Blind interference mitigation in multi-antenna GNSS receivers

Taşdemir, Emrah; Ascheid, Gerd; Noll, Tobias G.

doi:HT019778418

Blind interference mitigation in multi-antenna GNSS receivers = Blinde Interferenzunterdrückung in Mehrantennen-GNSS-Empfängern

Taşdemir, Emrah^RWTH*

2018

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Diplom-Ingenieur Emrah Tasdemir

ImpressumAachen 2018

Umfang1 Online-Ressource (124 Seiten) : Illustrationen

Dissertation, RWTH Aachen University, 2018

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University

Genehmigende Fakultät
Fak06

Hauptberichter/Gutachter
Noll, Tobias G. (Thesis advisor) ; Ascheid, Gerd (Thesis advisor)^RWTH*

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2018-07-26

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2018-226786
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/730322/files/730322.pdf
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/730322/files/730322.pdf?subformat=pdfa

Einrichtungen

Lehrstuhl für Integrierte digitale Systeme und Schaltungsentwurf (611110)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
global satellite navigation (frei) ; GNSS (frei) ; multi-antenna (frei) ; array-antenna (frei) ; interference mitigation (frei) ; jammer (frei) ; multipath (frei) ; blind processing (frei) ; beamforming (frei) ; spatiotemporal filtering (frei) ; stap (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 621.3

Kurzfassung
Die Anfälligkeit von globalen Satellitennavigationssystemen (GNSS) für Störsender ist ein längst bekanntes Problem, das die Nutzung von GNSS für sicherheitskritische Anwendungen gefährdet. Aufgrund der zunehmenden Verfügbarkeit mobiler Störgeräte und deren wachsender Popularität unter zivilen Nutzern ist die Erarbeitung empfängerseitiger Techniken zur Störunterdrückung in den letzten Jahren ein wichtiges Forschungsgebiet geworden. Im Fall eines Einzelantennenempfängers können adaptive Filtermethoden im Frequenz- oder Zeitbereich eingesetzt werden, um frequenz- bzw. zeitlimitierte Störsignale zu unterdrücken. Diese Methoden sind jedoch unwirksam gegen breitbandige Störsignale. Diese Art von Interferenz kann im räumlichen Bereich (d.h. durch Nutzung von Mehrantennen und adaptiver räumlicher Signalverarbeitung) effizient detektiert und unterdrückt werden. Räumliche Signalverarbeitungstechniken sind jedoch aufgrund ihres mehrdimensionalen Charakters sowie ihrer höheren Rechenkomplexität mit höheren Implementierungskosten und mit einem höheren Leistungsbedarf verbunden. Das Ziel dieser Dissertationsschrift ist, effektive, flächen- und energieeffiziente sowie einfach zu implementierende räumliche Signalverarbeitungstechniken zur Störunterdrückung in GNSS-Empfängern zu erforschen. Die Arbeit konzentriert sich hauptsächlich auf Interferenzunterdrückung, strebt aber gleichzeitig auch eine geeignete Mehrwegeunterdrückung an. Der erste Schritt hierzu ist die Evaluation existierender Beamforming-Techniken und eine sorgfältige Betrachtung ihrer Vor- und Nachteile sowie ihrer Implementierungskosten. Da die Wahl der Wortbreiten mit den Hardware-Kosten in direktem Zusammenhang stehen, wird besondere Aufmerksamkeit auf die Quantisierungseffekte gelegt. Ein wesentliches Ergebnis dieser Arbeit ist ein adaptiver 2-Schritt-Beamformer, der den Minimum Mean Square Error (MMSE) minimiert und eine geringe Komplexität aufweist. Die zwei Schritte dieses Verfahrens sind (a) eine Interferenzunterdrückung vor der Korrelation und (b) eine Mehrwegeunterdrückung nach der Korrelation. Wie der konventionelle MMSE-Beamformer ist der vorgestellte 2-Schritt-Beamformer ein sogenannter „blinder Ansatz“: Er benötigt keine Kenntnisse über die Antenneneigenschaften (Geometrie und Verkopplungen) und Signalrichtungen sowie keine Art von Kalibration. Dadurch wird die Implementierung im Vergleich zu anderen räumlichen Signalverarbeitungstechniken (wie der deterministische Beamformer, der Minimum Variance Distortionless Response (MVDR) Beamformer oder parametrische räumliche Signalverarbeitungsmethoden) stark vereinfacht. Der Pre-korrelationsschritt ist hierbei ein adaptiver Pre-whitening-Filter, dessen Koeffizienten aus der Eigenwertzerlegung der Eingangs-Kovarianz-Matrix berechnet werden. Es wird eine rekursive Form dieses Filters vorgestellt, die die Rechenkomplexität noch weiter reduziert. Der Post-korrelationsschritt entspricht einer verfeinerten Version des MMSE-Beamformers. Der konventionelle MMSE-Beamformer ist anfällig für Fehler, die durch Mehrwegeempfang verursacht werden. Die vorgeschlagenen Modifikationen geben dem MMSE-Beamformer dagegen einen mehrwegeunterdrückenden Charakter. Im letzten Kapitel wird der hier vorgeschlagene 2-Schritt-Beamformer mit zeitlicher Filterung (nämlich mit einer Mehrzahl von Notch-Filtern) kombiniert, um einen zeitlich-räumlichen Filter zu erhalten. Der Vorteil eines solchen kombinierten Filters ist, dass dieser durch Nutzung sowohl der räumlichen als auch der zeitlichen Eigenschaften des Empfangssignals eine signifikant erhöhte Anzahl von Störsignalen unterdrücken kann. In der Arbeit wird die Performanz-Verbesserung des kombinierten Filters gegenüber dem nur-zeitlichen Filter präsentiert. Darüber hinaus bietet die Arbeit eine Schätzung des zusätzlichen Ressourcenbedarfs des kombinierten Ansatzes.

