CN104777492A - 卫星导航系统抗干扰处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种卫星导航系统抗干扰处理方法及装置；所述方法，包括：对所述中频AD采样信号进行K点快速傅里叶变换得到频域数组；102、确定卫星信号带宽对应整个带宽的频点个数B；103、根据所述频域数组，计算信号带宽内的B个频点的采样协方差矩阵R_b；104、分别对每个频点的所述协方差矩阵R_b进行特征分解，得到每个协方差矩阵R_b的特征分解表达式；105、根据每个协方差矩阵R_b的特征分解表达式，确定对角加载矩阵；106、分别确定在所述对角加载矩阵约束下的该频点的权向量w_b；107、利用各频点的所述权向量w_b对所述频域数组进行空域滤波处理；108、对空域滤波后的频域数据进行K点快速傅里叶逆变换，得到时域中频数据。

Description

卫星导航系统抗干扰处理方法及装置

技术领域

本发明涉及通信领域，尤其涉及一种卫星导航系统抗干扰处理方法及装置。

背景技术

高功率密度的窄带和宽带干扰已经成为破坏军用导航系统最主要的因素，阵列天线调零技术是提高卫星导航接收机抗干扰能力的主要方法，它在抑制空间干扰时，通过权矢量的更新在干扰的到达方向上形成零点，以对消掉空间干扰。然而，单纯的空域滤波受到阵列自由度个数的限制，不能满足复杂的干扰以及多径环境下的应用，而增加了时域自由度的空时域波束形成方法计算自适应权的复杂度提高，导致干扰抑制实时性变差。此外，在实际系统中存在着各种误差和非理想因素，严重地影响着系统的性能，如电磁波传播模型和实际信道传播条件不一致，通道幅相误差、阵元位置扰动、阵元间互耦、接受信号的非高斯、非平稳等因素，信号的导向矢量和协方差矩阵就会存在失配问题，会导致抗干扰性能急剧下降，严重情况下常规方法完全失效。

发明内容

本发明提供一种卫星导航系统抗干扰处理方法和装置，要解决的技术问题是在数据失配时干扰抑制的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案：

一种卫星导航系统抗干扰处理方法，包括：

101、对空频二维处理器的M个接收阵元，分别积累N段长度为K的中频AD采样信号，分别对所述中频AD采样信号进行K点快速傅里叶变换得到频域数组：

X₁₁,X₁₂,…X_1K；X₂₁,X₂₂,…X_2K；…X_M1,X_M2,…X_MK；

所述频域数组中各频域信号均是长度为N的序列；

102、确定卫星信号带宽对应整个带宽的频点个数B；

103、根据所述频域数组，计算信号带宽内的B个频点的采样协方差矩阵R_b，其中其中X_b＝[X_1k,X_2b,…X_MB]^T,b＝1,2,...,B；

104、分别对每个频点的所述协方差矩阵R_b进行特征分解，得到每个协方差矩阵R_b的特征分解表达式；

105、根据每个协方差矩阵R_b的特征分解表达式，确定对角加载矩阵；

106、分别确定在所述对角加载矩阵约束下的该频点的权向量w_b；

107、利用各频点的所述权向量w_b对所述频域数组进行空域滤波处理；

108、对空域滤波后的频域数据进行K点快速傅里叶逆变换，得到时域中频数据。

其中，所述每个协方差矩阵R_b的特征分解表达式为：

$R_b=U_b{\mathrm{\Λ}}_b{U}_b^H;$

其中，U_b表示特征向量矩阵，Λ_b＝diag{λ₁,…λ_P}表示特征值矩阵，λ_i表示特征值，且λ₁≥λ₂≥…λ_P，P为干扰数目。

其中，所述对角加载矩阵是通过如下表达式计算得到的：

${\widehat{\mathrm{\γ}}}_b=\left(\right|\left|U_b^H{a}_b\right||-|\left|a_b\right|\left|\mathrm{\ϵ}\right)\underset{i=i}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{\left(\frac{1}{{\mathrm{\λ}}_i+\mathrm{\η}}\right)}^2/\underset{i=i}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{{\mathrm{\λ}}_i+\mathrm{\η}};$

