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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
4 d7 |& t% v' P) R1 o5 e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& u1 K5 i$ @4 ? K# t& i
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0 S( L" M" r2 I, _. {# M- q4 W: F4 r
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
7 c6 J( p+ u0 G( A6 C+ n4 d2 B0 f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4 o+ G! ` v% K0 p) ?4 P) b; u
效性。
9 `3 C3 T" z4 q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
& s' c ?2 o- u* @1 引言
0 W F N [+ N$ y全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite 9 f/ e! H/ ^$ z6 a# d9 o/ h& L
System, GNSS)能够为用户提供全天候不间断的全5 M- a$ J, p* R! S/ X! |/ O
球定位服务，已广泛应用于民用和军事的众多领域。
3 |( d9 i/ e8 p) \; C然而导航卫星距离地面非常远，到达地面的卫星信7 X/ O( k: [: h" a! N5 g
号功率非常微弱[1,2]，极易受到各种有意或无意干扰
8 B( H/ Q- G$ G+ Z的影响，从而影响其定位精度，甚至无法工作。因
, ^, X2 O: d. y7 y2 s$ _& c此提高 GNSS 信号的抗干扰能力非常重要。
3 F+ Z7 {7 H% w- y3 E& h6 k+ h; r/ H) H- x$ p: ]+ U% P0 W* t7 ^
3 q* t3 N* b% c4 g# i7 R
, p* B) ~; D$ N0 I' |' X
1 ` M+ Y$ E0 t* K
; y7 I- {$ j' K* @& I2 _附件下载：
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发表于 2020-11-11 10:12
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