CN102571656B - 短距离无线网络中消除信号中干扰的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种短距离无线网络中消除信号中窄带干扰的方法和装置,涉及通信和计算机技术领域,对零频和非零频的窄带干扰具有较好的兼容性,能够显著提高系统的抗干扰容限及解调性能。本发明实施例提供的短距离无线网络中消除信号中窄带干扰的方法包括:去除接收的基带信号中的中心频率为零值的窄带干扰信号,得到去除零频干扰的基带信号;对所述接收的基带信号中的窄带干扰信号的中心频率进行估计,得到估计的中心频率值;去除所述估计的中心频率为非零的干扰信号,得到消除干扰的信号。
Description
技术领域
本发明涉及通信和计算机技术领域,尤其涉及一种短距离无线网络中消除信号中干扰的方法和装置。
背景技术
用于短距离信息传输的低速率、低成本、低功耗的短距离无线传输系统是近几年来无线通信领域研究热点之一。低成本、低功耗的目标对接收机方案的设计提出了很高的要求,它要求接收机应尽可能结构简单、造价低廉,即在保持系统性能不变的前提下,尽可能降低实现上的复杂度。
短距离无线传输系统采用了实现简单、却能够大大提高系统性能的直接序列扩频技术。直接序列扩频技术由于能够带来扩频增益,因此可以在一定程度上有效对抗信道中的窄带干扰,其扩频增益大小决定了窄带干扰的对抗能力。当窄带干扰功率很大时,相对较小的扩频增益无法有效地分散衰减干扰,使得接收机无法正常工作,此时,需要采取相应的措施对抗系统中的强窄带干扰。
常用的窄带干扰消除方法主要有两种:基于时域的窄带干扰消除方法和基于变换域的窄带干扰消除方法。基于时域的窄带干扰消除方法主要有线性预测自适应滤波方法和非线性预测自适应滤波方法,它通常采用最小均方误差(LMS)算法和递归最小二乘(RLS)算法,利用滤波器输出和参考信号的误差值来调节滤波器的系数来消除窄带干扰。基于变换域的窄带干扰消除方法将时域信号变换到频域,检测干扰信号的频率分量,并将该频率分量衰减,从而达到消除干扰的目的。
在实现本发明的过程中,发明人发现:基于时域的窄带干扰消除方法需要用到迭代运算,因此实现复杂度很高;基于变换域的窄带干扰消除方法由于要用到时频域的变换,因此需要占用大量的硬件资源,大大增加了接收机的复杂度。这对于以低复杂度、低功耗和低成本为主要目标的短距离无线网络接收机无疑是不适用的。
发明内容
本发明实施方式提供了一种短距离无线网络中消除信号中窄带干扰的方法,能够降低复杂度。
本发明实施例采用的技术方案如下:一种短距离无线网络中消除信号中窄带干扰的方法,该方法包括:
去除接收的基带信号中的中心频率为零值的窄带干扰信号,得到去除零频干扰的基带信号;
对所述去除零频干扰的基带信号中的窄带干扰信号的中心频率进行估计,得到所述干扰信号的中心频率;
对所述去除零频干扰的基带信号进行滤波,去除中心频率为非零的干扰信号。
本发明实施方式提供了一种信号中心频率估计的方法,能够降低复杂度。
本发明实施例采用的技术方案如下:一种信号中心频率估计的方法,该方法包括:
检测待估计信号的各个峰值点,得到包含所有峰值点的峰值序列;
统计所述待估计信号中相邻峰值点之间的样点个数,作为峰值点之间的时间间隔序列;
对所述峰值点之间的时间间隔序列所对应的频点值进行统计判决,得到估计的信号波形的中心频率值。
本发明实施方式提供了一种短距离无线网络中消除信号中干扰的装置,能够降低复杂度。
本发明实施例采用的技术方案如下:一种短距离无线网络中消除信号中干扰的装置,包括:
零频干扰去除模块,用于去除接收的基带信号中的中心频率为零值的窄带干扰信号,得到去除零频干扰的基带信号;
