CN116400387A - 一种基于双阵元互相关的微弱干扰检测方法和系统 - Google Patents
一种基于双阵元互相关的微弱干扰检测方法和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116400387A CN116400387A CN202310606831.2A CN202310606831A CN116400387A CN 116400387 A CN116400387 A CN 116400387A CN 202310606831 A CN202310606831 A CN 202310606831A CN 116400387 A CN116400387 A CN 116400387A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- cross
- correlation
- signal
- paths
- detection
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 125
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 50
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 37
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 23
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 14
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 9
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims description 9
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 4
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 5
- 238000013461 design Methods 0.000 abstract description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 6
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 5
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 4
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000005314 correlation function Methods 0.000 description 2
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 2
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 2
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 2
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- 238000011179 visual inspection Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
- G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
- G01S19/13—Receivers
- G01S19/21—Interference related issues ; Issues related to cross-correlation, spoofing or other methods of denial of service
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
- G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
- G01S19/13—Receivers
- G01S19/35—Constructional details or hardware or software details of the signal processing chain
- G01S19/36—Constructional details or hardware or software details of the signal processing chain relating to the receiver frond end
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
- G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
- G01S19/13—Receivers
- G01S19/35—Constructional details or hardware or software details of the signal processing chain
- G01S19/37—Hardware or software details of the signal processing chain
