CN101515912B - 基于变换识别方案的ds-cdma系统各类干扰信号检测方法 - Google Patents

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CN101515912B CN2009100717329A CN200910071732A CN101515912B CN 101515912 B CN101515912 B CN 101515912B CN 2009100717329 A CN2009100717329 A CN 2009100717329A CN 200910071732 A CN200910071732 A CN 200910071732A CN 101515912 B CN101515912 B CN 101515912B
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Abstract

本发明提供的是一种基于变换识别方案的DS-CDMA系统各类干扰信号检测方法,可以对脉冲干扰、线性调频干扰和窄带干扰进行检测,且当检测结果为窄带干扰时,进一步检测窄带干扰类型为音频干扰、数字窄带干扰或自回归随机过程。接收无线通信信号;将接收的无线通信信号下变频到中频信号;数字化中频信号,得到数字信号;将数字信号解调,得到基带信号;将基带信号通过切普滤波采样和加窗存储,提取切普加窗采样信号;将所述切普加窗采样信号分别在时域、分数阶傅立叶变换域和傅立叶变换域计算其压缩特征值,并进行最大值判决;根据最大值判决结果,确定干扰信号类型。本发明实现了对DS-CDMA通信设备中各类干扰信号类型的检测,克服了现存技术对各类干扰信号类型检测不完全的问题。本发明的低运算复杂度易于工程实现。

Description

基于变换识别方案的DS-CDMA系统各类干扰信号检测方法
技术领域
本发明涉及一种在直扩-码分多址(DS-CDMA)无线通信设备中检测各类干扰信号的方法。
背景技术
无线直扩-码分多址(DS-CDMA)系统由于具有优良的共道性能被广泛应用于移动通信及个人通信业务中,不但如此,DS-CDMA系统也引起了军用及民用测控领域的广泛重视。由于各类无线DS-CDMA系统所处的信道环境差异很大,导致了它们所面临的干扰也各有异同。从干扰类型的角度进行划分,无线信道面临最常见的干扰包括脉冲干扰、线性调频干扰及各类窄带干扰(音频干扰、数字窄带干扰、自回归随机过程)。虽然DS-CDMA系统自身具备一定的干扰抑制能力,但是有效的干扰抑制技术可以大大提升系统性能。随着无线通信技术的迅猛发展,对以上各类干扰的抑制技术发展较为完善,但都建立在对干扰类型已知的基础上。
现有技术多用于检测特定干扰是否存在。例如公开号CN 1447541,公开日是2003年10月08日,名称为“数字信号传输中的脉冲干扰检测方法”中采用对接收信号幅度进行检测的脉冲干扰检测方法。Torres在“Radar chirp detection through wavelet transform,World Automation Congress,2002,Proceedings of the 5th Biannual”一文采取了基于小波变换的线性调频干扰检测方法。授权公开号CN 100397800C,授权公开日是2008年6月25日,名称为“用于在DSSS系统中使用相变技术检测干扰信号的方法与设备”中授权了采用相变技术检测窄带干扰的方法。现有技术对多干扰进行检测的方法则比较匮乏,Pouttu在“Method Selection Diversity Approuach to Interference Suppression,IEEE 7th Int.Symp.on Spread Spectrum Tech.&Appl.,Prague,Czech Republic,Sept.2-5,2002”一文中虽然采取了基于输出信干噪比估计的滤波器组方案,滤波器组分别采取匹配滤波算法、连续均值消除算法、递归最小二乘算法和极点算法,通过选取最大输出信干噪比的支路完成干扰抑制而舍去了干扰类型的检测环节,对脉冲干扰、音频干扰进行抑制,但这一方案的缺点是只能通过确定滤波器组选取相对最优干扰抑制技术,无法针对干扰类型选取最优干扰抑制技术,同时系统的计算复杂度非常高,再者没有对其余干扰类型进行分析。因此,这种方案也无法替代对多干扰类型进行检测的技术。