其中，a_b为期望信号的导向矢量，ε为采样协方差矩阵与理论协方差矩阵之间偏差的模的平方的最大值，η为理论输入信号导向矢量与实际导向矢量之间偏差的模的平方的最大值。

其中，确定在所述对角加载矩阵约束下的该频点的权向量w_b，包括：

利用对角加载矩阵得到拉格朗日乘子λ_b，表达式如下：

${\mathrm{\λ}}_b=\frac{1}{{\widehat{\mathrm{\γ}}}_b}\left(\frac{\left|\right|a_b\left|\right|}{\left|\right|a_b\left|\right|-\mathrm{\ϵ}}\right);$

利用特征向量矩阵确定波束形成权值表达式如下：

${\tilde{w}}_b=U_b\left(\mathrm{diag}({\mathrm{\ψ}}_1,...,{\mathrm{\ψ}}_P)\right)U_b^H{a}_b,$

其中 ${\mathrm{\ψ}}_i={\widehat{\mathrm{\γ}}}_b/[({\mathrm{\λ}}_i+\mathrm{\η}){\widehat{\mathrm{\γ}}}_b+|\left|a_b\right|\left|\mathrm{\ϵ}\right],(i=1,...,P);$

利用拉格朗日乘子λ_k和波束形成权值的乘积，得到权向量w_k。

其中，滤波后得到的输出信号为：

y_k(n)＝w_1kX_1k(n)+w_2kX_2k(n)+...+w_MkX_Mk(n)；

其中，y_k(n)为第k个频点空域滤波的输出，n为时刻的序号。

一种卫星导航系统抗干扰处理装置，包括：

变换模块，用于对空频二维处理器的M个接收阵元，分别积累N段长度为K的中频AD采样信号，分别对所述中频AD采样信号进行K点快速傅里叶变换得到频域数组：

X₁₁,X₁₂,…X_1K；X₂₁,X₂₂,…X_2K；…X_M1,X_M2,…X_MK；

所述频域数组中各频域信号均是长度为N的序列；

确定模块，用于确定卫星信号带宽对应整个带宽的频点个数B；

矩阵计算模块，用于根据所述频域数组，计算信号带宽内的B个频点的协方差矩阵R_b；

其中其中X_b＝[X_1k,X_2b,…X_MB]^T,b＝1,2,...,B；

矩阵分解模块，用于分别对每个频点的所述协方差矩阵R_b进行特征分解，得到每个协方差矩阵R_b的特征分解表达式；

矩阵确定模块，用于根据每个协方差矩阵R_b的特征分解表达式，确定对角加载矩阵；

权向量确定模块，用于分别确定对角加载矩阵约束下的该频点的权向量w_b；

空域滤波模块，用于利用各频点的所述权向量w_b对所述频域数组进行空域滤波处理；

逆变换模块，用于对空域滤波后的频域数据进行K点快速傅里叶逆变换，得到时域中频数据。

其中，所述每个协方差矩阵R_b的特征分解表达式为：

$R_b=U_b{\mathrm{\Λ}}_b{U}_b^H;$

其中，U_b表示特征向量矩阵，Λ_b＝diag{λ₁,…λ_P}表示特征值矩阵，λ_i表示特征值，且λ₁≥λ₂≥…λ_P，P为干扰数目。

其中，所述对角加载矩阵是通过如下表达式计算得到的：

${\widehat{\mathrm{\γ}}}_b=\left(\right|\left|U_b^H{a}_b\right||-|\left|a_b\right|\left|\mathrm{\ϵ}\right)\underset{i=i}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{\left(\frac{1}{{\mathrm{\λ}}_i+\mathrm{\η}}\right)}^2/\underset{i=i}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{{\mathrm{\λ}}_i+\mathrm{\η}};$

