CN104698472B - 改进宽带干扰抑制处理方法及处理装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种改进宽带干扰抑制处理方法及处理装置；所述方法，包括：对空频二维处理器的M个接收阵元，分别积累N段长度为K的中频AD采样信号，分别对所述中频AD采样信号进行K点快速傅里叶变换得到频域数组；102、确定卫星信号带宽对应整个带宽的频点个数B；103、根据所述频域数组，计算信号带宽内的B个频点的协方差矩阵R_b；104、分别根据每个频点的所述协方差矩阵R_b，求解该频点的可变对角加载值λ_b；105、分别根据所述可变对角加载值λ_b，确定可变对角加载线性约束下的该频点的权向量w_b；106、利用各频点的所述权向量w_b对所述频域数组进行空域滤波处理；107、对空域滤波后的频域数据进行K点快速傅里叶逆变换，得到时域中频数据。

Description

改进宽带干扰抑制处理方法及处理装置

技术领域

本发明涉及通信领域，尤其涉及一种改进宽带干扰抑制处理方法及装置。

背景技术

高功率密度的窄带和宽带干扰已经成为破坏军用导航系统最主要的因素，阵列天线调零技术是提高卫星导航接收机抗干扰能力的主要方法，它在抑制空间干扰时，通过权矢量的更新在干扰的到达方向上形成零点，以对消掉空间干扰。然而，单纯的空域滤波受到阵列自由度个数的限制，不能满足复杂的干扰以及多径环境下的应用，而增加了时域自由度的空时域波束形成方法计算自适应权的复杂度提高，导致干扰抑制实时性变差。实际应用中，由于天线接收平台的振动或运动、干扰位置的快速变化及自适应权值的更新速度相对太慢等等原因，干扰的到达角在权值训练期间会随时间而产生慢变，这就导致权值训练的数据与权值应用的数据之间存在失配现象，干扰很可能移出零陷位置从而不能被有效地对消，严重情况下常规方法完全失效。

发明内容

本发明提供一种改进宽带干扰抑制处理方法及处理装置，要解决的技术问题是权值训练的数据与权值应用的数据之间存在失配现象，干扰很可能移出零陷位置从而不能被有效地对消，造成空域滤波算法的稳健性差。

为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案：

一种改进宽带干扰抑制处理方法，包括：

101、对空频二维处理器的M个接收阵元，分别积累N段长度为K的中频AD采样信号，分别对所述中频AD采样信号进行K点快速傅里叶变换得到频域数组：

X₁₁,X₁₂,…X_1K；X₂₁,X₂₂,…X_2K；…X_M1,X_M2,…X_MK；

所述频域数组中各频域信号均是长度为N的序列；

102、确定卫星信号带宽对应整个带宽的频点个数B；

103、根据所述频域数组，计算信号带宽内的B个频点的协方差矩阵R_b，其中R_b＝E[X_bX_b ^H]，其中X_b＝[X_1k,X_2b,…X_MB]^T,b＝1,2,...,B；

104、分别根据每个频点的所述协方差矩阵R_b，求解该频点的可变对角加载值λ_b；

105、分别根据所述可变对角加载值λ_b，确定可变对角加载线性约束下的该频点的权向量w_b；

106、利用各频点的所述权向量w_b对所述频域数组进行空域滤波处理；

107、对空域滤波后的频域数据进行K点快速傅里叶逆变换，得到时域中频数据。

可选的，所述分别根据每个频点的所述协方差矩阵R_b，求解该频点的可变对角加载值λ_b，包括：

对协方差矩阵R_b进行特征分解，得到表达式R_b＝U_bD_bU_b ^H和数值ε，其中，U_b表示正交矩阵，D_b表示对角矩阵，ε表示期望信号的估计方向与真实方向的偏差值；

