CN101900819A - 导航接收机盲自适应空时阵列抗干扰方法 - Google Patents

Abstract

导航接收机盲自适应空时阵列抗干扰方法，涉及一种导航接收机的抗干扰方法，解决了现有的抗干扰技术抑制宽带干扰时，存在计算量大、误差严重的问题，它是基于阵列天线信号处理系统完成的，所述阵列天线信号处理系统包括射频通道、自适应处理模块和接收机组成，每个射频通道与自适应处理模块相连，自适应处理模块反馈给射频通道，射频通道与接收机相连；具体过程入下：每个射频通道，经降频后在中频对数据进行AD采样，采样后经过抽头延迟器组，并在每个抽头延迟器后延时，再将信号送往自适应处理模块，由模块根据设计计算加权，最后将各个抽头进行加权作和以抵消干扰信号分量，最后输出至接收机做后续处理。本发明适用于导航接收机抗干扰领域。

Description

导航接收机盲自适应空时阵列抗干扰方法

技术领域

本发明涉及一种导航接收机的抗干扰方法。

背景技术

全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)凭借其高精度定位、授时的技术优势和全天候、实时性、连续性和被动式导航定位的工作特点，不仅可广泛应用于公路、铁路、航运、电信、公安、消防等部门和行业，而且可应用在航天器飞行、空间站交汇对接、靶场测控、航空、军事侦察、战场单兵作战系统、智能武器、灵巧炸弹等军事领域。美国的GPS，欧洲的Galileo，俄罗斯的GLONASS和中国的BD都属于GNSS的一种。

现代战争是核威慑下的信息化战争，信息和知识将成为未来战争的主导因素。实时精确位置、速度、时间和姿态(PVTA)信息在现代战争中有重要的作用。在可提供PVTA信息的系统中，从覆盖范围和精度看，还没有一种其它系统可以和GPS系统比拟。由于其垄断地位，对其干扰及其抗干扰技术研究也最深入。

导航星在离地20000km的轨道上运行，由于距离遥远加上卫星上发射机的功率不可能很大，信号到达地面时已相当弱，一个喜欢引用的例子是：1227.76MHz的L2信号到达地球表面时最小的信号强度为-165dBw，相当于1000英里外一个25瓦的灯泡发出的光，或者说，比电视机天线所接收到的功率低10亿倍，可见GPS信号是相当弱的。即使在天顶运行的GPS卫星，其信号到达接收机天线是功率不过3×10^-18W，尽管采用了扩频措施，仍然对干扰十分敏感。实验表明，一台ERP(有效辐射功率)1W的调频噪声干扰机，可使距它22km范围内的GPS信号接收机不能正常工作。一台100W的干扰机，可使距它1000km的GPS信号接收机难以捕获和跟踪到GPS信号。十分有效的GPS干扰机“曲棍球精灵”(HockeyPunk)仅需500美元，却能对耗资200亿美元的GPS系统构成很大的威胁。

同时，卫星导航系统采用的扩频技术不仅具有多址通信及精密测距能力，而且具有很强的抗干扰能力和隐蔽性，已成为现代军事通信系统中的主要手段，同时也是民用新一代移动通信的最重要体制CDMA的技术核心。由于扩频技术的机理在于采用相对宽的频带，因而也为干扰提供了更大可能性，使之受到窄带干扰和宽带干扰等各种干扰的攻击。扩频系统的抗干扰能力由其扩频处理增益决定。处理增益是通过增加射频带宽实现的。当达到一定限度时，进一步提高处理增益的代价很大，有时甚至是不可能的，因此，必须研究其抗干扰技术。

目前抗干扰技术已经被研究，但还存在很多不足之处：

1、时频域处理可以抑制窄带干扰，但对宽带干扰却无能为力。

2、现有的阵列天线自适应抗干扰方法绝大部分是基于已知信号波达角方向(DOA)的，而实际中无论是导航信号还是干扰信号的DOA都是未知的，需要预先采用相应的DOA估计算法来估计导航信号与干扰信号的DOA，这给系统增加了不少计算负担，提高了系统成本。而且如果DOA估计有误差时，系统性能严重下降。