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/213—Feature extraction, e.g. by transforming the feature space; Summarisation; Mappings, e.g. subspace methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01Q—ANTENNAS, i.e. RADIO AERIALS
- H01Q1/00—Details of, or arrangements associated with, antennas
- H01Q1/12—Supports; Mounting means
- H01Q1/22—Supports; Mounting means by structural association with other equipment or articles
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01Q—ANTENNAS, i.e. RADIO AERIALS
- H01Q21/00—Antenna arrays or systems
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
- H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
- H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
- H04B7/0404—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas the mobile station comprising multiple antennas, e.g. to provide uplink diversity
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
- Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
本申请涉及一种基于双阵元互相关的微弱干扰检测方法和系统。所述方法包括:通过双阵元天线中的第一天线和第二天线分别与两台监测接收机连接,由两台监测接收机对两路接收信号进行同步采集和处理,得到接收信号数据文件,根据预设的互相关积分时长从所述接收信号数据文件中截取信号数据进行互相关计算,得到两路接收信号的互相关值;根据所述两路接收信号的互相关值进行干扰判决,若检测时段零延迟处的互相关值水平高于预设条件,则判定检测到微弱干扰信号。本发明通过双阵元天线的设计,能够在没有参考信号的情况下将互相关检测法应用于卫星导航信号微弱干扰信号的检测,可以有效抑制接收机内部热噪声的影响,提升微弱干扰检测性能。
Description
技术领域
本申请涉及干扰检测技术领域,特别是涉及一种基于双阵元互相关的微弱干扰检测方法和系统。
背景技术
北斗卫星导航系统可在全球范围内为用户提供高精度的定位、导航和授时服务,在军事、交通、农业、林业、渔业、防灾减灾等诸多领域内都得到了广泛的应用,具有巨大的战略意义和经济价值。由于卫星导航信号传递到地面上时功率已经变得十分微弱,且信号播发频段和数据格式固定,卫星导航信号容易受到有意或无意的干扰。宽带干扰是北斗卫星导航信号频段上的一种常见干扰,影响卫星导航系统的正常使用,因此需要对电磁环境中的干扰进行干扰检测。为了提升干扰检测的范围,对功率更低的微弱干扰信号进行检测是很必要的。
常规信号检测技术主要从时域和频域进行。时域检测方法的原理是对信号在时域进行累加,通常计算量大,效率低下。典型的时域检测方法有同步累积法、相关检测法和高阶累积量检测法等等。频域检测方法的原理是利用傅里叶变换,在频域进行能量检测。频域检测方法可借助 FFT 算法实现快速计算,是目前最为常用的干扰检测方式。典型的频域检测方法有频谱分析、功率谱分析等等。
频域检测方法的弊端是无法检测湮没在噪声频谱之下的信号,由于干扰检测接收机内部不可避免地存在热噪声,因此频域检测方法无法检测到功率低于噪声的微弱干扰信号。互相关检测法是相关检测法的一种,可以利用相关和卷积的关系实现快速计算,但是传统互相关检测依赖于参考信号,无法适用于微弱干扰信号检测。因此,现有技术存在适应性不佳的问题。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提升北斗卫星导航信号频段上的宽带干扰检测性能的基于双阵元互相关的微弱干扰检测方法和系统。
一种基于双阵元互相关的微弱干扰检测方法,所述方法包括:
通过预先搭设的第一天线和第二天线接收信号;
通过第一监测接收机和第二监测接收机对两路接收信号进行同步采集,并进行数据处理,得到接收信号数据文件;
根据预设的互相关积分时长从所述接收信号数据文件中截取信号数据进行互相关计算,得到两路接收信号的互相关值;
根据所述两路接收信号的互相关值进行干扰判决,若检测时段零延迟处的互相关值水平高于预设条件,则判定检测到微弱干扰信号。
在其中一个实施例中,还包括:所述第一天线和所述第二天线接收的信号为北斗卫星导航信号频段上叠加了噪声的干扰信号。
在其中一个实施例中,还包括:通过第一监测接收机和第二监测接收机对两路接收信号进行同步采集;
将采集信号从高频信号下变频至中频信号;
对所述中频信号进行数据采集及模数转换,得到接收信号数据文件。
在其中一个实施例中,还包括:获取预设的互相关积分时长信息;
从所述接收信号数据文件中截取互相关积分时长的信号;
通过信号处理函数对两路信号进行互相关运算,得到两路接收信号的互相关值。
