CN115825883A - 星载gnss-s雷达实时直达信号干扰抑制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种星载GNSS‑S雷达实时直达信号干扰抑制方法，包括：星载GNSS‑S雷达采用稀疏化多维天线阵列设计，接收大范围探测区域中大型目标的导航卫星散射信号；根据多颗导航卫星的位置与速度、所述星载GNSS‑S雷达的位置与速度、天线安装角和探测区域信息，确定天线波束指向和导航卫星直达信号的干扰方位与干扰深度；建立直达信号干扰抑制多目标函数；利用交替迭代算法对所述直达信号干扰抑制多目标函数进行交替迭代优化，对多个角度的导航卫星直达信号的干扰进行实时深度抑制。本发明能接收大型海面目标的导航卫星弱散射信号，并深度抑制多颗同频点导航卫星的直射干扰信号，获得高信杂比的GNSS‑S信号，实现对大型海面目标的有效探测。

Description

星载GNSS-S雷达实时直达信号干扰抑制方法

技术领域

本发明涉及电子信息与雷达技术领域，尤其涉及一种基于交替迭代算法的星载GNSS-S雷达实时直达信号干扰抑制方法。

背景技术

针对近海防御与远海防卫的需求，需要建立覆盖海军战略防御纵深的时效性高且满足作战需求的海战场目标探测定位装备体系。基于GNSS-S(全球导航卫星系统-散射信号)的外辐射源探测技术具有信号源丰富、全天时、全天候探测、可对抗无线电静默和雷达隐身、载荷功耗低、易搭载等优势。且该技术可与电子侦察、雷达和光学侦察等手段形成互补和验证，提高战场感知能力，是海洋侦察与监视体系的重要补充。因此，需要开展基于星载GNSS-S的大型海上目标探测定位技术。

然而，导航卫星信号的落地功率低(-130dBm)，经过双程衰减后，星上GNSS-S载荷接收到的导航卫星散射信号极其微弱，且舰船目标散射的信号功率远低于噪声功率。实际过程中，部分导航卫星信号将直接进入星载GNSS-S雷达天线成为直射干扰信号，且一般来说，直射干扰信号的功率比舰船目标散射信号的功率大30-50dB，为后续的GNSS-S目标探测带来相对极大的干扰。因此，亟待探索研究一种大型海面舰船目标信号接收的过程中，导航卫星产生的直射干扰信号的抑制技术，提高对大范围海面舰船目标的探测性能。

发明内容

为解决上述现有技术存在的技术问题，本发明的目的在于提供一种星载GNSS-S雷达实时直达信号干扰抑制方法，能接收大型海面目标的导航卫星弱散射信号，并深度抑制多颗同频点导航卫星的直射干扰信号，获得高信杂比的GNSS-S信号，实现对大型海面目标的有效探测。