3、经典的线性约束最小方差(LCMV)算法等虽然在DOA已知情况下能有效抑制干扰，但实际情况中存在各种阵列通道误差，经典算法的性能大幅度降低，甚至失效。

4、一些迭代的闭环算法虽然计算量相对较低，理想情况下收敛效果好，但实际应用中因为各种扰动而不收敛。

5、由于天线体积的限制，阵元数不能太大，导致纯空域处理抗干扰数目受到限制。并且对宽带信号的场合性能下降很多，不能有效抑制宽带干扰。而空时处理一方面可以在不增加阵元的情况下有效增加抗干扰自由度，一方面可以实现更彻底的宽带干扰抑制，尤其对于实际中的各种误差情况，空时自适应处理有更好的。

6、空时处理的计算量庞大复杂，本方法可以适当降低计算量而不降低系统性能。

发明内容

本发明为了解决现有的抗干扰技术抑制宽带干扰时，存在计算量大、误差严重的问题，提出一种导航接收机盲自适应空时阵列抗干扰方法。

导航接收机盲自适应空时阵列抗干扰方法，它是基于阵列天线信号处理系统完成的，所述阵列天线信号处理系统包括自适应处理模块、接收机和M条射频通道，每条射频通道由一个天线阵元、一个AD采样电路和抽头延时器组组成，所述抽头延时器组由N个抽头延时器串联组成，所述M条射频通道结构相同，每条射频通道中的天线阵元的信号输出端与AD采样电路的信号出入端相连，AD采样电路的信号输出端与抽头延时器组的信号输入端相连，所述抽头延时器组的自适应调整信号输出端与自适应处理模块的一组通道的自适应调整信号输入端相连，所述自适应处理模块的该组通道的自适应调整反馈信号输出端连接所述抽头延时器组的自适应抽头加权网络信号输入端相连，所述抽头延时器组的通道信号输出端与接收机的一个信号输入端相连；

所述方法，具体过程如下：

步骤一、M个射频通道在n时刻独立接收来自卫星的信号，每个射频通道中天线阵元将接收到的信号降频后发送至所在射频通道的AD采样电路；

步骤二、每一个射频通道内的AD采样电路对降频后的信号进行数字化处理，得到n时刻的数字信号，并将n时刻的数字信号发送至抽头延时器组；

步骤三、所有射频通道内的抽头延时器组对接收到的n时刻的数字信号进行延时和采样，得到n时刻的数字采样信号X(n)，并将n时刻的数字采样信号X(n)发送至自适应处理模块；

步骤四、自适应处理模块对M个射频通道获得的n时刻的数字采样信号X(n)进行抑制干扰信号处理，使得代价函数F(W)取得最小值，将此时的抽头延时器组加权向量W反馈给对应的抽头延时器组的抽头自适应加权网络，并由抽头自适应加权网络计算获得阵列输出信号y(n)，并将输出信号y(n)发送至接收机。

本发明的方法的有益效果：

1、针对接收机10M带宽内的接收范围的干扰进行有效抑制，达到窄带和单频干扰60dB以上的抑制，和宽带干扰50dB以上的抑制能力，同时抑制2个窄带干扰2个宽带干扰。

2、对卫星位置无须先验已知，无须DOA估计技术，采用7元圆阵运用盲自适应技术，形成干扰零陷，对干扰进行抑制。

3、采用开环算法，防止不收敛的情况发生。

4、使接收机在一定的干扰环境下依然正常工作，给出正确定位结果。

5、相对常规空时自适应处理计算量有所降低，但同时性能没有下降。

本发明适用于导航接收机抗干扰领域。

附图说明

图1为阵列天线信号处理系统的结构示意图。图2为本发明的方法的流程图。图3为产生的信号加干扰的频谱图。图4为纯空域抗干扰处理后的频谱图。图5为一种圆阵天线阵列结构示意图，该阵列包括7个天线阵元。图6为7元均匀圆阵空时处理的自适应方向图。图7为图6的等高线图。图8为常规空时自适应方法处理后得到的频谱图，时间延迟线长度为9。图9为本发明提出的空时盲自适应方法处理后的频谱图。图10为纯空域自适应处理后接收机定位结果图。图11为常规空时自适应处理后接收机定位结果图。图12为本发明中提出的空时盲自适应处理后接收机的定位结果图。

