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摘 要：空时自适应处理是卫星导航抗干扰的有效方法。但在高动态环境下，干扰来向动态变化，干扰很容易移出3 \# U( R1 d7 J; ]- S
常规自适应抗干扰算法所形成的窄零陷，导致算法失效。常用的解决办法是加宽零陷。该文从干扰来向变化的统计
& K0 I/ d- A h0 [4 T; T2 ?模型出发，提出一种基于拉普拉斯分布的空时加宽零陷算法，该算法能在干扰方向形成较宽的零陷。并且考虑到空
2 k& d3 B9 T' @4 n6 }3 x+ w- T时处理将增加算法的计算复杂度，该文将新的空时加宽零陷算法与多级维纳滤波器相结合，给出一种基于空时降维9 S& ?7 o7 B5 {
处理的加宽零陷算法。新算法能有效降低算法复杂度，并能在小快拍下得到更好的性能。仿真结果表明新算法的有
7 _' `8 e5 A8 R" Q2 {( d! {效性。
# j! {9 e+ U. D% i! X; m- c% }关键词：全球卫星导航系统；高动态；空时自适应处理；降维处理* j, q" q; N; T3 K1 E
1 引言
: @# P. W( G4 v3 o1 v; G全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite
& H6 z9 G- E* S" d, [/ a k# zSystem, GNSS)能够为用户提供全天候不间断的全
3 y8 [- B" F8 K4 ]: [0 b+ t球定位服务，已广泛应用于民用和军事的众多领域。: c2 Z- l$ M" O( R. X- l
然而导航卫星距离地面非常远，到达地面的卫星信1 e0 O& @! c/ t$ U+ Y& I* D* }2 ?4 N
号功率非常微弱[1,2]，极易受到各种有意或无意干扰
4 _7 \0 G% x/ K" }/ e: i9 J的影响，从而影响其定位精度，甚至无法工作。因
3 h# e, W& ^6 Z- |' v; H$ \此提高 GNSS 信号的抗干扰能力非常重要。: |: g* ~- r" i, n6 m
" f% i# N U' \& @( `, O0 d; T( Y' Y5 T, M: p2 u& K5 s3 p
: [+ l, Q6 @' o2 s0 U. Q+ ~! _, V3 S; f( S8 E
@' W7 y6 C2 ` {+ g6 G5 {附件下载：$ j8 o0 S! X) X0 ^! [6 I
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发表于 2020-11-11 10:12
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