CN101526566B - 一种干扰信号源的监测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种干扰信号源的监测方法和装置，所述方法包括：接收地面信号和卫星频段的发射信号；计算接收的地面信号和卫星发射信号的相关函数对应的功率谱；监测所述功率谱是否存在峰值，如果存在峰值，则判断存在干扰信号源；根据监测的峰值在时间轴上的位置，确定地面信号和卫星频段的发射信号的时延差；根据时延差确定以卫星和监测点为焦点的干扰信号源所在的双曲面。本发明能够成功监测到微弱干扰信号。

Description

一种干扰信号源的监测方法及装置

技术领域

本发明涉及无线信号监测领域，尤其涉及一种干扰信号源的监测方法及系统。

背景技术

目前，在航空频段、卫星频段等经常出现干扰投诉。对干扰信号一般常用的监测定位方法是：一般先采用特定的定位系统进行信号监测，找出大致的干扰源范围，然后用频谱分析仪在特定的频段观测所监测信号的频谱，通过对监测信号谱形的判断判断干扰信号源是否存在以及其信号类型。然而，当干扰信号功率特别小甚至低于频谱分析的本底噪声的时候，其在频谱分析仪上无法分辨，干扰信号被完全被掩埋，但是其对被干扰的频段还是存在着较大的影响。因此对有待于提供一种对比较微弱的干扰信号的干扰源监测方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种干扰信号源的监测方法及装置，以解决微弱干扰信号在频谱分析仪上无法分辨时干扰源的监测问题。

为了实现上述目的，本发明实施例的一种干扰信号源的监测方法包括：

接收地面信号和卫星频段的发射信号；

计算接收的地面信号和卫星发射信号的相关函数对应的功率谱；

监测所述功率谱是否存在峰值，如果存在峰值，则判断存在干扰信号源；

根据监测的峰值在时间轴上的位置，确定地面信号和卫星频段的发射信号的时延差；根据所述时延差确定以卫星和监测点为焦点的干扰信号源所在的双曲面。

本发明实施例的一种干扰信号源的监测装置包括：

接收单元，用于接收地面信号和卫星频段的发射信号；

计算单元，用于计算接收的地面信号和卫星发射信号的相关函数对应的功率谱；

峰值监测单元，用于监测所述功率谱是否存在峰值，如果存在峰值，则判断存在干扰信号源；

位置范围确定单元，用于根据监测的峰值在时间轴上的位置，确定地面信号和卫星频段的发射信号的时延差，并根据所述时延差确定干扰信号源的位置范围；所述位置范围确定单元包括：双曲面确定单元，用于根据所述时延差确定以卫星和监测点为焦点的干扰信号源所在的双曲面。

本发明实施例利用干扰信号的自相关或互相关叠加，可以成功监测到比较微弱的干扰信号。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明的限定。在附图中：

图1为本发明实施例中干扰监测场景示意图；

图2为本发明实施例的干扰信号监测方法的流程图；

图3为本发明实施例中干扰信号监测装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明的具体实施例进行详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

当干扰信号的频谱极其微弱，以致在频谱分析仪上无法分辩时，采用传统的频谱分析仪无法判断干扰信号是否存在。针对该问题，本发明实施例中是使用干扰信号(例如频谱低于频谱分析仪本底噪声30dB以上的干扰信号)的自相关在时间上累积获取的能量的叠加来判断微弱干扰信号的存在。理论分析如下：

一般监测信号都可以按傅立叶级数分解成不同频率的正余弦形式的叠加，该监测信号的数学表达式可表示为：

$f_A=\underset{S}{\mathrm{\Σ}}{f}_S\left(t\right)+f_N\left(t\right)=\underset{S}{\mathrm{\Σ}}{i}_S\cos ({\mathrm{\ω}}_{S}t+{\mathrm{\φ}}_S)+f_N\left(t\right)---\left(1\right)$

其中，f_S(t)为接收的有用信号(例如待识别的干扰信号)，i_S、ω_S、φ_S分别为f_S(t)的幅度、角频率和相位，f_N(t)为伴随的热噪声。

所述监测信号的自相关函数为：

${\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{AA}}\left(\mathrm{\τ}\right)=\frac{1}{2T}{\∫}_{-T}^T[\underset{S}{\mathrm{\Σ}}{f}_S\left(t\right)+f_N\left(t\right)][\underset{S}{\mathrm{\Σ}}{f}_S(t+\mathrm{\τ})+f_N(t+\mathrm{\τ})\text{]dt}$