具体实施方式

具体实施方式一、结合图1和图2说明本实施方式，导航接收机盲自适应空时阵列抗干扰方法，它是基于阵列天线信号处理系统完成的，所述阵列天线信号处理系统包括自适应处理模块4、接收机5和M条射频通道，每条射频通道由一个天线阵元1、一个AD采样电路2和抽头延时器组组成，所述抽头延时器组由N个抽头延时器3串联组成，所述M条射频通道结构相同，每条射频通道中的天线阵元1的信号输出端与AD采样电路2的信号出入端相连，AD采样电路2的信号输出端与抽头延时器组的信号输入端相连，所述抽头延时器组的自适应调整信号输出端与自适应处理模块4的一组通道的自适应调整信号输入端相连，所述自适应处理模块4的该组通道的自适应调整反馈信号输出端连接所述抽头延时器组的自适应抽头加权网络信号输入端相连，所述抽头延时器组的通道信号输出端与接收机5的一个信号输入端相连；

所述方法，具体过程如下：

步骤一、M个射频通道在n时刻独立接收来自卫星的信号，每个射频通道中天线阵元1将接收到的信号降频后发送至所在射频通道的AD采样电路2；

步骤二、每一个射频通道内的AD采样电路2对降频后的信号进行数字化处理，得到n时刻的数字信号，并将n时刻的数字信号发送至抽头延时器组；

步骤三、所有射频通道内的抽头延时器组对接收到的n时刻的数字信号进行延时和采样，得到n时刻的数字采样信号X(n)，并将n时刻的数字采样信号X(n)发送至自适应处理模块4；

步骤四、自适应处理模块4对M个射频通道获得的n时刻的数字采样信号X(n)进行抑制干扰信号处理，使得代价函数F(W)取得最小值，将此时的抽头延时器组加权向量W反馈给对应的抽头延时器组的抽头自适应加权网络，并由抽头自适应加权网络计算获得阵列输出信号y(n)，并将输出信号y(n)发送至接收机5。

空时联合阵列天线抗干扰的结构原理如图1所示。每一个天线阵元有一个独立的射频通道，经降频后在中频对数据进行采样并进行AD转换，转换后的数字信号经过一组抽头延迟器，并在每个延迟器的抽头后延时，然后将获得的数字采样信号送往自适应处理模块，由模块根据设计计算加权，最后将各个抽头进行加权作和以抵消干扰信号分量，最后输出至后面的接收机做后续处理。

抽头延迟器组内部有抽头自适应加权网络，自适应处理模块4的反馈信号发送至抽头自适应加权网络。

具体实施方式二、结合图5说明本实施方式，本实施方式是对具体实施方式一的进一步说明，具体实施方式一中天线阵元1的排列方式为圆阵天线阵列结构。

具体实施方式三、结合图5说明本实施方式，本实施方式是对具体实施方式二的进一步说明，圆阵天线阵列结构半径为R，设置有M个天线阵元1，其中M为奇数，一个天线阵元1设置在圆心位置，M-1个天线阵元1为等间隔排列的对称振子，与圆心位置的天线阵元1的距离为半径R。

具体实施方式四、结合图5说明本实施方式，本实施方式是对具体实施方式三的进一步说明，圆阵天线阵列结构的场方向图函数表示如下：以圆心位置的天线阵元1为坐标系的原点o，圆周上的一个天线阵元1为x轴，M个天线阵元1所在平面为xoy平面建立三维直角坐标系，圆周上第k个天线阵元1与原点o之间的连线与x轴的夹角为