发明内容
本发明的目的在于提供一种可以对脉冲干扰、线性调频干扰和窄带干扰进行检测,且当检测结果为窄带干扰时,进一步检测窄带干扰类型为音频干扰、数字窄带干扰或自回归随机过程的基于变换识别方案的DS-CDMA系统各类干扰信号检测方法。
本发明的目的是这样实现的:
(1)接收无线通信信号;
(2)将接收的无线通信信号下变频到中频信号;
(3)数字化中频信号,得到数字信号;
(4)将数字信号解调,得到基带信号;
(5)将基带信号通过切普滤波采样和加窗存储,提取切普加窗采样信号;
(6)将所述切普加窗采样信号分别在时域、分数阶傅立叶变换域和傅立叶变换域计算其压缩特征值,并进行最大值判决;
(7)根据最大值判决结果,确定干扰信号类型。
本发明还可以包括这样一些特征:
1、所述的将基带信号通过切普滤波采样和加窗存储,提取切普加窗采样信号,其切普滤波采样公式表示为
r ( m ) = 1 T c ∫ m T c ( m + 1 ) T c r ( t ) dt
其中r(t)为步骤(4)中基带信号包络模型,Tc为直接序列扩频切普速率,得到的r(m)为切普滤波离散信号;
其加窗存储公式为在处理时间[nTb,(n+1)Tb]内存储N个切普滤波离散信号r(m),得到切普加窗采样信号,其中n为发送信号信息标号、Tb为发送信号周期、N=Tb/Tc为扩频增益;
设定对每个发送信号信息进行1个整周期的直接序列扩频。
2、所述的将采样信号分别在时域、分数阶傅立叶变换域和傅立叶变换域计算其压缩特征值,并进行最大值判决,
压缩特征值表示信号能量的集中程度,压缩特征值越集中于较小的采样点数,压缩特征值越大,定义为 ( 1 K Σ k = 1 K | r ( k ) | 2 ) / Π K = 1 K | r ( k ) | 2 K , 其中r(k)表示所述采样信号在时域、分数阶傅立叶变换域或傅立叶变换域的变换信号,K表示所述采样信号数目;
离散傅立叶变换公式表示为
R ( k ) = Σ n = 0 N - 1 r ( n ) e - j ( 2 π / N ) kn
分数阶傅立叶变换公式表示为
R a ( k ) = Σ n = 0 N - 1 θ a ( k , n ) r ( n )
其中θa(k,n)为离散傅立叶变换核函数,θa(k,n)采取特征分解型、离散采样型或核线性组合型,参数0<|a|<2,且a=1时退化为经典的傅立叶变换。
3、分数阶傅立叶变换最佳参数选取0<a<2、且a≠1。
4、所述的根据最大值判决结果,确定干扰信号类型为:如果最大值分别为时域、分数阶傅立叶变换域或傅立叶变换域特征值,则检测干扰信号分别为脉冲干扰、线性调频干扰或窄带干扰。
5、如果检测干扰为窄带干扰时,描述采样信号在傅立叶变换域的谱均值-方差特征;
谱均值-方差特征以傅立叶变换域幅度谱为特征空间,计算数据量为100个发送信号信息经扩频后的采样数据量,即在处理时间[nTb,(n+100)Tb]内存储100N个切普滤波采样信号r(m),并计算其傅立叶变换域幅度谱;选取一定长度的滑动窗口对傅立叶变换幅度谱进行加窗处理,取滑动窗口数据量为10,加窗后计算每一个窗口的均值和方差,得到谱均值-方差特征;
如果谱均值-方差特征存在少量几个谱均值、方差均远大于其它数据的数据点时,则检测干扰为音频干扰;如果谱均值-方差特征存在一族渐进的谱均值、方差远大于其它数据的数据点时,则检测干扰为数字窄带干扰;如果谱均值-方差特征存在随机数量的,仅谱均值远大于其它数据的数据点、仅方差远大于其它数据的数据点或者谱均值和方差均远大于其它数据的数据点时,则判定干扰类型为自回归随机过程。
