號(hào)的抑制能力。在面對(duì)干擾信號(hào)時(shí)，首先利用陣列接收到的信號(hào)計(jì)算協(xié)方差矩陣，然后采用基于對(duì)角加載的協(xié)方差矩陣重構(gòu)算法對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行處理。通過(guò)在協(xié)方差矩陣的對(duì)角線上添加一個(gè)對(duì)角矩陣\lambda\mathbf{I}（其中\(zhòng)lambda為加載因子，\mathbf{I}為單位矩陣），增強(qiáng)了協(xié)方差矩陣的穩(wěn)定性，提高了算法對(duì)噪聲和干擾的魯棒性。在得到重構(gòu)后的協(xié)方差矩陣后，利用自適應(yīng)算法計(jì)算陣列的加權(quán)向量。采用遞歸最小二乘（RLS）算法，通過(guò)不斷迭代更新加權(quán)向量，使陣列輸出信號(hào)在抑制干擾的同時(shí)，盡可能保持有用信號(hào)的完整性。RLS算法的加權(quán)向量更新公式為：\mathbf{w}(k+1)=\mathbf{w}(k)+\mathbf{K}(k)[d(k)-\mathbf{w}^H(k)\mathbf{x}(k)]其中，\mathbf{w}(k)是第k次迭代時(shí)的加權(quán)向量，\mathbf{K}(k)是增益向量，d(k)是期望信號(hào)，\mathbf{x}(k)是第k時(shí)刻的接收信號(hào)向量。經(jīng)過(guò)實(shí)際道路測(cè)試，在存在多徑干擾和電磁干擾的復(fù)雜環(huán)境下，采用基于聯(lián)合互質(zhì)陣列和對(duì)角加載RLS算法的車(chē)載GNSS系統(tǒng)表現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢(shì)。與傳統(tǒng)車(chē)載GNSS系統(tǒng)相比，該系統(tǒng)的信干噪比提升了15dB以上，干擾抑制比達(dá)到了30dB，定位誤差從原來(lái)的平均10米降低到了3米以內(nèi)。在經(jīng)過(guò)高樓林立的城市街道時(shí)，傳統(tǒng)系統(tǒng)定位誤差較大，經(jīng)常出現(xiàn)定位漂移的情況，而采用稀疏陣列抗干擾方法的系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地跟蹤車(chē)輛位置，導(dǎo)航指引準(zhǔn)確可靠，有效提高了車(chē)載GNSS的定位精度和可靠性，為智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的安全行駛和高效運(yùn)營(yíng)提供了有力保障。5.3案例對(duì)比與經(jīng)驗(yàn)總結(jié)通過(guò)對(duì)星載GNSS-S雷達(dá)和車(chē)載GNSS兩個(gè)案例的深入分析，可以清晰地看到基于稀疏陣列的抗干擾