其中1≤k≤M-1，圆周上第k个天线阵元1的位置向量为

圆阵天线阵列接收到的平面波为中心频率为f₀的窄带平面波，所述平面波以

的方向入射到圆阵天线阵列，其中为单位矢量，其中，θ为信号的俯仰角，为z轴与信号入射方向的夹角，θ∈[0，π/2]；φ信号的方位角，是从x轴沿逆时针方向到信号入射方向在阵列平面上投影的夹角，φ∈[0，2π]；

信号在第在k个天线阵元1和圆心的天线阵元1之间的延时为：

${\mathrm{\τ}}_k=R\·{\stackrel{\‾}{r}}_k\·{\stackrel{\‾}{p}}_k/c=R\sin \left(\mathrm{\θ}\right)\cos (\mathrm{\φ}-{\mathrm{\γ}}_n)$

均匀线阵的阵列流型为：

$a(\mathrm{\ζ},\mathrm{\φ})=[e^{\mathrm{j\ζ}\cos (\mathrm{\φ}-{\mathrm{\γ}}_0)},e^{\mathrm{j\ζ}\cos (\mathrm{\φ}-{\mathrm{\γ}}_1)},\·\·\·,e^{\mathrm{j\ζ}\cos (\mathrm{\φ}-{\mathrm{\γ}}_{M-1})}]$

其中 $\mathrm{\ζ}=\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}R\sin \mathrm{\θ};$

均匀圆阵的场方向图函数用阵列因子表示为：

$F(\mathrm{\θ},\mathrm{\φ})=\underset{k=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}\exp \left\{\mathrm{jkR}\sin \mathrm{\θ}\cos (\mathrm{\φ}-{\mathrm{\γ}}_n)\right\}.$

具体实施方式五、本实施方式是对具体实施方式一的进一步说明，具体实施方式一中步骤三中n时刻的数字采样信号X(n)表示为：X(n)＝[x₁(n)，…，x₁(n-N+1)，x₂(n)，…，x₂(n-N+1)，…，x_M(n)，…，x_M(n-N+1)]^T

其中，M为阵元数目，N为每个抽头延时器组的抽头延迟器3的个数，X(n)为MN×1维的列向量。

L个时间长度的采样数据矩阵为

X＝[X(n)X(n+1)X(n+2)…X(n+L-1)]^T。

具体实施方式六、本实施方式是对具体实施方式一的进一步说明，具体实施方式一中步骤四中自适应处理模块4对M个射频通道获得的n时刻的数字采样信号X(n)进行抑制干扰信号处理，使得代价函数F(W)取得最小值，将此时的抽头延时器组加权向量W反馈给对应的抽头延时器组的抽头自适应加权网络，并由抽头自适应加权网络计算获得阵列输出信号y(n)，并将输出信号y(n)发送至接收机5，具体过程如下：

步骤四一、从M个天线阵元1中选择一个天线阵元1为参考阵元，约束参考阵元的输出为无失真响应，即第一个抽头延时器的加权为1，而其余N-1个抽头延时器的加权为0；则抽头延时器组加权向量W表示为：

W＝[10…0w₂₁ w₂₂…w_2N…w_MN]^T

步骤四二、采用全盲算法来自适应抑制干扰信号，采用最小方差准则，使输出功率最小，即

Min W^H·R_X·W

则代价函数可以表示为

F(W)＝W^H·R_X·W

其中，W为抽头延时器组加权向量，W^H为W的共轭转置向量，R_X为抽头延时器组的协方差矩阵；

步骤四三、将代价函数F(W)表示为：

$F\left(W\right)=W^H{R}_{X}W=\left[\begin{array}{cc}{W}_0& W_{\mathrm{sub}}^H\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{cc}{R}_1& R_2\\ R_3& R_0\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{W}_0\\ W_{\mathrm{sub}}\end{array}\right]$

$=W_0^H{R}_1{W}_0+W_{\mathrm{sub}}^H{R}_3{W}_0+W_0^H{R}_2{W}_{\mathrm{sub}}+W_{\mathrm{sub}}^H{R}_0{W}_{\mathrm{sub}}$