在其中一个实施例中,还包括:所述预设条件的信息由预设的场景类别信息、检测灵敏度水平信息、噪声强度信息和其他非干扰信息水平信息确定。
在其中一个实施例中,还包括:获取检测时段内所述两路接收信号的互相关值;
根据所述互相关值绘制互相关值结果图;
在所述互相关值结果图上进行峰值检测,若在零延迟处附近检测到预设强度的峰值,则判定检测到微弱干扰信号。
在其中一个实施例中,还包括:获取检测时段内所述两路接收信号的互相关值;
根据一次检测的多个互相关值进行统计分析,得到统计量值;所述统计量值包括最大相关系数、平均值或方差;
若所述统计量值大于预设阈值,则判定检测到微弱干扰信号。
在其中一个实施例中,还包括:根据预先设置的需求信息通过重复检测进行分析迭代:
若检测到微弱干扰信号,则在预设范围内缩减所述互相关积分时长,以满足更高的检测速度需求;
若未检测到微弱干扰信号,则在预设范围内增加所述互相关积分时长,以满足更高的检测灵敏度需求。
一种基于双阵元互相关的微弱干扰检测系统,所述系统包括:双阵元天线,第一监测接收机,第二监测接收机,信号处理单元;
所述双阵元天线包括第一天线和第二天线,用于接收两路信号;
所述监测接收机和所述第二监测接收机分别与所述第一天线和所述第二天线连接,用于对两路接收信号进行同步采集和数据处理,得到接收信号数据文件;
所述信号处理单元与所述监测接收机和所述第二监测接收机连接,用于根据预设的互相关积分时长从所述接收信号数据文件中截取信号数据进行互相关计算,得到两路接收信号的互相关值,根据所述两路接收信号的互相关值进行干扰判决,若检测时段零延迟处的互相关值水平高于预设条件,则判定检测到微弱干扰信号。
上述基于双阵元互相关的微弱干扰检测方法和系统,通过双阵元天线中的第一天线和第二天线分别与两台监测接收机连接,由两台监测接收机对两路接收信号进行同步采集和处理,得到接收信号数据文件,根据预设的互相关积分时长从所述接收信号数据文件中截取信号数据进行互相关计算,得到两路接收信号的互相关值;根据所述两路接收信号的互相关值进行干扰判决,若检测时段零延迟处的互相关值水平高于预设条件,则判定检测到微弱干扰信号。本发明通过双阵元天线的设计,能够在没有参考信号的情况下将互相关检测法应用于卫星导航信号微弱干扰信号的检测,可以有效抑制接收机内部热噪声的影响,提升微弱干扰检测性能。
附图说明
图1为一个实施例中基于双阵元互相关的微弱干扰检测方法的流程示意图;
图2为一个实施例中基于双阵元互相关的微弱干扰检测系统结构图;
图3为一个具体实施例中基于双阵元互相关的微弱干扰检测步骤的流程示意图;
图4为一个实施例中传统互相关检测法和本发明的双阵元互相关检测方法对比图,其中,(a)为传统互相关检测方法示意图,(b)为本发明互相关检测方法示意图;
图5为一个实施例中基于双阵元互相关的微弱干扰检测方法不同信噪比下的检测性能示意图;
图6为一个实施例中基于双阵元互相关的微弱干扰检测方法不同信号带宽下的检测性能示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
在一个实施例中,如图1所示,提供了一种基于双阵元互相关的微弱干扰检测方法,包括以下步骤:
步骤102,通过预先搭设的第一天线和第二天线接收信号。
图2是基于双阵元互相关的微弱干扰检测系统的结构框图。双阵元互相关的微弱干扰检测系统包括双天线、两台监测接收机以及一台计算机。由定向天线接收信号。监测接收机进行模数转换并将数据传递存储到计算机中。计算机负责时间同步两台监测接收机,以及最终的信号处理。
本发明的原理如下:
将两路接收信号进行互相关,
微弱干扰信号与噪声之间不相关,此时它们的互相关函数值近似为0,其表达式为:
本实施例接收的是北斗卫星导航信号频段上叠加了噪声的干扰信号,用本发明的方法检测北斗卫星导航信号频段上宽带干扰信号。
步骤104,通过第一监测接收机和第二监测接收机对两路接收信号进行同步采集,并进行数据处理,得到接收信号数据文件。
对两台监测接收机进行时间同步,以确保它们能在同一时刻采集信号。两路干扰信号时间上的对齐十分重要,影响本检测系统的检测精度。时间同步的具体步骤是:
连接外部时钟源:将两台监测接收机连接到同一个外部时钟源,如GPS约束振荡器(GPSDO)或其他时钟源。
配置:使用软件配置外部时钟源的输入。
初始化:将两台监测接收机的内部时钟与外部时钟源同步。
验证:一旦完成时间同步,检查监测接收机的时间显示,以确保它们是同步的。
步骤106,根据预设的互相关积分时长从接收信号数据文件中截取信号数据进行互相关计算,得到两路接收信号的互相关值。
选择合适的互相关积分时长,本实施例根据经验将互相关积分时长设置为1毫秒。即将接收信号截取为1毫秒的信号来进行互相关运算。
互相关计算可以由数据处理软件如Matlab完成。
步骤108,根据两路接收信号的互相关值进行干扰判决,若检测时段零延迟处的互相关值水平高于预设条件,则判定检测到微弱干扰信号。
根据本发明的原理,可以根据两路信号的互相关结果判断干扰信号是否存在。常见的两种判断方式如下:
互相关结果的直观检查:判断是否存在干扰的一种方法是将互相关结果绘制成图像,观察其在零延迟处或附近是否有明显的相关峰值。互相关结果中明显的峰值表明两个信号之间存在很强的关系,即认为存在干扰。
互相关结果的统计分析:判断干扰存在的一种更定量的方法是基于互相关结果计算统计量。常见的统计量包括最大相关系数、平均值、方差等。通过将这些计算出的统计数据与预设的阈值进行比较,可以确定是否可能存在干扰。例如,如果最大相关系数超过阈值,则意味着两个信号之间有很强的相关性,表明存在干扰。如果计算的统计值低于阈值,则认为不存在干扰。阈值的选择取决于具体的应用、所需的检测灵敏度水平,以及预期的噪声或其他非干扰信号水平。
