gnss空域抗干扰算法研究及fpga实现

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1、GNSS空域抗干扰算法研究及FPGA实现重庆大学硕士学位论文（专业学位）学生姓名：黄建华指导教师：杨力生研究员学位类别：工程硕士（电子与通信工程领域）重庆大学通信工程学院二O一六年四月ResearchonSpatialAnti-jammingAlgorithmsofGNSSandFPGAImplementationAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheProfessionalDegreeByJianhuaHuan

2、gSupervisor:Prof.LishengYangSpecialty:ME(FieldofElectronicsandCommunicationEngineering)CollegeofCommunicationEngineeringofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaApril2016重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要全球导航卫星系统（GlobalNavigationSatelliteSystem，GNSS）是一种具有全能性、全天候、连续性和实时性的无线电导航定位系统，能够提供高精度的导

3、航、定位和授时信息，其应用涉及到国民经济和社会发展的各个领域，已经成为全球发展最快的信息产业之一。但卫星信号到达地面的微弱性使接收机极易受到干扰。GNSS抗干扰技术研究显得尤为重要。传统的时域和频域滤波能够有效抑制少量窄带干扰，但无法对付多个窄带干扰和宽带干扰。而波束形成技术通过对阵列天线上的各阵元加权调整方向图，使方向图的主瓣对准期望信号方向，而在干扰方向形成零陷或者旁瓣，达到抑制多个窄带干扰和宽带干扰的目的。本文围绕GNSS空域抗干扰算法及硬件实现展开研究，主要研究内容如下：首先，分析了导航卫星系统易受干扰的原因，介绍了阵列信

4、号模型、波束形成原理、最优波束形成准则和自适应波束形成算法等波束形成基本理论。重点分析对比了常用的最优波束形成准则和自适应波束形成算法，并深入研究了最小均方（LeastMeanSquare，LMS）算法的稳态误差、步长因子、收敛速度之间的关系。其次，研究了最小方差无畸变响应（MinimumVarianceDistortionlessResponse，MVDR）波束形成算法和功率倒置（PowerInversion，PI）算法。针对MVDR算法必须知道卫星方位以及传统功率倒置算法对弱干扰的抑制效果不佳，提出了改进的功率倒置算法。仿真验

5、证了该算法无论在抗干扰还是干扰测向性能上均优于传统的功率倒置算法，但需要进行特征分解，运算复杂，不利于现场可编程器件（Field-ProgrammableGateArray，FPGA）实现。仿真分析了传统功率倒置三种不同的自适应算法，发现LMS算法采用合适的步长因子，可以达到与其他自适应算法一样的抗干扰效果，并且复杂度较低，易于硬件实现。因此，选择功率倒置自适应LMS算法进行FPGA实现。最后，针对功率倒置自适应LMS算法，搭建了GNSS空域抗干扰系统。对系统中数字自动增益控制（AutomaticGainControl，AGC）、

6、同相正交（In-phaseandQuadrature，IQ）变换、抗干扰和干扰测向等重要模块，进行MATLAB仿真、FPGA实现和Modelsim功能验证，分析了整个系统资源使用情况，并对系统进行硬件测试。硬件测试验证了系统抗干扰和干扰测向功能的准确性，且所用资源符合要求。关键词：GNSS，波束形成，抗干扰，FPGAI重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTGlobalNavigationSatelliteSystem(GNSS)isakindofall-round,all-weather,continuousandreal-

7、timeradionavigationandpositioningsystemthatprovideshighlyaccuratenavigation,positioningandtiminginformation.Ithasbeenappliedinmanyfieldsofeconomicandsocialdevelopment,whichhasbecomeoneofthefastestdevelopinginformationindustries.However,duetotheweaknessofsatellitesigna

8、lreachingtheground,receiversareeasilyjammedbyinterferences.Hencethestudyonanti-jammingtechnologyofGNSSisparticularlyimportan