CN106646530A - 一种空频抗干扰方法及装置 - Google Patents

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CN106646530A CN201611008389.XA CN201611008389A CN106646530A CN 106646530 A CN106646530 A CN 106646530A CN 201611008389 A CN201611008389 A CN 201611008389A CN 106646530 A CN106646530 A CN 106646530A
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Abstract

本发明公开了一种空频抗干扰方法及装置，所述方法包括：空频二维处理器的M个接收阵元分别积累N段长度为K的中频数据，得到N段频域数组，利用最速梯度法的变步长迭代更新权值对所述频域数组进行空频滤波处理，得到抗干扰处理后的时域中频数据；本发明还提供了相应的空频抗干扰装置。本发明利用空频自适应处理结构，改进了空频权值的计算方法，在权值迭代时用自适应变步长因子代替常用的固定步长因子，先采用较大的步长因子快速地跟踪干扰，再采用较小的步长因子降低收敛时的稳态误差，既提高了宽带干扰抑制算法的实时性又不会恶化抗干扰能力，可以解决干扰快速变化时需要提高收敛速度并保持较低的稳态误差的问题。

Description

一种空频抗干扰方法及装置
技术领域
本发明涉及信号处理技术领域，尤其涉及一种空频抗干扰方法及装置。
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，单纯的空频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等原因，干扰的到达角在权值迭代更新期间会随时间而产生变化，为了快速跟踪干扰的变化，权值迭代计算时必须采用较大的步长，而这样通常会导致稳态误差增大，恶化抗干扰能力。
发明内容
本发明的主要目的在于提出一种空频抗干扰方法及装置，旨在增强宽带干扰抑制算法的实时性和稳健性。
为实现上述目的，本发明提供了一种空频抗干扰方法，包括：
空频二维处理器的M个接收阵元分别积累N段长度为K的中频数据，得到N段频域数组Xn,11,Xn,12,…Xn,1K；Xn,21,Xn,22,…Xn,2K；Xn,M1,Xn,M2,…Xn,MK；其中，Xn,mk是接收阵元m所积累的第n段中频数据中第k个采样点的数据；
利用权值Wn+1,k对所述频域数组进行空频滤波处理，得到抗干扰处理后的时域中频数据；
其中，所述权值为：
*表示转置矩阵；μn(k)＝μ{1-exp[-C|en(k)|2]}；
其中，en(k)是空频滤波器滤波后输出的误差信号：H表示共轭矩阵；
其中，μ＞0为原始步长因子，C＞0为曲率系数，Xn,k＝[Xn,2k,Xn,3k,…,Xn,Mk]T为中频数据向量，对应的权值为Wn,k＝[Wn,2k,Wn,3k,…,Wn,Mk]T，选取阵元1的频域信号为期望信号dn(k)＝Xn,1k；k＝1,2,...,K，m＝1,2,...,M，n＝1,2,...,N，M、N、K为正整数。
进一步地，所述空频二维处理器的M个接收阵元分别积累N段长度为K的中频数据，得到N段频域数组Xn,11,Xn,12,…Xn,1K；Xn,21,Xn,22,…Xn,2K；Xn,M1,Xn,M2,…Xn,MK；包括：
所述空频二维处理器的M个接收阵元分别积累N段长度为K的中频数据，对所述中频数据进行K点的快速傅里叶变换FFT，得到所述N段频域数组数据，其中，所述中频数据包含卫星信号、干扰以及噪声。
进一步地，所述权值Wn+1,k的初值0。
进一步地，所述利用权值Wn+1,k对所述频域数组进行空频滤波处理，得到抗干扰处理后的时域中频数据，包括：
利用所述权值Wn+1,k对所述频域数组进行空频滤波处理，得到空频滤波后的频域数据
对空频滤波后的频域数据en+1(k)进行K点快速傅里叶逆变换IFFT，得到抗干扰处理后的时域中频数据。
进一步地，其中μ＝0.25，C＝5。
本发明还提供了一种空频抗干扰装置，包括：