The vulnerability of Global Navigation Satellite Systems (GNSS) to jamming is a well-known issue that threatens the use of GNSS for safety-critical applications. In recent years, the development of interference mitigation techniques on the receiver side has become a major research area especially due to the increasing availability of mobile jamming devices and their growing popularity among civilians. In case of a single-antenna receiver, adaptive filter methods in the frequency/time domain can be used to mitigate frequency-limited or time-limited interference signals. However, these methods are ineffective against wide-band interference. This kind of interference can efficiently be detected and mitigated in the spatial domain, i.e. using multi-antennas and adaptive spatial signal processing. Spatial processing techniques are, however, associated with higher implementation costs and higher power consumption due to their multidimensional character and their higher computational complexity. The main aim of this thesis is to explore effective, area and energy-efficient as well as easy-to-implement signal processing techniques for interference mitigation in GNSS receivers. The thesis focuses primarily on interference mitigation but it strives also for an appropriate multipath rejection performance at the same time. The first step is the evaluation of existing beamforming techniques and a careful consideration of their advantages and disadvantages as well as their implementation costs. Since the choice of the word lengths are directly linked to the hardware costs, special attention is given to quantization effects. A low-complexity 2-step adaptive beamformer, that minimizes the Minimum Mean Square Error (MMSE), is a major outcome of the thesis. The two steps of this method are (a) a pre-correlation interference mitigation and (b) a post-correlation multipath mitigation. Like the conventional MMSE beamformer, the presented 2-step beamformer is a so-called “blind approach”: It does not require any knowledge about the antenna characteristics (geometry and coupling), signal directions, or any kind of calibration. Consequently, its implementation becomes relatively simple compared to many other spatial processing techniques (such as the deterministic beamformer, the Minimum Variance Distortionless Response (MVDR) beamformer, or parametric spatial processing methods). The pre-correlation step is an adaptive pre-whitening filter, whose coefficients are computed based on the Eigenvalue decomposition of the input covariance matrix. A recursive form of this filter is presented, which reduces the computational complexity even further. The post-correlation step is a refined version of the MMSE beamformer. The conventional MMSE beamformer is susceptible to multipath-induced errors. The proposed modifications give the MMSE beamformer a multipath-rejective character. In the final chapter, the proposed 2-step beamformer is combined with temporal filtering (with a bank of notch filters in particular) to form a spatiotemporal filter. The advantage of the combined filter is that it can mitigate a significantly increased number of interference signals by making use of the spatial as well as the temporal characteristics of the received signal. The thesis presents the performance improvement of the combined filter relative to the spatial-only filter. Furthermore, an estimate of the additional resource requirement of the combined approach is provided.

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