其中，

W₀＝[10…0]^T，为参考阵元的加权列向量，W_sub＝[w₂₁ w₂₂ … w_2N …w_MN]^T，为其余M-1个天线阵元1的加权列向量；

R₁为N×N维的参考阵元的抽头延时器采样数据的协方差矩阵，R₀为(MN-N)×(MN-N)维的其余M-1个天线阵元的采样数据的协方差矩阵，R₂和R₃分别为N×(MN-N)维和(MN-N)×N维；

步骤四四、对代价函数F(W)其求偏导并令其为0，

$\frac{\∂}{\∂W_{\mathrm{sub}}}{W}^H{R}_{X}W=R_3{W}_0+R_2^H{W}_0+2R_0{W}_{\mathrm{sub}}$

求得此时的其余M-1个天线阵元1的加权列向量W_sub如下表示：

$W_{\mathrm{sub}}=-\frac{1}{2}{R}_0^{-1}\·(R_3+R_2^H)\·W_0$

其中R₀ ^-1为R₀的逆矩阵，R₂ ^H为R₂的共轭转置矩阵；

步骤四五、将步骤四四获得的其余M-1个天线阵元1的加权列向量W_sub和参考阵元的加权列向量W₀组成抽头延时器组加权向量W反馈给对应的抽头延时器组，抽头延时器组用所述加权向量W对输出信号进行加权，获得阵列输出信号y(n)＝W^HX(n)，并将输出信号y(n)发送至接收机5。

这里采用最小方差准则，使输出功率最小，即

Min W^H·R_X·W

则代价函数可以表示为

F(W)＝W^H·R_X·W

如果不加约束，则当加权全为0时代价函数取到最小，最小值也为0，这显然是没有意义的，因此需要加以约束。

通常，约束都为信号方向导向向量，使波束最大值对准期望信号方向，得到最大信干噪比，如线形约束最小方差(LCMV)算法，这是一种最优的结果。但实际中卫星方向未知，应用时会有很多问题。这里给出一种新的全盲的约束方法：约束参考阵元的输出为无失真响应，即第一个抽头延时器3的加权固定为1，而其余N-1个抽头延时器3的加权固定为0，然后调整剩下的M-1个天线阵元的加权使得最终输出信号的功率最小以抑制干扰信号。

通过的方法如下：

第一个天线阵元1的n时刻的数字采样信号为X₁(n)(列向量，N×1维的)，第二个阵元的X₂(n)，以此类推，n时刻M个阵元的抽头采样数据为

X(n)＝[X₁(n)，X₂(n)，…，X_M(n)]^T令X(n)_sub＝[X₂(n)，…，X_M(n)]

$X{\left(n\right)}_{\mathrm{sub}}^T={[X_2\left(n\right),\·\·\·,X_M\left(n\right)]}^T$

则 $R_1=E(X_1\·X_1^H)$

$R_2=E(X_1\·X_{\mathrm{sub}}^H)=E(X_1\·{X_2}^H,\·\·\·,X_1\·{X_M}^H)$

$R_3=E(X_{\mathrm{sub}}^T\·{X_1}^H)=E\left(\begin{array}{c}{X}_2\·{X_1}^H\\ ...\\ X_M\·{X_1}^H\end{array}\right)$

$R_0=E(X_{\mathrm{sub}}^T\·{X_{\mathrm{sub}}^T}^H)$

本发明的方法主要计算量由矩阵求逆决定了，乘法次数为O(D³)，其中D为求逆协方差矩阵的维数。传统方法D＝MN，而这里提出的方法D＝MN-N，明显减少了乘法次数，而同时自适应抑制干扰的性能并没有衰减。

