CN105915484B - 一种宽带bpsk信号的单音和多音干扰去噪方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开的一种宽带BPSK信号的单音和多音干扰去噪方法，包含以下步骤：接收机接收在某一跳时域上的数字信号；对时域接收信号进行傅立叶变换，获得频域信号；通过数字滤波器对频域信号的绝对值进行滤波；对滤波后的信号进行分帧，并分别计算每个子帧信号的能量大小；根据滤波后其子帧信号的能量分布情况，评估出接收信号中受干扰影响最小的频域区间；基于该段信号计算出一个幅度阈值，然后在频域上对接收信号进行去噪处理。本发明的方法，能够有效降低接收信号的解调错误率。

Description

一种宽带BPSK信号的单音和多音干扰去噪方法
技术领域
本发明涉及数字信号处理领域，特别涉及一种宽带BPSK信号的单音和多音干扰去噪方法。
背景技术
通信对抗作为现代战争的重要组成部分，在战争进程中的作用越来越大。随着数据传输量的日益扩大，通信信号的带宽正在不断拓展，因此跳频宽带信号正日益成为战术通信采用的一种关键波形技术，因此研究相应的信号干扰去噪算法显得十分的重要。
单音干扰也称为点频干扰，干扰信号在一个频率上发射，因此干扰信号是一个单频连续波音调。由于信号频带非常窄，因此当干扰频率落在接收机频段内时，干扰的能量可几乎全部进入接收机，可以形成对有用信号的有效干扰。
多音干扰也可称为多频干扰，这种信号本质上是单音干扰的简单叠加。由于单音干扰对于信道中信号的影响只能破坏其某一个频率点上的频谱，所以造成的误码率提升效果有限，因此可以在同一时间发送多个单音干扰破坏有用信号多个频域点上的波形，既增加了干扰概率，又使其在接收端不能正确接收发送的信号，进一步提高了误码率。多音干扰可以说在单音干扰的基础上同时发送多个单音，尽管发送功率要求比较高，但也达到了有效提高有用信号误码率的目的。
高速跳频机制是对抗跟踪式干扰的一种重要手段，但如果通信信号的带宽较大，干扰方在干扰功率有限的前提下，可以在一个非常宽的通信频段上采用间隔较大的梳状多音阻塞式干扰方式来对通信信号进行干扰，一旦有一个及以上的干扰频点信号落在通信信号的带宽内，就可以有效的对该信号进行干扰，提高接收方的信号误码率。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种宽带BPSK信号的单音和多音干扰去噪方法。
本发明的目的通过以下的技术方案实现：
一种宽带BPSK信号的单音和多音干扰去噪方法，包含以下步骤：
接收机接收在某一跳时域上的数字信号；
对时域接收信号进行傅立叶变换，获得频域信号；
通过数字滤波器对频域信号的绝对值进行滤波；
对滤波后的信号进行分帧，并分别计算每个子帧信号的能量大小；
根据滤波后其子帧信号的能量分布情况，评估出接收信号中受干扰影响最小的频域区间；
基于该段信号计算出一个幅度阈值，然后在频域上对接收信号进行去噪处理。
所述宽带BPSK信号的单音和多音干扰去噪方法，具体包含以下步骤：
设接收机在某一跳时域上的数字接收信号为
x[n]＝s[n]+w[n]+j[n],n＝1,2,...,N (1)
其中s[n]为含N个符号的BPSK信号，w[n]为高斯白噪声信号，j[n]为单音或多音干扰信号；
对时域接收信号进行傅立叶变换，获得频域信号：
X[n]＝FFT(x[n]),n＝1,2,...,N (2)
通过3个数字滤波器对频域信号X[n]的绝对值|X[n]|进行滤波，其滤波器脉冲响应数列依次为
设滤波后的3个子信号依次为X1[m]、X2[m]和X3[m],m＝1,2,...,N+2，对这3个子信号同时进行分帧，每个子帧含64个符号样点，相邻子帧之间重叠3/4个帧，即48个符号样点；