$=\frac{1}{2T}{\∫}_{-T}^T\left[\underset{S}{\mathrm{\Σ}}{f}_S\left(t\right)\right]\left[\underset{S}{\mathrm{\Σ}}{f}_S(t+\mathrm{\τ})\right]\mathrm{dt}+2\×\frac{1}{2T}{\∫}_{-T}^T\left[\underset{S}{\mathrm{\Σ}}{f}_S\left(t\right)\right][f_N(t+\mathrm{\τ})\mathrm{dt}$

$+\frac{1}{2T}{\∫}_{-T}^T\left[f_N\left(t\right)\right]\left[f_N(t+\mathrm{\τ})\right]\mathrm{dt}---\left(2\right)$

其中，T为信号的窗长，τ表示延时。该公式(2)中，等号右侧的三项分别为有用信号f_S(t)的自相关函数、噪声f_N(t)的自相关函数、以及噪声f_N(t)和有用信号f_S(t)的互相关函数，即：

f_S(t)的自相关函数为：

${\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{SS}}\left(\mathrm{\τ}\right)=\frac{1}{2T}{\∫}_{-T}^T\left[\underset{S}{\mathrm{\Σ}}{f}_S\left(t\right)\right]\left[\underset{S}{\mathrm{\Σ}}{f}_S(t+\mathrm{\τ})\right]\mathrm{dt}---\left(3\right)$

噪声f_N(t)的自相关函数为：

${\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{NN}}\left(\mathrm{\τ}\right)=\frac{1}{2T}{\∫}_{-T}^T\left[f_N\left(t\right)\right]\left[f_N(t+\mathrm{\τ})\right]\mathrm{dt}---\left(4\right)$

噪声f_N(t)和f_S(t)的互相关函数为：

${\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{SN}}\left(\mathrm{\τ}\right)=2\×\frac{1}{2T}{\∫}_{-T}^T\left[\underset{S}{\mathrm{\Σ}}{f}_S\left(t\right)\right]\left[f_N(t+\mathrm{\τ})\right]\mathrm{dt}---\left(5\right)$

根据帕塞瓦尔定理(参见《工程振动实验分析》，李德葆，陆秋海，清华大学出版社，2004，P191)，互相关函数与功率谱密度存在如下关系：

$\underset{T\→\∞}{\lim }\frac{1}{2T}{\∫}_{-T}^T{f}_A\left(t\right)f_B(t+\mathrm{\τ})\mathrm{dt}=\underset{T\→\∞}{\lim }\frac{1}{4\mathrm{\πT}}{\∫}_{-\∞}^{\∞}{F}_{\mathrm{AT}}\left(\mathrm{\ω}\right)F_{\mathrm{BT}}^{*}\left(\mathrm{\ω}\right)e^{\mathrm{j\ωt}}\mathrm{d\ω}---\left(6\right)$

其中F_AT(ω)、F_BT(ω)分别为f_A(t)、f_B(t)加矩形窗后的傅立叶变换。如果f_A(t)＝f_B(t)，则公式(6)为自相关函数与功率谱密度的关系公式。

上述可知，利用帕塞瓦尔定理，可以将时域积分变换为频域积分，减少计算的复杂度。

加窗后的傅立叶变换为：

$F_{\mathrm{ST}}\left(\mathrm{\ω}\right)={\underset{S}{\mathrm{\Σ}}}_{-j(\mathrm{Sa}({\mathrm{\ω}}_S+\mathrm{\ω})T-\mathrm{Sa}({\mathrm{\ω}}_S-\mathrm{\ω})T)\sin {\mathrm{\φ}}_S]}^{i_S\left[(\mathrm{Sa}({\mathrm{\ω}}_S+\mathrm{\ω})T+\mathrm{Sa}({\mathrm{\ω}}_S-\mathrm{\ω})T\right)\cos {\mathrm{\φ}}_S}---\left(7\right)$

其中，Sa(ω_S+ω)和Sa(ω_S-ω)分别为抽样函数，ω_S表示有用信号载频的角频率。

噪声加窗以后的傅立叶变换为：

$F_{\mathrm{NT}}\left(\mathrm{\ω}\right)=\sqrt{N_{0}T}\⊗2\mathrm{TSa}\left(\mathrm{\ωT}\right)$

