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卫星信号从遥远的太空中发射出来,经过复杂的电磁环境到达地面接收机时,容易受到噪声或者干扰机的影响,使得用户无法接收到正确的卫星信号并实现导航;因此,接收机如何能够滤除大功率干扰信号并准确接收导航信号变得极其重要。本文研究在压制式干扰下,卫星导航接收机如何能够自适应地调节最优权值矢量,令方向图中的零陷对向干扰方向,抑制干扰,并适应复杂的外界环境,提高抗干扰性能。具体研究内容如下:(1)本文研究了卫星导航系统的基本原理,推导了几种空域抗干扰算法的最优化准则,提出了衡量抗干扰性能的几种指标。(2)本文通过仿真验证了传统线性约束最小方差准则不能处理相干信号,于是提出了基于特征矢量重构算法的改进算法,用来解决这个问题。一般,空间压制式相干干扰可分为完全相干干扰和不完全相干干扰两种情况,针对完全相干干扰信号,可将干扰子空间扩展到虚拟干扰子空间后进行空间分组解相干;针对不完全相干干扰信号,可将相干干扰空间按组提取出来,扩展到虚拟干扰子空间上,并利用变化因子,将不完全相干干扰空间变成完全相干干扰空间,然后再分组解相干。(3)分析线性约束最小方差准则的目标函数,通过拆分自相关矩阵去构造干扰子空间来替换目标函数的信号功率,令空域滤波不仅能够减少对卫星有用信号的损失,还能够很好地抑制压制式干扰。若将分组解相干后的干扰空间重构矩阵代入到改进的线性约束最小方差准则中,可得到最优权值矢量。两种算法的结合能够准确估计出完全相干信号和不完全相干信号的角度,并在方向图上得到相应角度的零陷。(4)本文提出了两种零陷加宽加深的改进算法,以及构建离散信号模型的方法,一是在干扰源方向附近加入离散信号,并利用加深变化矩阵分别对干扰源以及离散信号进行零陷加深,然后叠加两种加深后的信号模型;二是通过构建离散信号的四阶累积量矩阵来加宽零陷。通过仿真可以验证两种算法都能够同时实现整个方向图中零陷的加深加宽。其中,基于四阶累积量的方法能够处理相干信号,但计算量较大,且需要构造压制式干扰的信号模型,整体实现较为复杂。