6、所述接收无线通信信号是测控DS-CDMA信号,所述测控DS-CDMA信号是地基测控DS-CDMA信号或天基测控DS-CDMA信号。
7、所述采样信号分别在时域、分数阶傅立叶变换域和傅立叶变换域计算其压缩特征值的数据量为1个发送信号信息经扩频后的采样数据量。
8、所述中采样信号在傅立叶变换域的谱均值-方差特征的数据量为100个发送信号信息经扩频后的采样数据量,所述谱均值-方差特征为对傅立叶变换幅度谱进行数据量为10的加窗处理所得。
本发明与现有技术相比的有益效果是:
(1)本发明实现了对DS-CDMA通信设备中各类干扰信号类型的检测,克服了现存技术对各类干扰信号类型检测不完全的问题。
(2)本发明所提出的变换识别技术在检测脉冲干扰、线性调频干扰和窄带干扰环节的计算复杂度为O(Klog2 K),检测音频干扰、数字窄带干扰、自回归随机过程的计算复杂度为O(K+Klog2 K),本发明的低运算复杂度易于工程实现。
附图说明
图1描绘无线通信系统的系统级图表,其中图1a描绘接收多星信息的地基系统的系统级图表,图1b描绘受多基站控制的天基系统的系统级图表;
图2a-1至图2c-2-3描绘接收各类干扰信号的系统能量最集中的谱图。其中图2a-1描绘接收脉冲干扰的系统时域谱示意图,图2a-2描绘接收脉冲干扰的系统时域谱仿真图,图2b-1描绘接收线性调频干扰的系统分数阶傅立叶变换域谱示意图,图2b-2描绘接收线性调频干扰的系统分数阶傅立叶变换域谱仿真图,图2c-1描绘接收窄带干扰的系统傅立叶变换域谱示意图,图2c-2-1描绘接收音频干扰的系统傅立叶变换域谱仿真图,图2c-2-2描绘接收数字窄带干扰的系统傅立叶变换域谱仿真图,图2c-2-3描绘接收自回归随机过程的系统傅立叶变换域谱仿真图;
图3a-3c描绘接收各类窄带干扰的系统谱均值-方差特性图,其中图3a描绘接收音频干扰的系统谱均值-方差图,图3b描绘接收数字窄带干扰的系统谱均值-方差图,图3c描绘接收自回归随机过程的系统谱均值-方差图;
图4描绘基于变换识别检测方案的无线通信系统接收框图;
图5描绘本发明的算法实施流程图。
具体实施方式
在下面对本发明的详细描述中,参照了所附绘图,这些附图阐释特定的示例性实施例,本发明可实施于这些示例性实施例中。这些实施例以充分的细节描述,以允许本领域技术人员实施本发明,但可以利用其它实施例,并且可作出逻辑的、机械的、电器的与其它改变,而不偏离本发明的规范。因此,下面的详细描述不应被视作限制性的,且本发明的范围仅受所附权利要求书限制。
变换识别检测方法的具体实施方式包括下列步骤:
(1)接收无线通信信号;
(2)将所述无线通信信号下变频到中频信号;
(3)数字化所述中频信号,以提供数字信号;
(4)将所述数字信号解调,以提供基带信号;
(5)将所述基带信号通过切普滤波采样和加窗存储,以提取切普加窗采样信号;切普滤波采样公式表示为
r ( m ) = 1 T c ∫ m T c ( m + 1 ) T c r ( t ) dt
其中r(t)为步骤(4)中基带信号包络模型,Tc为直接序列扩频切普速率,得到的r(m)为切普滤波离散信号。
此处加窗存储公式为在处理时间[nTb,(n+1)Tb]内存储N个切普滤波离散信号r(m),得到切普加窗采样信号。其中n为发送信号信息标号,Tb为发送信号周期,N=Tb/Tc为扩频增益。这里设定对每个发送信号信息进行1个整周期的直接序列扩频。
(6)将所述采样信号分别在时域、分数阶傅立叶变换域和傅立叶变换域计算其压缩特征值,并进行最大值判决;
压缩特征值表示信号能量的集中程度,压缩特征值越集中于较小的采样点数,压缩特征值越大,定义为 ( 1 K Σ k = 1 K | r ( k ) | 2 ) / Π K = 1 K | r ( k ) | 2 K , 其中r(k)表示所述采样信号在时域、分数阶傅立叶变换域或傅立叶变换域的变换信号,K表示所述采样信号数目。
离散傅立叶变换公式表示为
R ( k ) = Σ n = 0 N - 1 r ( n ) e - j ( 2 π / N ) kn