将本发明的方法使用北京一朴科技有限公司的导航与干扰阵列信号模拟器软件来产生数字中频数据，设置参数如下：

中频中心频率：14.05M；

接收带宽：20M；

中频采样：57.14M；

5颗可见卫星分别为：1号，2号，3号，6号，14号；

接收机位置(ENU坐标)：116，559，100；

状态：静止；

起始时刻：300周历秒；

干扰个数：2个宽带干扰，2个窄带干扰；

干扰方向：宽带干扰(40°，30°)和(30°，-15°)，

干扰方向：窄带干扰(-10°，40°)和(-60°，-20°)；

干扰功率：窄带干扰INR＝60，宽带干扰INR＝50；

干扰调制：窄带为AM/FM信号，宽带为扫频信号；

窄带中心频率：13.05M，14.05M；

宽带带宽：10M，为14.05M至15.05M；

产生的信号加干扰的频谱如图3所示，导航信号已经完全淹没在干扰信号的频谱下，这种情况下接收机是完全无法正常工作的。

图4给出了纯空域抗干扰处理后的频谱图，经过空域阵列自适应处理后，干扰被大大抑制，但宽带扫频干扰余量仍然较大，会对导航结果产生明显的负面影响。因此需要空时二维联合处理是必须的。图5为测试采用的圆阵天线阵列结构示意图，该阵列包括7个天线阵。图6给出了7元均匀圆阵空时处理的自适应方向图，由图可知因为干扰而形成了零陷。为了观察清楚，我们给出图7，方向图的等高线图，并标出这4个干扰信号的方向点，如图所示。经过自适应加权调整，方向图形成了零陷，而4个干扰方向都位于这些零陷中，干扰可被有效抑制。

图8为常规空时自适应方法处理后得到的频谱，时间延迟线长度为9。图9为本发明提出的空时盲自适应方法处理后的频谱图，跟图8相比，性能上没有明显差别，信号频谱都已显现出来而高于干扰加噪声的频谱。

图10为纯空域自适应处理后接收机定位结果，可见接收机完全无法正常工作。图11为常规空时自适应处理后接收机定位结果，可见空时自适应的优越性。能够正确捕获跟踪卫星，正确定位，定位时间为54s。图12给出了本发明中提出的空时盲自适应处理后接收机的定位结果，能够正确捕获跟踪卫星，正确定位，定位时间为49s，比常规方法更快；载噪比稍微有所下降，但对定位精度没有影响。

通过对比可以发现，本发明提出的改进的空时盲自适应处理抗干扰方法能有效抑制窄带和宽带干扰，可同时抑制2个60dB的窄带干扰和2个50dB的宽带干扰。与纯空域方法相比，可以克服宽带干扰的带宽影响而有效抑制，精确定位；与常规空时自适应方法相比，不需要任何信号与干扰的先验知识，即可自适应抑制干扰，在有效降低计算量的同时，定位性能与定位精度无任何衰减。

Claims (7)

1.导航接收机盲自适应空时阵列抗干扰方法，其特征在于它是基于阵列天线信号处理系统完成的，所述阵列天线信号处理系统包括自适应处理模块(4)、接收机(5)和M条射频通道，每条射频通道由一个天线阵元(1)、一个AD采样电路(2)和抽头延时器组组成，所述抽头延时器组由N个抽头延时器(3)串联组成，所述M条射频通道结构相同，每条射频通道中的天线阵元(1)的信号输出端与AD采样电路(2)的信号出入端相连，AD采样电路(2)的信号输出端与抽头延时器组的信号输入端相连，所述抽头延时器组的自适应调整信号输出端与自适应处理模块(4)的一组通道的自适应调整信号输入端相连，所述自适应处理模块(4)的该组通道的自适应调整反馈信号输出端连接所述抽头延时器组的自适应抽头加权网络信号输入端相连，所述抽头延时器组的通道信号输出端与接收机(5)的一个信号输入端相连；

所述方法，具体过程如下：

步骤一、M个射频通道在n时刻独立接收来自卫星的信号，每个射频通道中天线阵元(1)将接收到的信号降频后发送至所在射频通道的AD采样电路(2)；

步骤二、每一个射频通道内的AD采样电路(2)对降频后的信号进行数字化处理，得到n时刻的数字信号，并将n时刻的数字信号发送至抽头延时器组；

步骤三、所有射频通道内的抽头延时器组对接收到的n时刻的数字信号进行延时和采样，得到n时刻的数字采样信号X(n)，并将n时刻的数字采样信号X(n)发送至自适应处理模块(4)；