为实现上述发明目的，本发明的技术方案是：

本发明提供一种星载GNSS-S雷达实时直达信号干扰抑制方法，包括：

星载GNSS-S雷达采用稀疏化多维天线阵列设计，接收大范围探测区域中大型目标的导航卫星散射信号；

根据多颗导航卫星的位置与速度、所述星载GNSS-S雷达的位置与速度、天线安装角和探测区域信息，确定天线波束指向和导航卫星直达信号的干扰方位与干扰深度；

建立直达信号干扰抑制多目标函数；

利用交替迭代算法对所述直达信号干扰抑制多目标函数进行交替迭代优化，对多个角度的导航卫星直达信号的干扰进行实时深度抑制。

根据本发明的一个方面，所述稀疏化多维天线阵列包括：稀疏化多维天线、R组件和旁瓣控制最大增益波束形成器，

所述稀疏化多维天线由M×N个子阵和M×N个R组件组成，每个子阵由四个方形天线组成，沿方位向设置M个子阵，沿距离向设置N个子阵，每个子阵对应一个R组件；

所述旁瓣控制最大增益波束形成器用于对M×N个子阵进行优化和数字自适应干扰抑制。

根据本发明的一个方面，所述星载GNSS-S雷达采用稀疏化多维天线阵列设计，包括：

根据星载GNSS-S雷达的先验信息要求，确定天线目标函数；

采用并行遗传算法对所述天线目标函数进行优化，获得所述稀疏化多维天线的各个子阵对应的复数权值和天线拓扑结构。

根据本发明的一个方面，所述先验信息要求包括：天线工作频率范围、方位向扫描范围、距离向扫描范围、天线总增益、子阵天线、天线在方位向的主瓣宽度、天线在距离向的主瓣宽度和旁瓣电平。

根据本发明的一个方面，所述星载GNSS-S雷达接收大范围探测区域中大型目标的导航卫星散射信号，包括：

所述稀疏化多维天线阵列接收大范围探测区域中大型目标的导航卫星散射信号和导航卫星直达信号；

所述R组件对所述导航卫星散射信号进行滤波、放大、下变频处理，以及AD采样至数字中频信号。

根据本发明的一个方面，根据多颗导航卫星的位置与速度、所述星载GNSS-S雷达的位置与速度、天线安装角和探测区域信息，确定天线波束指向和导航卫星直达信号的干扰方位与干扰深度，包括：

根据所述星载GNSS-S雷达的位置与速度、天线安装角和探测区域信息，计算出天线波束指向Ω₀，确定主瓣区角度集合Ω_ML和旁瓣区角度集合Ω_SL；

根据多颗导航卫星的位置与速度、所述星载GNSS-S雷达的位置与速度和天线安装角信息，计算出多颗导航卫星的直达信号的干扰角度，确定干扰区角度集合Ω_notch；

根据多颗导航卫星的位置和所述星载GNSS-S雷达的位置，计算出多颗导航卫星的直达信号的干扰功率Ps_p和最小目标散射功率Pt_min，并确定第p颗导航卫星的直达信号干扰的零陷深度η。

根据本发明的一个方面，建立直达信号干扰抑制多目标函数，包括：

根据所述天线波束指向Ω₀、主瓣区角度集合、旁瓣区角度集合Ω_SL、干扰区角度集合Ω_notch和零陷深度η，建立所述直达信号干扰抑制多目标函数，即为旁瓣控制最大增益波束形成器的目标函数：

s.t.w^Hp(Ω₀)＝1,

|w^Hp(Ω_i)|≤ξ_i,Ω_i∈Ω_SL,i＝1,2,...,N_SL，

|w^Hp(Ω_j)|≤η_j,Ω_j∈Ω_notch,j＝1,2,...,N_notch

其中，w表示优化权值；p(Ω₀)表示天线波束指向的导向矢量；p(Ω_i)表示旁瓣角的导向矢量，ξ_i表示旁瓣高度，Ω_i表示旁瓣离散角，Ω_SL表示旁瓣角度的集合，N_SL表示旁瓣离散角的个数；p(Ω_j)表示零陷角的导向矢量，η_j表示零陷深度，Ω_j表示零陷离散角，Ω_notch表示零陷角度的集合，N_notch表示零陷角的个数；(·)^H表示取共轭操作。

根据本发明的一个方面，利用交替迭代算法对所述直达信号干扰抑制多目标函数进行交替迭代优化，对多个角度的导航卫星直达信号的干扰进行实时深度抑制，包括：

利用交替迭代算法对所述旁瓣控制最大增益波束形成器的目标函数进行交替迭代优化，获得多目最优值w_opt，生成最优滤波器；

利用所述最优滤波器对所述导航卫星散射信号和所述导航卫星直达信号进行空域滤波，将M×N个子阵天线输出的信号s_m,n(t)进行复数加权，合成天线子阵的最优化数字波束，即为：