分数阶傅立叶变换公式表示为
R a ( k ) = Σ n = 0 N - 1 θ a ( k , n ) r ( n )
其中θa(k,n)为离散傅立叶变换核函数,θa(k,n)采取特征分解型、离散采样型或核线性组合型。参数0<|a|<2,且a=1时退化为经典的傅立叶变换。因此,本发明中的分数阶傅立叶变换最佳参数选取0<a<2且a≠1。
(7)由于脉冲干扰、线性调频干扰和窄带干扰分别在时域、分数阶傅立叶变换域和傅立叶变换域具有最大能量集中程度,因此如果最大值分别为时域、分数阶傅立叶变换域或傅立叶变换域特征值,则检测干扰信号分别为脉冲干扰、线性调频干扰或窄带干扰;
(8)如果检测干扰为窄带干扰时,描述所述采样信号在傅立叶变换域的谱均值-方差特征;
谱均值-方差特征以傅立叶变换域幅度谱为特征空间,计算数据量为100个发送信号信息经扩频后的采样数据量,即在处理时间[nTb,(n+100)Tb]内存储100N个切普滤波采样信号r(m),并计算其傅立叶变换域幅度谱。选取一定长度的滑动窗口对傅立叶变换幅度谱进行加窗处理,这里取滑动窗口数据量为10,加窗后计算每一个窗口的均值和方差,至此,得到谱均值-方差特征。
(9)由于音频干扰、数字窄带干扰、自回归随机过程具有不同的谱均值-方差特性。因此,如果谱均值-方差特征存在少量几个谱均值、方差均远大于其它数据的数据点时,则检测干扰为音频干扰;如果谱均值-方差特征存在一族渐进的谱均值、方差远大于其它数据的数据点时,则检测干扰为数字窄带干扰;如果谱均值-方差特征存在随机数量的,仅谱均值远大于其它数据的数据点、仅方差远大于其它数据的数据点或者谱均值和方差均远大于其它数据的数据点时,则判定干扰类型为自回归随机过程。。
图1描绘无线通信系统的系统级图表。其中图1a描绘接收多星信息的地基系统的系统级图表,地面站101接收多个卫星111、112...11L信息的同时,不可避免的接收到了干扰机102发送的能量较有用信号高得多的干扰信号。此外,图1b描绘受多基站控制的天基系统的系统级图表,卫星103接收多个地面站121、122...12L控制信息的同时,不可避免的接收到了干扰机104发送的能量较有用信号高得多的干扰信号。特别的,卫星111、112...11L和地面站121、122...12L仅可利用DS-CDMA信号,干扰机102、104可利用脉冲干扰,线性调频干扰,或包括音频干扰、数字窄带干扰和自回归随机过程的窄带干扰。
图2描绘接收各类干扰信号的系统能量最集中的谱图。其中,图2a-1、图2b-1、图2c-1描绘系统的谱图示意图,由于干扰信号能量远高于有用信号能量,可将有用信号谱图忽略。图2a-1描绘了接收脉冲干扰的系统时域谱示意图,脉冲干扰的脉冲谱线211、212...21L在时域信号能量最集中。图2b-1描绘接收线性调频干扰的系统分数阶傅立叶变换域谱示意图,分数阶傅立叶变换为二维变换,在取最佳参数a201时,线性调频干扰的分数阶傅立叶变换域谱线221、222...22L信号能量最集中。分数阶傅立叶变换参量a的取值范围为0<a<2,当a=1时,分数阶傅立叶变换退化为普通傅立叶变换,因此,本发明的分数阶傅立叶变换参量a取0<a<2且a≠1。图2c-1描绘接收窄带干扰的系统傅立叶变换域谱示意图,窄带干扰的傅立叶变换谱线231、232...23L信号能量最集中。
图2a-2给出了脉冲干扰的系统时域谱仿真图。仿真条件为:DS-CDMA系统包括三个用户;不同用户信息为随机发送等概的1,-1序列;扩频码为N=63的不同伪随机序列;信号发送频率fa=1Hz;采样速率fc=1/31Hz;系统信号和热噪声功率比SNR=10dB;设定受干扰采样数量与整个采样数之比,即“干扰比率ratio=2/63”,干扰位置随机;信号与干扰功率比SJR=-20dB。从仿真图中可以进一步验证脉冲干扰在时域信号能量的集中特点,此仿真条件下,能量集中的脉冲谱线数为2。图2b-2给出了线性调频干扰的系统分数阶傅立叶变换谱仿真图。