步骤四、自适应处理模块(4)对M个射频通道获得的n时刻的数字采样信号X(n)进行抑制干扰信号处理，使得代价函数F(W)取得最小值，将此时的抽头延时器组加权向量W反馈给对应的抽头延时器组的抽头自适应加权网络，并由抽头自适应加权网络计算获得阵列输出信号y(n)，并将输出信号y(n)发送至接收机(5)。

2.根据权利要求1所述的导航接收机盲自适应空时阵列抗干扰方法，其特征在于天线阵元(1)的排列方式为圆阵天线阵列结构。

3.根据权利要求2所述的导航接收机盲自适应空时阵列抗干扰方法，其特征在于圆阵天线阵列结构半径为R，设置有M个天线阵元(1)，其中M为奇数，一个天线阵元(1)设置在圆心位置，M-1个天线阵元(1)为等间隔排列的对称振子，与圆心位置的天线阵元(1)的距离为半径R。

4.根据权利要求3所述的导航接收机盲自适应空时阵列抗干扰方法，其特征在于圆阵天线阵列结构的场方向图函数表示如下：以圆心位置的天线阵元(1)为坐标系的原点o，圆周上的一个天线阵元(1)为x轴，M个天线阵元(1)所在平面为xoy平面建立三维直角坐标系，圆周上第k个天线阵元(1)与原点o之间的连线与x轴的夹角为

其中1≤k≤M-1，圆周上第k个天线阵元(1)的位置向量为

圆阵天线阵列接收到的平面波为中心频率为f₀的窄带平面波，所述平面波以的方向入射到圆阵天线阵列，其中

为单位矢量，其中，θ为信号的俯仰角，为z轴与信号入射方向的夹角，θ∈[0，π/2]；φ信号的方位角，是从x轴沿逆时针方向到信号入射方向在阵列平面上投影的夹角，φ∈[0，2π]；

信号在第在k个天线阵元(1)和圆心的天线阵元(1)之间的延时为：

${\mathrm{\τ}}_k=R\·{\stackrel{\‾}{r}}_k\·{\stackrel{\‾}{p}}_k/c=R\sin \left(\mathrm{\θ}\right)\cos (\mathrm{\φ}-{\mathrm{\γ}}_n)$

均匀线阵的阵列流型为：

$a(\mathrm{\ζ},\mathrm{\φ})=[e^{\mathrm{j\ζ}\cos (\mathrm{\φ}-{\mathrm{\γ}}_0)},e^{\mathrm{j\ζ}\cos (\mathrm{\φ}-{\mathrm{\γ}}_1)},\·\·\·,e^{\mathrm{j\ζ}\cos (\mathrm{\φ}-{\mathrm{\γ}}_{M-1})}]$

其中 $\mathrm{\ζ}=\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}R\sin \mathrm{\θ};$

均匀圆阵的场方向图函数用阵列因子表示为：

$F(\mathrm{\θ},\mathrm{\φ})=\underset{k=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}\exp \left\{\mathrm{jkR}\sin \mathrm{\θ}\cos (\mathrm{\φ}-{\mathrm{\γ}}_n)\right\}.$

5.根据权利要求1所述的导航接收机盲自适应空时阵列抗干扰方法，其特征在于步骤三中n时刻的数字采样信号X(n)表示为：X(n)＝[x₁(n)，…，x₁(n-N+1)，x₂(n)，…，x₂(n-N+1)，…，x_M(n)，…，x_M(n-N+1)]^T

其中，M为阵元数目，N为每个抽头延时器组的抽头延迟器(3)的个数，X(n)为MN×1维的列向量。

6.根据权利要求5所述的导航接收机盲自适应空时阵列抗干扰方法，其特征在于步骤四中自适应处理模块(4)对M个射频通道获得的n时刻的数字采样信号X(n)进行抑制干扰信号处理，使得代价函数F(W)取得最小值，将此时的抽头延时器组加权向量W反馈给对应的抽头延时器组的抽头自适应加权网络，并由抽头自适应加权网络计算获得阵列输出信号y(n)，并将输出信号y(n)发送至接收机(5)，具体过程如下：

