无人机卫星导航系统抗干扰技术综述

doi:10.7527/S1000-6893.2025.31797

Abstract

Abstract:

The rapid development of Unmanned Aerial Vehicle （UAV） technology has led to its continuous expansion in military and civilian fields， gradually becoming a powerful engine driving the development of low-altitude economy. Among the core components of UAVs， the satellite navigation system provides precise positioning and navigation information. However， due to the vulnerability of the satellite navigation system， satellite navigation often faces severe challenges brought by complex electromagnetic environments， causing UAVs to lose their positioning ability or deviate from the planned route， thereby seriously threatening flight safety and mission success rate. This paper systematically reviews the research status of anti-jamming technology for UAV satellite navigation systems. Firstly， starting from the main navigation interferences faced by UAVs， it analyzes the impact of oppressive interference and deception interference on UAV navigation systems. Secondly， it comprehensively summarizes the anti-jamming methods of UAV satellite navigation terminals. Regarding anti-oppressive interference， this paper focuses on discussing the technological progress at the receiving antenna end， radio frequency front end， and signal processing end. In terms of anti-deception interference， the methods of enhancing receiving processing capabilities and using advanced algorithms to detect and suppress deception interference are analyzed. In addition， the study studies the anti-jamming methods for UAV navigation in denied environments， including inertial navigation， visual navigation， celestial navigation， ultra-wideband， magnetic field navigation， radar navigation， and multi-information fusion navigation technologies. Moreover， for the formation navigation of multi-UAV clusters， the methods of inter-UAV cooperative and system improvement were explored to enhance the anti-interference capability of the entire UAV group. Finally， this paper identifies the current problems， outlines future research directions， and discusses potential technological advances. The research results of this paper not only provide a reference for the continuous progress of UAV navigation anti-jamming technology， but also offer theoretical and practical guidance for academic exploration and engineering application in related fields.

Key words: UAV, satellite navigation, anti-interference technology, oppressive interference, deception interference, environment denial, multi-sensor fusion

CLC Number:

V249.3

Qiushi CHEN, Jinglong GAO, Meng WANG, Wenkun BIAN, Haojun HAN. Overview of anti-interference technology of unmanned aerial vehicle satellite navigation system[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2025, 46(17): 331797.

Figures/Tables 10

Fig.1

Fig.2

Fig.3

Fig.4

Fig.5

Fig.6

Fig.7

Table 1

Comparative analysis of main anti-interference techniques for receiving end of UAV

干扰类型	方法分类	主要技术	性能特点	核心优势	主要局限	文献
接收端抗压制干扰方法	接收天线端抗干扰技术	自适应调零天线技术、波束形成技术、空时自适应信号处理	通过天线阵列和处理器调节干扰源方向增益，在天线方向图中产生零点，抑制干扰信号	抗干扰能力强，适用于低计算能力的无人机	天线尺寸和重量限制，机载应用受限；设计实现复杂度较高	［30-42］
	射频前端抗干扰技术	带通滤波器、放大器、混频器、自动增益控制器、模数转换器；时域自适应滤波、频域滤波、空域滤波、变换域滤波；射频干扰检测技术	完成射频信号调整、下变频混频、中频信号滤波放大和模数转换；通过滤波技术抑制干扰信号；检测干扰信号并调整接收机参数	有效抑制干扰信号，提高信号质量；适用于多种类型的干扰	对干扰带宽不敏感，难以抑制宽带干扰；对硬件要求较高	［43-48］
	信号处理抗干扰技术	基带信号处理，包括信号捕获和跟踪、导航定位解算；变换域抗干扰；机器学习和人工智能技术	通过算法处理基带信号，抑制干扰信号；利用智能算法识别和抑制干扰	算法多样，适应性强；智能识别和抑制干扰信号，提高导航精度	计算复杂度高，对硬件要求高；实时性要求高，算法实现复杂	［49-51］
接收端抗欺骗干扰方法	增强接收处理能力	高性能接收器和天线	提高信号接收灵敏度和动态范围	提高抗欺骗能力，增强导航系统鲁棒性	对复杂环境适应性有限，部分方法尚未充分验证	［53-55］
	多传感器融合技术	惯性测量单元、视觉传感器等	整合多种传感器数据，提高导航系统鲁棒性	减少传感器噪声或突发干扰引起的误差，确保精确可靠	计算复杂度高，对硬件要求高	［56，62］
	先进检测抑制算法	基于创新粒子滤波的预测误差算法、信号功率异常检测和多普勒频移检测的算法等	检测并抑制欺骗信号，降低对导航系统的影响	能够高效、准确地检测出欺骗信号，提高导航精度	对干扰信号的特征和类型识别要求高，算法实现复杂	［57-61］

