【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于gnss干扰源定位，涉及无人机对gnss干扰源的定位，尤其是一种无人机双阵元天线的gnss干扰源定位方法。
技术介绍
1、全球导航卫星系统(global navigation satellite system，简称gnss)，在民航飞行过程中，新型gnss干扰会带来严重的负面影响，因此需要对非法干扰进行排查，以保证民航的正常飞行。由于无线电信号易被建筑物、金属、树木等障碍物遮挡，使接收信号的质量较差，导致地面监测的方式会产生较大的误差，故需利用无人机在空中对干扰信号进行采集并定位。
2、传统的无人机定位方法分为无人机携带多阵元、无人机机群、地面站与无人机结合三种方法，存在以下问题：
3、1、无人机携带多阵元：该方法使得无人机的负重增加，工作时耗能较大，导致单次执行任务时长较短，难以满足任务需求；
4、2、无人机机群、地面站与无人机结合：这两种方法需要多个技术人员同时工作、相互配合才能完成定位工作，人力成本较高。
5、为此，我们提出一种无人机双阵元天线的gnss干扰源定位方法，以解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种定位准、效率高的无人机双阵元天线的gnss干扰源定位方法。
2、为解决上述问题，本专利技术的技术方案为：
3、一种无人机双阵元天线的gnss干扰源定位方法，包括：
4、获取干扰源的doa；
5、根据干扰源的doa解算出干
6、根据干扰来向解算出干扰源位置。
7、在进一步的实施例中，获取干扰源的doa，具体包括：
8、调整设于无人机本体上的双阵元天线的间距；
9、操纵无人机本体悬停在设定位置上，匀速旋转双阵元天线；
10、通过music算法获取干扰源的doa。
11、在进一步的实施例中，通过music算法获取干扰源的doa，具体包括：
12、建立阵列接收信号x(t)的数学模型，如公式(1)所示：
13、x(t)＝a(θ)s(t)+n(t) (1)
14、式中，t为第t秒，θ为干扰信号到达接收阵列的角度，a(θ)为阵列的方向矩阵，s(t)为干扰源所发出的无线电信号，n(t)为噪声矩阵；
15、求阵列接收信号的协方差矩阵r，如公式(2)所示：
16、r＝e[x(t)xh(t)]＝a(θ)e[s(t)sh(t)]ah(θ)+σ2i＝a(θ)rsah(θ)+σ2i (2)
17、式中，h代表共轭转置符号，x(t)为阵列接收信号，a(θ)为阵列的方向矩阵，s(t)为干扰源所发出的无线电信号，e表示为求均值函数，xh(t)为接收信号的共轭转置，sh(t)为信号源所发信号的共轭转置，ah(θ)为阵列方向矩阵的共轭转置，i为单位矩阵，σ2为噪声的功率，rs为信号的协方差矩阵；
18、对协方差矩阵r进行特征值分解，如公式(3)所示：
19、
20、式中，ut为t个较大的特征值所对应的特征向量，λt为t个较大的特征值，λm-t则为m-t个较小的特征值，um-t为m-t个较小的特征值所对应的特征向量，为t个较大的特征值所组成的矩阵的共轭转置，为m-t个较小的特征值所对应的特征向量的共轭转置，m为阵元个数；
21、构造子空间的谱峰搜索函数pmusic，如公式(4)所示：
22、
23、式中，um-t为m-t个较小的特征值所对应的特征向量，为m-t个较小的特征值所对应的特征向量的共轭转置，α(θ)为阵列的导向矢量，αh(θ)为阵列的导向矢量的共轭转置。
24、在进一步的实施例中，music算法所获取的doa估计范围为-90度～90度。
25、在进一步的实施例中，根据干扰源的doa解算出干扰来向，具体包括：
26、将doa及其变化率与无人机本体的方位角指向信息相结合；
27、通过双阵元天线解模糊的方法，解算出干扰来向。
28、在进一步的实施例中，根据干扰源的doa解算出干扰来向，具体包括：
29、将所获取的doa记为θ，doa在阵元旋转时变化率如公式(5)所示：
30、
31、式中为doa的变化率，dθ(t)为所获取doa的微分，dt为时间的微分；
32、双阵元天线包括第一接收天线和第二接收天线，规定无人机本体的方位角指向是由第二接收天线指向第一接收天线的方向，将其记为
