Direction of Arrival Estimation of GPS Narrowband Jammers Using High-Resolution Techniques
Notice bibliographique
Résumé
GPS jamming is a considerable threat to applications that rely on GPS position, velocity, and time. Jamming detection is the first step in the mitigation process. The direction of arrival (DOA) estimation of jamming signals is affected by resolution. In the presence of multiple jamming sources whose spatial separation is very narrow, an incorrect number of jammers can be detected. Consequently, mitigation will be affected. The ultimate objective of this research is to enhance GPS receivers' anti-jamming abilities. This research proposes an enhancement to the anti-jamming detection ability of GPS receivers that are equipped with a uniform linear array (ULA) and uniform circular array (UCA). The proposed array processing method utilizes fast orthogonal search (FOS) to target the accurate detection of the DOA of both single and multiple in-band CW jammers. Its performance is compared to the classical method and MUSIC. GPS signals obtained from a Spirent GSS6700 simulator and CW jamming signals were used. The proposed method produces a threefold advantage, higher accuracy DOA estimates, amplitudes, and a correct number of jammers. Therefore, the anti-jamming process can be significantly improved by limiting the erroneous spatial attenuation of GPS signals arriving from an angle close to the jammer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».