频率估计模块,用于对所述去除零频干扰的基带信号中的窄带干扰信号的中心频率进行估计,得到所述干扰信号的中心频率;
非零频干扰去除模块,用于对所述去除零频干扰的基带信号进行滤波,根据所述频率估计模块得到的中心频率,去除中心频率为非零的干扰信号,得到去除非零频干扰的目标信号帧。
本发明实施方式提供了一种频率估计模块,能够降低复杂度。
本发明实施例采用的技术方案如下:一种频率估计模块,包括:
检测单元,用于检测待估计信号的各个峰值点,得到包含所有峰值点的峰值序列;
统计单元,用于统计所述待估计信号中相邻峰值点之间的样点个数,作为峰值点之间的时间间隔序列;
判决单元,用于对所述峰值点之间的时间间隔序列所对应的频点值进行统计判决,得到估计的信号波形的中心频率值。
本发明实施方式提供了一种短距离无线网络中消除信号中干扰的接收机,能够降低复杂度。
本发明实施例采用的技术方案如下:一种短距离无线网络中消除信号中干扰的接收机,包括:
零频干扰去除模块,用于去除接收的基带信号中的中心频率为零值的窄带干扰信号,得到去除零频干扰的基带信号;
信号帧检测模块,用于针对所述去除零频干扰的基带信号,完成对目标信号帧的检测过程,得到目标信号帧;
信号帧同步模块,用于针对所述信号帧检测模块的输出信号,完成对目标信号帧的同步过程,得到同步的目标信号帧;
频率估计模块,用于对所述信号帧同步模块输出的基带信号中的窄带干扰信号的中心频率进行估计,得到所述干扰信号的中心频率;
非零频干扰去除模块,用于对所述信号帧同步模块输出的基带信号进行滤波,根据所述频率估计模块得到的中心频率,去除中心频率为非零的干扰信号,得到去除非零频干扰的目标信号帧;
数据解扩解调模块,用于对所述非零频干扰去除模块输出的目标信号帧进行解扩解调,输出二进制数据流。
从以上技术方案可以看出,本发明实施例对零频和非零频的窄带干扰具有较好的兼容性,能够显著提高系统的抗干扰容限及解调性能。本发明实施例在时域进行窄带干扰的消除,无需引入复杂度高的时频变换操作,减少了对硬件的要求。除此之外,本发明实施例由于区分零频干扰和非零频干扰,因而能够进行有针对性的干扰消除。零频干扰可采用波形拟合方法直接去除,当无零频干扰时波形拟合消除方法对非零频干扰及目标信号帧无影响;非零频干扰需要事先估计干扰信号的频率成分,进而采用相应的陷波器直接去除。本发明实施例公开的频率估计算法,对于具有有限个基本带宽整数倍的中心频率值的窄带波形具有良好的频率估计准确度,特别重要的是由于该方法仅采用了数据加权平均、统计计数、门限比较等方法,因而具有极低的复杂度。因此,本发明实施例非常适合于对低复杂度要求高的应用环境中。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的短距离无线网络中消除信号中窄带干扰的方法的流程图;
图2为本发明实施例提供的信号的中心频率估计方法的流程图;
图3为本发明实施例提供的短距离无线网络中消除信号中干扰的装置结构图;
图4为本发明实施例提供的短距离无线网络中消除信号中干扰的接收机结构图;
图5为本发明实施例提供的频率估计模块结构图;
图6为本发明实施例一提供的短距离无线网络中消除信号中干扰的接收机结构图;
图7为本发明实施例一提供的信号的中心频率估计方法的流程图;
图8为本发明实施例一提供的信号的中心频率估计方法中统计判决步骤的流程图;
图9为本发明实施例一提供的接收机的PER_SNR曲线图;
图10为本发明实施例一提供的接收机的PER_CIR曲线图;
图11为本发明实施例一提供的信号的中心频率估计方法的正确概率SNR曲线图;