33、根据doa在阵元旋转一周时的变化率，解算干扰来向，如公式(6)、公式(7)、公式(8)所示：
34、
35、
36、a3＝360°-(a2+90°) (8)
37、式中，a1为解除角度模糊后的角度，a2为在平面坐标系中绕x正半轴所旋转的角度，a3为解算出的干扰来向，θ为doa，为无人机的方位角。
38、在进一步的实施例中，根据干扰来向解算出干扰源位置，具体包括：
39、采集不同位置的干扰信号；
40、根据不同位置的干扰信号获取一一对应的不同位置的干扰来向；
41、根据干扰来向，利用最小二乘法对干扰源位置进行解算。
42、在进一步的实施例中，根据干扰来向，利用最小二乘法对干扰源位置进行解算，具体包括：
43、通过角度与弧度的转换公式把干扰来向转换为弧度表示，如公式(9)所示：
44、
45、式中，a3为解算出的干扰来向，a3(rad)为a3角度所对应的弧度；
46、将弧度表示下的干扰来向a3(rad)转换为在二维定位场景中所用到的角度，如公式(10)所示：
47、
48、式中，a4(rad)为在二维定位场景中所用到的角度，a3(rad)为a3角度所对应的弧度。
49、记录无人机所停留位置的经纬度信息，记为oi＝[xi yi]t，假设干扰源的经纬度信息为p＝[xp yp]t，矩阵a表达如公式(11)、公式(12)、公式(13)所示：
50、
51、bi＝[sina4i -cosa4i]t (12)
52、
53、式中，i∈[1,n]，i为采集次数，n为总采集次数，t为转置，bi为测量矩阵，a4i表示第i个定位场景中所用的角度，a4表示为在定位场景中所用的角度，单位为度；a4(rad)为在二维定位场景中所用到的角度；
54、对矩阵a采用最小二乘法求得，最小二乘解如公式(12)、公式(14)、公式(15)所示：
55、bi＝[sina4i -cosa4i]t (12)
56、p＝[ata]-1ath (14)
57、
58、式中，oi为本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种无人机双阵元天线的GNSS干扰源定位方法，其特征在于：包括
2.根据权利要求1所述的一种无人机双阵元天线的GNSS干扰源定位方法，其特征在于：获取干扰源的DOA，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种无人机双阵元天线的GNSS干扰源定位方法，其特征在于：通过MUSIC算法获取所述干扰源的DOA，具体包括：
4.根据权利要求1至3中任一项所述的一种无人机双阵元天线的GNSS干扰源定位方法，其特征在于：所述MUSIC算法获取的DOA估计范围为-90度～90度。
5.根据权利要求2或3所述的一种无人机双阵元天线的GNSS干扰源定位方法，其特征在于：根据所述干扰源的DOA解算出干扰来向，具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种无人机双阵元天线的GNSS干扰源定位方法，其特征在于：根据所述干扰源的DOA解算出干扰来向，具体包括：
7.根据权利要求6所述的一种无人机双阵元天线的GNSS干扰源定位方法，其特征在于：根据所述干扰来向解算出干扰源位置，具体包括：
8.根据权利要求7所述的一种无人机双阵元天
...【技术特征摘要】
1.一种无人机双阵元天线的gnss干扰源定位方法，其特征在于：包括
2.根据权利要求1所述的一种无人机双阵元天线的gnss干扰源定位方法，其特征在于：获取干扰源的doa，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种无人机双阵元天线的gnss干扰源定位方法，其特征在于：通过music算法获取所述干扰源的doa，具体包括：
4.根据权利要求1至3中任一项所述的一种无人机双阵元天线的gnss干扰源定位方法，其特征在于：所述music算法获取的doa估计范围为-90度～90度。
5.根据权利要求2或3所述的一...
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