本文针对最有可能受到干扰的情况，研究了当卫星导航拒止下，提出无人机伪卫星组网导航替代防御样式，在导航信号受到电磁干扰下多点位导航功率智能增强防御样式，在卫星导航信号不稳定时自主组合导航防御样式，在卫星导航信号频段被攻击时在轨自主编程和导航信号重构防御样式，从而从多个角度全方位有效进行防御，保证导航信号正常播发，有效支持各作战活动顺利开展。
由于卫星导航落地信号微弱，极易被战场复杂电磁环境和同频信号干扰，甚至被欺骗，并且在经过电离层延迟、复杂环境下的多径效应以及各种噪声的影响后，落地信号往往产生了畸变，上述情况严重影响卫星导航信号的精确性、稳定性和可靠性，亟需研究抗干扰、抗欺骗的防御性智能化导航战抗干扰样式，以有效抵抗卫星导航可能受到的多种干扰攻击。
1 国内外研究现状
1.1 伪卫星技术
1.1.1 地基伪卫星
地基伪卫星通过在地面建立固定发射机，向用户发射与全球卫星导航系统（GNSS）类似的导航信号，这样无须进行硬件改装，用户可以使用GNSS用户终端直接接收伪卫星信号，实现导航信号增强，如图1所示。使用地基伪卫星，尤其是在城市等复杂环境下，可有效增加可见卫星数量，改善可见卫星几何分布，提高定位的可靠性，并提高服务的连续性和可用性。
空基伪卫星就是将伪卫星搭载在空基平台上，例如无人机、气球等载体，可有效解决复杂环境下地基伪卫星信号被障碍物遮挡的问题，从而增加信号覆盖范围，使用较少数量的空基伪卫星就可以实现导航信号增强。并可以依据应用需求动态调整航迹，从而实现对指定区域的动态覆盖。此外，由于无人机（UAV）与用户的距离通常远大于地基伪卫星与用户的距离，且用户对UAV伪卫星观测仰角通常较高，有效降低了远近效应和多径效应对用户的影响。空基伪卫星系统包括UAV伪卫星、主控站和用户，如图2所示。
1.2 导航功率增强
1.3 组合导航技术
组合导航系统可以集成融合多种导航系统的导航参数，提供更精确、稳定的导航引导服务。大多数组合导航方式都会采用惯性导航，因为其能够提供位置、速度、方位和姿态等丰富的导航参数，并且是一种无源的导航系统，不容易被干扰。由于GNSS系统成本低、定位准确、信号全球全天候覆盖，被广泛应用到各个领域，GNSS和惯性导航组合的导航方式被更为广泛地研究。然而随着不同应用场景下对导航精度和可靠性提出的更高要求，需要结合人工智能技术，对导航中发生的难以预见的因素进行自主的判定，对组合导航系统进行智能化的管理，从而提高导航精度及可靠性。
1.4 信号重构算法
在通信信号处理中，刘高辉等提出了一种基于信号稀疏表示的干扰抑制与通信信号重构方法，可以将混有噪声信号的通信信号通过正交匹配追踪算法进行分离，重构出完整的通信信号。在雷达信号处理中，刘方正等提出一种基于变分模态分解和压缩感知（VMD-CS）的雷达信号重构方法，可以将丢失高达30%的雷达信号进行重构，得到完整的雷达信号。在导航信号处理中，卢丹等提出一种基于信号重构的单天线欺骗干扰抑制方法，可有效抑制欺骗干扰。
2 智能化导航战防御样式
2.1 无人机伪卫星组网导航替代防御样式
在卫星导航拒止条件下，GNSS信号已不可获得，无法利用GNSS信号进行正常导航引导，需要寻找GNSS的可替代方案。地基伪卫星方案覆盖范围十分有限，需要布设大量地基设备，且不具备灵活性，无法灵活改变信号增强区域。空基伪卫星方案存在UAV位置估计不准导致用户定位精度降低的问题。
针对上述问题，提出船载/车载基站和无人机机载伪卫星组网相结合的方式，既能够增加信号覆盖范围，又保证信号覆盖范围可灵活移动。在海上环境下，采用船载基站和无人机机载伪卫星组网相结合的方式，如图3所示；在陆地环境下，采用车载基站和无人机机载伪卫星组网相结合的方式，如图4所示。无人机作为伪卫星进行组网，无人机的位置就作为了参考点来对目标进行定位，但在GNSS拒止环境下，无人机无法依赖GNSS获取自身位置信息，需要结合GNSS、惯导和地基伪卫星系统共同完成无人机定位。无人机动态改变自身位置同时也能降低长期在固定位置被干扰的风险。无人机伪卫星组网导航替代防御样式可有效增强在卫星导航拒止条件下导航替代防御样式的灵活性，是对弹性定位、导航、授时（PNT）的有力支撑方案。
集群无人机具备协同定位、协作感知和自主控制能力。将无人机协同编队技术应用于空基伪卫星，可实现空基伪卫星的自主协同编队飞行，构成导航自组织网络，通过节点间相互协同定位；可有效提升节点自身的定位和授时精度，从而有效提高用户定位精度和可靠性；可通过快速调整节点数量和编队构型满足动态变化的服务需求。
图4 车载基站和无人机机载伪卫星组网相结合
2.2 多点位导航功率智能增强防御样式
扩大功率增强的范围，容易被侦测到作战区域，所以根据Kim研究结果，提出如图6的多点位导航功率智能增强方案。当多点位同时进行导航功率增强时，不同区域增强的范围大小不同，导致增强功率不同。针对每个中心区域，根据其增强范围大小，判断其增强区域的环境，从而搜索出每个区域的可视卫星。对于搜索得到的可视卫星，地面站指控端可通过直接发送或通过星间链路间接将功率增强指令发送给这些可视卫星，从而实施功率增强。若有相邻增强区域，则有部分重合可视卫星，这部分卫星可作为重点增强卫星，在无重合可视卫星中选择GDOP值最小组合，也进行功率增强，从而保证信号质量。
图6 多点位导航功率智能增强方案
2.3 自主组合导航防御样式
为了有效抑制导航中所发生的故障，以及各种不可预见的因素，可结合人工智能技术对传统的以卡尔曼滤波器为主的组合导航系统进行改进，如图8所示。一般惯导系统中会同时配置有惯导单元和里程计，为了提高里程计的准确度，可以使用模糊神经网络对惯性单元的导航参数进行接收并生成里程计速度修正值，可提高GNSS失效时定位的精度。使用神经网络预测GNSS失锁时的位置误差和速度误差，通过卡尔曼滤波器处理测量值，并对惯导系统进行校正，结合考虑更多时刻的历史数据，保证了估计的准确性和稳定性，有效避免因为仅考虑前一时刻数据，而各种故障导致数据跳变引起的不稳定问题。
图7 自主组合导航模式
2.4 在轨自主编程和导航信号重构防御样式
3 结论
为有效应对复杂电磁环境的影响和强敌威胁，需要综合考虑卫星导航系统复杂、落地信号弱、信号容易受到干扰等问题，整体提高并完善卫星导航系统的抗干扰、抗摧毁能力。除了本研究所讨论的几种智能化导航战防御样式，还需要探索更多更丰富的手段全面增强卫星导航系统的防御能力。
论文全文发表于《科技导报》2024年第23期，原标题为《智能化导航战防御样式研究》，本文有删减，欢迎订阅查看。
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