根据本发明的一个方面，所述利用交替迭代算法对所述旁瓣控制最大增益波束形成器的目标函数进行交替迭代优化，包括：

s.t.w^Hp(Ω₀)＝1,

||μ_i,ν_i||≤ξ_i,i＝1,2,...,N_SL

||μ_j,ν_j||≤η_j,i＝1,2,...,N_notch

其中，

表示旁瓣角导向矢量的实部；

表示旁瓣角导向矢量的虚部；μ_SL表示辅助变量，旁瓣高度的实部，μ_SL＝[μ₁,μ₂,...,μ_sl]^T；ν_SL表示辅助变量，旁瓣高度的虚部，ν_SL＝[ν₁,ν₂,...,ν_sl]^T；

表示零陷角导向矢量的实部；

表示零陷角导向矢量的虚部；μ_notch表示辅助变量，零陷深度的实部；ν_notch表示辅助变量，零陷深度的虚部；(·)^T表示取转置操作；||·||表示取模值操作；

定义增广拉格朗日函数：

其中，λ_SL,κ_SL，λ_notch,κ_notch,λ₀是拉格朗日算子；ρ表示步进长度；

表示天线波束指向导向矢量的实部；

交替迭代所述旁瓣控制最大增益波束形成器的目标函数的原变量、辅助变量和拉格朗日乘子，分别求解子优化问题，重复执行迭代直至收敛。

根据本发明的一个方面，交替迭代所述旁瓣控制最大增益波束形成器的目标函数的原变量、辅助变量和拉格朗日乘子，分别求解子优化问题，重复执行迭代直至收敛，包括：

求解如下子优化问题，更新优化权值w：

w^t+1＝argminL_ρ(w,μ_SL,v_SL,λ_SL,κ_SL,μ_notch,v_notch,λ_notch,κ_notch,λ₀)

求解如下子优化问题，更新辅助变量μ_SL,v_SL,μ_notch,v_notch：

s.t.||u_i,v_i||≤ξ_i,i＝1,2,...,N_SL,

||u_j,v_j||≤η_j,j＝1,2,...,N_notch,

更新拉格朗日乘子变量λ_SL,κ_SL,λ_notch,κ_notch,,λ₀：

其中，t表示迭代次数；

按照以上更新步骤进行迭代优化，获得多目最优值w_opt。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

根据本发明的方案，该方法采用交替迭代(ADMM)算法，对旁瓣控制最大增益波束形成器进行优化迭代，实现稀疏化多维天线阵列的子阵的最优数字波束的合成，同时对多颗导航卫星直达信号的干扰约束在宽度和深度上进行加强，增大天线零陷宽度，将“零陷点”变为“零陷凹槽”，保证直达干扰信号不会因幅相误差导致零陷指向错误，进而实现对多颗导航卫星、多个角度的直达干扰信号的有效深度抑制。与此同时，保证了主瓣最大增益，提高大范围探测区域大型目标散射信号的信杂比。

根据本发明的一个方案，采用稀疏化多维天线阵列技术并进行优化，在保证方位向波束扫描性能的要求下，大幅降低了天线的接收通道数量，简化了星载GNSS-S雷达系统的复杂度，同时降低了系统功耗。

该方法具有接收范围大、灵敏度高、子阵数量少、最大增益、旁瓣低、收敛速度快、实时性好等优势，且迭代速度快，可以实时形成在轨波束，同时实现对GNSS-S信号的高增益接收与直达信号的抑制。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示意性表示本发明实施例公开的一种星载GNSS-S雷达实时直达信号干扰抑制方法的实现流程图；

