CN102608663A - 一种适用于核四极矩共振信号检测的干扰对消器 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种适用于核四极矩共振信号检测的干扰对消器，包括主通道和辅助通道两个通道以及主通道、辅助通道之间的空域干扰对消处理模块与主通道内时域干扰对消模块；主控计算机产生激励脉冲序列，经由信号发生器和大功率发射机，加载到主天线线圈激励待测样品；激励得到的NQR信号由主天线线圈接收到主通道内，与此同时，空域干扰由辅助天线线圈接收到辅助通道内；主通道、辅助通道内的信号经过前置放大器、模拟接收机、A/D以及信号预处理，进入空时干扰对消处理过程，最终处理结果传给主控计算机。采用双通道爆炸物探测系统方案，有利于从空域进行干扰抑制；针对双接收通道爆炸物探测系统，首次采用空时自适应处理方法进行干扰抑制。

Description

一种适用于核四极矩共振信号检测的干扰对消器

技术领域

本发明属于微弱信号检测技术领域，具体的说是一种适用于核四极矩共振信号检测的干扰对消器，在复杂背景噪声环境下，采用双通道的空时自适应对消算法，实现稳健的干扰抑制。

背景技术

如图1所示为基于核四极矩共振(Nuclear Quadrupole Resonance，NQR)技术的单通道爆炸物探测系统的原理框图，由图可见NQR探测系统由主控计算机、信号发生器、大功率发射机、天线线圈、前置放大器、模拟接收机以及数字接收机组成。

NQR探测过程主要包括三步，第一步，由计算机发送脉冲控制序列给信号发生器。第二步信号发生器产生与待测样品特征频率相同的射频脉冲，此脉冲经过大功率发射机放大后通过发射天线在包含炸药物质的空间产生交变的电磁场，待测爆炸物中的核四极矩不为零的氮原子核(¹⁴N)在此交变电磁场中会发生NQR效应，产生共振的原子核在由低能级向高能级跃迁时会吸收天线辐射的电磁场能量。当计算机控制射频脉冲停止工作时，随后待测物质中的¹⁴N由高能态恢复到平衡态，在此过程中释放出包含特征频率的能量，即NQR信号。第三步NQR信号经过前置放大器放大后，通过模拟、数字接收机进行模数转换等相关处理后，并将结果送给主控计算机进行处理，据此判别样品中是否含有待测爆炸物。其中NQR信号通常可分为自由感应衰减(FID)信号和自旋回波(SE)信号，它们是在不同的激励脉冲序列形式下产生的，后者可以在短时间内使NQR信号的信噪比(SNR)得以改善。

目前，基于核四极矩共振的爆炸物探测技术中主要面临的两大问题是核四极矩共振信号的固有极低信噪比和干扰抑制。在发射、接收机相位保持恒定的前提下，可以通过重复多次发射，对接收信号相参积累的方式提高低信噪比，其信噪比的改善程度与累加次数的平方根成正比。

针对基于自由感应衰减(FID)信号进行探测的系统来说，单脉冲序列激励后所得的实际回波信号模型由指数衰减的正弦信号(待检测的信号)与多个正弦干扰叠加组成，可以表示为复值时间序列

$y\left(n\right)=\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{A}_i{e}^{j{\mathrm{\φ}}_i}{e}^{(-{\mathrm{\β}}_i+j2\mathrm{\π}{f}_i)n/f_s}+w\left(n\right),n=\mathrm{0,1},...,N-1---\left(1\right)$

其中对应第i个信号，A_i为幅度值，φ_i为初始相位，β_i为衰减常数(干扰信号的β_i＝0，FID信号的β_i＞0，且处于某个区间，不同的爆炸物具有不同衰减常数)，f_i为信号频率，且当i≠j时，f_i≠f_j，f_s为采样率，n为信号采样点数；w(n)为加性噪声，这里假设其为零均值的复高斯白噪声；M为总的信号分量的个数，包括了有用的FID信号回波及其它干扰信号。由于对探测的某一爆炸物来说其各核四极矩共振频率有一定的频差，所以一般认为，单脉冲激励后得到的回波通过窄带接收机后的信号只含有一个核四极矩共振频点，那么式(1)所示的信号模型中，可认为只含有一个共振频点的待检测FID信号与其它干扰之和，而探测系统实际回波干扰信号的幅度往往比待检测的FID信号幅度大很多，而且频率非常接近，因此干扰信号的有效抑制直接影响到后端对FID信号检测。