仿真条件为:设定线性调频干扰为3个线性调频干扰,干扰功率相等,下变频后的调频频率为fI0=2Hz、fI1=4Hz、fI2=8Hz;调频指数为m0=20、m1=10、m2=5;其余仿真条件同上。从仿真图可以进一步验证线性调频干扰在分数阶傅立叶变换域谱线信号能量的集中特点,此仿真条件下,能量集中的分数阶傅立叶变换域谱线数为3。图2c-2-1、图2c-2-2和图2c-2-3分别给出了窄带干扰中的音频干扰、数字窄带干扰和自回归随机过程的傅立叶变换域谱仿真图。仿真条件为设定音频干扰为3音干扰,功率相近,分别为干扰总功率的31%、33%、36%,下变频后的音频干扰频率为fI0=2Hz;fI1=8Hz;fI2=16Hz;下变频后的数字窄带干扰频率为fI=4fa,数字窄带干扰信息为随机等概的1,-1序列;自回归随机过程为2阶自回归信号,设定自回归系数φ1=-1.98,φ2=0.9801;其余仿真条件同上。从仿真图可以进一步验证各类窄带干扰在傅立叶变换域谱线信号能量的集中特点,此仿真条件下,对于音频干扰,能量集中的傅立叶变换域谱线数为3;对于数字窄带干扰,能量集中的傅立叶变换域谱线幅度呈递减趋势;对于自回归随机过程,能量集中的傅立叶变换域谱线集中,但幅度随机。
图3描绘接收各类窄带干扰的系统谱均值-方差特性仿真图。由于窄带干扰能量远高于有用信号能量,存在大量的谱均值-方差值较小的有用信号特征点。现存的窄带干扰通常可以建模为音频干扰、数字窄带干扰和自回归随机过程。其中图3a描绘接收音频干扰的系统谱均值-方差特征仿真图,仿真条件同图2c-2-1。图中存在3个谱均值、方差均远大于其它数据的数据点311、312、313。图3b描绘接收数字窄带干扰的系统谱均值-方差特征仿真图,仿真条件同图2c-2-2。图中存在一族渐进的谱均值、方差远大于其它数据的数据点321、322...32L。图3c描绘接收自回归随机过程的系统谱均值-方差特征仿真图,仿真条件同图2c-2-3。图中存在随机数量的,仅谱均值远大于其它数据的数据点、仅方差远大于其它数据的数据点或者谱均值和方差均远大于其它数据的数据点331、332...33L。
图4描绘基于变换识别检测方案的无线通信系统接收框图。如图所示,天线404接收的无线通信信号405包括有用信号DS-CDMA信号和干扰信号,干扰信号为脉冲干扰、线性调频干扰、音频干扰、数字窄带干扰或自回归随机过程中的一类。将天线404耦合到下变频器401。在下变频器401中,首先通过带通滤波器406处理无线通信信号405,该滤波器优化地选择想要的频率,例如与DS-CDMA信号相关联的频率。带通滤波器406耦合到放大器407,该放大器放大来自带通滤波器406的信号。混合器408将放大器407的输出与来自本地振荡器409的振荡器信号混合。这样,混合器408下变频放大器407的输出信号,以提供中频信号410。
在初始的下变频后,通过模数A/D转换器411将中频信号410转换到数字信号412。由于QPSK信号可以看作是两个正交2PSK信号的叠加,所以用两路相交的相干载波去解调。其中一路信号进入混合器415并与来自数控振荡器413的信号混合,另一路信号进入混合器416并与来自数控振荡器413经π/2移相414后的信号混合。将混合器415和混合器416输出的信号分别连接低通滤波器417和低通滤波器418。其后,将低通滤波器417的输出信号和低通滤波器418的输出信号分别连接抽样判决器419和抽样判决器420,并将抽样判决器419和抽样判决器420的输出信号经并/串器421变换后,成为基带串行数据422输出。
这样,带通滤波器406、放大器407、混合器408、本地振荡器409完成了下变频到中频信号的过程,模数A/D转换器411、数控振荡器413、π/2移相414、混合器415和416、低通滤波器417和418、抽样判决器419和420、并/串器421完成了由中频信号下变频到基带信号的过程。以上过程完成了下变频器401。
