1.波兰国家电信研究所报告格但斯克地区GNSS干扰持续加剧。
2026年8月26日，波兰国家电信研究所（National Institute of Telecommunications）发布分析报告，指出其设在格但斯克（Gdańsk）的监测站数据显示，该地区自2026年初以来遭遇的故意卫星导航信号干扰规模“急剧增加”，且在8月前19天中63%的日子出现覆盖所有全球导航卫星系统（GNSS）频段的重大中断。研究所表示，干扰严重程度不一，轻则造成单一频段部分中断，重则导致全部GNSS频段持续数小时失效；期间，区域内智能手机及其他民用接收器所用卫星导航受到干扰，共享交通系统（包括城市自行车与滑板车）、部分市政车队系统，以及用于娱乐或商业目的的无人机也可能受到波及。研究所指出，上述干扰系故意行为，并与电子战相关，但最新分析未指明干扰源。此前，5月和6月已记录到高强度干扰，两月各有70%的日子出现覆盖所有GNSS频段的重大多小时中断，而完全未受干扰的日子分别仅占10%和13%。从区域背景来看，虽然本次分析未指明来源，但波兰当局此前已将波罗的海地区相当大比例的GNSS干扰归因于俄罗斯。2025年7月，波兰民航局称，提交给国际民用航空组织（ICAO）的证据显示，影响波罗的海及北欧、东欧的干扰源自俄罗斯领土；国际民航组织理事会（ICAO Council）随后呼吁俄罗斯停止干扰GNSS信号，但该呼吁似乎未获回应。
2.Q-CTRL公司完成全球首次无GPS量子重力海上导航演示。
2026年8月27日，Q-CTRL公司在澳大利亚东海岸珊瑚海完成全球首次无GPS海上导航现场演示，采用软件加固量子重力仪实现自主重力测绘与量子重力导航，定位精度保持在一海里以内。Ironstone Opal系统通过“感知”地球重力场微小起伏并与重力图比对实现定位，不发射或接收外部无线电信号，因此能够抗GPS干扰及欺骗。其AI软件可在无需温度控制、陀螺稳定或频繁校准的条件下稳定量子传感器，适用于重海况，整套设备安装于客舱即可自主运行。该技术源于磁导航（MagNav）方案；相较磁场，重力导航（GravNav）在海上重力图覆盖上更广，更适合舰船，并可校正惯性导航系统，不因任务时长降低精度。利物浦大学电子工程与电子学教授杰森·拉尔夫（Jason Ralph）表示，重力传感与地图匹配是唯一全球性、无法干扰或欺骗的被动替代导航（Alt-Nav）技术，Q-CTRL的成果具备改变GNSS替代方案格局的潜力。美国海军陆战队退役中将、前设施与后勤副司令史蒂文·A·斯克伦卡（Steven A. Sklenka）则认为，可靠PNT已成为作战必需，该演示展示了GPS被拒止环境下的可行导航路径。2025年4月，Ironstone Opal已在真实地面与空中试验中实现无GNSS的MagNav，性能超高端常规GPS方案100倍，并获得飞行安全（SOF）资质，入选《时代》2025年最佳发明。此次发布的海上变体扩展了产品组合。Q-CTRL正与DARPA、美国国防创新单元（DIU）、澳大利亚国防部、英国皇家海军及AUKUS伙伴合作，为作战人员部署量子传感与量子计算方案。
3.海克斯康公司收购Guidance Marine公司强化海事定位产品组合。
2026年8月26日，海克斯康（Hexagon AB）宣布与英国Guidance Marine公司签署收购协议，以强化其海事定位产品组合。Guidance Marine成立于1991年，总部位于英国莱斯特，客户遍及40多个国家。其基于雷达、激光、视觉与微波体制的传感解决方案，用于海上能源、海洋工程、港口港务和海军应用，并与所有主流动力定位（Dynamic Positioning，DP）系统集成，支持船舶在不抛锚的情况下自动保持站位，以及在固定与浮式资产数米范围内安全机动。