CN106559092B - 基于凸组合自适应滤波算法的宽带信号对消方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的是一种基于凸组合自适应滤波算法的宽带信号对消方法。一:接收到的混合信号由前端射频模块提取,分为IQ两路正交信号;二:对IQ正交信号分别进行解串降速处理,分为16个子模块,每个子模块内输入分为两路,一路输入检波模块,一路输入凸组合自适应滤波模块进行信号对消;三:对消信号具有转发式模块生成转发信号,转发信号分为两路,一路由天线端发射用以侦测或中继通讯,一路作为自适应模块参考信号反馈至自适应模块进行发射信号回波干扰的波形预测;四:重复二至三直至均方误差最小;五:将自适应对消结果输出。本发明提升了自适应滤波方案在宽带信号下的工作性能,消除了同频信号情况下的误判,计算复杂度较低,简单易行。
Description
技术领域
本发明设计的是一种高速数字信号处理方法,具体地说是一种S、X波段的干扰消除方法。
背景技术
现代无线通信系统中,发射天线回波与接收天线之间的信号耦合现象一直是收发双工的电子系统普遍存在的问题。这类收发耦合问题中,转发式收发耦合的对消尤为困难,其困难在于:系统发射和接收信号往往是同距离或近距离、同频率、同方向、同带宽的,且发射端的辐射功率很大,远远高于接收设备的灵敏度。收发隔离不好,轻则降低侦察接收机的实际灵敏度,缩短系统作用距离;重则使系统自发自收,形成自激励,无法提取目标接收信号。目前第三、四代通信技术中的直放站系统以及雷达的测距系统都为转发式工作模式,且皆呈现工作频带更高,信号带宽更宽的趋势,解决好有源宽带高速信号的收发隔离问题是改善通信质量、提高侦测灵敏度的重要前提。
目前解决收发隔离的主要措施有两条:一是降低系统接收灵敏度;二是收发模块分时工作。第一种模式牺牲了系统通信的灵敏度,降低工作距离。第二种模式容易出现通信间断现象,影响通信效果。
使用噪声去除领域的自适应理论可以使直放站在大功率中继的情况下也能够保持原有的接收机灵敏度,提高系统整体工作距离并保证通信质量,目前,国内外学者在利用自适应理论进行强相关对消方面也进行了一定的研究。《电子学报》2014年第11期中,由洪丹枫、苗俊等人撰写的“一种变步长凸组合LMS自适应滤波算法改进及分析”一文中,提出了利用凸组合理论提升自适应滤波收敛速度的方法。公开号CN 104601837B的专利文件使用凸组合自适应滤波的方式针对电话回声进行了消除,但电话回声工作频率较低,带宽较窄,且信干比不高,对系统结构及处理速率要求较低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能在保持系统设计低复杂度的基础上,实现接收端干扰信号对消的基于凸组合自适应滤波算法的宽带信号对消方法。
本发明的目的是这样实现的:
步骤一:无线通信系统工作状态下接收天线接收到目标信号与干扰信号耦合的混合信号由前端射频模块提取所述系统所需频段信号,通过下变频后分为IQ两路正交信号,输入至信号处理模块;
步骤二:信号处理模块对IQ正交信号分别进行解串降速处理,分为16个子模块,每个子模块内输入分为两路,一路输入检波模块,一路输入凸组合自适应滤波模块进行信号对消;
步骤三:对消后信号经由转发模块生成转发信号,转发信号分为两路,一路由后端射频功放合成后由天线端发射用以侦测或中继通讯,一路作为自适应模块参考信号反馈至步骤二自适应滤波模块进行发射信号回波干扰的波形预测;
步骤四:重复步骤二至三,自适应滤波算法以自适应滤波模块输出误差信号的最小均方值大小为依据,不断更新步骤二中自适应滤波模块的滤波器权值,直至均方误差最小,同时判断并存储该输入信号对应的自适应滤波器权值;
步骤五:根据滤波结果将自适应对消结果输出,提取得到原始信号。
本发明针对时域重合、同频率、同方向、同带宽,干扰耦合功率远大于有用信号的电磁干扰环境提供了一种宽带回波干扰信号对消的方法。在保持系统设计低复杂度的基础上,实现接收端干扰信号对消。
本发明的优点在于:
