CN103427870B

CN103427870B - 基于稀疏傅里叶变换的深度扩频捕获与干扰抑制方法

Info

Publication number: CN103427870B
Application number: CN201310358815.2A
Authority: CN
Inventors: 杜昌澔; 韩航程; 马瑛; 宋左乔
Original assignee: Beijing Institute of Technology BIT
Current assignee: Beijing Institute of Technology BIT
Priority date: 2013-08-16
Filing date: 2013-08-16
Publication date: 2016-06-29
Anticipated expiration: 2033-08-16
Also published as: CN103427870A

Abstract

本发明涉及基于稀疏傅里叶变换的深度扩频捕获与干扰抑制方法，属于扩频通信信号处理技术领域。本发明通过采用深度扩频技术提高用户端的隐蔽性和抗截获性能；采用干扰抑制算法进一步提高系统的干扰容限，保证通信可靠性；将捕获技术与干扰抑制算法联合处理，降低星载信号处理的复杂度；直扩接收机的带内干扰在频域具有稀疏性，运用稀疏傅里叶变换，降低运算复杂度。

Description

基于稀疏傅里叶变换的深度扩频捕获与干扰抑制方法

技术领域

本发明涉及基于稀疏傅里叶变换的深度扩频捕获与干扰抑制方法，属于扩频通信信号处理技术领域。

背景技术

在特种通信终端发射功率受限的情况下，需降低符号速率来保证通信的可靠性。同时为了提高用户端的隐蔽性和抗截获性能，上行链路将采用深度扩频技术。但是由星地间径向速度引起的多普勒频偏会给深度扩频快速捕获带来较大困难，严重消耗珍贵的星上信号处理资源。另一方面，在信道环境比较恶劣的情况下，为保障可靠通信，卫星载荷需采用变换域干扰抑制算法进一步提高系统的干扰容限，变换域干扰抑制算法同样存在计算复杂度高的问题。捕获和抗干扰处理将会消耗70%的星上信号处理资源，尤其低轨卫星星上处理资源受限条件下难以实现。在频域并行捕获算法和变换域干扰抑制算法具有相同的FFT处理内核，同时干扰信号在频域具有稀疏特性，解扩相关峰在时域具有稀疏性。

现有技术中深度扩频技术和干扰抑制技术在运算处理方面，运算量巨大，浪费资源，性能不够理想。

发明内容

本发明的目的是为了降低信号处理的运算量，减少星上处理信号资源的消耗，提出基于稀疏傅里叶变换的深度扩频捕获与干扰抑制方法，该方法用以降低星载信号处理复杂度，直扩接收机的带内干扰在频域具有稀疏性，而解扩后的相关峰在时域具有稀疏性，将稀疏傅立叶变换应用其中，进一步降低运算复杂度。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的。

本发明的基于稀疏傅里叶变换的深度扩频捕获与干扰抑制方法，步骤为：

1）对接收到的扩频信号进行加窗处理，之后对扩频信号进行频域预处理；

所述的加窗处理，是指将扩频信号与窗函数相乘，得到有限长序列，其长度为N；N为自然数；

所述的预处理是指将得到的有限长序列等间隔分成N/P行、P列，并将每行数据进行叠加得到N/P点序列；

2）对步骤1）得到的N/P点序列进行FFT运算，得到的序列相当于长度为N的有限长序列；FFT运算后频域的等间隔抽样，使频谱分辨率降低；

3）对步骤2）得到的序列进行包络检测及陷波处理，得到去除噪声的频谱；

所述的包络检测，是指对步骤2）得到的序列与设定的门限进行比较，得到幅值过门限时对应的频率；

所述的陷波处理是指根据包络检测后得到的频率对步骤2）得到的序列进行陷波处理；

4）对本地PN码序列预处理；所述的预处理是指将PN码序列等间隔分成N/P行、P列，并将每行数据进行叠加得到N/P点序列，并对N/P点序列进行FFT运算，将得到的FFT运算结果存储于卫星载荷中；

5）将步骤3）陷波处理后的序列与步骤4）得到的FFT运算结果进行共轭相乘运算；

6）将步骤5）得到的共轭相乘结果进行N/P点IFFT运算，自此完成并行码相位相关运算；

7）对步骤6）得到的并行码相位相关运算进行捕获判决与验证。

有益效果

本发明通过采用深度扩频技术提高用户端的隐蔽性和抗截获性能；采用干扰抑制算法进一步提高系统的干扰容限，保证通信可靠性；将捕获技术与干扰抑制算法联合处理，降低星载信号处理的复杂度；直扩接收机的带内干扰在频域具有稀疏性，运用稀疏傅里叶变换，降低运算复杂度。