开放环境下探测系统的干扰主要包括系统内部干扰和外部干扰信号。系统内部干扰信号有认为具有时域平稳性；外部干扰源主要有调幅广播信号以及临近电子设备，外部干扰信号认为具有一定的空域非平稳性。因此，在开放环境下进行基于核四极矩共振的爆炸物探测，干扰抑制是核四极矩共振技术面临的首要问题，稳健的干扰抑制方法是实现对核四极矩共振信号检测的前提和条件。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，针对存在空域和时域干扰的核四极矩共振回波信号特性，重点解决复杂信号条件下的干扰抑制问题，提出基于双接收通道的探测系统实现方案，进而还提供一种空时自适应干扰抑制方法，针对算法实现的实时性问题，给出一种用于核四极矩共振信号探测的干扰对消的系统结构，来实现对基于核四极矩共振爆炸物探测干扰抑制问题。

实现本发明目的的技术方案：

一种适用于核四极矩共振信号检测的干扰对消器，包括主通道和辅助通道两个通道以及主通道、辅助通道之间的空域干扰对消处理模块与主通道内时域干扰对消模块；主控计算机产生激励脉冲序列，经由信号发生器和大功率发射机，加载到主天线线圈激励待测样品；激励得到的NQR信号由主天线线圈接收到主通道内，与此同时，空域干扰由辅助天线线圈接收到辅助通道内；主通道、辅助通道内的信号经过前置放大器、模拟接收机、A/D以及信号预处理，进入空时干扰对消处理过程，最终处理结果传给主控计算机，主控计算机作后续处理和分析。

所述的干扰对消器，空时干扰对消处理过程包括两步，第一步，主通道、辅助通道内对应采样数据在空域干扰对消处理模块进行空域对消处理，用于消除主通道内的空域干扰信号；第二步，主通道内信号在消除空域干扰信号后，依然存在平稳的时域干扰信号，进一步在时域干扰对消模块进行主通道内时域干扰信号对消处理。

所述的干扰对消器，每次激励脉冲后，主通道、辅助通道共有4次采样，分别为主通道采样1、主通道采样2、辅助通道采样1以及辅助通道采样2；其中，主通道采样1数据中含有FID信号、时域干扰信号、空域干扰信号及噪声；主通道采样2数据由时域干扰信号、空域干扰信号及噪声构成；辅助通道采样1数据包含时域干扰信号、空域干扰信号1及噪声；时域干扰信号、空域干扰信号2及噪声构成了辅助通道采样2数据。

所述的干扰对消器，所述信号预处理包括以下步骤：

第一步：带通滤波处理；设计中心频率为f₀，带宽为B的带通滤波器。带通滤波器的系数表示为h_BP，带通滤波器的输出为

$z\left(n\right)=y\left(n\right)\⊗h_{\mathrm{BP}}---\left(2\right)$

其中，y(n)为输入信号，z(n)为带通滤波器的输出，

表示卷积操作。

第二步：移频处理；中频信号z(n)下变频到基带信号可表示为

s_I(n)＝z(n)cos(2πf₀/f_sn)                (3a)

n＝0，1，…，N-1

s_Q(n)＝-z(n)sin(2πf₀/f_sn)               (3b)

n＝0，1，…，N-1

其中，f₁为下变频频率，下变频后I路信号以及Q路信号s_Q(n)的频率为|f₀-f₁|；

第三步：低通滤波过程；设低通滤波器的带宽为B₁，低通滤波器的系数为h_LP，低通滤波器的输出为

$I\left(n\right)=s_I\left(n\right)\⊗h_{\mathrm{LP}}\left(n\right)---\left(4a\right)$

$Q\left(n\right)=s_Q\left(n\right)\⊗h_{\mathrm{LP}}\left(n\right)---\left(4b\right)$

其中，I(n)和Q(n)分别表示低通滤波后I路信号和Q路信号；

第四步：D倍抽取；对低通滤波后的结果进行D倍抽取处理，达到降采样的目的，为了避免抽取带来的混频现象，抽取倍数应满足2|f₀-f₁|≤f_s/D；抽取后的数据可表示为

I_D(n)＝I(Dn+d)

n＝0，1，…，N/D-1(5a)

d＝0，1，…，D

Q_D(n)＝Q(Dn+d)

n＝0，1，…，N/D-1(5b)

d＝0，1，…，D

其中，I_D(n)和Q_D(n)分别表示D倍抽取后I路信号和Q路信号；在I，Q路抽取完成后，需合成一路基带复信号，可表示为O(n)＝I_D(n)+jQ_D(n)；主通道采样1、采样2经过预处理后的数据分别记为d₁(n)，d₂(n)；辅助通道采样1、采样2经过预处理后的数据分别记为u₁(n)，u₂(n)。

