一种空域自适应变步长导航抗干扰方法

技术领域

本发明涉及卫星导航通信技术领域，具体涉及一种空域自适应变步长导航抗干扰方法。

背景技术

现有技术中存在多种导航定位授时技术，为用户提供更加基准统一、无缝覆盖、安全可信、便捷高效的定位导航授时服务。但由于导航卫星距地遥远，到达地球表面的信号功率电平与移动通信的信号接收功率相比低100～1000万倍，导航信号频段公开，除了传播信道中的自然干扰，更难克服的是有意和无意的人为干扰，导航系统的稳健性与安全性一直面临很大挑战。

压制干扰可使接收机无法正常接收、锁定卫星导航信号，致使接收机完全失效或降低其定位精度。另外卫星导航信号相邻频段工作的射频发射设备产生的段外辐射也可能削弱导航卫星信号。因此，有效的抗干扰技术是卫星导航系统正常工作的重要保障，针对导航接收机的抗干扰技术的研究至关重要。

卫星信号的阵列抗干扰技术多采用空域滤波，权值计算大多采用功率倒置算法(power inversion,PI)或直接矩阵求逆算法(direct matrix inversion,DMI)，目前提出了许多基于最小均方误差(minimum mean square error, MMSE)准则的变步长算法来提高性能，然而大多计算复杂，或依赖于许多不易手动调优的参数，或提高了某一项指标但是综合性能变差了，因此，亟需提供一种简单高效的抗干扰方法。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种空域自适应变步长导航抗干扰方法，可应用于高动态抗干扰场景，定步长PI算法只能保证算法在固定范围的输入干信比内收敛，相比于定步长PI算法，本发明采用随机梯度下降的方法避免矩阵求逆，减少了计算量和资源消耗；通过用输入信号实时功率归一化步长，使步长在保证稳态收敛特性的同时独立于信号功率，可在干扰信号来向与功率突变时快速收敛；同时通过自适应调参的方式更新步长，避免了手动调参的困难，且计算复杂度低。

本发明所采用的技术方案是：一种空域自适应变步长导航抗干扰方法，包括如下步骤：

步骤S01：在阵列天线的每一个阵元通道中输入一个中频信号，获得多路快拍输入信号；

步骤S02：利用所述快拍输入信号计算信号功率归一化时变步长；

步骤S03：计算自适应参数，根据输出误差信号的变化率保证自适应参数稳态；

步骤S04：根据变形的Sigmoid函数，基于所述信号功率归一化时变步长和所述自适应参数，得到自适应调参的步长因子；

步骤S05：根据所述自适应调参的步长因子，通过随机梯度下降功率倒置算法进行权值向量迭代优化，得到优化后的权值向量，并利用所述权值向量对所述快拍输入信号进行加权，得到一路最终输出信号。

优选的，步骤S01中所述快拍输入信号为：

其中，

优选的，步骤S02中所述信号功率归一化时变步长为：

，

其中，

优选的，所述瞬时功率

，其中，

所述一个字内输入信号的平均功率

，其中，

优选的，步骤S03中所述自适应参数为：

，其中，

，其中，

优选的，所述根据输出误差信号的变化率保证自适应参数稳态的条件为：

若

若

若

优选的，步骤S04中所述自适应调参的步长因子为：

，

其中，

优选的，步骤S05中所述随机梯度下降功率倒置算法的权值向量迭代公式为：

，

其中，

优选的，步骤S05中最终输出信号为：

；

其中，

上述技术方案的有益效果：

与现有技术相比，本发明通过采用随机梯度下降的方法避免矩阵求逆，减少了计算量和资源消耗；通过用输入信号实时功率和一个字信号的平均功率之和归一化步长，使步长在保证稳态收敛特性的同时，在干扰信号来向与功率突变时在10次迭代内快速收敛，生成对准干扰来向的零陷，深度超过-90dB；同时通过自适应调参的方式更新步长，无需手动调整任何参数，且计算复杂度低，抗干扰效果良好，适用于阵列天线导航接收机。

附图说明

图1为本发明的一个实施例提供的空域自适应变步长导航抗干扰方法流程图；

图2为对比例提供的PI算法阵列原理示意图。

具体实施方式

下面对本申请的实施方式作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是所有实施例的穷举。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备，不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