附图说明

图1是本发明基于“基于稀疏傅里叶变换的深度扩频捕获与干扰抑制方法”的系统实现框图；

图2是步骤3）中选择门限时的频谱与门限值；

图3是步骤3）中经陷波处理后滤除掉幅值超过门限的频率值的频谱；

图4是本发明基于“基于稀疏傅里叶变换的深度扩频捕获与干扰抑制方法”的实现频谱图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明做进一步说明。

实施例

如图1、图2、图3和图4所示：

1）对接收到的扩频信号进行加窗处理，之后对扩频信号的时域进行预处理；

所述的加窗处理，是指将扩频信号与窗函数相乘，得到有限长序列，其长度为N；N为自然数；N的长度与捕获的扩频信号的精度和采样时钟相关，因此在实际情况中根据所要达到的效果取值，在这里设定N值1024，采用的矩形窗作为窗函数。

所述的预处理是指将得到的有限长序列等间隔分成N/P行、P列，并将每行数据进行叠加得到N/P点序列；在这里取P值为8，通过对每一行序列叠加得到128点序列。

2）对步骤1）得到的128点序列进行FFT运算，得到扩频序列频域信号，序列长度为128；

3）对步骤2）得到的序列进行包络检测及陷波处理，得到去除噪声的频谱；如图2所示；

设定门限的值的大小与所在环境的噪声有关，在这里设定门限为30，此时对步骤2）得到的128点序列与设定的门限进行比较，得到幅值过门限时对应的频率，之后根据包络检测后得到的频率对步骤2）得到的128点序列进行陷波处理，滤除掉有噪声的部分；如图3所示；

4）对本地PN码序列预处理；在这里取一种形式的伪码，C/A码，将其等间隔分成128行、8列，并将每行数据进行叠加得到128点序列，并对128点序列进行FFT运算，将得到的FFT运算结果存储于卫星载荷中；

5）将步骤3）经多次陷波处理后得到的128点序列与步骤4）得到的FFT运算结果进行共轭相乘运算；

6）将步骤5）得到的共轭相乘结果进行128点IFFT运算，取其最大值，自此完成一次并行码相位相关运算；

7）之后将步骤3）得到的128点序列进行以4点为步进的平移，重复步骤4）～步骤6），当平移一周时，得到32个最大值，取这32个最大值中的极大值作为捕获到的谱线，这个极大值在最大值序列所在的位置决定了捕获的频率值；

8）通过步骤7）得到极大值所在的相关序列的位置，记录这个位置，可设定得到的这个位置为34，则取步骤1）中与处理时，相加之前的8×128的序列，取其第34行的数据，做8点FFT，同样取C/A码的8×128的序列，取其第34行的数据，做8点FFT，将二者共轭相乘，在相关序列里找到最大值，可设定得到的最大值的位置为3，自此得到扩频序列的8×128序列里的第34行，第3列数据在原始序列里的位置，即第290（128×（3-1）+34）个数据点的位置，通过这个位置可以得到捕获的并行码相位值，自此完成并行码相位相关运算的捕获判决与验证。

Claims

1.基于稀疏傅里叶变换的深度扩频捕获与干扰抑制方法，其特征在于步骤为：

1)对接收到的空中的扩频信号进行加窗处理，之后对扩频信号的时域进行预处理；

所述的加窗处理，是指将扩频信号与窗函数相乘，得到有限长序列，其长度为N；N为自然数，N＝1024；

所述的预处理是指将得到的有限长序列等间隔分成N/P行、P列，并将每行数据进行叠加得到N/P点序列，P＝8；

2)对步骤1)得到的N/P点序列进行FFT运算，得到序列；

3)对步骤2)得到的序列进行包络检测及陷波处理；

所述的包络检测，是指对步骤2)得到的序列与设定的门限进行比较，得到幅值过门限时对应的频率；

所述的陷波处理是指根据包络检测后得到的频率对步骤2)得到的序列进行陷波处理；

4)对本地PN码序列预处理；所述的预处理是指将PN码序列等间隔分成N/P行、P列，并将每行数据进行叠加得到N/P点序列，并对N/P点序列进行FFT运算，将得到的FFT运算结果存储于卫星载荷中；

5)将步骤3)陷波处理后的序列与步骤4)得到的FFT运算结果进行共轭相乘运算；

6)将步骤5)得到的共轭相乘结果进行N/P点IFFT运算，取其最大值，自此完成一次并行码相位相关运算；

7)对步骤6)得到的并行码相位相关运算获得的数据进行捕获判决与验证。