在本发明中,干扰检测首先完成对脉冲干扰、线性调频干扰和窄带干扰的多类型干扰变换识别检测402。首先将基带串行数据422连接切普匹配滤波采样器423,输出切普速率信息流424。再将切普速率信息流424连接加窗存储器425,输出切普加窗采样信号426。特别的,切普加窗采样信号426的数据量为1个发送信号信息经扩频后的采样数据量。其次,将切普加窗采样信号426分别在时域、分数阶傅立叶变换域和傅立叶变换域计算相应的压缩特征值。其中,时域支路,将切普加窗采样信号426直接送入压缩特征值计算器I427,输出特征值I428;分数阶傅立叶变换支路,将切普加窗采样信号426送入分数阶傅立叶变换器429得到分数阶傅立叶变换信号,再将分数阶傅立叶变换器429的输出信号送入压缩特征值计算器II430,输出特征值II431;傅立叶变换支路,将切普加窗采样信号426送入傅立叶变换器432得到傅立叶变换信号,再将傅立叶变换器432的输出信号送入压缩特征值计算器III433,输出特征值III434。最后将输出特征值I428、输出特征值II431、输出特征值III434送入最大值判决器435。当最大值判决器435判决最大值为输出特征值I428时,判定干扰为脉冲干扰436;当最大值判决器435判决最大值为输出特征值II431时,判定干扰为线性调频干扰437;当最大值判决器435判决最大值为输出特征值III434时,判定干扰为窄带干扰438。
这样,切普匹配滤波采样器423、加窗存储器425、压缩特征值计算器I427、分数阶傅立叶变换器429、压缩特征值计算器II430、傅立叶变换器432、压缩特征值计算器III433和最大值判决器435就构成了对脉冲干扰、线性调频干扰和窄带干扰进行检测的多类型干扰变换识别检测402。
在本发明中,当多类型干扰变换识别检测402的结果为窄带干扰438时,启动开关439,通过窄带干扰类型变换识别检测403完成音频干扰、数字窄带干扰、自回归随机过程的窄带干扰类型检测。首先将基带串行数据422连接切普匹配滤波采样器440,输出切普速率信息流441。再将切普速率信息流441连接加窗存储器442,输出切普加窗采样信号443。特别的,切普加窗采样信号443的数据量为100个发送信号信息经扩频后的采样数据量。其次,将切普加窗采样信号443送入傅立叶变换器444得到傅立叶变换信号,再将傅立叶变换器444的输出傅立叶变换幅度谱信号送入谱均值-方差计算器445,得到谱均值-方差特征446。特别的,所述谱均值-方差特征为对傅立叶变换幅度谱进行数据量为10的加窗处理所得。最后,将谱均值-方差特征446送入判决器447进行判决。当谱均值-方差特征存在少量几个谱均值、方差均远大于其它数据的数据点时,则检测干扰为音频干扰448;当谱均值-方差特征存在一族渐进的谱均值、方差远大于其它数据的数据点时,则检测干扰为数字窄带干扰449;当谱均值-方差特征存在随机数量的,仅谱均值远大于其它数据的数据点、仅方差远大于其它数据的数据点或者谱均值和方差均远大于其它数据的数据点时,则判定干扰类型为自回归随机过程450。
这样,切普匹配滤波采样器440、加窗存储器442、傅立叶变换器444、谱均值-方差计算器445、判决器447就构成了对音频干扰、数字窄带干扰和自回归随机过程进行检测的窄带干扰类型变换识别检测403。
至此,下变频器401、多类型干扰变换识别检测402和窄带干扰类型识别检测403完成了对脉冲干扰、线性调频干扰、音频干扰、数字窄带干扰和自回归随机过程的变换识别检测。
图5是方法的流程图。在步骤501中,将无线通信信号405下变频到中频信号410。在步骤502中,首先使用模数A/D转换器411将中频信号410数字化为数字信号,其后进行QPSK解调输出基带串行信号422。在步骤503中,将基带串行数据422通过切普匹配滤波采样器423得到切普速率信息流424,再将切普速率信息流424通过加窗存储器425,输出切普加窗采样信号426。切普加窗采样信号数据量为1个发送信号信息经扩频后的采样数据量。步骤504分别在时域、分数阶傅立叶变换域和傅立叶变换域通过压缩特征值计算器I427、分数阶傅立叶变换器429和压缩特征值计算器II430、以及傅立叶变换器432和压缩特征值计算器III433输出特征值I428、特征值II431、特征值III434。其中,分数阶傅立叶变换最佳参数0<a<2且a≠1。