所述的干扰对消器，所述空域对消处理过程为：主通道采样1数据d₁(n)和辅助通道采样1数据u₁(n)含有空域干扰信号，需寻找最优的空域滤波系数W₀₀，达到滤除空域干扰信号的目的，令

$\mathrm{\σ}\left(w\right)=E\left[{|W_{00}^H{u}_1\left(n\right)-d_1\left(n\right)|}^2\right]$ (6)

$=W_{00}^H{R}_{u_1}{W}_{00}+E\left[{\left|d_1\left(n\right)\right|}^2\right]-W_{00}^H{r}_{u_1{d}_1}-r_{u_1{d}_1}^H{W}_{00}$

其中，(□)^H表示矩阵共轭转置操作，

为辅助通道数据u₁(n)与主通道数据d₁(n)的互相关向量，(□)^*表示共轭操作，为辅助通道数据u₁(n)的自相关矩阵。可以解得使目标函数σ(W₀₀)最小化时的W₀₀，即

$\underset{W_{00}}{\min }\mathrm{\σ}\left(W_{00}\right)---\left(7\right)$

可利用实函数对复变量求导法则解得

$W_{00}=R_{u_1}^{-1}{r}_{u_1{d}_1}---\left(8\right)$

求得最优W₀₀后，e₁(n)为主通道采样1数据滤除空域干扰信号后的数据，表示为

$e_1\left(n\right)=d_1\left(n\right)-W_{00}^H{u}_1\left(n\right)---\left(9\right)$

所述的干扰对消器，所述时域干扰信号对消处理过程为：令R_t表示时域滤波器中抽头输入e₂(n)，e₂(n-1)，…，e₂(n-P+1)组成的P×P相关矩阵，即

R_t＝E[u(n)u^H(n)]                        (10)

其中，u(n)＝[e₂(n)，e₂(n-1)，…，e₂(n-P+1)]^T是P×1的抽头输入向量，P为滤波器阶数。相关矩阵R_t的展开式可表示为

相应地，令p为滤波器抽头输入与数据e₁(n)的P×1的互相关向量

$p=E\left[u\left(n\right)e_1^{*}\left(n\right)\right]---\left(12\right)$

其展开形式为p＝[p(0)，p(-1)，…，p(1-P)]^T，那么，维纳-霍夫方程写成矩阵形式为

R_tW_t-opt＝p                       (13)

其中，W_t-opt＝[w₀，w₁，…，w_P-1]^T。解得式(13)可得到时域滤波器的系数为

$W_{t-\mathrm{opt}}=R_t^{-1}p---\left(14\right)$

在得到时域对消滤波器系数W_t-opt后，对e₂(n)，n＝0，1，…，N-1进行滤波，得到

$e_3\left(n\right)=e_1\left(n\right)-W_{t-\mathrm{opt}}^H{e}_2\left(n\right)---\left(15\right)$