实施例一

图1为本发明的实施例一提供的一种空域自适应变步长导航抗干扰方法，包括如下步骤：

步骤S01：获得快拍输入信号

在阵列天线的每一个阵元通道中输入一个中频信号，获得快拍输入信号；快拍输入信号为：

其中，

步骤S02：计算信号功率归一化时变步长

利用快拍输入信号计算信号功率归一化时变步长，用于计算自适应调参的步长因子；

信号功率归一化时变步长为：

，

其中，

瞬时功率

，其中，

所述一个字内输入信号的平均功率

，其中，

步骤S03：计算自适应参数

自适应参数为：

，其中，

根据输出误差信号的变化率保证自适应参数稳态，利用自适应参数计算自适应调参的步长因子；优选的，根据输出误差信号的变化率保证自适应参数稳态的条件为：

若

若

若

，其中，

步骤S04：获得自适应调参的步长因子

根据变形的Sigmoid函数、步骤S02中所述信号功率归一化时变步长和步骤S03中所述自适应参数，得到自适应调参的步长因子；

所述自适应调参的步长因子为：

，

其中，

步骤S05：确定最终输出信号

根据步骤S04中所述自适应调参的步长因子和权值向量迭代公式，得到权值向量和最终输出信号。

步骤S05中所述权值向量迭代公式为：

，

其中，

最终输出信号为：

，其中，

确定为最终输出信号的条件为：通过

实施例二

一种空域自适应变步长导航抗干扰方法，包括如下步骤：

步骤S01：获得输入信号

阵列天线包含M个阵元，每个阵元通道输入同相信号

，其中，

步骤S02：计算输入信号功率归一化的时变步长

利用步骤S01中得到一个快拍输入信号计算瞬时功率为：

用任一通道导航信号一个字内的输入信号计算平均功率为：优选的，一个字内输入信号的平均功率

，其中，

为避免当

，其中，

步骤S03：计算自适应参数

优选的，求第n个快拍输出信号的模与第n-1个快拍输出信号的模的商，再求商的自然对数，得到自适应参数为：

，

，

其中，

，

其中，

根据输出误差信号的变化率保证自适应参数稳态，利用自适应参数计算自适应调参的步长因子；优选的，根据输出误差信号的变化率保证自适应参数稳态的条件为：

若

若

若

，其中，

自适应参数实现了：在算法收敛初始阶段，误差信号大，选用大步长；当接近收敛时，误差信号变小，采用小步长。这使算法在前期收敛速度较快，收敛后又能保证稳态误差较小。

对误差信号的变化率求对数避免了误差信号剧烈变化使自适应参数剧烈变化，导致算法发散的情况。

步骤S04：计算自适应调参的变步长

Sigmoid函数的一般形式为：

，

用变形的Sigmoid函数作为b中得到输入信号功率归一化的时变步长的增益，将自适应调参的步长因子

，

变形的Sigmoid函数的自变量为此抗干扰算法输出信号的模

步骤S05：计算权值向量

将自适应调参的步长因子

，

其中，

得到第n+1个快拍的权值向量，将权值向量与M个阵元的输入相乘得到最终输出信号为：

，

算法输出为

通过不断迭代调节阵元权值使干扰来向正对波束方向图零陷，使阵列输出功率最小，以更快的收敛速度实现抗干扰。

对比例一

图2为对比例提供的PI算法阵列原理示意图，PI算法将阵列输出作为误差信号，因此追求均方误差最小将导致阵列输出功率最小。当自由度大于等于干扰信号数量，且干扰远强于有用信号时，将使空间中干扰来向的场反相叠加，对消干扰，保留有用信号，提高系统的输出信干噪比。

PI算法属于盲波束形成算法，优点是可自适应地在干扰方向形成零陷，不需要知道卫星信号来向信息，实现简单，与普通接收机兼容较好。

通常采用基于LCMV准则的PI算法做工程实现。在严格线性约束下将任一路阵元输入作为参考信号，权值不变，避免得到无意义解，权值均为0。调节其他阵元权值使干扰来向正对波束方向图零陷，使阵列输出功率最小。PI算法阵列原理示意图如图2所示。

求最优加权向量可等价于求解优化问题，

，

，

式中，

由拉格朗日乘数法构造性能函数，可得最优加权向量为

，

由于实际不可能获得输入信号统计特性，即使用瞬时采样值进行估计，也会消耗极多的硬件资源。因此PI算法采用随机梯度下降实现，使权值逐步逼近最优值。

因此

可得抗干扰算法的权值向量迭代公式为：

，

式中，

收敛条件为：

，

式中，

PI算法计算复杂度低，能够有效地收敛到最优维纳解，但收敛速度和输出均方误差受步长的控制；但步长在收敛速度和均方误差之间表现出一种权衡。且PI算法的性能在不同的信噪比场景下也会恶化，因为定步长只能保证算法在固定范围的输入干信比内收敛。

虽然新提出变步长算法的性能在一定程度上优于PI算法，但它们大多计算复杂，或依赖于许多不易手动调优的参数，或提高了某一项指标但是综合性能变差了，因此在实际场景中不可靠。

而本发明通过采用随机梯度下降的方法避免矩阵求逆，减少了计算量和资源消耗；通过用输入信号实时功率和一个字信号的平均功率之和归一化步长，使步长在保证稳态收敛特性的同时，在干扰信号来向与功率突变时在10次迭代内快速收敛，生成对准干扰来向的零陷，深度超过-90dB；同时通过自适应调参的方式更新步长，无需手动调整任何参数，且计算复杂度低，抗干扰效果良好，适用于阵列天线导航接收机。

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定，对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无法对所有的实施方式予以穷举，凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。