图2示意性表示本发明实施例公开的一种星载GNSS-S雷达实时直达信号干扰抑制方法的具体实施流程图；

图3示意性表示本发明实施例公开的星载GNSS-S雷达的稀疏化多维天线阵列的结构图；

图4示意性表示本发明实施例公开的星载GNSS-S雷达对海面大型舰船目标的探测场景图；

图5示意性表示本发明实施例公开的某场景下主瓣区、旁瓣区与零陷区的分布图。

具体实施方式

此说明书实施方式的描述应与相应的附图相结合，附图应作为完整的说明书的一部分。在附图中，实施例的形状或是厚度可扩大，并以简化或是方便标示。再者，附图中各结构的部分将以分别描述进行说明，值得注意的是，图中未示出或未通过文字进行说明的元件，为所属技术领域中的普通技术人员所知的形式。

此处实施例的描述，有关方向和方位的任何参考，均仅是为了便于描述，而不能理解为对本发明保护范围的任何限制。以下对于优选实施方式的说明会涉及到特征的组合，这些特征可能独立存在或者组合存在，本发明并不特别地限定于优选的实施方式。本发明的范围由权利要求书所界定。

参见图1和图2，本发明实施例公开的一种星载GNSS-S雷达实时直达信号干扰抑制方法的具体实现流程包括以下步骤：

步骤100，星载GNSS-S雷达采用稀疏化多维天线阵列设计，接收大范围探测区域中大型目标的导航卫星散射信号。

一个实施例中，步骤100中星载GNSS-S雷达采用稀疏化多维天线阵列设计的具体实施过程，包括：

首先，根据星载GNSS-S雷达的先验信息要求，确定天线目标函数。具体的，所述先验信息要求包括：天线工作频率范围、方位向扫描范围、距离向扫描范围、天线总增益、子阵天线增益、天线在方位向的主瓣宽度、天线在距离向的主瓣宽度和旁瓣电平。其中，

1)天线工作频率范围为1.268GHz±30MHz，极化方式为左旋圆极化，天线总增益不小于35dB；

2)方位向扫描范围为

一般取20°～30°；

3)距离向扫描范围为θ∈[-θ_max,θ_max]，θ_max一般取20°～30°；

4)天线总增益：G₀≥30dB；

5)子阵天线增益：GS₀＝6dB；

6)天线在方位向的主瓣宽度：Φ₀一般取5°；

7)天线在距离向的主瓣宽度：Θ₀一般取13°；

8)旁瓣电平：P₀一般取-10dB～-15dB。

根据以上要求建立天线目标函数，具体包括：

加权组合后的天线目标函数为f(P_m,n,d_n,A_m,n,a_m,n)＝-w₁·f₁+w₂·f₂+w₃·f₃+w₄·f₄，其中，

且w₄∈[0.5,0.8]，使得天线副瓣电平最小化函数占比更大。目标函数优化的变量P_m,n、d_n、A_m,n和a_m,n，P_m,n为方位向第m个、距离向第n个的子阵坐标，d_n为子阵中阵元间距离，A_m,n和a_m,n分别为方位向第m个、距离向第n个的子阵天线的幅度值与相位值。

其次，采用并行遗传算法对所述天线目标函数进行优化，获得所述稀疏化多维天线的各个子阵对应的复数权值和天线拓扑结构。

具体的，该步骤中优化天线目标函数的具体实施过程包括：利用并行遗传算法对加权组合后的目标函数f(K_m,n,d_n,A_m,n,a_m,n)进行搜索优化，获得多目标函数变量的最优值opt{P_m,n}、opt{d_n}、opt{A_m,n}和opt{a_m,n}，获得各个子阵天线的阵元数opt{K_m,n}和距离向的偏移量opt{d_n}，完成稀疏化多维天线阵列的天线布阵。

参见图3，稀疏化多维天线阵列包括：稀疏化多维天线、R组件和旁瓣控制最大增益波束形成器。所述稀疏化多维天线由M×N个子阵和M×N个R组件组成，每个子阵由四个方形天线组成，通过调节子阵内四个阵元的相位达到相位中心的偏移，实现整个口径上子阵相位中心的非周期性排布，沿方位向设置M个子阵，沿距离向设置N个子阵，每个子阵对应一个R组件；所述旁瓣控制最大增益波束形成器用于对M×N个子阵进行优化和数字自适应干扰抑制。