$=2\mathrm{\π}\sqrt{N_{0}T}---\left(8\right)$

由冲击函数的定义：

$\underset{T\→\∞}{\lim }\frac{T}{\mathrm{\π}}\mathrm{Sa}(\mathrm{\ω}-{\mathrm{\ω}}_S)T=\mathrm{\δ}(\mathrm{\ω}-{\text{\ω}}_S);$

$\underset{T\→\∞}{\lim }\frac{T}{\mathrm{\π}}\mathrm{Sa}(\mathrm{\ω}+{\mathrm{\ω}}_S)T=\mathrm{\δ}(\mathrm{\ω}+{\text{\ω}}_S)---\left(9\right)$

将公式(9)带入公式(7)，可得到有用信号f_S(t)的自相关函数为：

由于δ(ω_s+ω)在负半轴才有值，因此积分只包括正频率这一项，因此公式(10)中不包括δ(ω_s+ω)项。

对公式(10)进行傅立叶变换得到有用信号f_S(t)的功率谱为：

$P_{\mathrm{SS}}\left(\mathrm{\ω}\right)=\frac{\mathrm{\π}}{2}\underset{S}{\mathrm{\Σ}}{i_s}^2[\mathrm{\δ}(\mathrm{\ω}+{\mathrm{\ω}}_s)+\mathrm{\δ}(\mathrm{\ω}-{\mathrm{\ω}}_s)]---\left(11\right)$

同样，可以求得噪声f_N(t)和有用信号f_S(t)的互相关函数为：

${\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{SN}}\left(\mathrm{\τ}\right)=\frac{1}{4\mathrm{\πT}}\underset{T\→\∞}{\lim }{\∫}_0^{\∞}2\mathrm{\πT}\sqrt{N_{0}T}{\underset{S}{\mathrm{\Σ}}}_{-j[(\mathrm{Sa}({\mathrm{\ω}}_S+\mathrm{\ω})T-\mathrm{Sa}({\mathrm{\ω}}_S-\mathrm{\ω})T)\left]\sin {\mathrm{\φ}}_S\right\}}^{i_s\left\{\right[(\mathrm{Sa}({\mathrm{\ω}}_S+\mathrm{\ω})T+\mathrm{Sa}({\mathrm{\ω}}_S-\mathrm{\ω})T)]\cos {\mathrm{\φ}}_S}{e}^{\mathrm{j\ω\τ}}\mathrm{d\ω}$

$=\frac{2}{4\mathrm{\πT}}\underset{T\→\∞}{\lim }{\∫}_0^{\∞}2\mathrm{\πT}\sqrt{N_{0}T}\underset{S}{\mathrm{\Σ}}{i}_s\left[\cos \mathrm{\ω\τ}\cos {\mathrm{\φ}}_S\mathrm{Sa}({\mathrm{\ω}}_S-\mathrm{\ω})T\right)\sin \mathrm{\ω\τ}\sin {\mathrm{\φ}}_S\mathrm{Sa}({\mathrm{\ω}}_S-\mathrm{\ω})T\left)\right]\mathrm{d\ω}---\left(12\right)$

$=\mathrm{\π}\sqrt{N_{0}T}{\∫}_0^{\∞}\underset{S}{\mathrm{\Σ}}{i}_S\cos (\mathrm{\ω\τ}-{\mathrm{\φ}}_S)\mathrm{\δ}({\mathrm{\ω}}_S-\mathrm{\ω})\mathrm{d\ω}$

$=\mathrm{\π}\sqrt{\frac{N_0}{T}}\underset{S}{\mathrm{\Σ}}{i}_S\cos ({\mathrm{\ω}}_S\mathrm{\τ}-{\mathrm{\φ}}_S)$

f_S(t)和噪声f_N(t)的互功率谱为：

$P_{\mathrm{SN}}\left(\mathrm{\ω}\right)={\mathrm{\π}}^2\sqrt{\frac{N_0}{T}}\underset{S}{\mathrm{\Σ}}{i}_S[\mathrm{\δ}({\mathrm{\ω}}_S+\mathrm{\ω})e^{j{\mathrm{\φ}}_S}+\mathrm{\δ}({\mathrm{\ω}}_S-\mathrm{\ω})e^{-j{\mathrm{\φ}}_S}]---\left(13\right)$

