CN105933032B - 功率增强背景下的一种频域抗干扰算法 - Google Patents

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Abstract

为有效解决功率增强下传统频域抗干扰算法受强导航信号影响的问题，本发明提出功率增强背景下的一种频域抗干扰算法。本发明首先利用导航信号功率谱对称的特性，通过对称相消消除导航信号对干扰检测的影响。对消掉信号后利用子带划分和传统的FCME算法进行自适应干扰检测门限估计及干扰抑制。最后利用逆傅里叶变换获得干扰抑制后的时域信号。

Description

功率增强背景下的一种频域抗干扰算法
技术领域
本发明涉及卫星导航抗干扰领域，更具体地说，涉及一种频域抗干扰方法。
背景技术
频域抗干扰易于工程实现且能够有效抑制各类窄带干扰，已被广泛应用到各类GNSS(Global Navigation Satellite System)抗干扰接收机中。经过多年研究，研究人员相继提出了分段归零法(Fraction Zeroize,FZ)、门限归零法(Threshold Zeroize,TZ)和分段抑制法(Fraction Clip,FC)等算法。上图所示为基于FFT的TZ法，其核心在于如何合理设置门限。由于导航信号通常非常微弱，上述问题本质上是在平坦的噪声谱中进行干扰检测。由于噪声通常受接收机温度和外界环境噪声影响，其功率通常是未知的。为此，BCME(Backward Consecutive Mean Excision)、FCME(Forward Consecutive Mean Excision)和LAD(Localization Algorithm based on Double-threshold)及LAD_ACC(LAD withAdjacent Cluster Combing)等自适应门限检测算法被相继提出以应对变化的噪声。
为进一步增强GNSS的抗干扰性能，各GNSS均准备发展导航信号增强技术。例如，GPS-ⅢC在战时将采用点波束，信号的功率将与噪声相当。此外，GNSS中的上注等设备由于采用大口径接收天线，天线增益较大，信号的功率将可能接近噪声功率，甚至超过噪声功率。此时，信号将不再淹没在噪声中，强信号的谱线可能超过噪底，影响干扰的检测。此时，要成功检测干扰，需要在不同频率处设置不同的门限。若采用统一的门限，漏检和虚警之间的矛盾将难以调和。BCME、FMCE和LAD等基于单一门限的传统算法将失效。为此，研究功率增强背景下的频域抗干扰技术是非常必要的。
发明内容
本发明为了有效解决功率增强下频域抗干扰问题，提出功率增强背景下的一种频域抗干扰算法。
本发明的基本思路是：利用导航信号功率谱对称的特性，通过对称相消消除信号对干扰检测的干扰。利用对称性消除信号无需估计导航信号功率，同时不会改变噪声的特性，仅引起噪声方差增大一倍。对消掉信号后利用子带划分和传统的FCME算法进行自适应干扰检测门限估计及干扰抑制。
本发明的技术方案是：
功率增强背景下的一种频域抗干扰算法，具体包括下述步骤：
第一步：载波剥离
对输入中频信号xIF(n)乘以本地参考信号进行载波剥离
x(n)＝xIF(n)exp(-j2πnfc/fs)
其中，fc为标称载波频率，fs为采样频率，n为信号的序号，n＝0,1,2,3...。
第二步：功率谱估计
利用下式计算载波剥离后信号x(n)的功率谱
P(k)＝|X(k)|2
其中，X(k)为x(n)的离散傅里叶变换(FFT,Fast Fourier Transform)。
第三步：对称相消
利用下式对消掉导航信号
D(k)＝P(k)-P(N-k+1)
其中，k＝0,1,2,…N/2-1，N为离散傅里叶变换(FFT)的点数。
第四步：求子带均值
利用下式获得对消后信号D(k)的子带均值
其中，M为子带的采样点数，l为子带的序号。
第五步：求子带均值平方
利用下式计算Dacc(l)的平方
第六步：计算检测门限
首先利用下式计算前向连续均值相减算(FCME)法的阈值参数
其中：Q-1(·)为右尾概率逆函数，PFA为设置的干扰检测虚警概率。
设置FCME算法的阈值参数为T，启动FCME计算G(l)的检测门限。当FCME收敛后，得到检测门限Th。FCME算法具体步骤参见文献“Spectrum sensing with forward methods”，J.J.J.Lehtomaki等，2006IEEE Military Communications conference。
第七步：频谱加权
搜索大于检测门限Th的G(l)，记其序号为lTh。若Dacc(lTh)＞0，则将X(k)中序号为kTh的置零，其中，kTh∈[(lTh-1)M,...,lThM]；否则，则将X(k)中序号为k′Th的置零，其中，k′Th∈[N+1-(lTh-1)M,...,N+1-lThM]；将X(k)赋值给Y(k)；
第八步：加权后频谱逆FFT处理
对Y(k)作逆傅里叶变换获得抗干扰后序列y(n)
本发明的有益效果是：
本发明利用对称性消除信号无需估计导航信号功率，同时不会改变噪声的特性，仅引起噪声方差增大一倍。对消掉信号后可利用传统的CME算法进行自适应门限估计。
本发明只更改了传统频域抗干扰算法的门限设置策略，未更改其基本处理流程。因此，升级现有频域抗干扰接收机时只需更改算法软件而不对其硬件结构作任何改变，是一种经济高效的解决方案。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为仿真实验中不同方案的干扰检测概率结果图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明提供的频域抗干扰方法进行详细说明。
图1是本发明所提供的功率增强背景下的一种频域抗干扰算法的流程图。该流程图的第一步是对输入中频数据载波剥离得到x(n)，通过与本地参考信号exp(-j2πnfc/fs)相乘实现。
第二步是功率谱估计获得P(k)。
首先计算x(n)的FFT得到X(k)，计算X(k)的绝对值平方得到P(k)。
第三步是对称相消获得D(k)，通过P(k)的对称相减实现。
第四步是对D(k)每M个采样点划分为一个子带，计算子带内D(k)均值获得Dacc(l)。
第五步是计算Dacc(l)的平方得到G(l)。
第六步是计算检测门限Th。
根据设置的虚警概率PFA计算得到FCME的门限参数T，启动FCME算法直到其收敛，得到门限Th。
第七步是对频谱X(k)加权得到Y(k)。
判断G(l)是否大于门限Th。若大于门限则将X(k)中第l子带的谱线置零；否则不作处理。
第八步，对Y(k)进行逆FFT获得抗干扰后时域信号y(n)。
图2是利用本发明一具体实施方式进行仿真实验的干扰检测概率结果。图横坐标轴表示干扰与噪声的功率比，单位为dB；图纵坐标表示检测出的干扰谱线与干扰谱线的比率，单位为％。仿真实验的基本参数设置如下：
信号码速率10.23Mcps，采样率20.33MHz，信噪比为10dB，卫星号为12。FFT的点数为4096点。干扰为高斯窄带干扰，带宽为500kHz。噪声为零均值、方差为1的高斯白噪声。BCME和FCME的虚警概率为5e-5。LAD-ACC算法的高虚警概率为1e-6，低虚警概率为7e-2。本实例中，子带点数M＝16，虚警概率为5e-5。
图2是不同方案下的干扰检测概率随干噪比(Jam-to-Noise Ratio，JNR)变化的曲线。仿真结果表明本发明在JNR＝20dB时，干扰检测概率接近80％，而其他方案约为0。当JNR大于25dB后，本发明的干扰检测概率接近100％；LAD-ACC的为30dB；BCME和FCME最大检测概率未达到100％。说明本发明的干扰检测性能优于其他方案。频域抗干扰检测即抑制，所以本发明的干扰抑制性能比其他方案更优。