图12为本发明实施例二提供的接收机的PER_SNR曲线图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将结合附图对本发明的实施例进行详细的介绍,下面的描述仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些实施例获取本发明的其他的实施方式。
本发明实施例提供了一种在短距离无线网络中消除信号中窄带干扰的方法,能够降低复杂度。
请参考图1,本发明实施例提供一种在短距离无线网络中消除信号中窄带干扰的方法,该方法包括如下步骤:
步骤S1,去除接收的基带信号中的中心频率为零值的窄带干扰信号,得到去除零频干扰的基带信号;
步骤S2,对所述去除零频干扰的基带信号中的窄带干扰信号的中心频率进行估计,得到估计的中心频率值;
步骤S3,对所述去除零频干扰的基带信号进行滤波,去除中心频率为非零的干扰信号。
从以上技术方案可以看出,本发明实施例对零频和非零频的窄带干扰具有较好的兼容性,能够显著提高系统的抗干扰容限及解调性能。相比于传统的窄带干扰消除方法,本发明实施例具有较低的复杂度。基于时域的自适应滤波干扰消除方法由于事先并不对干扰信号的统计特性(如频率成分)进行估计再有针对性的消除,而是对处于任何频点的干扰信号都进行相同的处理,需要引入复杂度高的迭代运算,因此对硬件要求高。基于变换域的干扰消除方法通过在频域检测干扰信号的频率分量进而衰减该频率分量的方法来消除干扰,这种方法通常需要采用快速傅里叶变换(FFT)技术完成信号的时频域的变换,占用较多的硬件资源,增加了接收机的复杂度和生产成本。本发明实施例在时域进行窄带干扰的消除,无需引入复杂度高的时频变换操作,减少了对硬件的要求。除此之外,本发明实施例由于区分零频干扰和非零频干扰这两类本质相同但消除方法不同的干扰,因而能够进行有针对性的干扰消除。零频干扰可采用波形拟合方法直接去除,当无零频干扰时波形拟合消除方法对非零频干扰及目标信号帧无影响;非零频干扰需要事先估计干扰信号的频率成分,进而采用相应的陷波器直接去除。
下面对本发明实施例提供的在短距离无线网络中消除信号中干扰的方法步骤S2中信号的中心频率估计方法进行详细说明。
在本实施例中,参考图2,步骤S2中信号的中心频率估计方法可以采用如下步骤:
步骤S10,对待估计的信号进行平滑处理,得到处理后的信号;
在本实施例中,对待估计的信号波形x(n)进行平滑处理,通过平滑处理去掉一些由于随机噪声引起的虚假尖峰,得到平滑处理后的信号波形s(n);
在本实施例中,对窄带信号波形进行平滑处理的确定方法可以为:假设窄带信号波形为x(n)(n=1,2,...,N),经过平滑处理后的信号波形为s(n)(n=1,2,...,N),平滑处理参数为k,所述k值由窄带信号波形的经验值得到;则当窄带信号波形的下标值在[k+1,N-k]之间时,对每相邻的2k+1个窄带信号样点值进行加权求和运算,其中权值可表示为α(n+i),其值由窄带信号波形的经验值得到,然后,将加权求和运算的结果对2k+1个窄带信号样点值取平均,即得到经过平滑处理后的信号波形s(n);当窄带信号波形的下标值不在[k+1,N-k]范围之间时,则s(n)的值取为x(n)的值。该步骤可以表示为如下公式:
步骤S20,检测所述经过平滑处理后的信号的各个峰值点,得到包含所有峰值点的峰值序列;
在本实施例中,检测经过平滑处理后的信号波形s(n)的各个峰值点,得到包含所有峰值点的峰值序列p(n);
在本实施例中,所述的检测窄带信号波形的峰值点的确定可以方法为:对窄带信号波形进行逐样点移位,若某样点的幅度比距离其最近的前后两个样点的幅度大,则该样点为窄带信号波形的峰值点,并记录其样点序号,所有峰值样点序号构成峰值序列p(n);
