GNSS欺骗干扰效能评估指标与方法研究综述

随着电磁环境的日益复杂,卫星导航的安全应用面临严峻挑战。作为导航对抗的核心技术之一,全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)欺骗干扰技术逐渐成为国内外研究的热点方向。基于此,以欺骗干扰技术为依托的GNSS欺骗干扰设备正从验证阶段迈入应用阶段,对其效能的有效评估并选取性能优的设备不仅能够增强现代化导航对抗实力,还将促进目标任务的成功。作为开展效能评估研究的理论基础,首先介绍GNSS欺骗干扰效能评估指标与评估方法的应用背景与研究进展,随后总结国内外学者围绕GNSS欺骗干扰效能评估指标与方法的研究现状,最后阐述当前针对该领域研究存在的不足和未来的发展趋势。     

一种新颖的基于GPS与DTMB组合系统的定位跟踪算法研究

针对GPS卫星信号在楼群密集的城市和室内存在定位盲区而无法单独完成定位的难题,考虑到地面数字电视信号的自身优越性,提出GPS与DTMB组合导航的无缝定位方法.该方法通过融合多源信号的观测量来保证定位的精度,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源信号进行最优估计,并对比分析不同信号源组合下的定位跟踪效果.仿真结果表明,EKF滤波估计轨迹能较好地接近目标运动的真实轨迹,均方根误差约20 m,满足无缝定位需求,且参与定位的组合信号源参数越多,定位精度就越高.证明了在GPS定位盲区,采用GPS与DTMB进行组合导航定位的可行性.     

单站单通道GPS欺骗干扰方法

为使敌方侦察无人机抵近侦查时我方能快速反应,针对分布式欺骗干扰难以迅速部署并做出干扰的情况,研究了单站单通道下的全球定位系统(GPS)欺骗干扰.首先分析了该模式下欺骗位置与干扰机位置和欺骗信号延迟时间的关系;然后结合无人机导航系统及飞行控制原理,讨论了欺骗干扰对无人机导航系统的效果及定位被欺骗后的飞行情况,给出了单架干扰机利用单通道执行欺骗干扰的方法.仿真结果表明,该欺骗方法能够使无人机定位输出结果是干扰机的位置,并逐步诱骗敌方无人机至指定位置或区域内.     

基于非线性模型预测的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

针对四旋翼无人机轨迹跟踪控制器跟踪性能不稳定的问题,提出一种基于非线性模型预测控制(nolinear model predict control, NMPC)的轨迹跟踪算法。首先,建立四旋翼无人机的动力学模型,定义四旋翼无人机的位置和姿态为状态量,螺旋桨转速为控制输入量,建立非线性状态空间方程作为控制算法的预测模型。其次,定义最优化函数和四旋翼无人机控制约束,将轨迹跟踪控制问题转换为非线性最优化求解问题。最后,通过多重打靶法求解得到的最优控制量作为四旋翼无人机的输入信号。为验证NMPC算法的跟踪性能,在Matlab中搭建仿真平台进行对比实验,结果表明,与PID和串级模型预测控制(model predict control, MPC)及改进MPC方法相比,NMPC算法能够在满足约束的情况下完成轨迹跟踪任务,误差小、精度高,并具有抗干扰能力。     

非线性系统开闭环PI型迭代学习控制的鲁棒性

对于完成重复轨迹跟踪任务的系统,迭代学习控制是一种能有效地改进其跟踪性能的技术。研究并给出了一类非线性系统开闭环PI型迭代学习控制的鲁棒条件,证明了系统在状态干扰、输出干扰和初态干扰有界的情况下跟踪误差有界收敛,在所有干扰渐近重复的情况下可以完全地跟踪给定的期望轨迹．从鲁棒条件式看出,迭代学习控制的鲁棒性与学习控制律中的积分系数无关。     

非合作通信中MQAM的定时载波联合同步

针对非合作通信系统中多径信道下含有大符号率偏差的M进制正交振幅调制信号定时载波的同步问题,提出了一种基于改进加德纳算法的M进制正交振幅调制信号定时载波联合同步方法．该方法首先利用加德纳算法中频偏与算法输出值之间的关系,进行定时偏移估计与载波偏移粗估计;然后利用与其相差半个码元的定时误差检测输出值的绝对值差进行锁定;最后利用锁相环跟踪细微的频偏和相偏．仿真结果表明,在多径信道下,所提的定时偏移和载波偏移的联合估计方法具有良好的估计性能．     