利用表达式R_b＝U_bD_bU_b ^H和数值ε，与可变对角函数式计算，得到该频点的可变对角加载值λ_b，其中所述可变对角函数式表示为：

其中ε为期望信号的估计方向与真实方向的偏差。为期望信号导向矢量真实值，为期望信号导向矢量真实值的估计值。

可选的，利用表达式R_b＝U_bD_bU_b ^H和数值ε，与可变对角函数式计算，得到该频点的可变对角加载值λ_b，包括：

利用函数表达式得到该频点的可变对角加载值λ_b；

其中，z_i是矢量的第i个元素，γ_i为协方差矩阵R_b的第i个特征值，为期望信号导向矢量估计值。

可选的，所述可变对角加载线性约束下的权向量w_b为：

其中I是单位阵。

可选的，滤波后得到的输出信号为：

y_k(n)＝w_1kX_1k(n)+w_2kX_2k(n)+...+w_MkX_Mk(n)；

其中，y_k(n)为第k个频点空域滤波的输出，n为时刻的序号。

一种改进宽带干扰抑制处理装置，包括：

变换模块，用于对空频二维处理器的M个接收阵元，分别积累N段长度为K的中频AD采样信号，分别对所述中频AD采样信号进行K点快速傅里叶变换得到频域数组：

X₁₁,X₁₂,…X_1K；X₂₁,X₂₂,…X_2K；…X_M1,X_M2,…X_MK；

所述频域数组中各频域信号均是长度为N的序列；

确定模块，用于确定卫星信号带宽对应整个带宽的频点个数B；

矩阵计算模块，用于根据所述频域数组，计算信号带宽内的B个频点的协方差矩阵R_b；

其中R_b＝E[X_bX_b ^H]，其中X_b＝[X_1k,X_2b,…X_MB]^T,b＝1,2,...,B；

可变对角加载值计算模块，用于分别根据每个频点的所述协方差矩阵R_b，求解该频点的可变对角加载值λ_b；

权向量确定模块，用于分别根据所述可变对角加载值λ_b，确定可变对角加载线性约束下的该频点的权向量w_b；

空域滤波模块，用于利用各频点的所述权向量w_b对所述频域数组进行空域滤波处理；

逆变换模块，用于对空域滤波后的频域数据进行K点快速傅里叶逆变换，得到时域中频数据。

可选的，所述可变对角加载值计算模块包括：

协方差矩阵分解单元，用于对协方差矩阵R_b进行特征分解，得到表达式R_b＝U_bD_bU_b ^H和数值ε，其中，U_b表示正交矩阵，D_b表示对角矩阵，ε表示期望信号的估计方向与真实方向的偏差值；

可变对角函数计算单元，用于利用表达式R_b＝U_bD_bU_b ^H和数值ε，与可变对角函数式计算，得到该频点的可变对角加载值λ_b，其中所述可变对角函数式表示为：

其中ε为期望信号的估计方向与真实方向的偏差。为期望信号导向矢量真实值，为期望信号导向矢量真实值的估计值。

可选的，所述可变对角函数计算单元具体用于：

利用函数表达式得到该频点的可变对角加载值λ_b；

其中，z_i是矢量的第i个元素，γ_i为协方差矩阵R_b的第i个特征值，为期望信号导向矢量估计值。

可选的，所述可变对角加载线性约束下的权向量w_b为：

其中I是单位阵。

可选的，滤波后得到的输出信号为：

y_k(n)＝w_1kX_1k(n)+w_2kX_2k(n)+...+w_MkX_Mk(n)；

其中，y_k(n)为第k个频点空域滤波的输出，n为时刻的序号。

本发明提供的改进宽带干扰抑制处理方法及处理装置方案要应用于在干扰环境下的卫星导航接收机以及其他抗干扰扩频通信系统。

本发明的方案，本发明利用空频自适应处理结构，将协方差矩阵进行分解，用于计算可变对角加载值，再利用可变对角加载值确定最优权向量，在数据失配时仍能保证有效地抑制宽带干扰，增强了空域滤波算法的稳健性。

附图说明

图1为本发明提供的改进宽带干扰抑制处理方法的流程图；

图2为本发明提供的改进宽带干扰抑制处理装置的结构图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例对本发明作进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。

实施例一

图1为本发明提供的改进宽带干扰抑制处理方法的流程图。图1所示方法包括：

101、对空频二维处理器的M个接收阵元，分别积累N段长度为K的中频AD(模数)采样信号，分别对所述中频AD采样信号进行K点快速傅里叶变换(FFT)得到频域数组：

X₁₁,X₁₂,…X_1K；X₂₁,X₂₂,…X_2K；…X_M1,X_M2,…X_MK；

其中X₁₁是指第1个接收阵元中第1个采样点的频域信号，X_MK是指第M个接收阵元中第K个采样点的频域信号，其它以此类推；所述频域数组中各频域信号均是长度为N的序列；

102、确定卫星信号带宽对应整个带宽的频点个数B；

103、根据所述频域数组，计算信号带宽内的B个频点的协方差矩阵R_b，其中R_b＝E[X_bX_b ^H]，其中X_b＝[X_1k,X_2b,…X_MB]^T,b＝1,2,...,B；