数据获取单元，用于空频二维处理器的M个接收阵元分别积累N段长度为K的中频数据，得到N段频域数组Xn,11,Xn,12,…Xn,1K；Xn,21,Xn,22,…Xn,2K；Xn,M1,Xn,M2,…Xn,MK；其中，Xn,mk是接收阵元m所积累的第n段中频数据中第k个采样点的数据；
空频滤波单元，用于利用权值Wn+1,k对所述频域数组进行空频滤波处理，得到抗干扰处理后的时域中频数据；
其中，所述权值为：
*表示转置矩阵；μn(k)＝μ{1-exp[-C|en(k)|2]}；
其中，en(k)是空频滤波器滤波后输出的误差信号：H表示共轭矩阵；
其中μ＞0为原始步长因子，C＞0为曲率系数，Xn,k＝[Xn,2k,Xn,3k,…,Xn,Mk]T为中频数据向量，对应的权值为Wn,k＝[Wn,2k,Wn,3k,…,Wn,Mk]T，选取阵元1的频域信号为期望信号dn(k)＝Xn,1k；k＝1,2,...,K，m＝1,2,...,M，n＝1,2,...,N，M、N、K为正整数。
进一步地，所述空频二维处理器的M个接收阵元分别积累N段长度为K的中频数据，得到N段频域数组Xn,11,Xn,12,…Xn,1K；Xn,21,Xn,22,…Xn,2K；Xn,M1,Xn,M2,…Xn,MK；包括：
所述空频二维处理器的M个接收阵元分别积累N段长度为K的中频数据，对所述中频数据进行K点的快速傅里叶变换FFT变换，得到所述N段频域数组数据，其中，所述中频数据包含卫星信号、干扰以及噪声。
进一步地，所述权值Wn+1,k的初值0。
进一步地，所述利用权值Wn+1,k对所述频域数组进行空频滤波处理，得到抗干扰处理后的时域中频数据，包括：
利用所述权值Wn+1,k对所述频域数组进行空频滤波处理，得到空频滤波后的频域数据
对空频滤波后的频域数据en+1(k)进行K点快速傅里叶逆变换IFFT变换，得到抗干扰处理后的时域中频数据。
进一步地，其中μ＝0.25，C＝5。
本发明与现有技术相比的有益效果在于：
传统空时域自适应滤波方法得到的自适应权只能使天线接收方向图在干扰信号的到达方向上形成窄的零陷，而且计算自适应权的复杂度高，导致干扰抑制实时性变差。由于天线接收平台的振动或运动、干扰位置的快速变化等原因，干扰的到达角在权值迭代更新期间会随时间而产生变化，为了快速跟踪干扰的变化，权值迭代计算时必须采用较大的步长，而这样通常会导致稳态误差增大，恶化抗干扰能力。而本发明利用空频自适应处理结构，改进了空频权值的计算方法，在权值迭代时用自适应变步长因子代替常用的固定步长因子，先采用较大的步长因子快速地跟踪干扰，再采用较小的步长因子降低收敛时的稳态误差，既提高了宽带干扰抑制算法的实时性又不会恶化抗干扰能力，可以解决干扰快速变化时需要提高收敛速度并保持较低的稳态误差的问题。
附图说明
图1为本发明第一实施例的空频抗干扰方法的流程示意图；
图2为本发明第一实施例的自适应变步长的空频抗干扰方法原理图；
图3为本发明第二实施例的空频抗干扰装置的结构框图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面将结合附图及实施例对本发明的技术方案进行更详细的说明。
需要说明的是，如果不冲突，本发明实施例以及实施例中的各个特征可以相互结合，均在本发明的保护范围之内。另外，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
如图1所示，本发明第一实施例提出一种空频抗干扰方法，包括：
步骤10：空频二维处理器的M个接收阵元分别积累N段长度为K的中频数据，得到N段频域数组Xn,11,Xn,12,…Xn,1K；Xn,21,Xn,22,…Xn,2K；Xn,M1,Xn,M2,…Xn,MK；其中，Xn,mk是接收阵元m所积累的第n段中频数据中第k个采样点的数据；
步骤12：利用权值Wn+1,k对所述频域数组进行空频滤波处理，得到抗干扰处理后的时域中频数据；
其中，所述权值为：
*表示转置矩阵；μn(k)为变步长因子，μn(k)＝μ{1-exp[-C|en(k)|2]}；
其中，en(k)是空频滤波器滤波后输出的误差信号：H表示共轭矩阵；