一个实施例中，步骤100中星载GNSS-S雷达接收大范围探测区域中大型目标的导航卫星散射信号的具体实施过程，包括：

所述稀疏化多维天线阵列同时接收大范围探测区域中大型目标，例如海面大型舰船目标的导航卫星散射信号和导航卫星直达信号；所述R组件再对所述导航卫星散射信号进行滤波、放大、下变频处理，以及AD采样至数字中频信号。

步骤200，根据多颗导航卫星的位置与速度、所述星载GNSS-S雷达的位置与速度、天线安装角和探测区域信息，确定天线波束指向和导航卫星直达信号的干扰方位与干扰深度。

一个实施例中，步骤200中根据多颗导航卫星的位置与速度、所述星载GNSS-S雷达的位置与速度、天线安装角和探测区域信息，确定天线波束指向和导航卫星直达信号的干扰方位与干扰深度的具体实施过程，包括：

根据所述星载GNSS-S雷达的位置与速度、天线安装角和探测区域信息，计算出天线波束指向Ω₀，确定主瓣区角度集合Ω_ML和旁瓣区角度集合Ω_SL，具体分别为：

Ω_ML＝{Ω||Ω-Ω₀|≤BW_SL/2}，

Ω_SL＝{Ω||Ω-Ω₀|≥BW_SL/2}，

其中，BW_SL为指定的旁瓣级波束宽度；

根据多颗导航卫星的位置与速度、所述星载GNSS-S雷达的位置与速度和天线安装角信息，计算出多颗导航卫星的直达信号的干扰角度，记第p颗导航卫星的直达信号的干扰角度为(θs_p,

)，并确定干扰区角度集合Ω_notch，具体为：

Ω_notch-p＝{Ω||Ω-Ω_p|＜NW}，

其中，Ω表示空间立体角，Ω_notch由多个零陷角度集合Ω_notch-1、Ω_notch-2、…、Ω_notch-P组成，Ω_p为零陷位置，NW为零陷宽度。

根据多颗导航卫星的位置和所述星载GNSS-S雷达的位置，计算出多颗导航卫星的直达信号的干扰功率Ps_p和最小目标散射功率Pt_min，并确定第p颗导航卫星的直达信号干扰的零陷深度η。

由此确定了旁瓣控制最大增益波束形成器的目标函数的参数。

步骤300，建立直达信号干扰抑制多目标函数。

一个实施例中，步骤300中建立直达信号干扰抑制多目标函数的具体实施过程，包括：根据所述天线波束指向Ω₀、主瓣区角度集合、旁瓣区角度集合Ω_SL、干扰区角度集合Ω_notch和零陷深度η，建立所述直达信号干扰抑制多目标函数，即为旁瓣控制最大增益波束形成器的目标函数：

s.t.w^Hp(Ω₀)＝1,

|w^Hp(Ω_i)|≤ξ_i,Ω_i∈Ω_SL,i＝1,2,...,N_SL，

|w^Hp(Ω_j)|≤η_j,Ω_j∈Ω_notch,j＝1,2,...,N_notch

其中，w表示优化权值；p(Ω₀)表示天线波束指向的导向矢量；p(Ω_i)表示旁瓣角的导向矢量，ξ_i表示旁瓣高度，Ω_i表示旁瓣离散角，Ω_SL表示旁瓣角度的集合，N_SL表示旁瓣离散角的个数；p(Ω_j)表示零陷角的导向矢量，η_j表示零陷深度，Ω_j表示零陷离散角，Ω_notch表示零陷角度的集合，N_notch表示零陷角的个数；(·)^H表示取共轭操作。

本实施例中，上述旁瓣控制最大增益波束形成器的目标函数优化搜索各天线子阵的最优化幅度w_m,n，使P个导航卫星直达干扰信号的抑制深度最大化，同时使整个天线方向图满足总增益最大、天线主瓣宽度最小、天线副瓣电平最小。

