一种GPS抗干扰及干扰DOA估计工程集成方法

李江渠，高立朝

（1 火箭军装备部驻北京地区第二军事代表室 北京 100076 2 北京遥测技术研究所 北京 100076）

引 言

全球定位系统GPS（Global Positioning System）可以为全球用户提供全天时、全天候的定位服务，在交通运输、抢险救灾等方面均起到重要作用。北斗导航系统是我国自主建设的全球定位系统，已于2018年12月27日建成基本系统，并向“一带一路”沿线国家和地区开通服务，“北斗三号”系统自2020年开始向全球用户提供服务。

然而，卫星导航系统由于信号功率微弱，标称值为-133dBm，在环境热噪声以下30dB，极易受到外界电磁信号影响，导致定位误差增大甚至无法正常定位。在城市等电磁复杂的环境下，为提供稳定可靠的卫星导航定位服务，卫星导航设备应该具备干扰对消能力，同时，也应该具备干扰检测能力才能在干扰导致的卫星导航性能下降时，可以及时有效地确定性能下降原因，排查干扰位置，消除干扰影响[1]。

空域自适应处理SAP（Space Adaptive Processing）是阵列信号处理中常用的干扰对消技术，已经在卫星导航干扰对抗方向有成熟的工程化应用。信号来向估计DOA（Direction of Arrival）是阵列信号处理的主要应用方向之一，也已经具备成熟的工程化实现能力[2]。

然而，同时具备SAP和DOA功能的设备在工程化应用上尚未有成熟产品。限制集成SAP和DOA工程化的瓶颈之一是如何设计低成本高性能的工程实现。

本文基于阵列信号处理原理，通过直接矩阵求逆模块SMI（Strictly Matrix Inverse）复用优化噪声子空间估计，极大降低了集成SAP和DOA功能的工程化成本。

1 SAP、DOA集成原理与分析

以工程常见的4阵元圆形阵为例进行SAP、DOA集成原理分析。4阵元天线阵列采集空间电磁信号s，得到空间阵列信号s，假设空间中存在I个电磁信号，则阵列信号可写为

定义协方差矩阵R=ssH，则协方差矩阵Rs的各个特征矢量组成了当前信号的信号空间。通过特征值分解，可以按照信号能量大小分解信号空间。由于卫星信号能量远低于噪声能量，同时干扰信号能量通常高于噪声能量。因此通过能量可以将干扰信号子空间从信号空间中剥离，得到干扰信号子矩阵。干扰信号子矩阵的逆矩阵则构成了干扰信号的正交子空间，又称为噪声子空间。正交子空间中的任一特征矢量都与干扰子空间正交，对应的干扰信号在正交子空间的投影为0。因此，通过对干扰子空间求逆，可以得到滤除干扰信号所需的空域抗干扰权值。这种实现SAP的算法称为SMI算法[3]。

在工程实现上，可以使用协方差矩阵作为干扰子矩阵的估计，从而降低工程资源消耗。此时，SAP抗干扰权值的计算公式可写为

其中，inv(Rs)为协方差矩阵求逆运算，C为全1列矢量。

由于噪声子空间与干扰信号正交，干扰信号的导向矢量在噪声子空间上的投影为0。因此，可以通过遍历空间所有导向矢量在噪声子空间上的投影实现干扰来向估计。这种实现DOA的算法称为MUSIC算法[4]。

同样在工程实现上，可以使用协方差矩阵作为干扰子矩阵的估计，从而降低工程资源消耗。此时，DOA估计的空间谱计算公式可写为

由于逆矩阵的任一特征矢量均与干扰子空间正交，同时由求解特征矢量原理可知，inv(Rs)的第1列元素组成的列矢量是该逆矩阵的特征矢量。定义inv(Rs)的第1列元素组成的列矢量为V，则SAP和DOA的工程实现可以简化为