假定噪声功率谱密度为

噪声f_N(t)的自相关函数为：

${\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{NN}}\left(\mathrm{\τ}\right)=\frac{N_0}{2\mathrm{\τ}}\sin \left(\frac{\mathrm{\π\τ}}{2T}\right)---\left(14\right)$

噪声的功率谱为：

$P_{\mathrm{NN}}\left(\mathrm{\&omega;}\right)=\left\{\begin{array}{cc}{N}_0\mathrm{\&pi;}& \left|\mathrm{\&omega;}\right|<\frac{\mathrm{\&pi;}}{2T}\\ 0& \left|\mathrm{\&omega;}\right|\&GreaterEqual;\frac{\mathrm{\&pi;}}{2T}\end{array}\right.---\left(15\right)$

根据公式(2)以及上面得到的公式(10)、(12)以及(14)，可得到接收信号(监测信号)的自相关函数为：

${\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{AA}}\left(\mathrm{\&tau;}\right)=\frac{1}{2}\underset{S}{\mathrm{\&Sigma;}}{i_s}^2\cos {\mathrm{\&omega;}}_s\mathrm{\&tau;}+\mathrm{\&pi;}\sqrt{\frac{N_0}{T}}\underset{S}{\mathrm{\&Sigma;}}{i}_S\cos ({\mathrm{\&omega;}}_S\mathrm{\&tau;}-{\mathrm{\&phi;}}_S)+\frac{N_0}{4\mathrm{\&pi;\&tau;}}\sin \frac{\mathrm{\&pi;\&tau;}}{2T}---\left(16\right)$

从上述表达式(16)可以看出第二、三项是随着相关时间的增加是逐步降低的，当T＞＞τ时，第三项可以变为

而且当T足够长时：

${\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{AA}}\left(\mathrm{\&tau;}\right)=\frac{1}{2}{\underset{S}{\mathrm{\&Sigma;}}{i}_s}^2\cos {\mathrm{\&omega;}}_s\mathrm{\&tau;}---\left(17\right)$

可以对上式进行傅立叶变换得到监测信号的自相关功率谱为：

$P_{\mathrm{AA}}\left(\mathrm{\&omega;}\right)=\frac{\mathrm{\&pi;}}{2}\underset{S}{\mathrm{\&Sigma;}}{i_s}^2[\mathrm{\&delta;}(\mathrm{\&omega;}+{\mathrm{\&omega;}}_s)+\mathrm{\&delta;}(\mathrm{\&omega;}-{\mathrm{\&omega;}}_s)---\left(18\right)$

可以看出功率谱在有用信号的角频率处有最大值，因此可以根据监测信号的功率谱是否具有最大值来判断是否存在有用信号(即待识别的信号，如干扰源信号)。

本发明实施例中，就是根据上述的理论分析，对两路监测信号(例如两路原始信号，或者一路为原始信号一路为转发信号)在一段时间内进行信号截取，判断该两路监测信号相关函数的功率谱是否具有最大值，从而判断是否存在干扰源信号。

本发明实施例中，由于两路监测信号实为相同的信号，因此该两路信号的相关函数可以认为是自相关函数，对应的功率谱为自相关函数的功率谱。下面以对卫星地球站微弱干扰信号源的监测和定位为例来说明本发明的微弱干扰信号源监测定位方法。

如图1所示，在对应频段，监测车(监测车所在的位置称为监测点)的接收机需接收两路信号：一为卫星转发信号，二为地面信号。由于干扰源方向未知，可以先从一个预定方向接收地面泄漏信号。由于接收的两路信号都包含有相同的信号信息，只是其功率和噪声大小不同，因此仍可以根据前面对监测信号的自相关函数的推导作为理论依据。对接收机采集的两路信号通过自相关函数功率谱的运算，得到该预定方向的峰值；然后从各个方向分别接收地面泄漏信号，分别与卫星转发信号通过自相关函数功率谱的运算，得到该各个方向的峰值；比较每个方向的峰值大小，从而完成了对干扰源方向的确定。根据所确定方向的相关峰值的位置，可以确定两路信号的时延差，通过上述方向和时延差运用几何关系即可判定干扰源的位置区域。