步骤S30,统计信号中相邻峰值点之间的样点个数,作为峰值点之间的时间间隔序列;
在本实施例中,统计信号波形中相邻峰值点之间的样点个数,作为峰值点之间的时间间隔序列t(n);
在本实施例中,所述的统计窄带信号波形中相邻峰值点之间的样点个数的确定可以方法为:根据步骤S20中所检测的窄带信号波形的峰值序列p(n),通过减法运算可以计算每两个相邻峰值点之间的样点个数,其值可作为峰值点之间的时间间隔;
步骤S40,对峰值点之间的时间间隔序列所对应的频点值进行统计判决,得到估计的信号波形的中心频率值。
在本实施例中,对峰值点之间的时间间隔序列t(n)所对应的频点值进行统计判决,得到估计的信号波形的中心频率值Festi。
在本实施例中,所述的对峰值点之间的时间间隔所对应的频点值进行统计判决的确定方法可以为:由于峰值点之间的时间间隔与其所对应的频点值之间是一一对应的关系,若峰值点之间的时间间隔较小,对说明窄带信号波形的中心频率较高,反之亦然。根据步骤S30所统计的窄带信号波形中相邻峰值点之间的时间间隔,可通过下述方法得到窄带信号中心频率的估计值:设窄带信号波形的可能中心频率值为:F1,F2,F3,...,FN,其中Fi=mΔf,其中,m为一整数,Δf为窄带信号的基本带宽,F1<F2<F3<...<FN,其中F1<F2<...<Fp为较低频率值,Fp+1<Fp+2<...<FN为较高频率值。
系统初始化频率等级为0。若高频成分所占比例多于hN-1%,则判决中心频率值为FN;否则,若次高频成分所占比例多于hN-2%,则判决中心频率值为FN-1;如此类推,直到判决出中心频率值为Fp+1的频率成分。
若以上条件都不满足,则说明窄带信号的中心频率为较低频点(小于Fp+1),此时设定频率等级为1。此时为了减小由于随机噪声引起的虚假尖峰的错误判决,需要重复上面所述的步骤S10、步骤S20、步骤S30,分别对窄带信号进行第二次平滑处理、检测信号的峰值点、统计峰值点之间的时间间隔。然后,再进行如下统计判决:若较低频成分所占比例多于lp-1%,则判决中心频率值为Fp;否则,若次低频成分所占比例多于lp-2%,则判决中心频率值为Fp-1;如此类推,若以上条件都不满足,则说明该窄带波形的中心频率为F1。当得到估计的中心频率值后,修改当前频率等级为0。
若系统当前频率等级为0,则得到的中心频率即为估计的窄带信号的中心频率。
需要说明,本实施例中的信号中心频率估计的方法中步骤S10是可选的,在较优的实施例中可以包括该步骤,在其他实施例中也可以不包括该步骤。
本实施例中的这种信号中心频率估计的方法分辨率大于信号的基本带宽,且实现复杂度低,对于待估计的信号具有有限个基本带宽整数倍的中心频率的信号是优选的频率估计方法。
本发明实施例公开的频率估计算法,对于具有有限个基本带宽整数倍的中心频率值的窄带波形具有良好的频率估计准确度,特别重要的是由于该方法仅采用了数据加权平均、统计计数、门限比较等方法,因而具有极低的复杂度。因此,本发明实施例非常适合于对低复杂度要求高的应用环境中。
本发明实施例提供的技术方案包括但不局限于上述方法,所属领域的技术人员可根据现有技术中已公开的内容获得本发明实施例中步骤S2中的估计的中心频率值。
需要说明,上述本发明实施例给出的窄带信号中心频率估计方法不局限于短距离无线网络中的应用,对于其它网络中需要估计具有有限个基本带宽整数倍中心频率的窄带信号,特别是对低复杂度要求高的场合,均可以采用本发明实施例的技术方案。在不同的应用中,根据待估计的窄带信号的经验值,修改平滑处理参数k、权值系数α(n+i)和各个频率成分的门限值即可。
本发明实施例提供了一种在短距离无线网络中消除信号中干扰的装置,能够降低复杂度。