在步骤505中,确定是否特征值I428大于特征值II431且特征值I428大于特征值III434。如果是,在步骤506中,判定为脉冲干扰436,结束流程。如果不是,在步骤507中确定是否特征值II431大于特征值I428且特征值II431大于特征值III434。如果是,在步骤508中,判定为线性调频干扰437,结束流程。如果不是,在步骤509中确定是否特征值III434大于特征值I428且特征值III434大于特征值II431。如果是,判定为窄带干扰438,如果不是,如自509发出的返回箭头所指示的那样。
在步骤510判定为窄带干扰438以后,步骤511通过切普匹配滤波采样器440、加窗存储器442得到切普加窗采样信号443,切普加窗采样信号数据量为100个发送信号信息经扩频后的采样数据量。再通过傅立叶变换器444、谱均值-方差计算器445,输出谱均值-方差特征446。
在步骤512中,确定是否存在少量几个谱均值、方差均远大于其它数据的数据点。如果是,在步骤513中,判定为音频干扰448,结束流程。如果不是,在步骤514中确定是否存在一族渐进的谱均值、方差远大于其它数据的数据点。如果是,在步骤515中,判定为数字窄带干扰449,结束流程。如果不是,在步骤516中确定是否存在随机数量的,仅谱均值远大于其它数据的数据点、仅方差远大于其它数据的数据点或者谱均值和方差均远大于其它数据的数据点。如果是,在步骤517中,判定为自回归随机过程450,结束流程。如果不是,如自516发出的返回箭头所指示的那样。

Claims (7)

1.一种基于变换识别方案的DS-CDMA系统各类干扰信号检测方法,其特征是:
(1)接收无线通信信号;
(2)将接收的无线通信信号下变频到中频信号;
(3)数字化中频信号,得到数字信号;
(4)将数字信号解调,得到基带信号;
(5)将基带信号通过切普滤波采样和加窗存储,提取切普加窗采样信号;
(6)将所述切普加窗采样信号分别在时域、分数阶傅立叶变换域和傅立叶变换域计算其压缩特征值,并进行最大值判决;
压缩特征值表示信号能量的集中程度,压缩特征值越集中于较小的采样点数,压缩特征值越大,定义为
Figure FSB00000503284700011
其中r(k)表示所述采样信号在时域、分数阶傅立叶变换域或傅立叶变换域的变换信号,K表示所述采样信号数目;
离散傅立叶变换公式表示为
R ( k ) = Σ n = 0 N - 1 r ( n ) e - j ( 2 π / N ) kn
分数阶傅立叶变换公式表示为
Figure FSB00000503284700013
其中
Figure FSB00000503284700014
为离散傅立叶变换核函数,
Figure FSB00000503284700015
采取特征分解型、离散采样型或核线性组合型,参数0<|a|<2,且a=1时退化为经典的傅立叶变换;
(7)根据最大值判决结果,确定干扰信号类型。
2.根据权利要求1所述的基于变换识别方案的DS-CDMA系统各类干扰信号检测方法,其特征是:所述的根据最大值判决结果,确定干扰信号类型为:如果最大值分别为时域、分数阶傅立叶变换域或傅立叶变换域特征值,则检测干扰信号分别为脉冲干扰、线性调频干扰或窄带干扰。
3.根据权利要求2所述的基于变换识别方案的DS-CDMA系统各类干扰信号检测方法,其特征是:分数阶傅立叶变换最佳参数选取0<a<2、且a≠1。
4.根据权利要求3所述的基于变换识别方案的DS-CDMA系统各类干扰信号检测方法,其特征是:所述接收无线通信信号是测控DS-CDMA信号,所述测控DS-CDMA信号是地基测控DS-CDMA信号或天基测控DS-CDMA信号。
5.根据权利要求4所述的基于变换识别方案的DS-CDMA系统各类干扰信号检测方法,其特征是:所述采样信号分别在时域、分数阶傅立叶变换域和傅立叶变换域计算其压缩特征值的数据量为1个发送信号信息经扩频后的采样数据量。