本实施例中，对微弱干扰信号源的监测与定位包括如下步骤：

步骤201，通过监测车上的接收机接收两路信号：发射干扰信号的卫星地面站的泄漏信号(地面信号)x(t)和卫星干扰频段的卫星转发信号(卫星发射信号)y(t+τ)。地面信号x(t)和卫星发射信号y(t+τ)两者来源于同一信号源，携带相同的信息，只是功率和信噪比不同。

步骤202，由于卫星转发信号为中频信号，因此可选地，可将与卫星转发信号对应频段的地面信号进行变频处理得到中频信号，对得到的中频信号进行同样的中频接收。

同时为了防止其他频段的干扰，还可以对接收的地面信号和卫星转发信号进行中频滤波，并将滤波后的数据选择合适的采样频率进行采样，采集足够长的数据分别得到两路信号x(n)和y(n)，其中n表示采集的各路数据的点数。

步骤203，由于接收机设备自身的频偏和混频等因素的影响，导致接收的两路中频信号存在一定量的频偏，因此一般要进行矫正。

频偏的矫正可以通过数字信号处理方法实现，比如可以用频偏逼近的方法进行处理：对其频偏进行一系列的补偿，选择相关较大的频偏补偿值为两者的频偏，也可以用其他的频谱补偿算法，根据用户自己需求进行选择。

步骤204，对采集的两路信号进行自相关运算，并计算自相关函数的功率谱，并检测所述功率谱的峰值。

对采集的两路信号x(n)和y(n)，其相关函数为：

其中n代表相关的点数，k表示两路信号的时延。

利用前面的理论推导分析可以知道，一定时间上能量的积累可以让微弱信号通过相关是功率谱呈现出峰值。因此在相关过程中：

一方面可以利用帕塞瓦尔定理用频域的相乘来代替时域的相关，减少复杂度。即对x(n)与y(n)傅立叶变换相乘减少了运算量。

另一方面若信号功率(30dB以下)非常微弱可通过增加相关时间窗的长度或者集相关等方法来改善相关性能。其中，集相关是在不同时间段相关值平均，以减少信号自身的相关性。采用集相关时：

其中R_i(k)代表了不同时间段的相关函数，M为集相关的次数，其根据实际的环境来具体操作。其根据自身信号的相关性和系统要求来给出，一般取值5到10之间。

步骤205，通过旋转天线分别截取不同方向的地面信号，并分别与卫星转发信号进行相关运算，获得对应于不同方向的多个峰值，并根据最大峰值定位干扰源的方向。

例如，可基于水平面旋转接收机的天线，在每个方向多次截取不同时间样本通过上述相关运算得一组功率谱的峰值，筛选每个方向峰值的可用数据，可以将每个方向可用峰值数据的平均值来作为该方向的平均峰值。然后比较每个方向的峰值可用数据，例如选取最大的平均峰值对应的方向为干扰源的方向。这样就可以确定地面上的干扰源的方向。

如果干扰源有可能不在水平面上，而可能离地面具有一定的垂直高度。则可以进一步基于确定的水平方向所在的垂直平面旋转接收机的天线，通过在垂直平面内不同方向截取信号，进行相关运算并获取不同方向对应的峰值，从而通过峰值的比较实现干扰源方向的精确确定。

步骤206，根据监测的峰值在时间轴上的位置，确定地面信号和卫星干扰频段的发射信号的时延差，根据所述时延差确定干扰信号源的位置范围，并根据所述位置范围和干扰信号源的方向确定干扰信号源的位置。

由相关峰值位置可知两路信号的时延差为Δτ，从图1可知而L₁长度已知，且一定时间内变化很小，Δτc-L₁＝L₃-L₂从而干扰源位置在以卫星和监测车(监测点)为焦点的双曲面上，即确定了干扰信号源的位置范围。