一种基于Clothoid曲线的无人机路径规划算法

提出了一种新的基于Clothoid曲线的无人机复合路径规划算法。该算法考虑了无人机在起点和目标点的方向以及无人机转弯半径的约束,能够在任意起止点位置和方向下得到更短的曲率连续的便于无人机飞行控制跟踪实现的Clothoid复合路径。与现有的基于微分几何的迭代算法相比,该算法迭代简单在给定范围内选择迭代初值,可以得到惟一解。     

无人机导航信号稳定跟踪方法

在复杂背景下易混入随机噪声,导致无人机导航信号检出率较低、跟踪误差较大.为此,本文提出了基于改进图像特征块匹配的无人机导航信号稳定跟踪方法.利用图像传感器、CCD摄像机等设备采集序列图像;采用Harris算法提取特征点确立匹配准则,选取估计量最优值完成特征点匹配;使用改进的图像模块匹配法计算目标模块与子模块的相似度,同...     

基于ELM与Mean Shift的抗遮挡目标跟踪算法

针对目标跟踪过程中发生遮挡时跟踪出现偏差的情况,在传统Mean Shift跟踪算法的基础上引入极限学习机(extreme learning machine,ELM),提出了基于ELM与Mean Shift的目标跟踪算法。该算法根据过去3个时刻的目标位置信息,利用ELM预测出目标当前可能位置,代替目标前一时刻位置作为Mean Shift迭代起始点,并在邻域范围内进行迭代,得到目标的真实位置.实验结果表明,与现有的改进算法相比,新算法减少了迭代次数和运算时间,同时在遮挡情况下能够准确定位目标位置并进行跟踪,提高了跟踪系统的实时性和鲁棒性.     

基于强化学习的无人机吊挂负载系统轨迹规划

针对四旋翼无人机吊挂负载系统准确位置控制问题和吊挂负载的摆动抑制问题,提出了一种基于强化学习的在线轨迹规划方案.为补偿飞行过程中未知外界扰动的影响,本文首先将无人机的期望轨迹设计分为位置定位轨迹规划设计和抗扰动轨迹规划设计.其中,位置定位轨迹规划部分可预先设计,以引导无人机飞抵目标位置.抗扰动轨迹规划部分采用基于强化学习的在线更新策略,对外界未知扰动进行补偿,以达到抑制飞行过程中吊挂负载摆动的目的 .然后,采用基于Lyapunov稳定性的分析方法,证明了闭环系统的稳定性,并证明了无人机位置跟踪误差和吊挂负载摆动运动的收敛.最后,通过飞行对比实验,验证了所提轨迹规划方法的有效性以及对外界干扰和负载质量变化的鲁棒性.     

Airborne GNSS-Receiver Threat Detection in No-Fading Environments

Jamming and spoofing detection of global navigation satellite systems (GNSS) is of great importance. Civil and military aerial platforms use GNSS as main navigation systems and these systems are main target of threat attacks. In this paper a simple method based on different empirical probability density functions of successive received signal powers and goodness of fit technique is proposed for airborne platforms such as unmanned aerial vehicle (UAV), in no fading environment. The two different paths between UAV-satellite and UAV-threat, experience different empirical probability density functions which can be used to distinguish between authentic and threat signals. Simulation results including detection and false alarm probabilities show good performance of proposed method as well as low computational burden.     

GNSS中基于调零天线的欺骗干扰抑制方法

欺骗式干扰由于实现成本低、干扰能力强,成为GNSS中主流干扰来源,但现有GNSS抗干扰天线仅仅针对压制式干扰.根据欺骗式干扰检测获得的干扰到达方向信息,采用人为在该角度增加压制式干扰的方法,现有GNSS调零天线就可以在欺骗干扰角度形成方向图零陷,实现欺骗干扰抑制.通过对天线方向图和接收机扩频码同步仿真,验证了新方法的有效性.     

Jamming and spoofing interferences suppression technique for satellite navigation receiver

A satellite navigation receiver that can suppress jamming interference and spoofing interference simultaneously is designed in this paper.An anti-jamming improved constrained spacial adaptive processing algorithm in signal processing and an anti-spoofing M-estimator based extended Kalman filter algorithm in information processing are proposed respectively.Simulations of the integral designed anti-interferences satellite navigation receiver demonstrate that the designed anti-interferences receiver can suppress jamming signals efficiently (above 40 dB) and ensure the normal reception of satellite signals while satellite signals and jamming signals have the similar direction of arrival (almost 10°).The designed anti-interference receiver can effectively eliminate the influence of spoofing signals on the navigation solution accuracy and maintain high accuracy of position and velocity estimation,which improves the anti-jamming and anti-spoofing capability of the satellite navigation receiver.     