6.根据权利要求1-5任何一项所述的基于变换识别方案的DS-CDMA系统各类干扰信号检测方法,其特征是:如果检测干扰为窄带干扰时,描述采样信号在傅立叶变换域的谱均值-方差特征;
如果谱均值-方差特征存在少量几个谱均值、方差均远大于其它数据的数据点时,则检测干扰为音频干扰;如果谱均值-方差特征存在一族渐进的谱均值、方差远大于其它数据的数据点时,则检测干扰为数字窄带干扰;如果谱均值-方差特征存在随机数量的,仅谱均值远大于其它数据的数据点、仅方差远大于其它数据的数据点或者谱均值和方差均远大于其它数据的数据点时,则判定干扰类型为自回归随机过程。
7.根据权利要求6所述的基于变换识别方案的DS-CDMA系统各类干扰信号检测方法,其特征是:所述采样信号在傅立叶变换域的谱均值-方差特征的数据量为100个发送信号信息经扩频后的采样数据量,所述谱均值-方差特征为对傅立叶变换幅度谱进行数据量为10的加窗处理所得。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN102201875A (zh) * 2010-03-23 2011-09-28 卓胜微电子(上海)有限公司 用于无线通信接收系统的窄带干扰检测的方法
CN102571139B (zh) * 2011-12-31 2014-08-13 北京华信创通科技有限公司 一种自适应抗干扰系统及方法
CN103780319B (zh) * 2014-01-22 2016-12-07 中国人民解放军理工大学 基于谱型分析的自适应音频干扰检测方法
CN103957541B (zh) * 2014-05-05 2017-06-16 北京格林耐特通信技术有限责任公司 上行干扰类型的识别方法
CN112188459B (zh) * 2020-09-29 2023-10-03 普联技术有限公司 一种信号识别的方法、装置及设备

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6122309A (en) * 1998-01-30 2000-09-19 Motorola, Inc. Method and apparatus for performing interference suppression using modal moment estimates
CN101179285A (zh) * 2007-11-27 2008-05-14 哈尔滨工程大学 抑制窄带干扰的边带相关置换方法
CN101232299A (zh) * 2008-02-25 2008-07-30 哈尔滨工业大学 基于分数傅立叶变换的切普信号扩展频谱发射接收方法
CN101262250A (zh) * 2008-04-29 2008-09-10 哈尔滨工业大学 切普直接扩频信号与跳频信号联合传输与接收方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6122309A (en) * 1998-01-30 2000-09-19 Motorola, Inc. Method and apparatus for performing interference suppression using modal moment estimates
CN101179285A (zh) * 2007-11-27 2008-05-14 哈尔滨工程大学 抑制窄带干扰的边带相关置换方法
CN101232299A (zh) * 2008-02-25 2008-07-30 哈尔滨工业大学 基于分数傅立叶变换的切普信号扩展频谱发射接收方法
CN101262250A (zh) * 2008-04-29 2008-09-10 哈尔滨工业大学 切普直接扩频信号与跳频信号联合传输与接收方法

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