其中，e₃(n)为整个算法的输出，它是主通道采样1数据经历空域和时域滤波后的结果，至此，主通道采样1数据中的FID信号被分离出来。

本发明与现有技术相比，具有以下优点：

1、采用双通道爆炸物探测系统方案，有利于从空域进行干扰抑制；

2、激励脉冲后，两次采集数据，且两次采样数据之间的时间大于FID信号的衰减时间，保证了时域对消处理的条件，有利于滤除时域平稳干扰信号；

3、针对双接收通道爆炸物探测系统，首次采用空时自适应处理方法进行干扰抑制。

附图说明

图1是传统单通道探测系统原理示意图；

图2是本发明的系统原理示意图；

图3是本发明的硬件实现；

图4是本发明的数据采集示意图；

图5是本发明的数据预处理流程图；

图6是本发明仿真中的双通道双采样数据的超分辨谱；

图7是本发明构造得双通道双采样空时联合自适应滤波示意图；

图8是本发明仿真中的主、辅通道采样1数据空域自适应对消结果的超分辨谱；

图9是本发明仿真中的主、辅通道采样2数据空域自适应对消结果的超分辨谱；

图10(a)是本发明仿真中的主通道内时域自适应对消结果的超分辨谱；

图10(b)是本发明仿真中的e₁(n)，e₃(n)的时域波形；

图10(c)是本发明仿真中的e₃(n)的初始相位分布图；

图11(a)是实测数据干扰对消前后的时域波形；

图11(b)是实测数据干扰对消前后的频谱；

图11(c)是实测数据干扰对消后每个脉冲的初始相位分布图。

具体实施方式

为了方便阐述本发明中双通道双采样空时自适应干扰对消器硬件实现、干扰对消算法流程以及验证本发明的有效性，下面结合附图详细说明算法实现流程及验证结果。

(1)干扰对消器系统原理及硬件实现

本发明的双接收通道的爆炸物探测系统原理如图2所示。干扰对消器为该爆炸物探测系统的一部分，它包括主通道和辅助通道两个通道以及主通道、辅助通道之间的空域干扰对消处理模块与主通道内时域干扰对消模块。首先，主控计算机产生激励脉冲序列，经由信号发生器和大功率发射机，加载到主天线线圈激励待测样品；激励得到的NQR信号由主天线线圈接收到主通道内，与此同时空域干扰由辅助天线线圈接收到辅助通道内；主通道、辅助通道内的信号经过前置放大器、模拟接收机、A/D以及信号预处理，进入空时干扰对消处理过程，该过程分为两步，第一步，主通道、辅助通道内对应采样数据在空域干扰对消处理模块进行空域对消处理，用于消除主通道内的空域干扰信号；第二步，主通道内信号在消除空域干扰信号后，依然存在平稳的时域干扰信号，进一步在时域干扰对消模块进行主通道内时域干扰信号对消处理，最终处理结果传给主控计算机，主控计算机可作后续处理和分析。

干扰对消器的硬件实现如图3所示，硬件实现系统主要由系统定时控制(FPGA)，高速模/数变换(AD9259)、数字信号处理器及存储器(DSP及SDRAM)、大容量FLASH存储器、信号产生模块、控制信号模块、USB接口及上位机组成。其中系统定时控制负责产生进行NQR信号探测的各种定时信号，主要控制激励脉冲信号的产生、AD采集的起始及结束时刻，包括产生图4所示的控制时序；高速模/数变换负责把接收的模拟信号转换成数字信息，在本系统中有两路AD变换器分别采集主探测天线和辅助探测天线接收的模拟信号；数字信号处理器相关部分用于对采集所得的数字信号进行干扰对消处理；采集所得的数据也可以存入到大容量的FLASH存储器中已备事后处理；信号产生模块由系统定时控制在规定的时间段内产生设定频率的激励点频信号，该信号经过功率放大后输出至探测天线对探测样品进行激励；控制信号模块输出其它分系统(包括发射机、接收机等)需要的控制信号以保证整个系统协调工作。干扰对消器的工作过程大致如下：干扰对消器从USB接口接收从PC系统机下发的工作指令，系统定时控制部件(FPGA)一方面需要根据指令的要求产生相应的控制时序，分别控制信号产生，AD采集及其它定时控制信号，另一方面接收两路AD采集的数据进行数据的预处理，同时把处理的数据结果传送致数字信号处理器的内部存储器中，由数字信号处理器实现对采集数据的干扰对消处理及后续的信号检测识别处理。

算法程序运行流程：

1)系统加电后，固化程序开始加载，设计好的软件程序代码分别从FLASH中加载到DSP和FPGA的内部，并使系统处于等待上位机命令的状态；

2)上位机设定探测的频点、发射机的输出功率以及信号产生和数据采集的时序要求等工作参数通过USB接口下传到FPGA中，FPGA接收控制命令后根据系统设定的工作过程产生相应的控制时序开始控制系统各组成模块协调工作；

3)每次激励脉冲后，FPGA先后接收两次AD采集的数据分别进行滤波和数字下变频处理，并将变换到基带的复信号通过链路口以中断的方式传输到DSP内部存储器；

4)DSP在接收到双接收通道的单次激励产生的两次回波数据后，首先，主、辅通道相应的采样1数据进行空域自适应滤波处理，得到的结果(记为Result_a)存储到DSP内部存储器；对主、辅通道相应的采样2数据进行同样的空域自适应滤波处理，得到的结果(记为Result_b)，并存储到DSP内部存储器。然后，对空域自适应滤波处理结果和进行时域自适应滤波处理，得到最终处理结果(记为Final_)，并存储到DSP内部存储器。