104、分别根据每个频点的所述协方差矩阵R_b，求解该频点的可变对角加载值λ_b；

105、分别根据所述可变对角加载值λ_b，确定可变对角加载线性约束下的该频点的权向量w_b；

106、利用各频点的所述权向量w_b对所述频域数组进行空域滤波处理；

107、对空域滤波后的频域数据进行K点快速傅里叶逆变换，得到时域中频数据。

本实施例的一种实施方式中，所述分别根据每个频点的所述协方差矩阵R_b，求解该频点的可变对角加载值λ_b，包括：

对协方差矩阵R_b进行特征分解，得到表达式R_b＝U_bD_bU_b ^H和数值ε，其中，U_b表示正交矩阵，D_b表示对角矩阵，ε表示期望信号的估计方向与真实方向的偏差值；

利用表达式R_b＝U_bD_bU_b ^H和数值ε，与可变对角函数式计算，得到该频点的可变对角加载值λ_b，其中所述可变对角函数式表示为：

其中ε为期望信号的估计方向与真实方向的偏差。为期望信号导向矢量真实值，为期望信号导向矢量真实值的估计值。

其中，可变对角加载算法是在球形约束下搜索期望信号的导向矢量从而使输出功率达到最大，或着等价于最小化输出功率的倒数。

本实施例的一种实施方式中，利用表达式R_b＝U_bD_bU_b ^H和数值ε，与可变对角函数式计算，得到该频点的可变对角加载值λ_b，包括：

利用函数表达式得到该频点的可变对角加载值λ_b；

其中，z_i是矢量的第i个元素，γ_i为协方差矩阵R_b的第i个特征值，为期望信号导向矢量估计值。

其中，通过求解拉格朗日方程获得如下内容：

解得，

其中I是单位阵，Lagrange乘子λ≥0由约束方程求解得到：

与现有技术中采用固定的可变对角加载值相比，本发明通过每个频点对应的协方差矩阵计算每个频点对应的可变对角加载值，使得计算得到的可变对角加载值更适应于每个频点的信号，因此，在数据失配时仍能有效地抑制宽带干扰，增强了空域滤波算法的稳健性。

其中，所述可变对角加载线性约束下的权向量w_b为：

对于信号带宽内对应B个频点之外的K-B个频点，权向量均为0矢量。

进行空域滤波处理后得到的输出信号为：

y_k(n)＝w_1kX_1k(n)+w_2kX_2k(n)+...+w_MkX_Mk(n)；

其中，y_k(n)为第k个频点空域滤波的输出，n为时刻的序号；w_1k，w_2k，……，w_Mk为第k个频点的权向量w_k中所包含的M个权系数。

其中，对步骤106进行空域滤波处理的过程如下：

实现空域滤波处理的具体步骤如下：

(1)每个阵元接收AD数据经过相同的级联陷波处理后，经过K点FFT变换。用X表示频域数组为：

X＝[X₁₁,X₁₂,…X_1K；X₂₁,X₂₂,…X_2K；…X_M1,X_M2,…X_MK]

(2)根据频域数组，计算协方差矩阵R_k＝E[X_kX_k ^H](M×M维)；

X_k＝[X_1k,X_2k,…X_Mk]^T k＝1,2,...,K

(3)求解线性约束的最小方差方程，包括：

1)由线性约束最小方差准则，该处理器可以描述为以下最优化问题：

其中，空间导向矢量a表示为

2)利用拉格朗日乘子法可以推导出多约束最小方差处理器的解为：

w_k＝R_k ^-1a

3)利用最优权值w_k对频域数组进行空域滤波处理，表达式为：

y_k(n)＝w_1kX_1k(n)+w_2kX_2k(n)+...+w_MkX_Mk(n)

y_k(n)为第k个频点空域滤波的输出。

本发明的方案，本发明利用空频自适应处理结构，将协方差矩阵进行分解，用于计算可变对角加载值，再利用可变对角加载值确定最优权向量，在数据失配时仍能保证有效地抑制宽带干扰，增强了空域滤波算法的稳健性。