根据步骤205确定的干扰源的精确方向或者干扰源方向所在的平面就可以联合判定干扰源位置。

具体地，如果在步骤205中确定了干扰源的方向，则双曲面在干扰源方向上的点便为干扰源的位置。

通过如上步骤，可以快速并成功监测到微弱干扰信号，并可以实现干扰源的精确定位。

本发明实施例中，如图3所示，实现如上方法的装置包括：

接收单元(如接收机)301，用于再预定时间窗内接收地面信号和卫星频段的发射信号；

变频单元302，用于对接收单元接收的地面信号进行变频处理，获取中频信号；

滤波单元303，用于对变频处理后获取的所述中频信号进行中频滤波；

矫正单元304，用于对接收的变频处理后获取的所述中频信号和卫星频段的发射信号进行频偏矫正，使两路信号的频率相同；

计算单元305，用于计算地面信号和卫星发射信号的相关函数对应的功率谱；

峰值监测单元306，用于监测所述功率谱是否存在峰值，如果存在峰值，则判断存在干扰信号源。

通过如上装置，可以成功地实现对微弱干扰信号的监测。

为了进一步确定干扰源的方向，所述装置还包括：

定向单元307，用于判断不同方向的地面信号对应的功率谱中的最大峰值，将具有最大峰值的功率谱对应的地面信号方向确定为干扰信号源的方向。

为了确定干扰源的位置，所述装置还包括：

位置范围确定单元308，用于根据监测的峰值在时间轴上的位置，确定地面信号和卫星频段的发射信号的时延差，并根据所述时延差确定干扰信号源的位置范围；具体地，所述位置范围确定单元根据所述时延差确定以卫星和监测点为焦点的干扰信号源所在的双曲面。

位置确定单元309，用于根据所述位置范围和干扰信号源的方向确定干扰信号源的位置。例如，所述位置确定单元根据所述双曲面和所述干扰信号源的方向确定干扰信号源的位置。

本发明实施例中，不仅可以监测卫星频段的干扰，同样还可以监测航空频段的干扰。在监测航空频段的干扰时，采集的信号可以一路是飞机反射信号一路是干扰信号的地面泄漏信号，也可以两路都是地面泄漏信号。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (14)

1.一种干扰信号源的监测方法，其特征在于，该方法包括：

接收地面信号和卫星频段的发射信号；

计算接收的地面信号和卫星发射信号的相关函数对应的功率谱；

监测所述功率谱是否存在峰值，如果存在峰值，则判断存在干扰信号源；

根据监测的峰值在时间轴上的位置，确定地面信号和卫星频段的发射信号的时延差；根据所述时延差确定以卫星和监测点为焦点的干扰信号源所在的双曲面。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：

判断不同方向的地面信号对应的功率谱中的最大峰值，将具有最大峰值的功率谱对应的地面信号方向确定为干扰信号源的方向。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，该方法还包括：

根据所述干扰信号源所在的双曲面和干扰信号源的方向确定干扰信号源的位置。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收地面信号和卫星频段的发射信号是指：

接收预定时间窗内的地面信号和卫星频段的发射信号。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述卫星频段的发射信号为中频信号；

所述对接收的地面信号和卫星发射信号进行相关运算之前还包括：对接收的地面信号进行变频处理，获取中频信号。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，该方法还包括：

对变频处理后获取的所述中频信号进行中频滤波。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，该方法还包括：

对接收的变频处理后获取的所述中频信号和卫星频段的发射信号进行频偏矫正，使两路信号的频率相同。

8.一种干扰信号源的监测装置，其特征在于，该装置包括：

接收单元，用于接收地面信号和卫星频段的发射信号；

计算单元，用于计算接收的地面信号和卫星发射信号的相关函数对应的功率谱；

峰值监测单元，用于监测所述功率谱是否存在峰值，如果存在峰值，则判断存在干扰信号源；

位置范围确定单元，用于根据监测的峰值在时间轴上的位置，确定地面信号和卫星频段的发射信号的时延差，并根据所述时延差确定干扰信号源的位置范围；所述位置范围确定单元包括：双曲面确定单元，用于根据所述时延差确定以卫星和监测点为焦点的干扰信号源所在的双曲面。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，该装置还包括：

定向单元，用于判断不同方向的地面信号对应的功率谱中的最大峰值，将具有最大峰值的功率谱对应的地面信号方向确定为干扰信号源的方向。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述的装置还包括：

位置确定单元，用于根据所述双曲面和所述干扰信号源的方向确定干扰信号源的位置。

11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于：所述接收单元接收预定时间窗内的地面信号和卫星频段的发射信号。

12.根据权利要求8所述的装置，其特征在于：

所述接收单元接收的卫星频段的发射信号为中频信号；

所述装置还包括在；变频单元，用于对接收单元接收的地面信号进行变频处理，获取中频信号。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，该装置还包括：

滤波单元，用于对变频处理后获取的所述中频信号进行中频滤波。

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，该装置还包括：

矫正单元，用于对接收的变频处理后获取的所述中频信号和卫星频段的发射信号进行频偏矫正，使两路信号的频率相同。

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