5)P个激励脉冲后，将存储到DSP内部存储器的最终处理结果进行相干积累。积累结果可作后续处理的输入或将结果传送给主控计算机。

以下是适用于核四极矩共振信号检测的双通道干扰对消器具体实现方法：

(1)信号采集

如图4所示为主控计算机发出的激励脉冲序列波形图及主通道和辅助通道的采样方式示意图，图中T_d、T_s、T_w分别表示死时间、采样时间、等待时间。利用图4所示的激励脉冲序列激励爆炸物，主通道采样1可以获得FID信号。由FID信号的指数衰减特性可知，当T_w≥5T₁时(其中，T₁为自旋-晶格弛豫时间)，可认为FID信号完全衰减，此时，主通道采样2获得的数据认为仅含有干扰信号和噪声，它用于对消掉采样1数据中的平稳时域干扰信号。为了抑制非平稳的空域干扰信号，添加如图4所示的辅助通道，辅助通道采样1、采样2的数据分别与主通道内采样1、采样2的数据对应，。具体操作为：每次激励脉冲后，主通道、辅助通道共有4次采样，分别为主通道采样1、主通道采样2、辅助通道采样1以及辅助通道采样2。其中，主通道采样1数据中含有FID信号、时域干扰信号、空域干扰信号1及噪声；主通道采样2数据由时域干扰信号、空域干扰信号2(空域干扰信号的非平稳性是指在一段采样时间内是相对平稳的，而采样1和采样2之间是非平稳的。本发明图4中示，采样1的数据中空域干扰信号认为是相对平稳的，而采样1与采样2之间的空域干扰信号认为是相对非平稳的)及噪声构成；辅助通道采样1数据包含时域干扰信号、空域干扰信号1及噪声；时域干扰信号、空域干扰信号2及噪声构成了辅助通道采样2数据。主通道、辅助通道经过两次采样后得到的数据可以提供空域和时域干扰对消的参考辅助信号，为采用空时自适应滤波算法创造条件。

(2)信号预处理

信号预处理的过程首先将采集后的数据以待检测信号频点为中心进行带通滤波处理，然后将带通滤波输出结果进行数字下变频处理，参照图5，主通道、辅助通道分别对每个激励脉冲之后的两次采样数据进行预处理，具体实现操作包括以下四步：

第一步：带通滤波处理。为了将处于中心频率f₀附近的NQR信号提取出来，滤除中频信号的镜频分量以及带外干扰信号，需设计中心频率为f₀，带宽为B的带通滤波器。带通滤波器的系数表示为h_BP，那么，带通滤波器的输出为

$z\left(n\right)=y\left(n\right)\⊗h_{\mathrm{BP}}---\left(2\right)$

其中，y(n)为输入信号，z(n)为带通滤波器的输出，

表示卷积操作。

第二步：移频处理。中频信号z(n)下变频到基带信号可表示为

s_I(n)＝z(n)cos(2πf₀/f_sn)                   (3a)

n＝0，1，…，N-1

s_Q(n)＝-z(n)sin(2πf₀/f_sn)                   (3b)

n＝0，1，…，N-1

其中，f₁为下变频频率，下变频后I路信号以及Q路信号s_Q(n)的频率为|f₀-f₁|。

第三步：低通滤波过程。设低通滤波器的带宽为B₁，低通滤波器的系数为h_LP，那么，低通滤波器的输出为

$I\left(n\right)=s_I\left(n\right)\⊗h_{\mathrm{LP}}\left(n\right)---\left(4a\right)$

$Q\left(n\right)=s_Q\left(n\right)\⊗h_{\mathrm{LP}}\left(n\right)---\left(4b\right)$

其中，I(n)和Q(n)分别表示低通滤波后I路信号和Q路信号。

第四步：D倍抽取。对低通滤波后的结果进行D倍抽取处理，达到降采样的目的，因此大大降低了待处理的数据量。为了避免抽取带来的混频现象，抽取倍数应满足2|f₀-f₁|≤f_s/D。抽取后的数据可表示为

I_D(n)＝I(Dn+d)

n＝0，1，…，N/D-1                                  (5a)

d＝0，1，…，D

Q_D(n)＝Q(Dn+d)

n＝0，1，…，N/D-1                                  (5b)

d＝0，1，…，D

其中，I_D(n)和Q_D(n)分别表示D倍抽取后I路信号和Q路信号。在I，Q路抽取完成后，需合成一路基带复信号，可表示为O(n)＝I_D(n)+jQ_D(n)。主通道采样1、采样2经过预处理后的数据分别记为d₁(n)，d₂(n)；辅助通道采样1、采样2经过预处理后的数据分别记为u₁(n)，u₂(n)。