针对水下辅助导航相关匹配算法的特征区最优航迹规划

水下辅助导航中修正惯导累积误差的主要方式之一是利用水下地球物理场的分布特征进行相关匹配以实现准确定位,但是相同的匹配算法对于特征区内不同的航迹规划其性能却表现各异。针对上述问题提出了平行航迹差异度算法,实现了特征区的最优航迹和最优通道规划。水下辅助导航仿真实验表明:该算法可作为水下辅助导航相关匹配算法的一部分,而且可以有效地提高水下载体的导航精度。     

A Camera/IMU Tightly-Coupled Navigation Algorithm and Verification by Hybrid Simulation

GNSS （global navigation satellite systems） are unavailable in challenging environments such as urban canyon and indoor locations due to signal blocking and jamming.Camera/IMU （inertial measurement units） integrated navigation systems can be alternatives to GNSS.In this paper,a tightly coupled Camera/IMU algorithm modeled by IEKF （iterated extended kalman filter） is presented.This tight integration approach uses image generated pixel coordinates to update the Kalman Filter directly.The developed algorithm is verified by a hybrid simulation,i.e.using inertial data from field test to fuse with simulated image feature measurements.The results show that the tight approach is superior to the loose integration when the image measurements are insufficient （i.e.less than three ground control points）.     

GNSS软件接收机中相关捕获算法研究

为了适应全球卫星导航定位系统(GNSS)接收机的发展趋势,研究了一种GNSS软件接收机捕获多个星座卫星信号的相关捕获算法.该算法可以同时接收和处理GPS和Galileo两个系统L1频段内所有民用信号,通过仿真分析了影响算法性能的因素--本地复现序列数,并给出了利用Simulink和程序实现的算法来捕获两个系统民用信号的结果.结果表明,该算法可以很快地捕获到系统信号,具有灵活、方便、简单的特点,对软件接收机的设计有指导意义.     

多普勒辅助RangeFit快速定位方法

常规GNSS快速定位算法(即首次定位时间TTFF＜l s)中存在初始时间、初始位置、钟差等误差总和小于150 km的约束门限,即使初始位置十分准确,初始时间误差也不能超过210 s,这使得只有在热启动和AGNSS条件下,才能实现TTFF小于1 s.该文针对常规快速定位算法的这种缺陷提出一种多普勒辅助RangeFit快速...     

考虑运动加速度干扰的无人机姿态估计算法

为解决动态环境下无人机导航系统姿态估计易受传感器噪声和运动加速度干扰的难题,提出一种考虑运动加速度干扰的无人机姿态估计算法。首先,建立运动加速度估计模型,根据基于卡尔曼滤波的加速度误差模型和由外部传感器提供的速度信息实现对运动加速度的精确估计,利用运动加速度估计模型获得的运动加速度对加速度计的原始值进行修正,降低动态环境下运动加速度对姿态估计的干扰。随后,搭建基于互补滤波的姿态估计模型,利用磁力计信息和修正后加速度信息构建陀螺仪修正量,对陀螺仪原始值进行修正,设计互补滤波器滤除来自加速度计和磁力计的高频噪声和来自陀螺仪的低频噪声,避免传感器噪声信号对姿态估计的干扰。最后,利用无人机试飞过程中采集的传感器信息对该算法进行实验验证。实验结果表明,该算法可以精确估计无人机机动过程中所产生的运动加速度,有效减弱传感器噪声和运动加速度对姿态估计的干扰,该算法显著提高了无人机导航系统在动态环境下姿态估计的精度和抗干扰能力。     

无人机组合导航系统信息融合方法研究

针对小型无人机通常采用的无线电导航,综合考虑无人机具体情况以及其它导航方式的特点,提出了一种将无线电导航系统(RP)、全球导航星系统(GN SS)、多普勒导航系统(DN S)、地形辅助导航系统(TAN)和景象匹配导航系统(SMN)组合起来,取长补短,构成基于联邦卡尔曼滤波器的DR/RP/GN SS/DN S/TAN/SMN组合导航系统。仿真结果表明,该方法完全可以满足导航精度的要求。