卫星干扰信号的检测与识别

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全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)自提出以来,便迅速得到发展。目前,主要形成了四大类卫星导航系统,应用于军事、民用经济、国家安全等领域。未来,更多卫星导航系统将被提出和整合起来,将给全球用户带来更加稳定、精准的服务。卫星导航系统已经成为现代化信息战争的主要战场,卫星导航能力也将是“新国力”的体现,部分恶意攻击方通常是压制卫星信号或伪造卫星信号来阻拦和欺骗接收机,从而使接收机获取错误信息。在面临欺骗干扰信号或者压制干扰信号时,如何利用现有的通信信号识别算法进行优化,如何针对现有的干扰识别算法进行创新改进,以便于适应多类有意干扰的检测和有效识别,这是非常重要且需要研究的。首先,本文对欺骗干扰信号的生成原理进行深入分析,并对卫星信号和欺骗干扰信号进行数学建模。针对未知类型的欺骗干扰信号的检测识别问题,提出一种基于主特征独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)的欺骗干扰检测识别算法。首先,根据奇异值分解获得的主特征值分布来检测欺骗干扰信号是否存在。之后采用主特征ICA完成真实卫星信号和欺骗干扰信号的分离,并利用所得的载波信息和电文信息的差异性实现转发式和生成式欺骗干扰的识别。所提算法的识别准确率优于广泛使用的基于信号功率的多峰检测算法。其次,由于现有的基于时域构造的残差网络压制干扰识别算法存在提取信号特征泛化能力较弱的问题,本文提出基于多语义特征融合网络的卫星压制干扰识别算法。首先对受7类不同压制干扰(二进制相移键控(Binary Phase Shift Keying,BPSK)干扰、噪声调频干扰、时域脉冲干扰、单音干扰、正交相移键控(Quadrature Phase Shift Keying,QPSK)干扰、线性扫频干扰、梳状谱干扰)影响的接收信号进行图像化构造,再利用跳跃连接的残差网络提取信号的纹理细节和抽象语义特征,最后将低、高层残差网络提取的信号特征进行特征拼接融合,得到更复杂的多语义特征,实现压制干扰信号的识别。所提算法比传统压制干扰识别算法和广泛使用的基于时域构造的残差网络压制干扰识别算法的性能高。
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