为验证上述预处理方法的有效性，预处理后的数据作如下信号参数设置：设置主通道采样1数据内含有一个FID信号、两个时域干扰信号与一个空域干扰信号。FID信号的参数：频率为0.42(归一化)，衰减因子为0.01(归一化)，初始幅度值为2，初始相位为

时域干扰信号的参数：频率为[0.35，0.45]，幅度值为[0.5，0.8]，初始相位为

空域干扰信号1的参数：频率为0.4，幅度值为0.65，初始相位为主通道采样2数据内含有两个时域干扰信号与一个空域干扰信号。两个时域干扰信号的参数与采样1中的相同；空域干扰信号2的参数：频率为0.51，幅度值为0.9，初始相位为

辅助通道内的采样1、2的数据分别是空域干扰信号1、2的数据。噪声为服从N(0，σ²)分布的复高斯白噪声，其中σ²＝1。图6是主通道、辅助通道中采样1、采样2数据对应的超分辨谱。从图中可以清晰地看出各个分量信号之间的关系：主通道采样1数据与采样2数据中含有两个相同频点的干扰信号；辅助通道内的干扰信号具有非平稳性。

(3)空域干扰对消处理

针对主通道、辅助通道内的空域干扰信号，设计如图7所示的双通道空域干扰信号自适应滤波处理。具体处理包括两部分：其一，主、辅通道内采样1数据的空域自适应对消处理，滤除主通道采样1数据内的空域干扰信号；其二，主、辅通道采样2数据的空域自适应对消处理，滤除主通道采样2数据内的空域干扰信号。在双接收通道体制下，仅能消除一个空域干扰信号，这对窄带接收机下的窄带信号的实际情况而言，可以满足要求，但是本发明中涉及空域自适应处理算法可以通过增加辅助接收通道的方法推广到多个空域干扰的情况。

首先，数据预处理后，主通道采样1数据d₁(n)和辅助通道采样1数据u₁(n)含有空域干扰信号，需寻找最优的空域滤波系数W₀₀，达到滤除空域干扰信号的目的。令

$\mathrm{\σ}\left(w\right)=E\left[{|W_{00}^H{u}_1\left(n\right)-d_1\left(n\right)|}^2\right]$

                                                 (6)

$=W_{00}^H{R}_{u_1}{W}_{00}+E\left[{\left|d_1\left(n\right)\right|}^2\right]-W_{00}^H{r}_{u_1{d}_1}-r_{u_1{d}_1}^H{W}_{00}$

其中，(□)^H表示矩阵共轭转置操作，为辅助通道数据u₁(n)与主通道数据d₁(n)的互相关向量，(□)^*表示共轭操作。为辅助通道数据u₁(n)的自相关矩阵。可以解得使目标函数σ(W₀₀)最小化时的W₀₀，即

$\underset{W_{00}}{\min }\mathrm{\σ}\left(W_{00}\right)---\left(7\right)$

可利用实函数对复变量求导法则解得

$W_{00}=R_{u_1}^{-1}{r}_{u_1{d}_1}---\left(8\right)$

求得最优W₀₀后，e₁(n)为主通道采样1数据滤除空域干扰信号后的数据，表示为

$e_1\left(n\right)=d_1\left(n\right)-W_{00}^H{u}_1\left(n\right)---\left(9\right)$

依据上述推导可以看到，获得好的干扰抑制性能的条件为主通道与辅助通道对空域干扰信号接收输出信号相关性要好。

图8是主通道、辅助通道采样1数据的空域对消结果的超分辨谱。可以看到主通道采样1数据在频率为0.4处的干扰信号得到有效地抑制，这是因为主通道、辅助通道采样1数据之间具有良好的相关性，并有效地利用了这一点，从而得到有效地抑制性能。

再次，主通道、辅助通道采样2数据空域自适应滤波处理过程与采样1数据的相同。仅是将式(6)～(9)中的参数e₁(n)，d₁(n)，W₀₀以及u₁(n)分别替换为e₂(n)，d₂(n)，W₁₀以及u₂(n)即可。

图9是主、辅通道采样2数据的空域对消结果的超分辨谱。可以看到主通道采样2数据在频率为0.51处的干扰信号得到有效地抑制。

(4)时域干扰对消处理

如图7所示，在滤除空域干扰信号后，数据e₁(n)和e₂(n)中依然含有平稳的时域干扰，需要进一步进行时域自适应滤波。令R_t表示时域滤波器中抽头输入e₂(n)，e₂(n-1)，…，e₂(n-P+1)组成的P×P相关矩阵，即

