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[發(fā)明專利]一種基于非周期多級陣列的EHF衛(wèi)星抗干擾方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202111514199.6 申請日: 2021-12-13
公開(公告)號: CN113905395B 公開(公告)日: 2022-03-01
發(fā)明(設計)人: 王昊;徐勇;張杰斌 申請(專利權)人: 北京航空航天大學
主分類號: H04W16/28 分類號: H04W16/28;H04W24/02;H04B7/185
代理公司: 北京盛詢知識產權代理有限公司 11901 代理人: 馬文巧
地址: 100191*** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 周期 多級 陣列 ehf 衛(wèi)星 抗干擾 方法
【說明書】:

發(fā)明涉及一種基于非周期多級陣列的EHF衛(wèi)星抗干擾方法,包括:基于陣列天線接收衛(wèi)星信號,得到多級陣列衛(wèi)星信號,將所述多級陣列衛(wèi)星劃分為N個子陣,得到一級子陣和二級子陣,所述一級子陣由M個陣元組成,然后以所述N個子陣為陣元構成所述二級子陣;計算所述二級子陣的非周期分布結果,確定子陣中心位置坐標,并根據(jù)配置輸入的參數(shù)執(zhí)行進化算法,尋找最優(yōu)的子陣非周期分布結果。本發(fā)明中的非周期多級陣列提升波束分辨率,同時抑制柵瓣產生,有效解決了衛(wèi)星通信面臨的上行干擾問題。

技術領域

本發(fā)明涉及衛(wèi)星抗干擾技術領域,特別是涉及一種基于非周期多級陣列的EHF衛(wèi)星抗干擾方法。

背景技術

極高頻(EHF)波段衛(wèi)星通信系統(tǒng)具有頻率高、頻帶寬、波束窄等特點,其作為未來衛(wèi)星通信的發(fā)展方向受到各國的重視。在衛(wèi)星系統(tǒng)規(guī)劃中,抗干擾能力是一項重要的設計指標,尤其是在復雜或對抗的場景中。針對衛(wèi)星通信系統(tǒng)的干擾可以分為上行干擾和下行干擾,上行干擾主要針對衛(wèi)星,下行干擾主要針對終端。

衛(wèi)星通信中常采用擴頻、跳頻等技術來抑制干擾,但是對于寬帶或跟蹤式干擾,擴頻、跳頻系統(tǒng)的信噪比仍然會受到明顯的影響?;陉嚵刑炀€的自適應調零是一種有效的抗干擾方法,它可以從空域濾除多種類型的干擾。但是在EHF頻段,衛(wèi)星端采用自適應調零技術需要充分考慮干擾場景及陣列參數(shù)。

干擾場景分析:首先根據(jù)衛(wèi)星所處的地球同步軌道高度和地球半徑可以計算,衛(wèi)星覆蓋整個地球的波束的角度約為

由此可以得出,地面干擾信號和上行信號到達衛(wèi)星的方向夾角一定在該范圍內。另一方面,為了保證衛(wèi)星波束覆蓋區(qū)域的精確控制以及信號增益,衛(wèi)星一般采用點波束技術。在EHF頻段,衛(wèi)星波束相對更窄,設計指標一般要求為2°左右。當干擾源處于或靠近波束覆蓋范圍時才可能對衛(wèi)星造成干擾,因此干擾信號和上行信號到達衛(wèi)星端的方向會十分靠近,這將導致常規(guī)自適應調零在抑制干擾的同時對上行信號也將造成明顯衰減。

發(fā)明內容

本發(fā)明提出一種基于非周期多級陣列的EHF衛(wèi)星抗干擾方法,通過并行差分進化,更快地計算出較優(yōu)地子陣非周期分布結果,然后計算每級陣列對應的權矢量,保證點波束和抗干擾處理的分辨率,避免干擾信號與上行信號到達方向靠近時造成信噪比嚴重損失。

為實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供了如下方案:

一種基于非周期多級陣列的EHF衛(wèi)星抗干擾方法,包括:

基于陣列天線接收衛(wèi)星信號,得到多級陣列衛(wèi)星信號,將所述多級陣列衛(wèi)星劃分為N個子陣,得到一級子陣和二級子陣,所述一級子陣由M個陣元組成,然后以所述N個子陣為陣元構成所述二級子陣;

計算所述二級子陣的非周期分布結果,確定子陣中心位置坐標,并根據(jù)配置輸入的參數(shù)執(zhí)行進化算法,尋找最優(yōu)的子陣非周期分布結果。

優(yōu)選地,在得到所述多級陣列衛(wèi)星信號后首先進行預處理操作,所述預處理操作的過程包括:對接收到的衛(wèi)星信號進行變頻處理,完成對所述衛(wèi)星信號的采樣,得到預處理后的衛(wèi)星信號。

優(yōu)選地,將所述預處理后的衛(wèi)星信號劃分為所述N個子陣,得到所述一級子陣和二級子陣,計算兩級陣列的權矢量,并進行加權處理,用于濾除所述衛(wèi)星信號中的干擾。

優(yōu)選地,所述一級子陣對應的權矢量為點波束的方向矢量,通過加權處理后建立波束;所述二級子陣的權矢量基于線性約束最小方差準則得到,用于抑制干擾,同時維持點波束方向的增益。

優(yōu)選地,所述執(zhí)行進化算法的過程包括:

基于所述配置輸入的參數(shù)執(zhí)行并行差分進化算法,通過并行運算加速,尋找最優(yōu)的子陣非周期分布結果,確定所述N個子陣的偏移量,得到最終陣列方向圖的期望目標值。

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