步骤400，利用交替迭代算法对所述直达信号干扰抑制多目标函数进行交替迭代优化，对多个角度的导航卫星直达信号的干扰进行实时深度抑制。

一个实施例中，步骤400中利用交替迭代算法对所述直达信号干扰抑制多目标函数进行交替迭代优化，对多个角度的导航卫星直达信号的干扰进行实时深度抑制的具体实施过程，包括：

利用交替迭代算法对所述旁瓣控制最大增益波束形成器的目标函数进行交替迭代优化，获得多目最优值w_opt，生成最优滤波器。具体可以将该优化过程转化为：

s.t.w^Hp(Ω₀)＝1,

其中，w表示优化权值；Ω₀表示天线波束指向；p(Ω₀)表示天线波束指向的导向矢量；

表示旁瓣角导向矢量的实部；

表示旁瓣角导向矢量的虚部；μ_SL表示辅助变量，旁瓣高度的实部，μ_SL＝[μ₁,μ₂,...,μ_sl]^T；ν_SL表示辅助变量，旁瓣高度的虚部，ν_SL＝[ν₁,ν₂,...,ν_sl]^T；

表示零陷角导向矢量的实部；

表示零陷角导向矢量的虚部；μ_notch表示辅助变量，零陷深度的实部；ν_notch表示辅助变量，零陷深度的虚部；(·)^H表示取共轭操作；(·)^T表示取转置操作；||·||表示取模值操作；ξ_i表示旁瓣高度；N_SL表示旁瓣离散角的个数；η_j表示零陷深度；N_notch表示零陷角的个数。

定义增广拉格朗日函数

其中，λ_SL,κ_SL，λ_notch,κ_notch,λ₀是拉格朗日算子，ρ表示步进长度，

表示天线波束指向导向矢量的实部。

交替迭代所述旁瓣控制最大增益波束形成器的目标函数的原变量、辅助变量和拉格朗日乘子，分别求解以下子优化问题，重复执行迭代直至收敛。分别是：

①求解如下子优化问题，更新优化权值w：

w^t+1＝argminL_ρ(w,μ_SL,v_SL,λ_SL,κ_SL,μ_notch,v_notch,λ_notch,κ_notch,λ₀)

②求解如下子优化问题，更新辅助变量μ_SL,v_SL,μ_notch,v_notch：

s.t.||u_i,v_i||≤ξ_i,i＝1,2,...,N_SL,

||u_j,v_j||≤η_j,j＝1,2,...,N_notch,

③更新拉格朗日乘子变量λ_SL,κ_SL,λ_notch,κ_notch,,λ₀：

其中，t表示迭代次数。

按照以上更新步骤①～③进行迭代优化，获得多目最优值w_opt。

利用所述最优滤波器对所述导航卫星散射信号和所述导航卫星直达信号进行空域滤波，将M×N个子阵天线输出的信号s_m,n(t)进行复数加权，合成天线子阵的最优化数字波束，从而抑制了p个导航卫星直达信号的干扰功率。形成的最优化数字波束即为：

由此，本实施例的方法对不同的直达信号的干扰，为了对抗幅相误差引起的指向误差，增大天线零陷宽度，将“零陷点”变为“零陷凹槽”，保证直达干扰信号不会因幅相误差导致零陷指向错误，保证直达干扰信号的有效抑制，从而实现对多个角度的导航卫星直达干扰信号的实时深度抑制。同时，保证白噪声增益最小，实现信号的高增益接收，获得高信杂比的导航卫星散射信号(GNSS-S信号)。

本实施例的方法针对不同波束指向的探测区域，调整波束中心指向角度，利用并行交替迭代算法重复对上述导航卫星直达信号抑制多目标函数进行迭代优化，获得不同波束指向的最优化复数权值，实现大范围海面舰船目标探测时的P颗导航卫星直射干扰信号的深度抑制。