实施例二

图2为本发明提供的改进宽带干扰抑制处理装置的结构图。图2所示装置，包括：

变换模块，用于对空频二维处理器的M个接收阵元，分别积累N段长度为K的中频AD采样信号，分别对所述中频AD采样信号进行K点快速傅里叶变换得到频域数组：

X₁₁,X₁₂,…X_1K；X₂₁,X₂₂,…X_2K；…X_M1,X_M2,…X_MK；

所述频域数组中各频域信号均是长度为N的序列；

确定模块，用于确定卫星信号带宽对应整个带宽的频点个数B；

矩阵计算模块，用于根据所述频域数组，计算信号带宽内的B个频点的协方差矩阵R_b；

其中R_b＝E[X_bX_b ^H]，其中X_b＝[X_1k,X_2b,…X_MB]^T,b＝1,2,...,B；

可变对角加载值计算模块，用于分别根据每个频点的所述协方差矩阵R_b，求解该频点的可变对角加载值λ_b；

权向量确定模块，用于分别根据所述可变对角加载值λ_b，确定可变对角加载线性约束下的该频点的权向量w_b；

空域滤波模块，用于利用各频点的所述权向量w_b对所述频域数组进行空域滤波处理；

逆变换模块，用于对空域滤波后的频域数据进行K点快速傅里叶逆变换，得到时域中频数据。

本实施例的一种实施方式中，所述可变对角加载值计算模块包括：

协方差矩阵分解单元，用于对协方差矩阵R_b进行特征分解，得到表达式R_b＝U_bD_bU_b ^H和数值ε，其中，U_b表示正交矩阵，D_b表示对角矩阵，ε表示期望信号的估计方向与真实方向的偏差值；

可变对角函数计算单元，用于利用表达式R_b＝U_bD_bU_b ^H和数值ε，与可变对角函数式计算，得到该频点的可变对角加载值λ_b，其中所述可变对角函数式表示为：

其中ε为期望信号的估计方向与真实方向的偏差。为期望信号导向矢量真实值，为期望信号导向矢量真实值的估计值。

本实施例的一种实施方式中，所述可变对角函数计算单元具体用于：

利用函数表达式得到该频点的可变对角加载值λ_b；

其中，z_i是矢量的第i个元素，γ_i为协方差矩阵R_b的第i个特征值，为期望信号导向矢量估计值。

本实施例的一种实施方式中，所述可变对角加载线性约束下的权向量w_b为：

其中I是单位阵。

本实施例的一种实施方式中，滤波后得到的输出信号为：

y_k(n)＝w_1kX_1k(n)+w_2kX_2k(n)+...+w_MkX_Mk(n)；

其中，y_k(n)为第k个频点空域滤波的输出，n为时刻的序号。

本发明的方案，本发明利用空频自适应处理结构，将协方差矩阵进行分解，用于计算可变对角加载值，再利用可变对角加载值确定最优权向量，在数据失配时仍能保证有效地抑制宽带干扰，增强了空域滤波算法的稳健性。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的全部或部分步骤可以使用计算机程序流程来实现，所述计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中，所述计算机程序在相应的硬件平台上(如系统、设备、装置、器件等)执行，在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

可选地，上述实施例的全部或部分步骤也可以使用集成电路来实现，这些步骤可以被分别制作成一个个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

上述实施例中的各装置/功能模块/功能单元可以采用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，也可以分布在多个计算装置所组成的网络上。

上述实施例中的各装置/功能模块/功能单元以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述提到的计算机可读取存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

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以权利要求所述的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种改进宽带干扰抑制处理方法，其特征在于，包括：

101、对空频二维处理器的M个接收阵元，分别积累N段长度为K的中频AD采样信号，分别对所述中频AD采样信号进行K点快速傅里叶变换得到频域数组：

X₁₁,X₁₂,…X_1K；X₂₁,X₂₂,…X_2K；…X_M1,X_M2,…X_MK；

所述频域数组中各频域信号均是长度为N的序列；

102、确定卫星信号带宽对应整个带宽的频点个数B；

103、根据所述频域数组，计算信号带宽内的B个频点的协方差矩阵R_b＝E[X_bX_b ^H]，其中X_b＝[X_1b,X_2b,…X_MB]^T,b＝1,2,...,B；

104、分别根据每个频点的所述协方差矩阵R_b，求解该频点的可变对角加载值λ_b；

105、分别根据所述可变对角加载值λ_b，确定可变对角加载线性约束下的该频点的权向量w_b，信号带宽内对应B个频点之外的K-B个频点，权向量均为0矢量；

106、利用各频点的所述权向量w_b对所述频域数组进行空域滤波处理；

107、对空域滤波后的频域数据进行K点快速傅里叶逆变换，得到时域中频数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别根据每个频点的所述协方差矩阵R_b，求解该频点的可变对角加载值λ_b，包括：

对协方差矩阵R_b进行特征分解，得到表达式R_b＝U_bD_bU_b ^H和数值ε，其中，U_b表示正交矩阵，D_b表示对角矩阵，ε表示期望信号的估计方向与真实方向的偏差值；