从技术互补角度看，海克斯康的GNSS、定位改正服务、抗干扰与完好性定位方案用于确定船舶绝对位置；Guidance Marine传感器测定船舶相对近旁结构物——如海上平台、风机、码头及他船——的相对位置。二者合并后，海克斯康得以用单一集成组合覆盖船舶全定位需求，同时深化与DP系统供应商和船舶运营方的合作关系。此次交易还扩大了海克斯康在海上风电、海洋工程与港口自动化领域的业务敞口。这些领域因作业容差收紧与船舶自主化水平提升，对精密驻位需求持续上升。Guidance Marine在40多个国家的存量装机及既有原始设备制造商（OEM）合作关系，为海克斯康加速进入上述应用市场提供通道。海克斯康自主解决方案业务区总裁戈登·戴尔（Gordon Dale）表示，Guidance Marine的相对定位专长补充了海克斯康现有的面向快速增长海事市场的导航与定位方案。交易预计2026年底前完成，届时Guidance Marine将并入海克斯康自主解决方案业务区下属的NovAtel定位分部；该公司截至2025年12月31日财年营收约2200万欧元，营业利润率高于海克斯康平均水平。
学术动态
Xona Pulsar与GNSS的兼容性（Xona Pulsar Compatibility with GNSS）
2026年4月7日，该报告发表于arXiv平台，由Xona Space Systems公司撰写，依托2025年7月在轨验证卫星实测数据完成，属于企业专项技术研究报告，核心论证Xona Pulsar低轨导航星座与GPS、伽利略等传统MEO GNSS在L频段共存兼容能力，为新一代低轨PNT系统频谱协同提供完整理论与实测依据。
近年全球十余家机构推进低轨卫星导航项目，大量卫星陆续发射，L波段作为传统卫星导航核心频谱资源日趋紧张，新系统与现有GNSS的频谱兼容、干扰抑制成为落地关键前提。Xona计划部署近260颗低轨卫星构建Pulsar星座，推出X1、X5两路L波段导航信号，频段紧邻GPS L1/L5、伽利略E1/E5，信号接收功率比传统GNSS高出15至20dB，具备厘米级定位、信号鉴权、室内弱信号覆盖优势，现有商用GNSS接收机仅通过固件升级即可兼容接收，本报告围绕该系统对传统GNSS载噪比C/N₀的衰减影响开展全维度验证，核心评估指标为系统间射频干扰水平。
报告先完整定义Pulsar信号体制，两路信号均采用带宽高效的EFQPSK恒包络调制，分为I路导航数据通道与无数据Q路导频通道，搭配叠加码优化跟踪与相干积分性能，频谱滚降速度快、带外辐射极低，X1中心频率距GPS L1间隔17.9MHz，X5距GPS L5间隔14.1MHz，99.5%信号带宽分别仅1.8MHz与17.7MHz。尽管单星接收功率显著高于GPS与伽利略，但精准的频点规划与调制方案大幅削弱带外泄露，从底层抑制对邻频GNSS的干扰。研究遵循ITU-R M.1831-1标准开展理论兼容性演算，构建包含热噪声、外部干扰、系统自干扰、其他GNSS共存干扰、Pulsar新增干扰五层噪声模型，通过频谱分离系数SSC计算新增干扰带来的载噪比衰减。测算结果显示，满星座部署状态下Pulsar X1对GPS L1衰减仅0.01dB、对伽利略E1衰减0.30dB，X5对GPS L5、伽利略E5衰减分别为0.23dB、0.20dB，全部数值远低于行业公认1dB可接受干扰阈值，且演算输入参数偏保守，真实环境下干扰影响会更小。
为弥补纯理论计算无法适配接收机硬件差异的缺陷，报告开展三层递进硬件实测。首先搭建硬件在环传导仿真平台，采用两款主流GNSS信号模拟器生成叠加信号，选取测绘级、车载、物联网七类商用接收机，分梯度抬升Pulsar信号功率直至远超ITU申报限值，百次重复试验统计得出，标准部署功率下各类接收机载噪比衰减与理论计算高度吻合；其次在暗室开展辐射测试，模拟真实天线空口传播环境，部分测绘接收机甚至出现载噪比小幅抬升，源于设备自身信号处理特性，进一步佐证干扰无负面影响；最后依托2025年6月发射的Pulsar-0在轨验证卫星开展实地天空测试，使用测绘、车载、智能手机多类终端持续采集卫星过境数据，受单卫星聚合功率限制无法精确量化衰减，但波形曲线直观显示GNSS信号载噪比无明显恶化，证实真实太空场景下共存稳定。