(1)本发明方法中自适应信号对消方法可以实现强相关电磁干扰环境下的收发同时工作,使系统工作范围更广,消除传统收发分时模式下的工作盲区;
(2)本发明方法通过引入时延反馈增加系统运算时间配合解串并行流水线结构降低主时钟频率,提高整体系统信号处理速率,得以处理宽带信号;
(3)本发明方法通过引入不同固定步长自适应滤波器凸组合的方式,避免使用复杂变步长函数的基础上实现步长调整,简化系统调试难度并增加收敛速度;
(4)本发明方法通过系数锁定、存储、提取,前期学习阶段选取系统最优解时候的滤波器参数,消除了每次脉冲中滤波器权值重新学习的过程,提高了系统的还原度,同时解决了单载频同频信号自适应时来波信号被误检滤除的问题。
附图说明
图1本发明的方法流程图;
图2本发明中流水线结构图;
图3本发明中复数结构LMS算法结构图;
图4本发明中凸组合自适应滤波器原理框图;
图5凸组合及普通LMS算法收敛情况对比图;
图6自适应算法多重回波对消效果图。
具体实施方式
系统模型如图1所示,本发明包含接收天线、发射天线、射频模块、串行转换模块、并行转换模块、凸组合自适应滤波模块、转发式信号生成模块。系统工作状态下接收天线接收到目标信号与干扰信号耦合的混合信号,经由微波下变频至系统工作波段,送入自适应滤波模块对消干扰信号,对消结果送入转发式信号生成模块生成转发信号,再经由发射端上变频后发射至空间中,完成系统原有工作目的。
下面结合附图举例对本发明作进一步描述。
步骤一:接收输入信号,本发明采用目标信号类型为单载频、线性调频、相位编码3种,接收天线接收信号为有用信号及干扰信号的混合信号,其表达式应符合以下公式:
d(n)=s(n)+j(n) (1)
其中d为输入信号,s为需要提取的有用信号,j为空间干扰回波,由于发射端信号增强作用,干扰回波j幅度应大于s且两者高度相关度,为提高频带利用率采用射频下变频方式生成两路正交IQ信号。
步骤二:通过解串方式降低输入信号速率,同时使用并行运算结构提升算法的运算速度和吞吐量,以三阶降速流水线系统为例,结构应符合如下公式:
其中y为流水线输出信号,x为流水线输入信号,a,b,c为滤波器系数。
图2给出符合该流水线结构的并行数字结构,其中每一个FIR只需要承担总系统1/3的运算量,同样的乘法器性能和逻辑延迟下,系统的速度提高了3倍。
步骤三:通过凸组合自适应滤波器实现干扰信号对消,本发明采取自适应算法中的最小均方误差(LMS)自适应滤波器方法来实现,算法框图由图3给出
最小均方误差(LMS)自适应滤波器是以均方误差最小作为其最佳滤波准则来设计滤波器参数的,每取得一次新的观测数据后,LMS算法在前次估计结果的基础上利用新引入的观测数据对前次估计的结果根据递推算法进行修正,减少估计误差,从而递推地得出新的参数估计值。随着新观测数据的逐次引入一次接一次地进行参数估计,直到参数估计值达到满意的精确程度。
由于系统处理信号频率较高、带宽较宽,使用复数结构的LMS算法更加适合系统的实际应用,经数学推导最小均方滤波器的滤波过程可以用下面的基本关系式描述:
1)横向滤波器做FIR滤波
2)估计误差信号
3)滤波器系数的更新
其中下标I、Q表示复数情况下的I、Q两路信号,y表示算法对干扰端的预测信号,w表示自适应滤波器的滤波器权值,u表示输出端反馈的参考信号,d表示输入端的耦合信号,e表示误差信号,μ表示自适应滤波器的步长因子。
由以上公式可以看出复数结构的LMS算法为实数结构的复数域推广,其本质结构和实数结构各部分子模块并无不同,但复杂度上升,调试难度增大。复数结构的单个滤波子模块如图3所示:
从公式3~5可以看出,整个复数结构自适应反馈需要在1个时钟内完成,本发明引入DLMS算法思想当前样本迭代的滤波器系数作用于D个周期之后的输入信号,延迟后的计算表达式
其中λmax表示输入信号正相关矩阵的最大特征值,其他符号意义与公式3~5相同。