其中，a_b为期望信号的导向矢量，ε为采样协方差矩阵与理论协方差矩阵之间偏差的模的平方的最大值，η为理论输入信号导向矢量与实际导向矢量之间偏差的模的平方的最大值。

其中，所述权向量确定模块具体用于：

利用对角加载矩阵得到拉格朗日乘子λ_b，表达式如下：

${\mathrm{\λ}}_b=\frac{1}{{\widehat{\mathrm{\γ}}}_b}\left(\frac{\left|\right|a_b\left|\right|}{\left|\right|a_b\left|\right|-\mathrm{\ϵ}}\right);$

利用特征向量矩阵确定波束形成权值表达式如下：

${\tilde{w}}_b=U_b\left(\mathrm{diag}({\mathrm{\ψ}}_1,...,{\mathrm{\ψ}}_P)\right)U_b^H{a}_b,$

其中 ${\mathrm{\ψ}}_i={\widehat{\mathrm{\γ}}}_b/[({\mathrm{\λ}}_i+\mathrm{\η}){\widehat{\mathrm{\γ}}}_b+|\left|a_b\right|\left|\mathrm{\ϵ}\right],(i=1,...,P);$

利用拉格朗日乘子λ_k和波束形成权值的乘积，得到权向量w_k。

其中，滤波后得到的输出信号为：

y_k(n)＝w_1kX_1k(n)+w_2kX_2k(n)+...+w_MkX_Mk(n)；

其中，y_k(n)为第k个频点空域滤波的输出，n为时刻的序号。

本发明提供的实施例，通过对协方差矩阵的特征分解，采用一种最差条件下的稳健波束形成方法，有效的抑制了方位偏差及干扰信号对自适应滤波器输出性能的影响，并避免了计算量较大的迭代运算和矩阵求拟运算，增强了空域滤波算法的稳健性。

附图说明

图1为本发明提供的卫星导航系统抗干扰处理方法的流程图；

图2为本发明提供的卫星导航系统抗干扰处理装置的结构图。

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，下面将结合附图及具体实施例对本发明作进一步的详细描述。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任意组合。

图1为本发明提供的卫星导航系统抗干扰处理方法的流程图。图1所示方法，包括：

101、对空频二维处理器的M个接收阵元，分别积累N段长度为K的中频AD采样信号，分别对所述中频AD采样信号进行K点快速傅里叶变换得到频域数组：

X₁₁,X₁₂,…X_1K；X₂₁,X₂₂,…X_2K；…X_M1,X_M2,…X_MK；

所述频域数组中各频域信号均是长度为N的序列；

其中X₁₁是指第1个接收阵元中第1个采样点的频域信号，X_MK是指第M个接收阵元中第K个采样点的频域信号，其它以此类推；所述频域数组中各频域信号均是长度为N的序列；

102、确定卫星信号带宽对应整个带宽的频点个数B；

103、根据所述频域数组，计算信号带宽内的B个频点的协方差矩阵R_b，其中其中X_b＝[X_1k,X_2b,…X_MB]^T,b＝1,2,...,B；

104、分别对每个频点的所述协方差矩阵R_b进行特征分解，得到每个协方差矩阵R_b的特征分解表达式；

105、根据每个协方差矩阵R_b的特征分解表达式，确定对角加载矩阵；

106、分别确定在所述对角加载矩阵约束下的该频点的权向量w_b

107、利用各频点的所述权向量w_b对所述频域数组进行空域滤波处理；

108、对空域滤波后的频域数据进行K点快速傅里叶逆变换，得到时域中频数据。

本实施例的一种实施方式中，

其中，U_b表示特征向量矩阵，Λ_b＝diag{λ₁,…λ_P}表示特征值矩阵，λ_i表示特征值，且λ₁≥λ₂≥…λ_P，P为干扰数目。

由此可以看出，本发明利用协方差矩阵特征分解后的表达式，计算每个频点的权向量，替换了现有技术中的迭代计算方式，使得滤波权值快速收敛。

本实施例的一种实施方式中，所述对角加载矩阵的表达式为：

所述对角加载矩阵是通过如下表达式计算得到的：

${\widehat{\mathrm{\γ}}}_b=\left(\right|\left|U_b^H{a}_b\right||-|\left|a_b\right|\left|\mathrm{\ϵ}\right)\underset{i=i}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{\left(\frac{1}{{\mathrm{\λ}}_i+\mathrm{\η}}\right)}^2/\underset{i=i}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{{\mathrm{\λ}}_i+\mathrm{\η}};$

