基于dac的dnl统计模型特征的欺骗干扰识别方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于DAC的DNL统计模型特征的欺骗干扰识别，包括以下步骤：第一步：根据DNL的定义，得出的数学表达式；第二步：确定DNL进一步表达式；第三步：根据实际输入信号，将DNL改写；第四步：以第三步得到的建立干扰检测模型；第五步：以欧式距离法或似然函数法对第四步的问题进行识别。本发明以DNL为基础对DAC的非线性特性进行数学统计建模，并提取了特征向量。在欺骗干扰识别中，可以以为特征，识别欺骗干扰，该方法运算简单，识别效果好。
【专利说明】基于DAC的DNL统计模型特征的欺骗干扰识别方法
【技术领域】
[0001]本发明属于通信【技术领域】，具体涉及一种基于DAC的DNL统计模型特征的欺骗干扰识别法。
【背景技术】
[0002]卫星导航系统在人类社会经济生活和各国军事国防中占据着至关重要的地位。然而，卫星导航系统往往会受到多种形式的有意或者无意干扰，导致导航定位性能下降，甚至无法工作。对于卫星导航系统接收机主要有两种干扰样式:压制式干扰和欺骗式干扰。欺骗式干扰是发射与导航信号相类似的干扰信号，误导卫星导航接收机偏离准确的导航和定位，这种干扰所需的功率小，干扰效率优于压制式干扰。卫星导航系统接收机如何抗欺骗干扰已经成为当前迫切需要解决的科学问题。
[0003]抗欺骗干扰的前提是接收机能够检测识别出欺骗干扰。目前国内外针对欺骗干扰识别方法的研究主要集中在基于特征提取的干扰识别算法，提取的特征参数包括时钟偏移、多普勒频移和接收机位置等。近年来，研究人员发现即使是同一条生产线制造出来的同一批次的射频元器件也存在着细微差异。这些细微差异使得输出信号附加上了不影响信息传输的“指纹”特征，这一类“指纹”特征的提取已成为研究热点之一。然而，这些提取“指纹”特征的方法多是通过信号分析手段，寻找的依然是信号在时域、频域或时频域的特征参数，识别效果不够理想。
【发明内容】
[0004]为了识别欺骗干扰和真实信号，本发明提出了一种基于DAC建模的欺骗干扰识别方法。假定信号发射机和干扰机的器件都处于理想工作状态除了 DAC，利用DAC的非线性特征进行数学建模，提取特征参数。以此特征参数为基础，通过统计检测方法进行欺骗干扰的识别。
[0005]下面是本发明提出的方法步骤:
[0006]第一步:根据DNL(差分非线性)的定义，得出DNLk的数学表达式为:
【权利要求】
1.基于DAC的DNL统计模型特征的欺骗干扰识别方法，其特征在于该方法包括以下步骤: 第一步:根据差分非线性的定义，确定DNLk的数学表达式为
【文档编号】G01S19/21GK103954976SQ201410186440
【公开日】2014年7月30日 申请日期:2014年5月4日 优先权日:2014年5月4日
【发明者】孙闽红, 张茴, 王海泉, 邱雨, 甘一鸣, 邵章义 申请人:杭州电子科技大学