可以发现，实现SAP和实现DOA算法的主要资源消耗均是通过矩阵求逆解算V。因此，通过合理设计复用矩阵求逆模块，可以降低集成所需的工程资源。

4阵元天线阵的协方差矩阵可以写为

V满足公式：

由于等比例放大或者缩小V，不影响工程实现性能。定义：

公式（6）可以改写为

此时，通过求解公式（7），可以解算得出矢量V。分析公式（6）到公式（7）的变换过程，可以设计模块组成矩阵求逆流水：

例如：R42(n+1)=R42(n)a(n)-b(n)c(n)，其中，a(n)=R21(n)，b(n)=R22(n)，c(n)=R31(n)，(n+1)=R32(n+1)，b(n+1)=R23(n+1)，c(n+1)=R42(n+1)。

对应工程实现流程图如图1所示。

图1 工程实现流程图Fig.1 Engineering implementation flow chart

2 SAP、DOA集成实现与测试

选择基于Xilinx 7z-100的原型验证平台进行集成实现与测试，Xilinx 7z-100的原型验证平台如图2所示。

原型验证平台包括两片Xilinx 7z-100，一片用于抗干扰处理，另一片是用于卫星导航解算定位。

图2 原理样机实体图Fig.2 Diagram of principle prototype

硬件主要包括电源模块和数字信号处理模块两部分。4路射频信号经过模拟下变频、滤波以及AD采样进入Xilinx 7z-100芯片，在芯片内完成干扰对消和干扰测向。

数字信号处理模块主要包括SMI计算模块、抗干扰加权对消模块和干扰测向模块。其中，SMI计算模块如图3所示。

图3 SMI计算模块Fig.3 SMI calculate module

图4 抗干扰对消处理模块Fig.4 SAP antijam module

图5 干扰测向模块Fig.5 Jammer DOA estimation module

该模块输入为4路阵列IQ信号，输出为特征矢量V。抗干扰加权对消模块如图4所示。

该模块输入为4路阵列IQ信号和特征矢量V，输出为1路干扰对消输出IQ信号。输出信号通过片间互联线进入导航解算芯片，完成导航定位。干扰测向模块输入为特征矢量V，输出为干扰来向。干扰来向信息通过串口完成对外传递。干扰测向模块内使用ROM存储全空间导向矢量。干扰测向模块如图5所示。

集成资源消耗与单SAP、单DOA模块资源消耗如表1所示。

由表1可知，通过合理设计SMI模块，SAP与DOA集成只需在SAP或DOA上增加少量资源即可同时实现SAP和DOA功能，可以极大降低SAP、DOA集成所需的硬件资源，实现低成本工程化。

在测试平台进行了干扰对消及干扰测向性能测试，测试平台如图6所示。原型样机固定安装在高精度转台，使用干扰控制系统生成干扰信号。原型样机通过串口对外传递导航定位结果和干扰测向结果。干扰控制系统监控上位机如图7所示。

表1 资源消耗Table 1 Resource require

图6 测试平台Fig.6 Test platform

图7 干扰控制系统监控上位机界面Fig.7 Interference control system monitoring interface

当干扰信号为1268.52MHz单频干扰，干信比JSR（Interference to Signal Ratio）为60dB时，原型样机收星定位结果如图8、图9所示。

图8 干信比60dB，收星信噪比Fig.8 JSR 60dB,satellites received SNR

图9 干信比60dB，定位误差Fig.9 JSR 60dB,position error

保持干扰信号频率、功率不变，不断改变干扰来向，干扰测向性能如图10、图11所示。

图10 干扰测向结果Fig.10 DOA of jammer

图11 干扰测向误差Fig.11 DOA error of jammer

测试结果表明，干扰信号干信比为60dB时，原型样机可以在有效滤除干扰的同时得到精度优于2°的干扰测向结果。实测结果表明，采用本文提出的集成方法，可以实现高性能低需求的SAP、DOA集成工程化。

3 结束语

干扰对消与干扰测向是干扰对抗技术中的一对盾与矛。面对日益复杂的电磁环境，全面提升卫星导航接收机的抗干扰能力是抗干扰发展的方向。在有效对抗干扰的同时，实时识别环境干扰，及时进行干扰预警是推广卫星导航广泛应用的有力保障。

针对这一实际需求，本文提出一种干扰对消和干扰测向的集成方法，在保障高性能抗干扰和干扰测向的同时，极大地降低了工程资源需求。实测结果表明，采用SMI模块复用的原型样机使用低硬件资源可实现干信比60dB干扰的有效滤除，同时提供精度优于2°的侧向性能。