广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,ADS-B)技术是一项正在被国际民航组织向世界推广使用的新型监视技术,该技术基于全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)和数据链路通信,通过将航空器的位置信息及其他信息通过数据链路发送给地面站的运行监视技术,该技术相较传统的雷达技术具有精度高、成本低、易维护等特点,在民航领域广泛应用该项技术对航空器进行监视。但随着空域航空器数量的日益增加,ADS-B信号的交织问题也日益严重,信号的交织会使信息读取失误,因此解交织技术必不可少,而解交织算法通常要先进行交织位置检测,再利用无交织部分信号进行解交织,故检测信号的交织位置是解交织算法中的重要步骤,但现有的交织位置检测方法不能满足解交织算法对交织位置的需求,而单天线接收机凭借其成本低、维护方便等优势得到广泛应用,但应用在单天线解交织算法中的交织位置检测方法却较少。因此,论文将主要研究单天线ADS-B信号的交织位置检测方法并将该检测方法应用至解交织算法中以检测算法的可行性。论文主要工作如下:第一,对典型的单天线解交织算法也即PASA(Projection Algorithm Single Antenna)算法进行了介绍,对用于PASA算法中进行交织位置检测的奇异值分解法(Singular Value Decomposition,SVD)进行了分析。对ADS-B信号模型及时域波形特点进行总结,为后续的交织位置检测奠定理论基础。第二,针对两条信号交织的情况,由于信号报头与数据域时域波形特点不同,首先对交织位置进行分类,以便在对不同位置进行交织位置检测时可使用相应的检测方法,以提高检测效率。根据报头脉冲位置的固定性对报头进行交织位置检测,再依据数据域脉冲宽度及幅度等特征对该部分信号进行检测。该方法无需进行大量的数学计算,提高了信号解交织工作的整体效率。第三,将所提出的交织位置检测法应用至PASA算法中,对两条信号交织及多条信号交织的两种情况分别进行介绍,给出了交织位置检测算法在应用至上述两种情况中的算法流程。通过与PASA算法中原用于交织位置检测的SVD分解法进行复杂度及误差范围两方面的比较,验证了所提算法具有较低的复杂度且较小的误差范围,相较而言,更适用于单天线ADS-B的交织位置检测。此外,通过实验验证了影响算法性能的因素。