上述基于双阵元互相关的微弱干扰检测方法中,通过双阵元天线中的第一天线和第二天线分别与两台监测接收机连接,由两台监测接收机对两路接收信号进行同步采集和处理,得到接收信号数据文件,根据预设的互相关积分时长从所述接收信号数据文件中截取信号数据进行互相关计算,得到两路接收信号的互相关值;根据所述两路接收信号的互相关值进行干扰判决,若检测时段零延迟处的互相关值水平高于预设条件,则判定检测到微弱干扰信号。本发明通过双阵元天线的设计,能够在没有参考信号的情况下将互相关检测法应用于卫星导航信号微弱干扰信号的检测。相较于传统频域检测方法,本发明可以实现5-10dB的性能提升,对1ms长的信号进行互相关运算,可以有效检测到功率为-115dBm,带宽为20MHz的微弱干扰信号。
在一个实施例中,提供了一种基于双阵元互相关的微弱干扰检测系统,包括:双阵元天线,第一监测接收机,第二监测接收机,信号处理单元;
双阵元天线包括第一天线和第二天线,用于接收两路信号;
监测接收机和第二监测接收机分别与第一天线和第二天线连接,用于对两路接收信号进行同步采集和数据处理,得到接收信号数据文件;
信号处理单元与监测接收机和第二监测接收机连接,用于根据预设的互相关积分时长从接收信号数据文件中截取信号数据进行互相关计算,得到两路接收信号的互相关值,根据两路接收信号的互相关值进行干扰判决,若检测时段零延迟处的互相关值水平高于预设条件,则判定检测到微弱干扰信号。
在其中一个实施例中,还包括:通过第一监测接收机和第二监测接收机对两路接收信号进行同步采集;将采集信号从高频信号下变频至中频信号;对中频信号进行数据采集及模数转换,得到接收信号数据文件。
具体地,控制两台监测接收机同步接收两路信号,将两路信号通过混频器、功率放大器、带通滤波器等器件,将高频信号下变频至中频信号。
通过干扰信号数据采集软件,配置模数转化参数,如采样频率,分辨率等,控制监测接收机中的模数转换器件来完成模数转化,将接收到的模拟信号转化为数字信号,并将数据存储在计算机中。模数转化的具体步骤有采样、量化、编码。
采样:将连续时间的模拟信号转换为离散时间的信号。根据奈奎斯特采样定理,采样频率应至少为信号中最高频率分量的两倍,以避免混叠现象。
量化:量化是将信号的连续幅度值转换为有限数量的离散幅度级别的过程。量化误差是信号在量化过程中产生的误差,它取决于量化器的分辨率。分辨率越高,量化误差越小,信号的还原精度越高。
编码:将量化后的离散幅度级别表示为二进制数字。编码器的作用是将每个量化级别分配一个唯一的二进制编码。编码后的数字信号可以用于数字信号处理、存储和传输。
在其中一个实施例中,还包括:获取检测时段内两路接收信号的互相关值;根据互相关值绘制互相关值结果图;在互相关值结果图上进行峰值检测,若在零延迟处附近检测到预设强度的峰值,则判定检测到微弱干扰信号。
由峰值的强度阈值作为检测的预设条件,峰值的强度由预设的场景类别信息、检测灵敏度水平信息、噪声强度信息和其他非干扰信息水平信息确定。
在其中一个实施例中,还包括:获取检测时段内两路接收信号的互相关值;根据一次检测的多个互相关值进行统计分析,得到统计量值;统计量值包括最大相关系数、平均值或方差;若统计量值大于预设阈值,则判定检测到微弱干扰信号。
由统计量的阈值作为检测的预设条件,阈值由预设的场景类别信息、检测灵敏度水平信息、噪声强度信息和其他非干扰信息水平信息确定。
在一个具体实施例中,如图3所示,提供一种基于双阵元互相关的微弱干扰检测方法,包括:架设天线、时间同步、信号采集、模数转换、参数选择、信号处理、干扰判决、调整参数:
(1)搭设双天线,以接收干扰信号。
在搭设双天线系统时需要注意:天线之间的距离对干扰检测性能具有重要影响,天线间距过大可能会导致信号在传输过程中出现延迟差,从而影响信号处理的性能。在搭设双天线系统时,还需要考虑环境因素,如建筑物、地形等对信号传播的影响。确保天线安装在合适的位置和高度,以减少信号传播过程中的阻挡和衰减。
(2)对两台监测接收机进行时间同步,以确保它们能在同一时刻采集信号。两路干扰信号时间上的对齐十分重要,影响本检测系统的检测精度。
(3)控制两台监测接收机同步接收两路信号,将两路信号通过混频器、功率放大器、带通滤波器等器件,将高频信号下变频至中频信号。
(4)通过干扰信号数据采集软件,配置模数转化参数,如采样频率,分辨率等,控制监测接收机中的模数转换器件来完成模数转化,将接收到的模拟信号转化为数字信号,并将数据存储在计算机中。
(5)参数选择。选择合适的互相关积分时长。
(6)读取存储的接收信号数据文件,进行数字信号处理。首先,加载数据文件,使用相应的软件如Matlab,将数据文件加载到工作区中进行处理。然后,截取一段长度的信号。使用软件自带的数字信号处理函数进行互相关运算。最终将互相关运算的结果以合适的格式存储,以便后续分析。
(7)根据两路信号的互相关结果判断干扰信号是否存在。
(8)对微弱干扰检测系统进行分析迭代,重复步骤(5)-(7)直至存在较好的检测效果。如果干扰存在,可以适当缩减互相关积分时长,以缩短运算时间,提升检测速度。如果干扰不存在,可以适当增加互相关积分时长,以提升检测的灵敏度,对功率更低的干扰信号进行检测。这种迭代方法有助于优化检测过程,并确保微弱的干扰信号被准确识别。
图4是传统互相关检测法和本发明的双阵元互相关检测方法对比。如图4(a)所示,传统互相关检测方法依赖于参考信号,由于干扰信号属于非合作信号,无法生成相应的参考信号,因此难以用于干扰检测。如图4(b)所示,本发明提出的基于双阵元互相关的检测方法两路信号都由天线采集,不需要参考信号,因此有更广的应用范围。
图5是不同信噪比下的检测性能。例如,观察干扰信号带宽为20MHz时的检测性能曲线,当干扰信号与噪声的信噪比大于-12dB时能取得较好的检测效果,在-20dB时完全失去检测效果。比较不同的曲线,干扰信号带宽越宽,检测性能曲线越陡峭,检测性能越好。