请参考图3,本发明实施例提供一种短距离无线网络中消除信号中干扰的装置,该装置包括:零频干扰去除模块10、频率估计模块20、非零频干扰去除模块30其中:
零频干扰去除模块10,用于去除接收的基带信号中的中心频率为零值的窄带干扰信号,得到去除零频干扰的基带信号;
在本实施例中,零频干扰去除模块10通过采用波形拟合方法,去除接收的基带信号中的中心频率为零值的窄带干扰信号。
频率估计模块20,用于对所述去除零频干扰的基带信号中的窄带干扰信号的中心频率进行估计,得到所述干扰信号的中心频率;
非零频干扰去除模块30,用于对所述去除零频干扰的基带信号进行滤波,根据所述频率估计模块20得到的中心频率,去除中心频率为非零的干扰信号,得到去除非零频干扰的目标信号帧。
进一步,本发明实施例的装置可以是接收机,如图4所示,所述接收机还可以包括信号帧检测模块40、信号帧同步模块50和数据解扩解调模块60,其中:
信号帧检测模块40,用于对所述非零频干扰去除模块30输出的目标信号帧进行检测,得到目标信号帧;
信号帧同步模块50,用于对所述信号帧检测模块40输出的目标信号帧进行同步,得到同步的目标信号帧;
数据解扩解调模块60,用于对所述信号帧同步模块50输出的目标信号帧进行解扩解调,得到二进制数据流。
如图5所示,本发明实施例提供的频率估计模块20包括:
检测单元202,用于检测待估计信号的各个峰值点,得到包含所有峰值点的峰值序列;
统计单元204,用于统计所述待估计信号中相邻峰值点之间的样点个数,作为峰值点之间的时间间隔序列;
判决单元206,用于对所述峰值点之间的时间间隔序列所对应的频点值进行统计判决,得到估计的信号波形的中心频率值。
进一步,本发明实施例提供的频率估计模块20还可以包括平滑单元200,用于对待估计的信号进行平滑处理,将处理后的信号发送给所述检测单元202;
需要说明的是,本发明实施例提供的短距离无线网络中消除信号中干扰的接收机能够做降低复杂度,并有效消除信号中的干扰。如果窄带干扰的中心频率为零,则接收机前端的零频干扰去除模块10将首先将其去除,而频率估计模块20估计其中心频率为零,非零频干扰去除模块30不做任何处理;如果窄带干扰的中心频率为非零值,则零频干扰去除模块10由于采用波形拟合的方法拟合出来的干扰信号近似为0,接收信号波形不变,而频率估计模块20将估计其中心频率,并在非零频干扰去除模块30中将其去除。
下面对本发明实施例提供的短距离无线网络中消除信号中干扰的接收机进行详细说明。
实施例一
在本实施例中,短距离无线网络选取基于IEEE 802.15.4b国际标准的无线个人区域网络(Wireless Personal Area Network,WPAN),窄带干扰选取基于ISO/IEC 18000-6(Type B)标准的射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)信号。
本实施例将结合附图说明如何应用本发明所提供的窄带信号频率估计方法及短距离无线网络中对抗窄带干扰的接收机设备,使IEEE 802.15.4b接收机接收IEEE 802.15.4b信号和RFID信号的基带混合信号,并有效去除RFID信号的窄带干扰,实现IEEE 802.15.4b信号的正确解调。
不妨设IEEE 802.15.4b信号信息速率为250kbps,码片速率为1Mchip/s。RFID信号信息速率为40kbps,符号速率为80ksymbol/s,其中心频率可能为0、250KHz、500KHz和750KHz,其中,中心频率为0的RFID信号与IEEE802.15.4b信号的中心频率重合,对于中心频率不为0的RFID信号,频谱的搬移相当于中心频率为0的RFID信号乘以具有该中心频率的正弦信号。