分别计算每个子帧的能量大小，记为P1[k]、P2[k]和P3[k],k＝1,2,...,K；其中K为子帧的数量且符号表示上取整；
由于3个滤波器的脉冲响应序列长度都只有3，根据数字滤波器的工作原理知，对一个长度为N的数字序列滤波后的子信号长度将为N+2；
令P[n]＝P1[n]+P2[n]+P3[n],计算每个子帧的判决变量
设D＝[d1,d2,...,dK]，则对里面的元素重复16次，然后在队列尾部增加48个dK，得到如下长度为N的新队列
再对队列DD进行平滑处理得到一个新队列DDD，具体算法如下：
基于队列DDD,以64个为单位，计算这些元素的和，得到
G[r]＝DDD[64×r-63]+DDD[64×r-62]+...+DDD[64×r],r＝1,...,N/64
(9)
设向量G[r]中的第rr个的元素值最小，则认为在频域信号X[n]中，区间[64×rr-63,64×rr-62,...,64×rr]上的信号受到的频域干扰影响最小；
对频域信号X[n]在该区间上的信号[X[64×rr-63],X[64×rr-62],...,X[64×rr]]
以幅度从大到小进行排序，挑选幅度值排名第4的元素的幅度值作为一个阈值，记为C；令
Δ[n]＝sign(|X[n]|-C)
(10)
其中函数sign定义为
然后对频域信号X[n]进行如下去噪处理：
和
本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：
理论分析和仿真可以证明，对于任何一段数字信号Y，分别通过上述的3个滤波器后，3个滤波信号的能量的和将等于原信号的能量，即
其中符号代表卷积运算；
同时对于BPSK信号s[n]而言，如果它仅仅受到加性高斯白噪声信号w[n]的影响，即接收信号为x[n]＝s[n]+w[n]，则在任意信噪比值下，对接收信号进行频域变换后X＝FFT(x)取绝对值|X|，对该信号进行滤波，然后以64个符号为长度对三个滤波信号进行分帧，经过大量仿真统计后发现，相同位置上的每个子帧的能量分布比例情况非常稳定，特征为：
其中符号E(.)代表随机变量的均值。
针对宽带BPSK调制信号的接收机，本发明根据长期的仿真和试验测试结果，针对单音干扰和多音干扰提供了一种新型的去噪算法，它把接收的频域信号取绝对值后，利用一个含3个都仅含3个非零元素的响应系数的数字滤波器组成的，可以保持信号能量和保持不变的滤波器组进行滤波，再根据滤波后其子信号能量分布情况，评估出接收信号中受干扰影响最小的频域区间。并基于该段信号计算出一个幅度阈值，然后在频域上对接收信号进行去噪处理，以此大幅度减少单音信号的干扰能力，从而提升信号的接收性能。
附图说明
图1是本发明所述的一种宽带BPSK信号的单音和多音干扰去噪方法的流程图。
图2是长度为2048个符号的BPSK信号、高斯白噪声、1个单音信号和混合信号的频域仿真结果图。
图3是长度为2048个符号的BPSK信号、高斯白噪声、2个单音信号和混合信号的频域仿真结果图。
图4是受1个单音干扰的未去噪信号、去噪后信号和0dB无干扰信号的BER曲线图。
图5是受2个单音干扰的未去噪信号、去噪后信号和0dB无干扰信号的BER曲线图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
一种宽带BPSK信号的单音和多音干扰去噪方法，包含以下步骤：
接收机接收在某一跳时域上的数字信号；
对时域接收信号进行傅立叶变换，获得频域信号；
通过数字滤波器对频域信号的绝对值进行滤波；
对滤波后的信号进行分帧，并分别计算每个子帧信号的能量大小；
根据滤波后其子帧信号的能量分布情况，评估出接收信号中受干扰影响最小的频域区间；