R_t＝E[u(n)u^H(n)]                                  (10)

其中，u(n)＝[e₂(n)，e₂(n-1)，…，e₂(n-P+1)]^T是P×1的抽头输入向量，P为滤波器阶数。相关矩阵R_t的展开式可表示为

相应地，令p为滤波器抽头输入与数据e₁(n)的P×1的互相关向量

$p=E\left[u\left(n\right)e_1^{*}\left(n\right)\right]---\left(12\right)$

其展开形式为p＝[p(0)，p(-1)，…，p(1-P)]^T。那么，维纳-霍夫方程写成矩阵形式为

R_tW_t-opt＝p                                   (13)

其中，W_t-opt＝[w₀，w₁，…，w_p-1]^T。解得式(13)可得到时域滤波器的系数为

$W_{t-\mathrm{opt}}=R_t^{-1}p---\left(14\right)$

在得到时域对消滤波器系数W_t-opt后，对e₂(n)，n＝0，1，…，N-1进行滤波，得到

$e_3\left(n\right)=e_1\left(n\right)-W_{t-\mathrm{opt}}^H{e}_2\left(n\right)---\left(15\right)$

其中，e₃(n)为整个算法的输出，它是主通道采样1数据经历空域和时域滤波后的结果，至此，主通道采样1数据中的FID信号被分离出来。

图10(a)是主通道内时域对消结果的超分辨谱。从图中可以看到，其余干扰信号均已滤除，FID信号被有效地分离出来。

(5)信号的相干累加

参照图7，在滤除空域与时域干扰信号后，e₃(n)为整个算法的输出，它仅是单个脉冲干扰对消后的结果，NQR信号的信噪比仍然很低。为了提高NQR信号的信噪比，需对P个滤波后的主通道采样1的脉冲数据进行相干积累。采用相干积累的方式提高信噪比，其信噪比的改善程度与累加次数的平方根成正比。

图10(b)为干扰对消前后的时域波形，由干扰对消前后的结果可见，主通道采样1数据中干扰信号得到有效抑制；图10(c)为每个脉冲对消后初始相位的分布图，初始相位集中在0.7弧度附近，该图说明了对消后，P个脉冲的初始相位集中在一处，满足相干积累的条件，故此，对P个脉冲进行相干积累能有效地提高信号的信噪比。

在实测背景噪声中加入一定信干噪比(SINR)的FID信号生成实测数据，采用本发明设计的对消器对其进行干扰对消。FID信号相对于单次回波信号背景噪声的SINR为-35dB。实测数据干扰对消前后波形如图11所示，其中图11(a)为干扰对消前后的时域波形；图11(b)为干扰对消前后的频谱，由干扰对消前后的结果可见干扰抑制效果明显；图11(c)为每个脉冲对消后初始相位的分布图，初始相位集中在-0.7弧度附近，该图说明了对消后，对P个脉冲进行相干积累是满足条件的，可以有效地提高信号的信噪比。

综上，本发明基于双接收通道双采样NQR系统探测方案，充分利用了采样数据之间的空时相关性，采用空时级联自适应滤波的方法，实现了空域干扰与时域干扰的有效抑制。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (6)

1.一种适用于核四极矩共振信号检测的干扰对消器，其特征在于，包括主通道和辅助通道两个通道以及主通道、辅助通道之间的空域干扰对消处理模块与主通道内时域干扰对消模块；主控计算机产生激励脉冲序列，经由信号发生器和大功率发射机，加载到主天线线圈激励待测样品；激励得到的NQR信号由主天线线圈接收到主通道内，与此同时，空域干扰由辅助天线线圈接收到辅助通道内；主通道、辅助通道内的信号经过前置放大器、模拟接收机、A/D以及信号预处理，进入空时干扰对消处理过程，最终处理结果传给主控计算机，主控计算机作后续处理和分析。

2.根据权利要求1所述的干扰对消器，其特征在于，空时干扰对消处理过程包括两步，第一步，主通道、辅助通道内对应采样数据在空域干扰对消处理模块进行空域对消处理，用于消除主通道内的空域干扰信号；第二步，主通道内信号在消除空域干扰信号后，依然存在平稳的时域干扰信号，进一步在时域干扰对消模块进行主通道内时域干扰信号对消处理。