步骤四一、从M个天线阵元(1)中选择一个天线阵元(1)为参考阵元，约束参考阵元的输出为无失真响应，即第一个抽头延时器(3)的加权为1，而其余N-1个抽头延时器(3)的加权为0；则抽头延时器组加权向量W表示为：

W＝[10 …0 w₂₁ w₂₂ … w_2N … w_MN]^T

步骤四二、采用全盲算法来自适应抑制干扰信号，采用最小方差准则，使输出功率最小，即

Min W^H·R_X·W

则代价函数可以表示为

F(W)＝W^H·R_X·W

其中，W为抽头延时器组加权向量，W^H为W的共轭转置向量，R_X为抽头延时器组的协方差矩阵；

步骤四三、将代价函数F(W)表示为：

$F\left(W\right)=W^H{R}_{X}W=\left[\begin{array}{cc}{W}_0& W_{\mathrm{sub}}^H\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{cc}{R}_1& R_2\\ R_3& R_0\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{W}_0\\ W_{\mathrm{sub}}\end{array}\right]$

$=W_0^H{R}_1{W}_0+W_{\mathrm{sub}}^H{R}_3{W}_0+W_0^H{R}_2{W}_{\mathrm{sub}}+W_{\mathrm{sub}}^H{R}_0{W}_{\mathrm{sub}}$

其中，

W₀＝[1 0 … 0]^T，为参考阵元的加权列向量，W_sub＝[w₂₁ w₂₂ … w_2N  … w_MN]^T，为其余M-1个天线阵元(1)的加权列向量；

R₁为N×N维的参考阵元的抽头延时器(3)采样数据的协方差矩阵，R₀为(MN-N)×(MN-N)维的其余M-1个天线阵元(1)的采样数据的协方差矩阵，R₂和R₃分别为N×(MN-N)维和(MN-N)×N维；

步骤四四、对代价函数F(W)其求偏导并令其为0，

$\frac{\∂}{\∂W_{\mathrm{sub}}}{W}^H{R}_{X}W=R_3{W}_0+R_2^H{W}_0+2R_0{W}_{\mathrm{sub}}$

求得此时的其余M-1个天线阵元1的加权列向量W_sub如下表示：

$W_{\mathrm{sub}}=-\frac{1}{2}{R}_0^{-1}\·(R_3+R_2^H)\·W_0$

其中R₀ ^-1为R₀的逆矩阵，R₂ ^H为R₂的共轭转置矩阵；

步骤四五、将步骤四四获得的其余M-1个天线阵元(1)的加权列向量W_sub和参考阵元的加权列向量W₀组成抽头延时器组加权向量W反馈给对应的抽头延时器组，抽头延时器组用所述加权向量W对输出信号进行加权，获得阵列输出信号y(n)＝W^HX(n)，并将输出信号y(n)发送至接收机(5)。

7.根据权利要求6所述的导航接收机盲自适应空时阵列抗干扰方法，其特征在于步骤四三

表示方法如下：

第一个天线阵元1的n时刻的数字采样信号为X₁(n)，第二个阵元的X₂(n)，以此类推，n时刻M个阵元的抽头采样数据为

X(n)＝[X₁(n)，X₂(n)，…，X_M(n)]^T令X(n)_sub＝[X₂(n)，…，X_M(n)]

$X{\left(n\right)}_{\mathrm{sub}}^T={[X_2\left(n\right),\·\·\·,X_M\left(n\right)]}^T$

则 $R_1=E(X_1\·X_1^H)$

$R_2=E(X_1\·X_{\mathrm{sub}}^H)=E(X_1\·{X_2}^H,\·\·\·,X_1\·{X_M}^H)$

$R_3=E(X_{\mathrm{sub}}^T\·{X_1}^H)=E\left(\begin{array}{c}{X}_2\·{X_1}^H\\ ...\\ X_M\·{X_1}^H\end{array}\right)$

$R_0=E(X_{\mathrm{sub}}^T\·{X_{\mathrm{sub}}^T}^H).$

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