其中，a_b为期望信号的导向矢量，ε为采样协方差矩阵与理论协方差矩阵之间偏差的模的平方的最大值，η为理论输入信号导向矢量与实际导向矢量之间偏差的模的平方的最大值。

利用协方差矩阵分解得到的矩阵来确定对角加载矩阵，由于特征值矩阵中的矩阵是逐渐变大的，可以计算得到最差条件下的稳健波束形成方式。

本实施例的一种实施方式中，确定在所述对角加载矩阵约束下的该频点的权向量w_b，包括：

利用对角加载矩阵得到拉格朗日乘子λ_b，表达式如下：

${\mathrm{\λ}}_b=\frac{1}{{\widehat{\mathrm{\γ}}}_b}\left(\frac{\left|\right|a_b\left|\right|}{\left|\right|a_b\left|\right|-\mathrm{\ϵ}}\right);$

利用特征向量矩阵确定波束形成权值表达式如下：

${\tilde{w}}_b=U_b\left(\mathrm{diag}({\mathrm{\ψ}}_1,...,{\mathrm{\ψ}}_P)\right)U_b^H{a}_b,$

其中 ${\mathrm{\ψ}}_i={\widehat{\mathrm{\γ}}}_b/[({\mathrm{\λ}}_i+\mathrm{\η}){\widehat{\mathrm{\γ}}}_b+|\left|a_b\right|\left|\mathrm{\ϵ}\right],(i=1,...,P);$

利用拉格朗日乘子λ_k和波束形成权值的乘积，得到权向量w_k。

与现有技术不同的是，本发明计算权向量的方式，算法简单。

其中，滤波后得到的输出信号为：

y_k(n)＝w_1kX_1k(n)+w_2kX_2k(n)+...+w_MkX_Mk(n)；

其中，y_k(n)为第k个频点空域滤波的输出，n为时刻的序号，w_1k，w_2k，……，w_Mk为第k个频点的权向量w_k中所包含的M个权系数。

其中，步骤106中实现空域滤波处理的具体步骤如下：

(1)每个阵元接收AD数据经过相同的级联陷波处理后，经过K点FFT变换。用X表示频域数组为：

X＝[X₁₁,X₁₂,…X_1K；X₂₁,X₂₂,…X_2K；…X_M1,X_M2,…X_MK] ()

(2)根据频域数组，计算协方差矩阵(M×M维)；

X_k＝[X_1k,X_2k,…X_Mk]^T k＝1,2,...,K ()

(3)求解线性约束的最小方差方程，包括：

先由线性约束最小方差准则，该处理器可以描述为以下最优化问题：

$\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{Min}& E\left\{{\left|y_k\left(n\right)\right|}^2\right\}={w_k}^H{R}_k{w}_k\\ s.t.& a^H{w}_k=1\end{array}\right.k=\mathrm{1,2},...,K$

其中，空间导向矢量a表示为

再利用拉格朗日乘子法可以推导出多约束最小方差处理器的解为：

w_k＝R_k ^-1a

(4)利用最优权值w_k对频域数组进行空域滤波处理，表达式为：

y_k(n)＝w_1kX_1k(n)+w_2kX_2k(n)+...+w_MkX_Mk(n)

y_k(n)为第k个频点空域滤波的输出。

本发明提供的方法实施例，通过对协方差矩阵的特征分解，采用一种最差条件下的稳健波束形成方法，有效的抑制了方位偏差及干扰信号对自适应滤波器输出性能的影响，并避免了计算量较大的迭代运算和矩阵求拟运算，增强了空域滤波算法的稳健性。

