基于深度残差神经网络的GNSS接收机干扰抑制方案

在各种压制式和欺骗式干扰随机存在的全球卫星导航系统（Global navigation satellite system， GNSS）复杂应用环境下，传统先估计干扰信号参数再抵消的干扰抑制方法需要针对不同类型的干扰设计专门的参数估计和抵消算法，设计工作量大且缺乏通用性。为此本文提出了一种基于深度残差神经网络的干扰抑制方案。首先，针对典型的GNSS干扰类型搭建和训练了相应的残差神经网络，实现从受扰接收信号中直接提取有用卫星信号。然后，结合干扰分类识别结果，将对一维接收信号进行短时傅里叶变换（Short-time fourier transform， STFT）预处理后的时频谱二维信号送入与干扰类型相对应的残差网络，网络输出消除了干扰信号影响的有用卫星信号的时频二维谱。该方案无需对不同类型的干扰采用不同的参数估计和干扰抵消方法，对各类压制干扰和欺骗信号均采用相同的处理流程。实验结果表明相比于先估计干扰信号参数再进行抵消的干扰抑制方案，所提方案对各种GNSS干扰类型均具有较好的抑制效果，具备一定的通用性。