基于星载GNSS-R数据的导航干扰识别方法、存储介质及设备技术

本发明专利技术公开了一种基于星载GNSS‑R数据的导航干扰识别方法、存储介质及设备，首先获取星载GNSS‑R数据，生成通道的时延多普勒图，按比例划分半监督学习的训练集、验证集和测试集；对每张DDM图像应用两次不同的随机增强，生成两个视图，并输入神经网络模型中，设计对比损失函数，对两个预处理的视图进行对比学习，加载预训练权重，执行训练过程，优化模型参数，保存对比损失最小模型；设计二分类网络头作为分类输出，通过带RFI标签的DDM图像数据进行训练和验证，并引入早停机制，将测试集数据输入到已训练好的RFI识别模型中进行RFI识别，推动了星载GNSS‑R数据在导航干扰识别方向的发展。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于导航干扰源识别与定位的，主要涉及了一种基于星载gnss-r数据的导航干扰识别方法、存储介质及设备。

技术介绍

1、随着电磁技术的快速发展，射频干扰(rfi)问题日益突出，特别是在雷达、卫星通信和射电天文等领域，rfi会严重影响信号质量，导致系统性能下降。其中，面向全球导航卫星系统(gnss)的rfi识别可采用gnss/低轨导航观测数据、星历数据、ads-b和ais数据，并部署专用干扰监测设备进行检测(专利cn109359523b)。基于gnss-r数据的导航干扰识别由于其覆盖面广、数据更新快以及多星组网等特点，具有巨大的应用价值。

2、gnss-r是一种利用gnss等导航系统反射信号，反演海洋，地表，植被等物理参数的遥感手段。星载gnss-r可获取时延多普勒图(ddm)用于计算土壤湿度、海面风速等地球物理参数。ddm数据在受到rfi影响时会呈现不同的信号特征，可以有效表征导航干扰。然而，ddm数据具有稀疏性和不规则性等特点，这为rfi干扰识别带来了巨大挑战。目前评估星载gnss-r数据中rfi主要依据ddm数据的噪底功率的峰度值等本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于星载GNSS-R数据的导航干扰识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的基于星载GNSS-R数据的导航干扰识别方法，其特征在于：所述步骤S1中，星载GNSS-R反射观测数据包括DDM波形数据，数据集按照80％、20％的比例随机划分为无监督学习的数据集和有监督学习的数据集，其中，有监督学习的数据集再按80％、10％、10％的比例划分为训练集、验证集和测试集。

3.如权利要求1所述的基于星载GNSS-R数据的导航干扰识别方法，其特征在于：所述步骤S2，随机颜色抖动中的随机亮度增强，具体为：

4.如权利要求3所述的基于星载GNSS-...

【技术特征摘要】

1.基于星载gnss-r数据的导航干扰识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的基于星载gnss-r数据的导航干扰识别方法，其特征在于：所述步骤s1中，星载gnss-r反射观测数据包括ddm波形数据，数据集按照80％、20％的比例随机划分为无监督学习的数据集和有监督学习的数据集，其中，有监督学习的数据集再按80％、10％、10％的比例划分为训练集、验证集和测试集。

3.如权利要求1所述的基于星载gnss-r数据的导航干扰识别方法，其特征在于：所述步骤s2，随机颜色抖动中的随机亮度增强，具体为：

4.如权利要求3所述的基于星载gnss-r数据的导航干扰识别方法，其特征在于：所述步骤s2，随机颜色抖动中的随机饱和度增强具体为：

5.如权利要求4所述的基于星载gnss-r数据的导航干扰识别方法，其特征在于：所述步骤s2，随机颜色抖动中的随机色调调整具体为：将图像从rgb...

【专利技术属性】
技术研发人员：黎启名，李宇航，沈乾阳，鞠鹏波，迪浩琛，李煊鹏，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：