基于该段信号计算出一个幅度阈值，然后在频域上对接收信号进行去噪处理。
所述宽带BPSK信号的单音和多音干扰去噪方法，具体包含以下步骤：
设接收机在某一跳时域上的数字接收信号为
x[n]＝s[n]+w[n]+j[n],n＝1,2,...,N (1)
其中s[n]为含N个符号的BPSK信号，w[n]为高斯白噪声信号，j[n]为单音或多音干扰信号；
对时域接收信号进行傅立叶变换，获得频域信号：
X[n]＝FFT(x[n]),n＝1,2,...,N (2)
通过3个数字滤波器对频域信号X[n]的绝对值|X[n]|进行滤波，其滤波器脉冲响应数列依次为
设滤波后的3个子信号依次为X1[m]、X2[m]和X3[m],m＝1,2,...,N+2，对这3个子信号同时进行分帧，每个子帧含64个符号样点，相邻子帧之间重叠3/4个帧，即48个符号样点；
分别计算每个子帧的能量大小，记为P1[k]、P2[k]和P3[k],k＝1,2,...,K；其中K为子帧的数量且符号表示上取整；
由于3个滤波器的脉冲响应序列长度都只有3，根据数字滤波器的工作原理可知，对一个长度为N的数字序列滤波后的子信号长度将为N+2；
令P[n]＝P1[n]+P2[n]+P3[n],计算每个子帧的判决变量
设D＝[d1,d2,...,dK]，则对里面的元素重复16次，然后在队列尾部增加48个dK，得到如下长度为N的新队列
再对队列DD进行平滑处理得到一个新队列DDD，具体算法如下：
基于队列DDD,以64个为单位，计算这些元素的和，得到
G[r]＝DDD[64×r-63]+DDD[64×r-62]+...+DDD[64×r],r＝1,...,N/64
(9)
设向量G[r]中的第rr个的元素值最小，则认为在频域信号X[n]中，区间[64×rr-63,64×rr-62,...,64×rr]上的信号受到的频域干扰影响最小；
对频域信号X[n]在该区间上的信号[X[64×rr-63],X[64×rr-62],...,X[64×rr]]以幅度从大到小进行排序，挑选幅度值排名第4的元素的幅度值作为一个阈值，记为C；令
Δ[n]＝sign(|X[n]|-C)
(10)
其中函数sign定义为
然后对频域信号X[n]进行如下去噪处理：
和
具体过程如图1所示，理论分析和仿真可以证明，对于任何一段数字信号Y，分别通过上述的3个滤波器后，3个滤波信号的能量的和将等于原信号的能量，即
其中符号代表卷积运算；
同时对于BPSK信号s[n]而言，如果它仅仅受到加性高斯白噪声信号w[n]的影响，即接收信号为x[n]＝s[n]+w[n]，则在任意信噪比值下，对接收信号进行频域变换后X＝FFT(x)取绝对值|X|，对该信号进行滤波，然后以64个符号为长度对三个滤波信号进行分帧，经过大量仿真统计后发现，相同位置上的每个子帧的能量分布比例情况非常稳定，特征为
其中符号E(.)代表随机变量的均值。
图2分别给出了一段符号长度为2048个，功率归一化的纯BPSK信号的频域信号、功率为1的高斯白噪声信号的频域信号、功率为100的随机相位单音干扰的频域信号以及三种信号相加后的频域信号；图3分别给出了一段符号长度为2048个，功率归一化的纯BPSK信号的频域信号、功率为1的高斯白噪声信号的频域信号、功率为100的随机相位单音干扰的频域信号以及三种信号相加后的频域信号；图4则分别给出了受1个随机相位单音干扰且包含和BPSK信号功率相同的白噪声的未去噪信号，去噪处理后的信号在不同的信干比值下的BER性能曲线，同时给出了仅包含和BPSK信号功率相同的白噪声的信号的BER性能曲线进行比较；图5则分别给出了受2个随机相位单音干扰且包含和BPSK信号功率相同的白噪声的未去噪信号，去噪处理后的信号在不同的信干比值下的BER性能曲线，同时给出了仅包含和BPSK信号功率相同的白噪声的信号的BER性能曲线进行比较。