在图3的复数自适应结构中,IQ路滤波器中的步长因子大小决定了滤波器的收敛速度和稳定性,在实际过程中寻找最佳步长需要花费大量的试验时间,本发明通过控制凸组合参数λ(n)来实现两个滤波器在凸组合滤波器中的权重,实现了变步长相似的效果。校准过程如下:参考信号un(n)通过参数可调、步长不同的数字滤波后产生输出信号y1(n)、y2(n)系统将其与输入信号dn(n)进行比较形成误差信号e1(n)、e2(n)随后通过LMS自适应算法对滤波器参数进行调整,最终使误差信号的均方值达到最小,即可将主通道的干扰信号J(n)对消掉,图4中整体系统的表达式
步骤四:存储调用滤波器系数,单载频情况下同频的干扰信号会与原始信号融合造成自适应滤波器误检,为避免误检造成的对消过度,本发明前端置以检波,通过学习过程存储纯干扰信号情况下自适应滤波器系数,当脉冲再次到来通过测频方式调用对应滤波器系数权值,保证系统正确输出且节省滤波器重新学习需要的时间。
步骤五:将步骤三、四对消完成后的信号送入转发式检波模块,再将转发后的信号串行转换为高速信号,经射频上变频发射,实现信号增强。
仿真实验:为证明本算法的有效性,在MATLAB 2016及Xilinx单板环境下,利用利用上述算法做对比仿真实验。图5为凸组合滤波器与普通LMS滤波器收敛速度对比,图6为LMS算法在单载频情况下对高度相关的多重回波信号的对消情况。
从图5可以看出本发明的收敛速度优于传统LMS滤波方案,对处理宽带信号具有其优势。
从图6可以看出自适应算法对多重回波的对消情况,显示出其对多个时域重合高度相关同频信号下的极端情况同样具有较好对消效果。
最后应说明的是,以上实施例仅用以描述本发明的技术方案而不是对本技术方法进行限制,本发明在应用上可以延伸为其他的修改、变化、应用和实施例,并且因此认为所有这样的修改、变化、应用、实施例都在本发明的精神和教导范围内。
Claims (1)
1.一种基于凸组合自适应滤波算法的宽带信号对消方法,其特征是:
步骤一:无线通信系统工作状态下接收天线接收到目标信号与干扰信号耦合的混合信号,由前端射频模块提取所述无线通信系统所需频段信号,通过下变频后分为IQ两路正交信号,输入至信号处理模块;
步骤二:信号处理模块对IQ正交信号分别进行解串降速处理,分为16个子模块,每个子模块内输入分为两路,一路输入检波模块,一路输入凸组合自适应滤波模块进行信号对消,凸组合自适应滤波模块采取最小均方误差自适应滤波器,最小均方误差自适应滤波器的滤波过程表示为:
1)横向滤波器做FIR滤波
2)估计误差信号
eI(n)=dI(n)-yI(n)
eQ(n)=dQ(n)-yQ(n)
3)滤波器系数的更新
wI(n+1)=wI(n)+μ[uI(n)eI(n)-uQ(n)eQ(n)]
wQ(n+1)=wQ(n)+μ[uQ(n)eI(n)-uI(n)eQ(n)]
其中下标I、Q表示复数情况下的I、Q两路信号,y表示算法对干扰端的预测信号,w表示自适应滤波器的滤波器权值,u表示输出端反馈的参考信号,d表示输入端的耦合信号,e表示误差信号,μ表示自适应滤波器的步长因子;
当前样本迭代的滤波器系数作用于D个周期之后的输入信号,延迟后的计算表达式为:其中λmax表示输入信号正相关矩阵的最大特征值;
参考信号un(n)通过参数可调、步长不同的数字滤波后产生输出信号y1(n)、y2(n),凸组合自适应滤波器系统将其与输入信号dn(n)进行比较形成误差信号e1(n)、e2(n),随后通过LMS自适应算法对滤波器参数进行调整,最终使误差信号的均方值达到最小,即将主通道的干扰信号J(n)对消掉,凸组合自适应滤波器系统的表达式为其中λ(n)为凸组合参数;
步骤三:对消后信号经由转发模块生成转发信号,转发信号分为两路,一路由后端射频功放合成后由天线端发射用以侦测或中继通讯,一路作为自适应模块参考信号反馈至步骤二自适应滤波模块进行发射信号回波干扰的波形预测;
步骤四:重复步骤二至三,自适应滤波算法以自适应滤波模块输出误差信号的最小均方值大小为依据,不断更新步骤二中自适应滤波模块的滤波器权值,直至均方误差最小,同时判断并存储该输入信号对应的自适应滤波器权值;
步骤五:根据滤波结果将自适应对消结果输出,提取得到原始信号。
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