参见图4，在本实施例的星载GNSS-S雷达利用其稀疏化多维天线阵列对大范围海面大型舰船目标进行探测的场景中，形成GNSS-S散射的主要是指后项散射信号，直达干扰信号主要是由入俯仰角在(-90°-90°)之间的导航卫星产生的。

图5示出利用本实施例的方法得到的某场景下的主瓣区、旁瓣区与零陷区的分布。参见图5，图中的“+”为探测区域，即主瓣方向，根据主瓣宽度要求设置主瓣区。“×”为零陷区，根据零陷宽度要求，设置零陷区，其余为旁瓣区。

本实施例的星载GNSS-S雷达利用稀疏化多维天线阵列对大范围海面舰船目标的导航卫星弱散射信号和导航卫星直达信号进行同步接收，利用目标函数建模与交替迭代算法对多通道信号的复数权值进行搜索优化，实现旁瓣控制最大增益波束形成器，形成最优化数字波束，在对多颗导航卫星直射干扰信号进行深度抑制的同时，天线阵列增益达到最大，提高海面舰船目标散射信号的信杂比。

对于本发明的方法所涉及的上述各个步骤的序号并不意味着方法执行顺序的先后，各步骤的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明的实施方式的实施过程构成任何限定。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种星载GNSS-S雷达实时直达信号干扰抑制方法，包括：

星载GNSS-S雷达采用稀疏化多维天线阵列设计，接收大范围探测区域中大型目标的导航卫星散射信号；

根据多颗导航卫星的位置与速度、所述星载GNSS-S雷达的位置与速度、天线安装角和探测区域信息，确定天线波束指向和导航卫星直达信号的干扰方位与干扰深度；

建立直达信号干扰抑制多目标函数；

利用交替迭代算法对所述直达信号干扰抑制多目标函数进行交替迭代优化，对多个角度的导航卫星直达信号的干扰进行实时深度抑制。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述稀疏化多维天线阵列包括：稀疏化多维天线、R组件和旁瓣控制最大增益波束形成器，

所述稀疏化多维天线由M×N个子阵和M×N个R组件组成，每个子阵由四个方形天线组成，沿方位向设置M个子阵，沿距离向设置N个子阵，每个子阵对应一个R组件；

所述旁瓣控制最大增益波束形成器用于对M×N个子阵进行优化和数字自适应干扰抑制。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述星载GNSS-S雷达采用稀疏化多维天线阵列设计，包括：

根据星载GNSS-S雷达的先验信息要求，确定天线目标函数；

采用并行遗传算法对所述天线目标函数进行优化，获得所述稀疏化多维天线的各个子阵对应的复数权值和天线拓扑结构。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述先验信息要求包括：天线工作频率范围、方位向扫描范围、距离向扫描范围、天线总增益、子阵天线增益、天线在方位向的主瓣宽度、天线在距离向的主瓣宽度和旁瓣电平。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述星载GNSS-S雷达接收大范围探测区域中大型目标的导航卫星散射信号，包括：

所述稀疏化多维天线阵列接收大范围探测区域中大型目标的导航卫星散射信号和导航卫星直达信号；

所述R组件对所述导航卫星散射信号进行滤波、放大、下变频处理，以及AD采样至数字中频信号。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据多颗导航卫星的位置与速度、所述星载GNSS-S雷达的位置与速度、天线安装角和探测区域信息，确定天线波束指向和导航卫星直达信号的干扰方位与干扰深度，包括：