图6不同信号带宽下的检测性能。例如,观察信噪比为-10dB时的检测性能曲线,当干扰信号带宽大于20MHz时能取得较好的检测效果,在干扰信号带宽低于10MHz时检测效果欠佳。比较不同的曲线,干扰信号信噪比越高,检测性能越好。
表1 相较于传统频域方法的信噪比提升
表1是相较于传统频域方法的信噪比提升表。传统频域方法无法检测出被噪声湮没的微弱干扰信号,因此认为其检测干扰的性能极限为0dB。表中的参数为互相关积分时长为1ms时,对带宽为15MHz的干扰信号进行检测的结果。本发明提供的检测系统相比于传统频域检测系统一般可以提升5-10dB的检测性能。
根据表1以及实际场景需要,可以进一步选择合适的互相关积分时长。
表2 相较于传统时域方法的计算性能提升
表2是相较于传统时域方法的计算性能提升表。使用Matlab软件对一定长度的信号进行计算,对应的信号时长即为互相关积分时长。为了比较计算性能,统计进行1000次计算所需的时长。在每一次计算过程中,计算该段信号的所有互相关值(通常大于一万个值),一个三阶累积量和一个四阶累积量。由表2可见,使用高阶累积量的计算时长远远大于使用互相关的计算时时长。
应该理解的是,虽然图1、图3的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,图1、图3中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种基于双阵元互相关的微弱干扰检测方法,其特征在于,所述方法包括:
通过预先搭设的第一天线和第二天线接收信号;
通过第一监测接收机和第二监测接收机对两路接收信号进行同步采集,并进行数据处理,得到接收信号数据文件;
根据预设的互相关积分时长从所述接收信号数据文件中截取信号数据进行互相关计算,得到两路接收信号的互相关值;
根据所述两路接收信号的互相关值进行干扰判决,若检测时段零延迟处的互相关值水平高于预设条件,则判定检测到微弱干扰信号。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一天线和所述第二天线接收的信号为北斗卫星导航信号频段上叠加了噪声的干扰信号。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过第一监测接收机和第二监测接收机对两路接收信号进行同步采集,并进行数据处理,得到接收信号数据文件,包括:
通过第一监测接收机和第二监测接收机对两路接收信号进行同步采集;
将采集信号从高频信号下变频至中频信号;
对所述中频信号进行数据采集及模数转换,得到接收信号数据文件。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据预设的互相关积分时长从所述接收信号数据文件中截取信号数据进行互相关计算,得到两路接收信号的互相关值,包括:
获取预设的互相关积分时长信息;
从所述接收信号数据文件中截取互相关积分时长的信号;
通过信号处理函数对两路信号进行互相关运算,得到两路接收信号的互相关值。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设条件的信息由预设的场景类别信息、检测灵敏度水平信息、噪声强度信息和其他非干扰信息水平信息确定。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,根据所述两路接收信号的互相关值进行干扰判决,若检测时段零延迟处的互相关值水平高于预设条件,则判定检测到微弱干扰信号,包括:
获取检测时段内所述两路接收信号的互相关值;
根据所述互相关值绘制互相关值结果图;
在所述互相关值结果图上进行峰值检测,若在零延迟处附近检测到预设强度的峰值,则判定检测到微弱干扰信号。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,根据所述两路接收信号的互相关值进行干扰判决,若检测时段零延迟处的互相关值水平高于预设条件,则判定检测到微弱干扰信号,包括:
获取检测时段内所述两路接收信号的互相关值;
根据一次检测的多个互相关值进行统计分析,得到统计量值;所述统计量值包括最大相关系数、平均值或方差;
若所述统计量值大于预设阈值,则判定检测到微弱干扰信号。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据预先设置的需求信息通过重复检测进行分析迭代:
若检测到微弱干扰信号,则在预设范围内缩减所述互相关积分时长,以满足更高的检测速度需求;
若未检测到微弱干扰信号,则在预设范围内增加所述互相关积分时长,以满足更高的检测灵敏度需求。
9.一种基于双阵元互相关的微弱干扰检测系统,其特征在于,所述系统包括:双阵元天线,第一监测接收机,第二监测接收机,信号处理单元;
所述双阵元天线包括第一天线和第二天线,用于接收两路信号;
所述监测接收机和所述第二监测接收机分别与所述第一天线和所述第二天线连接,用于对两路接收信号进行同步采集和数据处理,得到接收信号数据文件;
所述信号处理单元与所述监测接收机和所述第二监测接收机连接,用于根据预设的互相关积分时长从所述接收信号数据文件中截取信号数据进行互相关计算,得到两路接收信号的互相关值,根据所述两路接收信号的互相关值进行干扰判决,若检测时段零延迟处的互相关值水平高于预设条件,则判定检测到微弱干扰信号。
10.根据权利要求9所述的系统,其特征在于,所述信号处理单元还用于:
获取检测时段内所述两路接收信号的互相关值;
根据所述互相关值绘制互相关值结果图;