Table 1

Fig.8

Table 2

Comparative analysis of multi-source integrated navigation technologies for UAV in denied environments

分类	技术类型	传感器	技术方法	适用场景	核心优势	主要局限	文献
单一传感器技术	惯性导航	惯性器件独立使用	卡尔曼滤波、粒子滤波	短时高动态环境	完全自主、无外部依赖	累积误差显著、成本高、需定期校准	［64-66］
	视觉导航	单目/双目摄像头	扩展卡尔曼滤波、光束法平差	无人机避障/着陆/室内场景等	厘米级定位精度、支持环境感知与避障	受光照影响大、算力要求高	［68-69，71］
	超宽带定位导航	UWB基站+标签	粒子群优化	短距离室内/工业场景	抗多径干扰、厘米级精度	需预部署基站、覆盖范围小	［79，81］
	天文导航	星敏感器件	星光折射定位算法	高空长航时任务	全球覆盖、抗干扰性强	初始化时间长、依赖天气条件、动态性能受限	［74-75，77］
	磁场导航	磁传感器	地磁匹配算法	海洋/无显著地标区域	隐蔽性好、无额外硬件需求	地磁场易受干扰、数据库更新要求高	［82-84］
	雷达导航	激光雷达	SLAM、扩展卡尔曼滤波	复杂三维环境建模	高精度点云、支持实时建图	成本高、恶劣天气性能下降	［85-87］
两系统组合技术	INS+视觉	惯性单元+摄像头	紧耦合滤波、因子图优化	城市峡谷/动态障碍环境	误差互补（视觉修正惯性漂移）	复杂场景建图耗时	［90，98］
	INS+UWB	惯性单元+UWB	联邦卡尔曼滤波	地下矿井/封闭空间	抑制惯性累积误差、提升长时稳定性	UWB基站部署成本高	［80，103］
	视觉+LiDAR	摄像头+激光雷达	激光SLAM+视觉里程计	三维复杂环境	高精度点云+视觉语义信息融合	硬件成本高、功耗大	［85，97］
多传感器融合技术	INS+视觉+气压计	惯性单元+摄像头+气压高度计	无迹卡尔曼滤波（UKF）	城市低空飞行	高度稳定性强、适应建筑遮挡	气压计易受天气干扰	［90，98］
	GNSS/INS/LiDAR	卫星导航+惯性单元+激光雷达	紧耦合SLAM+鲁棒滤波	军事侦察/野外搜救	多源冗余抗干扰、支持无地图导航	系统复杂度极高、需专用计算单元	［97］
	惯性/磁/声纳/气动模型	惯性单元+磁强计+声纳+气动参数	多模态传感器融合架构	水下无人机/室内自主飞行	全自主性、适应极端拒止环境	算法调试复杂、实时性挑战	［99］
	SINS/GPS/偏振光	惯性导航+卫星导航+偏振光传感器	多目标优化抗干扰滤波	沙漠/强电磁干扰区域	偏振光辅助定向、抗欺骗干扰	偏振光数据库构建难度大	［95］
仿生组合技术	仿生偏振光+惯性	仿生偏振光传感器+微惯性单元	生物启发式滤波	无地标空旷区域	仿昆虫导航机制、低功耗	技术成熟度低、实际验证不足	［95，83］

Table 2

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Overview of anti-interference technology of unmanned aerial vehicle satellite navigation system

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