其中μ＞0为原始步长因子，C＞0为曲率系数，Xn,k＝[Xn,2k,Xn,3k,…,Xn,Mk]T为中频数据向量，对应的权值为Wn,k＝[Wn,2k,Wn,3k,…,Wn,Mk]T，选取阵元1的频域信号为期望信号dn(k)＝Xn,1k；k＝1,2,...,K，m＝1,2,...,M，n＝1,2,...,N，M、N、K为正整数。
本发明实施例如图2所示，设空频二维处理器有M个接收阵元；
(1)、首先积累N段长度为K的中频数据，数据中包含卫星信号、干扰以及噪声，然后将中频数据进行K点的快速傅里叶变换FFT变换，得到N段频域数组Xn,11,Xn,12,…Xn,1K；Xn,21,Xn,22,…Xn,2K；Xn,M1,Xn,M2,…Xn,MK,n＝1,2,…,N；其中，Xn,mk是接收阵元m所积累的第n段中频数据中第k个采样点的数据。
(2)然后计算空频滤波器输出的误差信号其中频域数据向量Xn,k＝[Xn,2k,Xn,3k,…,Xn,Mk]T,对应的权值Wn,k＝[Wn,2k,Wn,3k,…,Wn,Mk]T，选取阵元1的频域信号为期望信号dn(k)＝Xn,1k；
(3)定义均方误差的性能函数为：
按照最小均方误差准则，最优解是使εn(k)最小的权值，令εn(k)对W求导，得到误差性能函数的梯度为：
为了便于实现，采用平方误差en(k)2代替均方误差E[en(k)2]，可得梯度向量的近似表达式为：
根据最速梯度法，迭代更新权值：
*表示转置矩阵；
利用变步长因子μn(k)替代上式中固定步长因子μ，设计μn(k)为：
μn(k)＝μ{1-exp[-C|en(k)|2]},k＝1,2,…,K,n＝1,2,…N (5)
可以得到：
其中μ＞0为原始步长因子，C＞0为曲率系数，用来控制步长因子μn(k)随误差信号变化的程度。
然后，利用更新的权值Wn+1,k对频域数组进行空频滤波处理，得到抗干扰处理后的时域中频数据。
可选地，所述空频二维处理器的M个接收阵元分别积累N段长度为K的中频数据，得到N段频域数组Xn,11,Xn,12,…Xn,1K；Xn,21,Xn,22,…Xn,2K；Xn,M1,Xn,M2,…Xn,MK；包括：
所述空频二维处理器的M个接收阵元分别积累N段长度为K的中频数据，对所述中频数据进行K点的快速傅里叶变换FFT，得到所述N段频域数组数据，其中，所述中频数据包含卫星信号、干扰以及噪声。
可选地，所述权值Wn+1,k的初值为0
本实施例中，在迭代更新算法公式中，Wn+1,k的初值可以设置为0.
可选地，所述利用权值Wn+1,k对所述频域数组进行空频滤波处理，得到抗干扰处理后的时域中频数据，包括：
利用所述权值Wn+1,k对所述频域数组进行空频滤波处理，得到空频滤波后的频域数据
对空频滤波后的频域数据en+1(k)进行K点快速傅里叶逆变换IFFT，得到抗干扰处理后的时域中频数据。
如图1所示，本实施例中，在利用变步长因子μn(k)替代迭代更新权值公式中的固定步长因子μ，即将迭代更新算法公式修改为μn(k)＝μ{1-exp[-C|en(k)|2]},k＝1,2,…,K,n＝1,2,…N，然后进行迭代更新权值，即可以利用更新的利用更新的权值Wn+1,k对频域数组进行空频滤波处理，得到空频滤波后的频域数据
然后对空频滤波后的频域数据en(k)进行K点IFFT变换，即可得到抗干扰处理后的时域中频数据，从而输出抗干扰处理的时域中频数据。
可选地，上述方法中，优选μ＝0.25，C＝5。
本实施例中，利用变步长因子μn(k)替代迭代更新权值公式中的固定步长因子μ时，设计变步长因子为μn(k)＝μ{1-exp[-C|en(k)|2]},k＝1,2,…,K,n＝1,2,…N中，μ＞0为原始步长因子，C＞0为曲率系数，用来控制步长因子μn(k)随误差信号变化的程度，C越大，步长因子随误差信号变化越剧烈；反之C越小，步长因子随误差信号变化越平滑，优选地，取μ＝0.25，C＝5。采用变步长进行权值的迭代更新，可以先采用较大的步长因子快速地跟踪干扰，再采用较小的步长因子降低收敛时的稳态误差，既提高了宽带干扰抑制算法的实时性又不会恶化抗干扰能力。
本发明提供的方法与现有技术相比的优点在于：
