卫星导航信号到达地面的强度弱(约为-160 dBm),极易受到各种主动被动电磁干扰的压制,尤其在复杂电磁环境区域内,导航接收终端可能同时接收到一种或数种带内干扰,导致局部区域内卫星导航接收机无法完成对有用信号的捕获跟踪,进而导致定位失败。因此,本文将开展卫星导航多干扰信号源定位技术研究,通过对定位失效区域的检测,完成对各类体制干扰源的排查和剔除,并重点针对上述问题中的多干扰源识别和多干扰源定位问题开展研究。主要工作如下:(1)梳理了常见卫星导航干扰信号的类型和体制,建立了其相应的的信号模型,并分别对各类信号的特性进行了简要分析;讨论了干扰信号定位的一般方法,并根据常见卫星导航干扰信号特点,确定了采用多台站观测多干扰源的TDOA定位模式;提出了适应于大多数卫导干扰信号体制的时域互相关特征提取方法,该方法一方面通过时域互相关可直接获得多个干扰信号到达各监测站的时间差信息,便于完成双曲定位,另一方面在具有计算量小、时延测量精度高的优点。(2)研究基于支持向量机多分类和卷积神经网络两种机器学习分类方法,针对互相关图中各不同相关峰进行分类识别,从多干扰信号相关图中识别出各干扰信号类型和数量,并对求得的相应TDOA信息打上标签,进而完成对同一干扰信号TDOA信息的分类,并可用于实现对各干扰源的定位。与传统特征匹配的识别方法相比,在多干扰源频谱交错或重叠时仍可有效完成识别。(3)搭建典型的多干扰源仿真场景,模拟产生相应的多监测站中频回波信号,模拟了互相关图生成、峰值检测和TDOA提取、干扰信号分类和识别、TDOA定位解算等多干扰源定位解算过程;通过仿真分析了多干扰源的定位性能,讨论了定位精度与干扰信号信噪比的关系。