3.根据权利要求1所述的干扰对消器，其特征在于，每次激励脉冲后，主通道、辅助通道共有4次采样，分别为主通道采样1、主通道采样2、辅助通道采样1以及辅助通道采样2；其中，主通道采样1数据中含有FID信号、时域干扰信号、空域干扰信号及噪声；主通道采样2数据由时域干扰信号、空域干扰信号及噪声构成；辅助通道采样1数据包含时域干扰信号、空域干扰信号1及噪声；时域干扰信号、空域干扰信号2及噪声构成了辅助通道采样2数据。

4.根据权利要求3所述的干扰对消器，其特征在于，所述信号预处理包括以下步骤：

第一步：带通滤波处理；设计中心频率为f₀，带宽为B的带通滤波器。带通滤波器的系数表示为h_BP，带通滤波器的输出为

其中，y(n)为输入信号，z(n)为带通滤波器的输出， 表示卷积操作。 

第二步：移频处理；中频信号z(n)下变频到基带信号可表示为

s_I(n)＝z(n)co(2πf₀/f_sn)                   (3a)

n＝0，1，…，N-1

s_Q(n)＝-z(n)sin(2πf₀/f_sn)                  (3b)

n＝0，1，…，N-1

其中，f₁为下变频频率，下变频后I路信号以及Q路信号s_Q(n)的频率为|f₀-f₁|；

第三步：低通滤波过程；设低通滤波器的带宽为B₁，低通滤波器的系数为h_LP，低通滤波器的输出为

其中，I(n)和Q(n)分别表示低通滤波后I路信号和Q路信号；

第四步：D倍抽取；对低通滤波后的结果进行D倍抽取处理，达到降采样的目的，为了避免抽取带来的混频现象，抽取倍数应满足2|f₀-f₁|≤f_s/D；抽取后的数据可表示为

i_D(n)＝I(Dn+d)

n＝0，1，…，N/D-1                                         (5a)

d＝0，1，…，D

Q_D(n)＝Q(Dn+d)

n＝0，1，…，N/D-1                                          (5b)

d＝0，1，…，D

其中，I_D(n)和Q_D(n)分别表示D倍抽取后I路信号和Q路信号；在I，Q路抽取完成后，需合成一路基带复信号，可表示为O(n)＝I_D(n)+jQ_D(n)；主通道采样1、采样2经过预处理后的数据分别记为d₁(n)，d₂(n)；辅助通道采样1、采样2经过预处理后的数据分别记为u₁(n)，u₂(n)。

5.根据权利要求2所述的干扰对消器，其特征在于，所述空域对消处理过程为： 主通道采样1数据d₁(n)和辅助通道采样1数据u₁(n)含有空域干扰信号，需寻找最优的空域滤波系数W₀₀，达到滤除空域干扰信号的目的，令

(6)

其中，(□)^H表示矩阵共轭转置操作， 为辅助通道数据u₁(n)与主通道数据d₁(n)的互相关向量，(□)^*表示共轭操作， 

为辅助通道数据u₁(n)的自相关矩阵。可以解得使目标函数σ(W₀₀)最小化时的W₀₀，即

可利用实函数对复变量求导法则解得

求得最优W₀₀后，e₁(n)为主通道采样1数据滤除空域干扰信号后的数据，表示为

。

6.根据权利要求3所述的干扰对消器，其特征在于，所述时域干扰信号对消处理过程为：令R_t表示时域滤波器中抽头输入e₂(n)，e₂(n-1)，…，e₂(n-P+1)组成的P×P相关矩阵，即

R_t＝E[u(n)u^H(n)]                                    (10)

其中，u(n)＝[e₂(n)，e₂(n-1)，…，e₂(n-P+1)]^T是P×1的抽头输入向量，P为滤波器阶数。相关矩阵R_t的展开式可表示为

相应地，令p为滤波器抽头输入与数据e₁(n)的P×1的互相关向量

其展开形式为p＝[p(0)，p(-1)，…，p(1-P)]^T，那么，维纳-霍夫方程写成矩阵形式为 

R_tW_t-opt＝p                     (13)

其中，W_t-opt＝[w₀，w₁，…，w_P-1]^T。解得式(13)可得到时域滤波器的系数为

在得到时域对消滤波器系数W_t-opt后，对e₂(n)，n＝0，1，…，N-1进行滤波，得到

其中，e₃(n)为整个算法的输出，它是主通道采样1数据经历空域和时域滤波后的结果，至此，主通道采样1数据中的FID信号被分离出来。 

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