从图4和图5的结果可以看出，由于单音信号的带宽非常窄，一旦落入通信信号的带宽内，几乎可以把所有的干扰功率都注入到BPSK接收信号中，导致信号BER性能急剧恶化；而上述提供的去噪算法利用了滤波器组对单音干扰信号频率附件的能量比例情况发现明显变化的特性，可以非常精准的评估出一个合适的频域信号的幅度去噪阈值，然后进行接收信号的频域信号连续大于阈值的频点区域或幅度值过大的单频点进行消幅处理，从而在频域上删除单音或多音信号的干扰能量，从而有效降低接收信号的解调错误率。
以上对本发明所提供的一种针对BPSK信号接收机的信号单音或多音去噪算法进行了详细介绍，本文中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (1)

1.一种宽带BPSK信号的单音和多音干扰去噪方法，其特征在于，包含以下步骤：
接收机接收在某一跳时域上的数字信号；
对时域接收信号进行傅立叶变换，获得频域信号；
通过数字滤波器对频域信号的绝对值进行滤波；
对滤波后的信号进行分帧，并分别计算每个子帧信号的能量大小；
根据滤波后其子帧信号的能量分布情况，评估出接收信号中受干扰影响最小的频域区间；
基于该段信号计算出一个幅度阈值，然后在频域上对接收信号进行去噪处理；
所述宽带BPSK信号的单音和多音干扰去噪方法，具体包含以下步骤：
设接收机在某一跳时域上的数字接收信号为x[n]＝s[n]+w[n]+j[n],n＝1,2,...,N (1)
其中s[n]为含N个符号的BPSK信号，w[n]为高斯白噪声信号，j[n]为单音或多音干扰信号；
对时域接收信号进行傅立叶变换，获得频域信号：
X[n]＝FFT(x[n]),n＝1,2,...,N (2)
通过3个数字滤波器对频域信号X[n]的绝对值|X[n]|进行滤波，其滤波器脉冲响应数列依次为
设滤波后的3个子信号依次为X1[m]、X2[m]和X3[m],m＝1,2,...,N+2，对这3个子信号同时进行分帧，每个子帧含64个符号样点，相邻子帧之间重叠3/4个帧，即48个符号样点；
分别计算每个子帧的能量大小，记为P1[k]、P2[k]和P3[k],k＝1,2,...,K；其中K为子帧的数量且符号表示上取整；
由于3个滤波器的脉冲响应序列长度都只有3，根据数字滤波器的工作原理知，对一个长度为N的数字序列滤波后的子信号长度将为N+2；
令P[n]＝P1[n]+P2[n]+P3[n],计算每个子帧的判决变量
设D＝[d1,d2,...,dK]，则对里面的元素重复16次，然后在队列尾部增加48个dK，得到如下长度为N的新队列
再对队列DD进行平滑处理得到一个新队列DDD，具体算法如下：
基于队列DDD,以64个为单位，计算这些元素的和，得到
G[r]＝DDD[64×r-63]+DDD[64×r-62]+...+DDD[64×r],r＝1,...,N/64
(9)
设向量G[r]中的第rr个的元素值最小，则认为在频域信号X[n]中，区间[64×rr-63,64×rr-62,...,64×rr]上的信号受到的频域干扰影响最小；
对频域信号X[n]在该区间上的信号[X[64×rr-63],X[64×rr-62],...,X[64×rr]]以幅度从大到小进行排序，挑选幅度值排名第4的元素的幅度值作为一个阈值，记为C；令
Δ[n]＝sign(|X[n]|-C)
(10)
其中函数sign定义为
然后对频域信号X[n]进行如下去噪处理：
和
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