图2为本发明提供的卫星导航系统抗干扰处理装置的结构图。图2所示装置包括：

变换模块，用于对空频二维处理器的M个接收阵元，分别积累N段长度为K的中频AD采样信号，分别对所述中频AD采样信号进行K点快速傅里叶变换得到频域数组：

X₁₁,X₁₂,…X_1K；X₂₁,X₂₂,…X_2K；…X_M1,X_M2,…X_MK；

所述频域数组中各频域信号均是长度为N的序列；

确定模块，用于确定卫星信号带宽对应整个带宽的频点个数B；

矩阵计算模块，用于根据所述频域数组，计算信号带宽内的B个频点的协方差矩阵R_b；

其中其中X_b＝[X_1k,X_2b,…X_MB]^T,b＝1,2,...,B；

矩阵分解模块，用于分别对每个频点的所述协方差矩阵R_b进行特征分解，得到每个协方差矩阵R_b的特征分解表达式；

矩阵确定模块，用于根据每个协方差矩阵R_b的特征分解表达式，确定对角加载矩阵；

权向量确定模块，用于分别确定对角加载矩阵约束下的该频点的权向量w_b；

空域滤波模块，用于利用各频点的所述权向量w_b对所述频域数组进行空域滤波处理；

逆变换模块，用于对空域滤波后的频域数据进行K点快速傅里叶逆变换，得到时域中频数据。

其中，所述每个协方差矩阵R_b的特征分解表达式为：

$R_b=U_b{\mathrm{\Λ}}_b{U}_b^H;$

其中，U_b表示特征向量矩阵，Λ_b＝diag{λ₁,…λ_P}表示特征值矩阵，λ_i表示特征值，且λ₁≥λ₂≥…λ_P，P为干扰数目。

其中，所述对角加载矩阵是通过如下表达式计算得到的：

${\widehat{\mathrm{\γ}}}_b=\left(\right|\left|U_b^H{a}_b\right||-|\left|a_b\right|\left|\mathrm{\ϵ}\right)\underset{i=i}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{\left(\frac{1}{{\mathrm{\λ}}_i+\mathrm{\η}}\right)}^2/\underset{i=i}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{{\mathrm{\λ}}_i+\mathrm{\η}};$

其中，a_b为期望信号的导向矢量，ε为采样协方差矩阵与理论协方差矩阵之间偏差的模的平方的最大值，η为理论输入信号导向矢量与实际导向矢量之间偏差的模的平方的最大值。

其中，所述权向量确定模块具体用于：

利用对角加载矩阵得到拉格朗日乘子λ_b，表达式如下：

${\mathrm{\λ}}_b=\frac{1}{{\widehat{\mathrm{\γ}}}_b}\left(\frac{\left|\right|a_b\left|\right|}{\left|\right|a_b\left|\right|-\mathrm{\ϵ}}\right);$

利用特征向量矩阵确定波束形成权值表达式如下：

${\tilde{w}}_b=U_b\left(\mathrm{diag}({\mathrm{\ψ}}_1,...,{\mathrm{\ψ}}_P)\right)U_b^H{a}_b,$

其中 ${\mathrm{\ψ}}_i={\widehat{\mathrm{\γ}}}_b/[({\mathrm{\λ}}_i+\mathrm{\η}){\widehat{\mathrm{\γ}}}_b+|\left|a_b\right|\left|\mathrm{\ϵ}\right],(i=1,...,P);$

利用拉格朗日乘子λ_k和波束形成权值的乘积，得到权向量w_k。

其中，滤波后得到的输出信号为：

y_k(n)＝w_1kX_1k(n)+w_2kX_2k(n)+...+w_MkX_Mk(n)；

其中，y_k(n)为第k个频点空域滤波的输出，n为时刻的序号。

本发明提供的装置实施例，通过对协方差矩阵的特征分解，采用一种最差条件下的稳健波束形成方法，有效的抑制了方位偏差及干扰信号对自适应滤波器输出性能的影响，并避免了计算量较大的迭代运算和矩阵求拟运算，增强了空域滤波算法的稳健性。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的全部或部分步骤可以使用计算机程序流程来实现，所述计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中，所述计算机程序在相应的硬件平台上(如系统、设备、装置、器件等)执行，在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