由于RFID信号与IEEE 802.15.4b信号的中心频率不一定重合,而IEEE802.15.4b接收机无法预先知道此时接收基带信号中RFID信号的频率,因此需要采用本发明实施例提供的频率估计方法对干扰信号的频率进行估计。
本实施例中提供的接收机结构如图6所示,包括:
零频干扰去除模块10,用于去除接收的基带信号中的中心频率为零值的窄带干扰信号,得到去除零频干扰的基带信号;
在本实施例中,零频干扰去除模块10针对接收机接收的基带信号R(n),采用最小二乘多项式拟合方法,去除R(n)中的中心频率为零的RFID窄带干扰信号,得到去除零频干扰的基带信号Z(n);
信号帧检测模块40,用于针对所述去除零频干扰的基带信号,完成对目标信号帧的检测过程,得到目标信号帧;
在本实施例中,信号帧检测模块40针对基带信号Z(n),采用接收信号自滑动相关的方法,对去除零频干扰的基带信号Z(n)进行IEEE 802.15.4b信号帧的检测过程,得到存在IEEE 802.15.4b信号帧的混合信号D(n);
信号帧同步模块50,用于针对所述信号帧检测模块40的输出信号,完成对目标信号帧的同步过程,得到同步的目标信号帧;
在本实施例中,信号同步模块50针对混合信号帧D(n),采用接收信号与本地信号滑动相关的方法,对IEEE 802.15.4b信号帧进行同步过程,得到存在同步的IEEE 802.15.4b信号帧的混合信号S(n);
频率估计模块20,用于对所述信号帧同步模块输出的基带信号中的窄带干扰信号的中心频率进行估计,得到所述干扰信号的中心频率;
在本实施例中,频率估计模块20对混合信号S(n)中的中心频率为非零值的RFID窄带信号进行频率估计,首先对存在同步的IEEE 802.15.4b信号帧的混合信号去除已知的IEEE 802.15.4b信号帧的若干个同步符号,然后采用本发明实施例公开的频率估计方法,得到估计的频率值Festi;
非零频干扰去除模块30,用于对所述信号帧同步模块输出的基带信号进行滤波,根据所述频率估计模块20得到的中心频率,去除中心频率为非零的干扰信号,得到去除非零频干扰的目标信号帧。
在本实施例中,若估计S(n)的频率值Festi不为零,则非零频干扰去除模块30设计以该频率值为中心频率、带宽为RFID信号带宽80KHz的带阻滤波器,去除非零频的RFID干扰信号;若估计S(n)的频率值Festi为零,则不做任何处理;
数据解扩解调模块60,用于对所述非零频干扰去除模块输出的目标信号帧进行解扩解调,输出二进制数据流。
在本实施例中,数据解扩解调模块60针对去除干扰后的信号帧N(n)(在本实施例中,为IEEE 802.15.4b信号帧)进行解扩解调,输出二进制数据流B(n)。
本发明实施例提供的IEEE 802.15.4b接收机的具体工作流程为:
接收机接收基带信号R(n);
将基带信号R(n)通过零频干扰去除模块,采用最小二乘多项式拟合方法,去除R(n)中的中心频率为零的RFID窄带干扰信号,得到去除零频干扰的基带信号Z(n);
将基带信号Z(n)通过信号帧检测模块,采用接收信号自滑动相关的方法,对去除零频干扰的基带信号Z(n)进行IEEE 802.15.4b信号帧的检测过程,得到存在IEEE 802.15.4b信号帧的混合信号D(n);
将混合信号帧D(n)通过信号同步模块,采用接收信号与本地信号滑动相关的方法,对IEEE 802.15.4b信号帧进行同步过程,得到存在同步的IEEE802.15.4b信号帧的混合信号S(n);
对混合信号S(n)中的中心频率为非零值的RFID窄带信号进行频率估计,首先对存在同步的IEEE 802.15.4b信号帧的混合信号去除已知的IEEE802.15.4b信号帧的若干个同步符号,然后采用本发明实施例公开的频率估计方法,得到估计的频率值Festi;
