买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

摘要：本发明涉及滤波信号修正技术领域，公开了一种动态修正抗干扰卫星接收机滤波信号延时方法。该方法通过：实时采集卫星接收机接收到的卫星信号，卫星信号以采集阵列的形式体现，形成卫星信号采集阵列，并基于采集到的卫星接收机接收到的卫星信号构建卫星信号样本集，同时对样本集中卫星信号进行分解处理，并通过分解处理对卫星信号进行滤除；同时，在分解以及滤除完成后，通过聚类和CNN卷积神经网络对卫星信号进行抗干扰处理优化，同时计算对卫星信号进行抗干扰处理后产生的时延，最后对卫星信号进行抗干扰处理优化后产生的时延进行补偿实现对卫星接收机滤波信号的动态修正，提高了对卫星接收机滤波信号的动态修正的准确性和实时性。

主权项：1.一种动态修正抗干扰卫星接收机滤波信号延时方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、实时采集卫星接收机接收到的卫星信号，形成卫星信号采集阵列，并基于采集到的卫星接收机接收到的卫星信号构建卫星信号样本集；所述卫星信号采集阵列设定为矩形阵列；设定当前卫星信号采集矩形阵列包括M×N个阵元，设定以第一行第一列阵元为坐标原点参考，设定x轴方向上的阵元间距为dx，y轴方向上的阵元间距为dy；当前卫星信号采集矩形阵列中第m行第n列的阵元位置坐标向量为：Pm×n＝[mdx,ndy,0]；其中，m的取值范围为[0,M-1]，n的取值范围为[0,N-1]，Pm×n表示第m行第n列的阵元位置坐标向量，dx表示x轴方向上的阵元间距，dy表示y轴方向上的阵元间距；S2、对卫星信号样本集中的卫星信号进行处理并记录卫星信号的到达时间，得到处理后的卫星信号，处理后的卫星信号包括卫星信号数据；所述对卫星信号样本集中的卫星信号进行处理并记录卫星信号的到达时间包括以下步骤：S21、确定接收信号并记录卫星信号的到达时间；在包括M×N个阵元卫星信号采集矩形阵列中，接收信号表示为：a＝h×s+r+b；其中，a表示接收到的卫星信号矩阵，h表示信道矩阵，s表示发射出的卫星信号矩阵，r表示干扰信号，b表示信号噪声；由于当前卫星信号采集阵列为包括M×N个阵元矩形阵列，则信道矩阵h为M×N的矩阵；基于包括M×N个阵元卫星信号采集矩形阵列，设定矩形阵列中第一个阵元接收到卫星信号的接收时间作为卫星信号到达时间；S22、通过奇异值分解技术对卫星信号样本集中的卫星信号进行分解，得到分解后的卫星信号，对得到分解后的卫星信号进行汇总得到处理后的卫星信号；所述通过奇异值分解技术对卫星信号样本集中的卫星信号进行分解包括以下步骤：S221、计算接收信号的自相关矩阵；将接收到的卫星信号矩阵a，通过矩阵乘法计算，乘上一个相同的卫星信号矩阵a，再将矩阵乘法计算的结果通过转置共轭计算方式计算出接收信号的自相关矩阵；S222、通过奇异值分解技术对计算接收信号的自相关矩阵进行分解；通过奇异值分解技术将接收信号的自相关矩阵分解为3个矩阵相乘；分解的三个矩阵包括：对角矩阵、左酉矩阵以及右酉矩阵；其中，对角矩阵对角线上的值为自相关矩阵的奇异值，左酉矩阵和右酉矩阵为正交的单位矩阵；对角矩阵中的奇异值是由大到小排列的，这些奇异值所对应的奇异向量表示矩阵变化方向；分解后得到的对角矩阵中的奇异值所对应的奇异向量为接收到卫星信号的频谱特征；S223、对分解后对角矩阵中的每一行的频谱特征通过与左酉矩阵和右酉矩阵进行矩阵相乘，完成对该频谱特征对应方向的变换，并对其余方向的变换进行滤除，得到对角矩阵中的每一行频谱特征对应的处理后的卫星信号数据；将对角矩阵中的每一行频谱特征对应的处理后的卫星信号数据汇总后得到处理后的卫星信号数据；S3、对卫星信号数据进行抗干扰处理，得到抗干扰处理后的卫星信号数据，抗干扰处理后的卫星信号数据包括卫星信号数据特征矩阵、卫星信号数据抗干扰处理时延；所述对卫星信号数据进行抗干扰处理包括以下步骤：S31、对处理后的卫星信号中的卫星信号数据进行聚类，包括以下步骤：通过计算处理后的卫星信号数据之间的相似度，对处理后的卫星信号数据进行聚类，聚类结果包括：聚类后的卫星信号数据集以及聚类后的卫星信号数据对应的簇；相似度计算公式如下： 其中，Jaccard表示相似度计算函数，Jaccardα,β表示处理后的卫星信号数据α与处理后的卫星信号数据β之间的相似度，α表示处理后的卫星信号数据α，β表示处理后的卫星信号数据β；设定相似度阈值，当计算结果大于等于设定的阈值，判定两个处理后的卫星信号属于同一簇；当计算结果小于设定的阈值，判定两个处理后的卫星信号不属于同一簇；S32、通过CNN卷积神经网络对聚类后的卫星信号数据进行处理；设定处理后的卫星信号滤波的初始权值为wk；设定卫星信号滤波学习权值系数为：其中，w'k表示基于卫星信号滤波学习权值系数更新后的权值，表示第k次更新后的转置的权值，T表示转置，k表示第k次更新；所述通过CNN卷积神经网络对聚类后的卫星信号数据进行处理包括以下步骤：S321、在聚类后的卫星信号数据集中随机选取部分数据作为训练集；S322、设定所述CNN卷积神经网络中卷积核的尺寸、卷积步长以及特征数据大小；所述卷积神经网络中各层之间的输入输出计算公式如下：f＝I×w'k+e；其中，I表示输入值，即表示为训练集中聚类后的卫星信号数据，e表示偏置值，f表示输出特征；所述CNN卷积神经网络中各层之间的输入输出过程需经过激活函数的处理；设定其输入值为μλλ＝1,2,……,L，μλ表示的第λ个聚类后的卫星信号数据，L表示选取训练集中聚类后的卫星信号数据的数目，每个输入值μλ的输入权值为w'k，e为偏移量，将这些输入值输入到该神经网络后得到的输出结果为： 其中，g为对应的激活函数，Q为输出结果，μk表示的第k个聚类后的卫星信号数据；S323、将所述训练集输入至CNN卷积神经网络中进行训练，设定网络收敛阈值u，当所述CNN卷积神经网络的输出结果与网络收敛阈值u的差值绝对值小于0.001时，训练完成，得到收敛后的网络模型；S324、基于得到的收敛后的网络模型，将聚类后的卫星信号数据集中的所有处理后的卫星信号数据输入至所述收敛后的网络模型中进行特征提取，并输出提取后的卫星信号数据特征；S325、将输出提取后的卫星信号数据特征进行汇总得到所述卫星信号数据特征矩阵；将所述卫星信号数据特征矩阵通过与左酉矩阵和右酉矩阵进行矩阵相乘的方式得到抗干扰处理后的卫星信号数据，并记录当前卫星信号抗干扰处理时间，将记录当前卫星信号抗干扰处理时间减去卫星信号的到达时间生成卫星信号数据抗干扰处理时延t抗；S4、基于卫星信号的到达时间和卫星信号数据抗干扰处理时延计算卫星接收机在接收卫星信号过程中产生的时延；S5、为保证卫星接收机与卫星的时间同步，对卫星信号进行抗干扰处理优化后产生的时延进行补偿；所述为保证卫星接收机与卫星的时间同步，对卫星信号进行抗干扰处理优化后产生的时延进行补偿包括以下步骤：基于设定的坐标原点得出卫星位置坐标为x1,y1,z1，卫星接收机当前位置坐标为x,y,z，卫星接收机相对于世界协调时的钟差为t以及记录当前卫星信号数据抗干扰处理时延t抗；卫星位置、卫星接收机位置以及卫星接收机相对于世界协调时的钟差之间的关系为： 其中，c表示光速，t表示卫星接收机相对于世界协调时的钟差，Δt表示卫星信号进行抗干扰处理优化后产生的时延。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京航宇测通电子科技有限公司 一种动态修正抗干扰卫星接收机滤波信号延时方法