可选地，上述实施例的全部或部分步骤也可以使用集成电路来实现，这些步骤可以被分别制作成一个个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

上述实施例中的各装置/功能模块/功能单元可以采用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，也可以分布在多个计算装置所组成的网络上。

上述实施例中的各装置/功能模块/功能单元以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述提到的计算机可读取存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求所述的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种卫星导航系统抗干扰处理方法，其特征在于，包括：

101、对空频二维处理器的M个接收阵元，分别积累N段长度为K的中频AD采样信号，分别对所述中频AD采样信号进行K点快速傅里叶变换得到频域数组：

X₁₁,X₁₂,…X_1K；X₂₁,X₂₂,…X_2K；…X_M1,X_M2,…X_MK；

所述频域数组中各频域信号均是长度为N的序列；

102、确定卫星信号带宽对应整个带宽的频点个数B；

103、根据所述频域数组，计算信号带宽内的B个频点的采样协方差矩阵R_b，其中其中X_b＝[X_1k,X_2b,…X_MB]^T,b＝1,2,...,B；

104、分别对每个频点的所述协方差矩阵R_b进行特征分解，得到每个协方差矩阵R_b的特征分解表达式；

105、根据每个协方差矩阵R_b的特征分解表达式，确定对角加载矩阵；

106、分别确定在所述对角加载矩阵约束下的该频点的权向量w_b；

107、利用各频点的所述权向量w_b对所述频域数组进行空域滤波处理；

108、对空域滤波后的频域数据进行K点快速傅里叶逆变换，得到时域中频数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每个协方差矩阵R_b的特征分解表达式为：

R_b＝U_bΛ_bU_b ^H；

其中，U_b表示特征向量矩阵，Λ_b＝diag{λ₁，…λ_P}表示特征值矩阵，λ_i表示特征值，且λ₁≥λ₂≥…λ_P，P为干扰数目。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：

所述对角加载矩阵是通过如下表达式计算得到的：

${\widehat{\mathrm{\γ}}}_b\left(\right|\left|U_b^H{a}_b\right||-|\left|a_b\right|\left|\mathrm{\ϵ}\right)\underset{i=i}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{\left(\frac{1}{{\mathrm{\λ}}_i+\mathrm{\η}}\right)}^2/\underset{i=i}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{{\mathrm{\λ}}_i+\mathrm{\η}};$

其中，a_b为期望信号的导向矢量，ε为采样协方差矩阵与理论协方差矩阵之间偏差的模的平方的最大值，η为理论输入信号导向矢量与实际导向矢量之间偏差的模的平方的最大值。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，确定在所述对角加载矩阵约束下的该频点的权向量w_b，包括：

利用对角加载矩阵得到拉格朗日乘子λ_b，表达式如下：

${\mathrm{\λ}}_b=\frac{1}{{\widehat{\mathrm{\γ}}}_b}\left(\frac{\left|\right|a_b\left|\right|}{\left|\right|a_b\left|\right|-\mathrm{\ϵ}}\right);$

利用特征向量矩阵确定波束形成权值表达式如下：

${\tilde{w}}_b=U_b\left(\mathrm{diag}({\mathrm{\ψ}}_1,...,{\mathrm{\ψ}}_P)\right)U_b^H{a}_b,$

其中 ${\mathrm{\ψ}}_i={\widehat{\mathrm{\γ}}}_b/[({\mathrm{\λ}}_i+\mathrm{\η}){\widehat{\mathrm{\γ}}}_b+|\left|a_b\right|\left|\mathrm{\ϵ}\right],(i=1,...,P);$