将混合信号S(n)通过非零频干扰去除模块。若估计的频率值Festi不为零,设计以该频率值为中心频率、带宽为RFID信号带宽80KHz的带阻滤波器,去除非零频的RFID干扰信号;若该频率值为零,则不做任何处理;
将去除干扰后的信号帧N(n)通过数据解扩解调模块,对IEEE 802.15.4b信号帧进行解扩解调,输出二进制数据流B(n)。
具体的,在本实施例中所采用的信号中心频率估计方法如图7所示,具体工作流程如下:
步骤S71,对RFID窄带信号波形x(n)进行平滑处理,得到平滑处理后的信号波形s(n),其中,平滑处理参数k值为2,权值系数α(n+i)值为常数1;
步骤S72,检测经过平滑处理后的RFID窄带信号波形s(n)的各个峰值点,得到包含所有峰值点的序列p(n);
步骤S73,统计RFID窄带信号波形中相邻峰值点之间的样点个数,作为峰值点之间的时间间隔序列t(n);
步骤S74,对峰值点之间的时间间隔序列t(n)所对应的频点值进行统计判决,如图8所示,得到估计的RFID窄带信号的中心频率值Festi,其中N=4,F4=750KHz,F3=500KHz,F2=250KHz,F1=0Hz,P=2,h3%=62%,h2%=65%,11%=50%。
由于RFID窄带信号只有有限个可能的中心频点值,并且当中心频率为0时无需再做任何处理,因此实际应用中可事先设计好几个可能的带阻滤波器的系数,并将其存储,根据估计的频点值选择滤波器系数即可,从而进一步降低了接收机的复杂度。
本发明实施例与其他窄带干扰消除方法的比较如下:常用的窄带干扰消除方法主要有两种:基于时域的窄带干扰消除方法和基于变换域的窄带干扰消除方法。基于时域的窄带干扰消除方法主要有线性预测自适应滤波方法和非线性预测自适应滤波方法,它通常采用最小均方误差(LMS)算法和递归最小二乘(RLS)算法,利用滤波器输出和参考信号的误差值来调节滤波器的系数来消除窄带干扰,这种方法需要用到迭代运算,实现复杂度高;基于变换域的窄带干扰消除方法将时域信号变换到频域,检测干扰信号的频率分量,并将该频率分量衰减,从而达到消除干扰的目的,这种方法由于要用到时频域的变换,因此需要占用大量的硬件资源,实现复杂度也很高。本发明实施例公开的信号频率估计方法通过对待估计窄带信号平滑处理,检测峰值点,统计相邻峰值点之间的样点个数作为峰值点之间的时间间隔序列,从而得到估计窄带信号波形的中心频率值,较上两种方法复杂度低,更容易实现。
图9和图10分别给出了在有中心频率为零的RFID窄带信号存在的情况下,采用本发明实施例设计的IEEE 802.15.4b接收机解调15.4信号,系统的误帧率(PER)随信噪比(SNR)的变化曲线及系统的PER随信号干扰功率比(CIR)的变化曲线。由仿真结果可以看到,采用本发明实施例提供的短距离无线网络中对抗窄带干扰的接收机设备后,系统的性能接近无RFID窄带信号时的性能。
图11给出了本发明实施例提供的信号频率估计算法的正确概率,图中假设IEEE 802.15.4b信号功率为常量。由图11可以看到,随着信噪比的增大,频率估计算法的正确概率增大,并且,随着CIR的减小,频率估计算法的正确概率增大。应当指出,当CIR很大时,即窄带干扰能量低,此时频率估计模块将以极高的概率估计当前干扰频率值为0,系统不做任何处理也不会影响IEEE 802.15.4b信号的正确解调。因此,该频率估计算法复杂度低,具有很高的频率估计性能。
实施例二