Claims (1)

1.功率增强背景下的一种频域抗干扰算法，其特征在于，包括以下步骤：
第一步：载波剥离
对输入中频信号xIF(n)乘以本地参考信号进行载波剥离
x(n)＝xIF(n)exp(-j2πnfc/fs)
其中，fc为标称载波频率，fs为采样频率，n为信号的序号，n＝0,1,2,3…；
第二步：功率谱估计
利用下式计算载波剥离后信号x(n)的功率谱
P(k)＝|X(k)|2
其中，X(k)为x(n)的离散傅里叶变换，
<mrow> <mi>X</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>n</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mrow> <mi>N</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </munderover> <mi>x</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <msup> <mi>e</mi> <mrow> <mo>-</mo> <mi>j</mi> <mn>2</mn> <mi>&amp;pi;</mi> <mi>k</mi> <mi>n</mi> <mo>/</mo> <mi>N</mi> </mrow> </msup> </mrow>
第三步：对称相消
利用下式对消掉导航信号
D(k)＝P(k)-P(N-k+1)
其中，k＝0,1,2,…N/2-1，N为离散傅里叶变换的点数；
第四步：求子带均值
利用下式获得对消后信号D(k)的子带均值
<mrow> <msub> <mi>D</mi> <mrow> <mi>a</mi> <mi>c</mi> <mi>c</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>l</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>M</mi> </mfrac> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mi>l</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mi>M</mi> </mrow> <mrow> <mi>l</mi> <mi>M</mi> </mrow> </munderover> <mi>D</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，M为子带的采样点数，l为子带的序号；
第五步：求子带均值平方
利用下式计算Dacc(l)的平方
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第六步：计算检测门限
首先利用下式计算前向连续相减均值算法的阈值参数
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其中：Q-1(·)为右尾概率逆函数，PFA为设置的干扰检测虚警概率；
然后设置前置连续均值剪除算法的阈值参数为T，启动前置连续均值剪除算法计算G(l)的检测门限；当前置连续均值剪除算法收敛后，得到检测门限Th；
第七步：频谱加权
搜索大于检测门限Th的G(l)，记其序号为lTh；
若Dacc(lTh)＞0，则将X(k)中序号为kTh的置零，其中，kTh∈[(lTh-1)M,...,lThM]；否则，则将X(k)中序号为k′Th的置零，其中，k′Th∈[N+1-(lTh-1)M,...,N+1-lThM]；将X(k)赋值给Y(k)；
第八步：加权后频谱逆FFT处理
对Y(k)作逆傅里叶变换获得抗干扰后序列y(n)
<mrow> <mi>y</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>N</mi> </mfrac> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mrow> <mi>N</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </munderover> <mi>Y</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> </mrow> <msup> <mi>e</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mn>2</mn> <mi>&amp;pi;</mi> <mi>k</mi> <mi>n</mi> <mo>/</mo> <mi>N</mi> </mrow> </msup> <mo>.</mo> </mrow>
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一种改进的双门限窄带干扰抑制算法;莫小鹏等;《数字技术与应用》;20131230;全文 *

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