根据所述星载GNSS-S雷达的位置与速度、天线安装角和探测区域信息，计算出天线波束指向Ω₀，确定主瓣区角度集合Ω_ML和旁瓣区角度集合Ω_SL；

根据多颗导航卫星的位置与速度、所述星载GNSS-S雷达的位置与速度和天线安装角信息，计算出多颗导航卫星的直达信号的干扰角度，确定干扰区角度集合Ω_notch；

根据多颗导航卫星的位置和所述星载GNSS-S雷达的位置，计算出多颗导航卫星的直达信号的干扰功率Ps_p和最小目标散射功率Pt_min，并确定第p颗导航卫星的直达信号干扰的零陷深度η。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，建立直达信号干扰抑制多目标函数，包括：

根据所述天线波束指向Ω₀、主瓣区角度集合、旁瓣区角度集合Ω_SL、干扰区角度集合Ω_notch和零陷深度η，建立所述直达信号干扰抑制多目标函数，即为旁瓣控制最大增益波束形成器的目标函数：

其中，w表示优化权值；p(Ω₀)表示天线波束指向的导向矢量；p(Ω_i)表示旁瓣角的导向矢量，ξ_i表示旁瓣高度，Ω_i表示旁瓣离散角，Ω_SL表示旁瓣角度的集合，N_SL表示旁瓣离散角的个数；p(Ω_j)表示零陷角的导向矢量，η_j表示零陷深度，Ω_j表示零陷离散角，Ω_notch表示零陷角度的集合，N_notch表示零陷角的个数；(·)^H表示取共轭操作。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，利用交替迭代算法对所述直达信号干扰抑制多目标函数进行交替迭代优化，对多个角度的导航卫星直达信号的干扰进行实时深度抑制，包括：

利用交替迭代算法对所述旁瓣控制最大增益波束形成器的目标函数进行交替迭代优化，获得多目最优值w_opt，生成最优滤波器；

利用所述最优滤波器对所述导航卫星散射信号和所述导航卫星直达信号进行空域滤波，将M×N个子阵天线输出的信号s_m,n(t)进行复数加权，合成天线子阵的最优化数字波束，即为：

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述利用交替迭代算法对所述旁瓣控制最大增益波束形成器的目标函数进行交替迭代优化，包括：

其中，

表示旁瓣角导向矢量的实部；

表示旁瓣角导向矢量的虚部；μ_SL表示辅助变量，旁瓣高度的实部，μ_SL＝[μ₁,μ₂,...,μ_sl]^T；ν_SL表示辅助变量，旁瓣高度的虚部，ν_SL＝[ν₁,ν₂,...,ν_sl]^T；

表示零陷角导向矢量的实部；

表示零陷角导向矢量的虚部；μ_notch表示辅助变量，零陷深度的实部；ν_notch表示辅助变量，零陷深度的虚部；(·)^T表示取转置操作；||·||表示取模值操作；

定义增广拉格朗日函数：

其中，λ_SL,κ_SL，λ_notch,κ_notch,λ₀是拉格朗日算子；ρ表示步进长度；

表示天线波束指向导向矢量的实部；

交替迭代所述旁瓣控制最大增益波束形成器的目标函数的原变量、辅助变量和拉格朗日乘子，分别求解子优化问题，重复执行迭代直至收敛。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，交替迭代所述旁瓣控制最大增益波束形成器的目标函数的原变量、辅助变量和拉格朗日乘子，分别求解子优化问题，重复执行迭代直至收敛，包括：

求解如下子优化问题，更新优化权值w：

w^t+1＝arg minL_ρ(w,μ_SL,v_SL,λ_SL,κ_SL,μ_notch,v_notch,λ_notch,κ_notch,λ₀)

求解如下子优化问题，更新辅助变量μ_SL,v_SL,μ_notch,v_notch：

s.t.||u_i,v_i||≤ξ_i,i＝1,2,...,N_SL,

||u_j,v_j||≤η_j,j＝1,2,...,N_notch,

更新拉格朗日乘子变量λ_SL,κ_SL,λ_notch,κ_notch,,λ₀：

其中，t表示迭代次数；

按照以上更新步骤进行迭代优化，获得多目最优值w_opt。

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