利用表达式R_b＝U_bD_bU_b ^H和数值ε，与可变对角函数式计算，得到该频点的可变对角加载值λ_b，其中所述可变对角函数式表示为：

b＝1,2,...,B；

其中ε为期望信号的估计方向与真实方向的偏差,为期望信号导向矢量真实值，为期望信号导向矢量真实值的估计值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用表达式R_b＝U_bD_bU_b ^H和数值ε，与可变对角函数式计算，得到该频点的可变对角加载值λ_b，包括：

利用函数表达式得到该频点的可变对角加载值λ_b；

其中，z_i是矢量的第i个元素，γ_i为协方差矩阵R_b的第i个特征值，为期望信号导向矢量估计值。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述可变对角加载线性约束下的权向量w_b为：

其中I是单位阵。

5.如权利要求1～4中任一项所述的方法，其特征在于，滤波后得到的输出信号为：

y_k(n)＝w_1kX_1k(n)+w_2kX_2k(n)+...+w_MkX_Mk(n)；

其中，y_k(n)为第k个频点空域滤波的输出，n为时刻的序号；

w_1k为第k个频点的权向量w_k中所包含的第1个权系数，w_2k为第k个频点的权向量w_k中所包含的第2个权系数，……，w_Mk为第k个频点的权向量w_k中所包含的第M个权系数；

X_1k是指第1个接收阵元中第k个采样点的频域信号，X_2k是指第2个接收阵元中第k个采样点的频域信号，……,X_Mk是指第M个接收阵元中第k个采样点的频域信号。

6.一种改进宽带干扰抑制处理装置，其特征在于，包括：

变换模块，用于对空频二维处理器的M个接收阵元，分别积累N段长度为K的中频AD采样信号，分别对所述中频AD采样信号进行K点快速傅里叶变换得到频域数组：

X₁₁,X₁₂,…X_1K；X₂₁,X₂₂,…X_2K；…X_M1,X_M2,…X_MK；

所述频域数组中各频域信号均是长度为N的序列；

确定模块，用于确定卫星信号带宽对应整个带宽的频点个数B；

矩阵计算模块，用于根据所述频域数组，计算信号带宽内的B个频点的协方差矩阵R_b＝E[X_bX_b ^H]，其中X_b＝[X_1b,X_2b,…X_MB]^T,b＝1,2,...,B；

可变对角加载值计算模块，用于分别根据每个频点的所述协方差矩阵R_b，求解该频点的可变对角加载值λ_b；

权向量确定模块，用于分别根据所述可变对角加载值λ_b，确定可变对角加载线性约束下的该频点的权向量w_b，信号带宽内对应B个频点之外的K-B个频点，权向量均为0矢量；

空域滤波模块，用于利用各频点的所述权向量w_b对所述频域数组进行空域滤波处理；

逆变换模块，用于对空域滤波后的频域数据进行K点快速傅里叶逆变换，得到时域中频数据。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述可变对角加载值计算模块包括：

协方差矩阵分解单元，用于对协方差矩阵R_b进行特征分解，得到表达式R_b＝U_bD_bU_b ^H和数值ε，其中，U_b表示正交矩阵，D_b表示对角矩阵，ε表示期望信号的估计方向与真实方向的偏差值；

可变对角函数计算单元，用于利用表达式R_b＝U_bD_bU_b ^H和数值ε，与可变对角函数式计算，得到该频点的可变对角加载值λ_b，其中所述可变对角函数式表示为：

b＝1,2,...,B；

其中ε为期望信号的估计方向与真实方向的偏差,为期望信号导向矢量真实值，为期望信号导向矢量真实值的估计值。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述可变对角函数计算单元具体用于：

利用函数表达式得到该频点的可变对角加载值λ_b；

其中，z_i是矢量的第i个元素，γ_i为协方差矩阵R_b的第i个特征值，为期望信号导向矢量估计值。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述可变对角加载线性约束下的权向量w_b为：

其中I是单位阵。

10.如权利要求6～9中任一项所述的装置，其特征在于，滤波后得到的输出信号为：

y_k(n)＝w_1kX_1k(n)+w_2kX_2k(n)+...+w_MkX_Mk(n)；

其中，y_k(n)为第k个频点空域滤波的输出，n为时刻的序号；

w_1k为第k个频点的权向量w_k中所包含的第1个权系数，w_2k为第k个频点的权向量w_k中所包含的第2个权系数，……，w_Mk为第k个频点的权向量w_k中所包含的第M个权系数；

X_1k是指第1个接收阵元中第k个采样点的频域信号，X_2k是指第2个接收阵元中第k个采样点的频域信号，……,X_Mk是指第M个接收阵元中第k个采样点的频域信号。