报告通过理论推演、实验室仿真、在轨卫星实测三重验证形成闭环结论，EFQPSK调制、合理频偏设计让高功率Pulsar信号不会对GPS、伽利略产生有害射频干扰，低轨导航星座可平稳融入全球定位授时生态。这套完整的兼容评估流程也为其他新建L波段低轨导航系统提供标准化测试参考，证明通过优化波形与频谱布局，即便拥挤的RNSS L频段仍可承载新增卫星导航服务，同时实现多系统联合定位以提升导航韧性与精度。
“Jammertest Norway 2025”多源干扰效应分析与表征（Analyzing and Characterizing Multi-Source Interference Effects at Jammertest Norway 2025）
2026年8月16日，该论文发布在arXiv平台，围绕挪威2025 Jammertest外场实验开展GNSS多源干扰效应分析研究。文章面向低成本GNSS干扰设备带来的定位可靠性威胁，指出干扰治理不仅需要检测，还需要波形分类表征、来向估计以及接收机性能损失评估，而设备、环境、卫星几何带来的数据分布偏移，给相关技术落地带来很大挑战，为此研究依托挪威安德于亚的真实外场测试构建数据集，搭建完整端到端干扰分析链路。
数据集采集于两处不同户外测试区域，并行使用单天线E1/E5接收模块和2×2的CRPA阵列采集数据，覆盖连续波、PRN、扫频、多发射源等各类干扰，同时包含欺骗转发、信号欺骗场景，配套时间对齐的真值元数据，数据集对外公开可供后续研究使用。研究开展多任务机器学习建模，对比评测17种时序机器学习架构，模型同时完成干扰类型分类、占用带宽与信号强度回归预测，实验结果显示在同一测试区域内模型分类准确率接近99%，但跨区域测试时性能出现明显下滑，证明真实场景存在显著域偏移，联合两个区域数据共同训练可以有效改善泛化能力，剔除功率过低的微弱干扰样本也有助于提升模型表现。跨数据集泛化实验表明，室内数据集、仿真数据集向真实外场测试集迁移效果有限，仿真到现实的鸿沟十分突出，室外实测数据集迁移效果相对更好，CRPA阵列数据的跨数据集泛化整体弱于单天线接收机。
研究引入接收机感知的频谱分离系数SSC作为物理评估指标，把频谱重叠与干扰功率映射到有效载噪比损失，以此量化干扰对导航带来的实际性能退化，区分干扰功率与频谱重叠两个不同影响因素，针对PRN、欺骗、转发干扰分别解析不同干扰机制下的性能变化规律，这套评估方法不依赖特定干扰模型，能够对不同类型干扰实现统一的影响度量。为处理多源共存干扰，研究将干扰检测转化为频谱图目标检测任务，对YOLOv8s和RF‑DETR做迁移学习，在频谱图上定位多个同时存在的干扰源，裁剪检测框送入下游模块完成逐个信号表征。对比发现YOLOv8s对窄带、交叠干扰信号细粒度检测能力更强，适合分源分析；RF‑DETR检测结果更保守，更适合抓取主要干扰活动，由检测框可以估算信号带宽，但对于超宽带信号会存在一定估计偏差。
论文还利用CRPA阵列开展基于MUSIC算法的移动干扰源测向实验，干扰源搭载在无人机上，阵列可以捕捉干扰源角度变化趋势，受阵列孔径、多径、无人机姿态影响，估计结果存在波动，缺少精确真值仅做定性分析。整体工作的核心价值是发布真实外场GNSS干扰数据集，构建融合机器学习与物理模型的完整干扰监测流水线，强调仅靠同场景高准确率不足以保障实际部署效果，必须重视不同环境带来的域偏移问题，为抗干扰GNSS相关算法的验证提供现实基准。