在所述互相关值结果图上进行峰值检测,若在零延迟处附近检测到预设强度的峰值,则判定检测到微弱干扰信号;所述峰值的强度由预设的场景类别信息、检测灵敏度水平信息、噪声强度信息和其他非干扰信息水平信息确定。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310606831.2A CN116400387B (zh) | 2023-05-26 | 2023-05-26 | 一种基于双阵元互相关的微弱干扰检测方法和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310606831.2A CN116400387B (zh) | 2023-05-26 | 2023-05-26 | 一种基于双阵元互相关的微弱干扰检测方法和系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116400387A true CN116400387A (zh) | 2023-07-07 |
CN116400387B CN116400387B (zh) | 2023-08-18 |
Family
ID=87014422
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310606831.2A Active CN116400387B (zh) | 2023-05-26 | 2023-05-26 | 一种基于双阵元互相关的微弱干扰检测方法和系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116400387B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117471191A (zh) * | 2023-12-26 | 2024-01-30 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种电磁环境监测系统及监测方法 |
CN117471508A (zh) * | 2023-12-27 | 2024-01-30 | 中国人民解放军国防科技大学 | 带宽受限条件下的数据最优组帧方法和装置 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7224717B1 (en) * | 2002-11-15 | 2007-05-29 | Lockheed Martin Corporation | System and method for cross correlation receiver |
US20100117884A1 (en) * | 2008-11-11 | 2010-05-13 | Qualcomm Incorporated | Method for performing consistency checks for multiple signals received from a transmitter |
CN104793220A (zh) * | 2015-05-04 | 2015-07-22 | 中国电子科技集团公司第五十四研究所 | 一种基于多天线的欺骗干扰检测方法 |
CN107748374A (zh) * | 2017-10-30 | 2018-03-02 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种gnss天线阵参考阵元的优选方法 |
CN109104389A (zh) * | 2018-09-14 | 2018-12-28 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种gnss天线阵通道失配的自适应校正方法 |
CN111781622A (zh) * | 2020-07-08 | 2020-10-16 | 电子科技大学 | 一种基于多参考天线的卫星定位方法、系统、介质及设备 |
-
2023
- 2023-05-26 CN CN202310606831.2A patent/CN116400387B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7224717B1 (en) * | 2002-11-15 | 2007-05-29 | Lockheed Martin Corporation | System and method for cross correlation receiver |
US20100117884A1 (en) * | 2008-11-11 | 2010-05-13 | Qualcomm Incorporated | Method for performing consistency checks for multiple signals received from a transmitter |
CN104793220A (zh) * | 2015-05-04 | 2015-07-22 | 中国电子科技集团公司第五十四研究所 | 一种基于多天线的欺骗干扰检测方法 |
CN107748374A (zh) * | 2017-10-30 | 2018-03-02 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种gnss天线阵参考阵元的优选方法 |
CN109104389A (zh) * | 2018-09-14 | 2018-12-28 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种gnss天线阵通道失配的自适应校正方法 |
CN111781622A (zh) * | 2020-07-08 | 2020-10-16 | 电子科技大学 | 一种基于多参考天线的卫星定位方法、系统、介质及设备 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
