基于原型自动编码机的GPS空时自适应抗干扰方法.pdf

【标题与描述解析】 本文是关于“基于原型自动编码机的GPS空时自适应抗干扰方法”的研究，发表在西南师范大学学报（自然科学版）2014年12月刊，作者李文元等人。文章主要探讨了如何利用原型自动编码机（Prototype Autoencoder）的理论来改善GPS接收系统的空时自适应抗干扰性能。空时自适应处理是一种对抗GPS干扰的有效手段，尤其在不增加天线阵元的情况下，通过时间抽头提高处理自由度，增强抗干扰能力。 【关键词解析】 1. **GPS定位系统**：全球定位系统（GPS）是一种利用多颗卫星进行三维定位的全球导航卫星系统，广泛应用于导航、测绘、交通管理等领域。 2. **空时自适应处理**：在无线通信中，空时自适应处理是利用空间和时间维度上的信息，动态调整接收机的滤波器权重，以抑制干扰和提高信号质量。 3. **原型自动编码机**：这是一种深度学习模型，用于数据压缩和特征学习，可以找到数据的代表性结构，用于优化权值计算，减少计算复杂度。 4. **抗干扰技术**：针对GPS系统中的干扰，如宽带和窄带干扰，采用特定的技术手段来减弱或消除这些干扰，确保接收机正常工作。 【主要内容】 文章提出了一种基于原型自动编码机的空时自适应算法，该算法通过递推的方式求解最优权值，不需要大量数据存储，计算量相对较小。这使得空时自适应处理变得更加简单，同时算法具有良好的收敛性。在GPS抗干扰性能的仿真实验中，该算法能够有效地抑制干扰信号，保护卫星信号，对于常见的宽带干扰具有显著的抑制效果。 【实际应用与意义】 1. **抗干扰能力提升**：该方法不仅能够抑制超过阵元数量的宽带和窄带干扰，还具备很好的收敛性，为实际工程应用提供了理论支持。 2. **硬件要求降低**：由于算法计算量小，降低了对硬件处理器的要求，有利于实现低成本、高性能的GPS接收机设计。 3. **适应性与灵活性**：空时自适应处理在不增加天线阵元的情况下提高抗干扰能力，增加了系统的灵活性，有助于应对复杂干扰环境。 4. **理论与实践结合**：该研究为GPS接收系统的干扰抑制提供了新的思路，将深度学习理论应用于实际问题，具有一定的创新性和实用价值。 基于原型自动编码机的GPS空时自适应抗干扰方法是一项重要的技术突破，它结合了深度学习的优势，优化了传统空时自适应处理的计算负担，提高了GPS系统在复杂干扰环境下的稳定性和可靠性。这一研究成果对于GPS接收机的设计和改进具有重要的参考价值，为未来GPS抗干扰技术的发展提供了新的方向。