需要说明,本发明实施例提供的短距离无线网络中消除信号中干扰的接收机结构中的模块位置并不局限于实施例一所给出的位置,如在本实施例中,频率估计模块和非零频干扰去除模块可以放置于信号帧检测模块之前,其他系统参数的设置同实施例一,如图4所示。
图12表示了存在中心频率是250KHz RFID窄带信号的情况下,采用本发明实施例设计的IEEE 802.15.4b接收机解调15.4信号,系统的误帧率(PER)随信噪比(SNR)的变化曲线。可以看到,相比较传统的IEEE 802.15.4b接收机,本发明实施例所提供的接收机能够显著提高系统的性能。
本发明实施例接收机与其他方法对应设备的比较如下:处理窄带干扰设备主要有下面两类:一类是让信号(通常是进行模拟处理)通过一个窄带陷波器或者陷波器组,该方法一般都是通过对干扰信号的频率作一些估计,根据估计结果,在有干扰信号的地方放置窄带陷波装置;另一类是基于频域消除的设备,在频域数据上使用滤波器滤除干扰的影响,该方法适用于已知干扰带宽和位置的情形,当干扰在频域的位置、干扰带宽以及个数不能够明确确定时,该方法就会有一定的局限性,因为设计完全自适应变化的滤波器有一定的困难。另外,锁相环也可以用于跟踪干扰信号,但是模拟技术本身有其局限性,而且往往都不够灵活。与这些技术相比,本发明实施例公开的短距离无线网络中对消除干扰的接收机,对零频和非零频的窄带干扰具有较好的兼容性,并且接收机实现复杂度低,相比于传统的接收机,本发明实施例给出的接收机能够显著提高系统对于窄带干扰的抵抗性能。
通过以上的实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在可读取的存储介质中,如计算机的软盘,硬盘或光盘等,包括若干指令用以使得一台设备(可以是服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (4)
1.一种信号中心频率估计的方法,其特征在于,该方法包括:
检测待估计信号的各个峰值点,得到包含所有峰值点的峰值序列;
统计所述待估计信号中相邻峰值点之间的样点个数,作为峰值点之间的时间间隔序列;
对所述峰值点之间的时间间隔序列所对应的频点值进行统计判决,得到估计的信号波形的中心频率值;
所述检测待估计信号的各个峰值点,得到包含所有峰值点的峰值序列具体为:
对待估计的信号波形x(n)进行平滑处理,通过平滑处理去掉一些由于随机噪声引起的虚假尖峰,得到平滑处理后的信号波形s(n),检测经过平滑处理后的信号波形s(n)的各个峰值点,得到包含所有峰值点的峰值序列p(n)。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述检测所述待估计信号的各个峰值点之前还包括:对待估计的信号进行平滑处理。
3.一种频率估计模块,其特征在于,包括:
检测单元,用于检测待估计信号的各个峰值点,得到包含所有峰值点的峰值序列;
统计单元,用于统计所述待估计信号中相邻峰值点之间的样点个数,作为峰值点之间的时间间隔序列;
判决单元,用于对所述峰值点之间的时间间隔序列所对应的频点值进行统计判决,得到估计的信号波形的中心频率值;
所述检测待估计信号的各个峰值点,得到包含所有峰值点的峰值序列具体为:
对待估计的信号波形x(n)进行平滑处理,通过平滑处理去掉一些由于随机噪声引起的虚假尖峰,得到平滑处理后的信号波形s(n),检测经过平滑处理后的信号波形s(n)的各个峰值点,得到包含所有峰值点的峰值序列p(n)。
4.如权利要求3所述的模块,其特征在于,还包括:
平滑单元,用于对待估计的信号进行平滑处理,将处理后的信号发送给所述检测单元。
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