鲁祖坤: "卫星导航天线阵抗干扰关键技术研究", 中国博士学位论文全文数据库 信息科技辑, no. 01, pages 136 - 332 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117471191A (zh) * | 2023-12-26 | 2024-01-30 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种电磁环境监测系统及监测方法 |
CN117471508A (zh) * | 2023-12-27 | 2024-01-30 | 中国人民解放军国防科技大学 | 带宽受限条件下的数据最优组帧方法和装置 |
CN117471508B (zh) * | 2023-12-27 | 2024-03-26 | 中国人民解放军国防科技大学 | 带宽受限条件下的数据最优组帧方法和装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN116400387B (zh) | 2023-08-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN116400387B (zh) | 一种基于双阵元互相关的微弱干扰检测方法和系统 | |
JP7064111B2 (ja) | 周波数変調連続波(fmcw)レーダーシステムにおける干渉検出 | |
KR100978535B1 (ko) | Gps 시스템에서의 항재밍 성능개선 및 재밍제거를 위한 주파수 영역에서의 문턱치값 가중치 조절방법 및 장치 | |
US7835687B2 (en) | Jamming detector and jamming detecting method | |
EP3256876B1 (en) | Radio receiver for determining location of a signal source | |
US10281556B2 (en) | Interference detection and rejection for wide area positioning systems | |
US9351175B2 (en) | System and method for determining an interferer transmitting an interfering signal | |
CN100518012C (zh) | 认知无线电系统的授权用户信号检测方法 | |
US8121222B2 (en) | Systems and methods for construction of time-frequency surfaces and detection of signals | |
US7613231B2 (en) | Apparatus and method for detecting code of direct sequence spread spectrum signal | |
US9635508B2 (en) | Fast method for wideband spectrum sensing | |
CN110988925B (zh) | 一种卫星导航接收机脉冲干扰检测与参数确定方法 | |
CN110879404A (zh) | 一种基于相关峰和残留信号相结合的gnss欺骗干扰检测方法 | |
CN106130571A (zh) | 一种基于频域和空域压缩感知的信号采样接收方法及装置 | |
CA2779205C (en) | Reception system including a mechanism countering pulsed interference | |
Wang et al. | Improved characterization of GNSS jammers using short-term time-frequency Rényi entropy | |
CN115549709B (zh) | 一种用于抑制多通道互干扰的卫星通信系统和方法 | |
CN108107452B (zh) | 一种基于自适应分段子空间投影的干扰抑制方法 | |
JP2006515070A (ja) | 無線信号到来方向探知器 | |
JP2013152112A (ja) | 時間差方位探知装置 | |
Hrbek et al. | Filtering and quantization effects on GNSS successive interference cancellation | |
UA17265U (en) | Direction finder for detecting sources of active interferences | |
US8676147B1 (en) | Detection system, controller, and method of detecting a signal of interest | |
Abdizadeh | GNSS signal acquisition in the presence of narrowband interference | |
EP1654555B1 (en) | A method of processing a sampled spread spectrum signal stream |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |