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基于遗传算法优化BP神经网络的GNSS干扰源定位技术
1
作者
苏佳
杨泽超
+2 位作者
易卿武
杨建雷
李硕
《无线电工程》
2024年第5期1175-1182,共8页
全球导航卫星系统(GNSS)应用已全面深入到国家安全和国民经济当中,但由于GNSS信号到达地面后信号强度很弱,极易受到无意或有意的人为干扰。当出现压制干扰时会影响接收机正常工作,从而导致某一区域导航定位效果受到影响,因此对干扰源的...
全球导航卫星系统(GNSS)应用已全面深入到国家安全和国民经济当中,但由于GNSS信号到达地面后信号强度很弱,极易受到无意或有意的人为干扰。当出现压制干扰时会影响接收机正常工作,从而导致某一区域导航定位效果受到影响,因此对干扰源的排查和消除十分重要。针对上述压制干扰,通过在监测区域分布一定数量低成本接收机,利用其接收的载噪比数据特征实现干扰源的位置估计。考虑到信号传播过程中的衰减模型是非线性的,提出了基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的干扰源定位方法,通过神经网络学习得到监测区域载噪比特征的复杂非线性关系,GA对神经网络的初始权值和阈值进行优化,最终在监测区域通过梯度下降法搜索出干扰源位置。结果表明,GA优化后的网络预测误差更小,能够初步定位干扰源位置且平均定位误差率(Average Localization Error Rate,ALER)约为0.23%,验证了模型的合理性和有效性。
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关键词
载噪比
压制
干扰
全球
导航
卫星
系统
干扰源
定位
反向传播神经网络
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职称材料
题名
基于遗传算法优化BP神经网络的GNSS干扰源定位技术
1
作者
苏佳
杨泽超
易卿武
杨建雷
李硕
机构
河北科技大学信息科学与工程学院
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
卫星导航装备与技术国家重点实验室
出处
《无线电工程》
2024年第5期1175-1182,共8页
基金
中国电科发展基金(BAX20684X010)
中电54所专项基金(SCX20684X012)。
文摘
全球导航卫星系统(GNSS)应用已全面深入到国家安全和国民经济当中,但由于GNSS信号到达地面后信号强度很弱,极易受到无意或有意的人为干扰。当出现压制干扰时会影响接收机正常工作,从而导致某一区域导航定位效果受到影响,因此对干扰源的排查和消除十分重要。针对上述压制干扰,通过在监测区域分布一定数量低成本接收机,利用其接收的载噪比数据特征实现干扰源的位置估计。考虑到信号传播过程中的衰减模型是非线性的,提出了基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的干扰源定位方法,通过神经网络学习得到监测区域载噪比特征的复杂非线性关系,GA对神经网络的初始权值和阈值进行优化,最终在监测区域通过梯度下降法搜索出干扰源位置。结果表明,GA优化后的网络预测误差更小,能够初步定位干扰源位置且平均定位误差率(Average Localization Error Rate,ALER)约为0.23%,验证了模型的合理性和有效性。
关键词
载噪比
压制
干扰
全球
导航
卫星
系统
干扰源
定位
反向传播神经网络
Keywords
carrier to noise ratio
suppression of interference
GNSS interference source location
BP neural network
分类号
TN971 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于遗传算法优化BP神经网络的GNSS干扰源定位技术
苏佳
杨泽超
易卿武
杨建雷
李硕
《无线电工程》
2024
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