利用拉格朗日乘子λ_k和波束形成权值的乘积，得到权向量w_k。

5.如权利要求1～4中任一项所述的方法，其特征在于，滤波后得到的输出信号为：

y_k(n)＝w_1kX_1k(n)+w_2kX_2k(n)+...+w_MkX_Mk(n)；

其中，y_k(n)为第k个频点空域滤波的输出，n为时刻的序号。

6.一种卫星导航系统抗干扰处理装置，其特征在于，包括：

变换模块，用于对空频二维处理器的M个接收阵元，分别积累N段长度为K的中频AD采样信号，分别对所述中频AD采样信号进行K点快速傅里叶变换得到频域数组：

X₁₁,X₁₂,…X_1K；X₂₁,X₂₂,…X_2K；…X_M1,X_M2,…X_MK；

所述频域数组中各频域信号均是长度为N的序列；

确定模块，用于确定卫星信号带宽对应整个带宽的频点个数B；

矩阵计算模块，用于根据所述频域数组，计算信号带宽内的B个频点的协方差矩阵R_b；

其中其中X_b＝[X_1k,X_2b,…X_MB]^T,b＝1,2,...,B；

矩阵分解模块，用于分别对每个频点的所述协方差矩阵R_b进行特征分解，得到每个协方差矩阵R_b的特征分解表达式；

矩阵确定模块，用于根据每个协方差矩阵R_b的特征分解表达式，确定对角加载矩阵；

权向量确定模块，用于分别确定对角加载矩阵约束下的该频点的权向量w_b；

空域滤波模块，用于利用各频点的所述权向量w_b对所述频域数组进行空域滤波处理；

逆变换模块，用于对空域滤波后的频域数据进行K点快速傅里叶逆变换，得到时域中频数据。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述每个协方差矩阵R_b的特征分解表达式为：

R_b＝U_bΛ_bU_b ^H；

其中，U_b表示特征向量矩阵，Λ_b＝diag{λ₁,…λ_P}表示特征值矩阵，λ_i表示特征值，且λ₁≥λ₂≥…λ_P，P为干扰数目。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于：

所述对角加载矩阵是通过如下表达式计算得到的：

${\widehat{\mathrm{\γ}}}_b\left(\right|\left|U_b^H{a}_b\right||-|\left|a_b\right|\left|\mathrm{\ϵ}\right)\underset{i=i}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{\left(\frac{1}{{\mathrm{\λ}}_i+\mathrm{\η}}\right)}^2/\underset{i=i}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{{\mathrm{\λ}}_i+\mathrm{\η}};$

其中，a_b为期望信号的导向矢量，ε为采样协方差矩阵与理论协方差矩阵之间偏差的模的平方的最大值，η为理论输入信号导向矢量与实际导向矢量之间偏差的模的平方的最大值。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述权向量确定模块具体用于：

利用对角加载矩阵得到拉格朗日乘子λ_b，表达式如下：

${\mathrm{\λ}}_b=\frac{1}{{\widehat{\mathrm{\γ}}}_b}\left(\frac{\left|\right|a_b\left|\right|}{\left|\right|a_b\left|\right|-\mathrm{\ϵ}}\right);$

利用特征向量矩阵确定波束形成权值表达式如下：

${\tilde{w}}_b=U_b\left(\mathrm{diag}({\mathrm{\ψ}}_1,...,{\mathrm{\ψ}}_P)\right)U_b^H{a}_b,$

其中 ${\mathrm{\ψ}}_i={\widehat{\mathrm{\γ}}}_b/[({\mathrm{\λ}}_i+\mathrm{\η}){\widehat{\mathrm{\γ}}}_b+|\left|a_b\right|\left|\mathrm{\ϵ}\right],(i=1,...,P);$

利用拉格朗日乘子λ_k和波束形成权值的乘积，得到权向量w_k。

10.如权利要求6～9中任一项所述的装置，其特征在于，滤波后得到的输出信号为：

y_k(n)＝w_1kX_1k(n)+w_2kX_2k(n)+...+w_MkX_Mk(n)；

其中，y_k(n)为第k个频点空域滤波的输出，n为时刻的序号。