传统空时域自适应滤波方法得到的自适应权只能使天线接收方向图在干扰信号的到达方向上形成窄的零陷，而且计算自适应权的复杂度高，导致干扰抑制实时性变差。由于天线接收平台的振动或运动、干扰位置的快速变化等原因，干扰的到达角在权值迭代更新期间会随时间而产生变化，为了快速跟踪干扰的变化，权值迭代计算时必须采用较大的步长，而这样通常会导致稳态误差增大，恶化抗干扰能力。而本发明利用空频自适应处理结构，改进了空频权值的计算方法，在权值迭代时用自适应变步长因子代替常用的固定步长因子，先采用较大的步长因子快速地跟踪干扰，再采用较小的步长因子降低收敛时的稳态误差，既提高了宽带干扰抑制算法的实时性又不会恶化抗干扰能力，可以解决干扰快速变化时需要提高收敛速度并保持较低的稳态误差的问题。
相应地，本发明第二实施例提供了一种一种空频抗干扰装置，包括：
数据获取单元，用于空频二维处理器的M个接收阵元分别积累N段长度为K的中频数据，得到N段频域数组Xn,11,Xn,12,…Xn,1K；Xn,21,Xn,22,…Xn,2K；Xn,M1,Xn,M2,…Xn,MK；其中，Xn,mk是接收阵元m所积累的第n段中频数据中第k个采样点的数据；
空频滤波单元，用于利用权值Wn+1,k对所述频域数组进行空频滤波处理，得到抗干扰处理后的时域中频数据；
其中，所述权值为：
*表示转置矩阵；μn(k)＝μ{1-exp[-C|en(k)|2]}；
其中，en(k)是空频滤波器滤波后输出的误差信号：H表示共轭矩阵；
其中μ＞0为原始步长因子，C＞0为曲率系数，Xn,k＝[Xn,2k,Xn,3k,…,Xn,Mk]T为中频数据向量，对应的权值为Wn,k＝[Wn,2k,Wn,3k,…,Wn,Mk]T，选取阵元1的频域信号为期望信号dn(k)＝Xn,1k；k＝1,2,...,K，m＝1,2,...,M，n＝1,2,...,N，M、N、K为正整数。
可选地，所述装置中，
所述空频二维处理器的M个接收阵元分别积累N段长度为K的中频数据，得到N段频域数组Xn,11,Xn,12,…Xn,1K；Xn,21,Xn,22,…Xn,2K；Xn,M1,Xn,M2,…Xn,MK；包括：
所述空频二维处理器的M个接收阵元分别积累N段长度为K的中频数据，对所述中频数据进行K点的快速傅里叶变换FFT变换，得到所述N段频域数组数据，其中，所述中频数据包含卫星信号、干扰以及噪声。
可选地，所述装置中，
所述权值Wn+1,k的初值为＝0。
可选地，所述装置中，
所述利用权值Wn+1,k对所述频域数组进行空频滤波处理，得到抗干扰处理后的时域中频数据，包括：
利用所述权值Wn+1,k对所述频域数组进行空频滤波处理，得到空频滤波后的频域数据
对空频滤波后的频域数据en+1(k)进行K点快速傅里叶逆变换IFFT变换，得到抗干扰处理后的时域中频数据。
可选地，所述装置中，优选μ＝0.25，C＝5。
本发明提供的装置与现有技术相比的优点在于：
传统空时域自适应滤波方法得到的自适应权只能使天线接收方向图在干扰信号的到达方向上形成窄的零陷，而且计算自适应权的复杂度高，导致干扰抑制实时性变差。由于天线接收平台的振动或运动、干扰位置的快速变化等原因，干扰的到达角在权值迭代更新期间会随时间而产生变化，为了快速跟踪干扰的变化，权值迭代计算时必须采用较大的步长，而这样通常会导致稳态误差增大，恶化抗干扰能力。而本发明利用空频自适应处理结构，改进了空频权值的计算方法，在权值迭代时用自适应变步长因子代替常用的固定步长因子，先采用较大的步长因子快速地跟踪干扰，再采用较小的步长因子降低收敛时的稳态误差，既提高了宽带干扰抑制算法的实时性又不会恶化抗干扰能力，可以解决干扰快速变化时需要提高收敛速度并保持较低的稳态误差的问题。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个......”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(计算机、嵌入式设备)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种空频抗干扰方法，其特征在于，包括：
空频二维处理器的M个接收阵元分别积累N段长度为K的中频数据，得到N段频域数组Xn,11,Xn,12,···Xn,1K；Xn,21,Xn,22,···Xn,2K；Xn,M1,Xn,M2,···Xn,MK；其中，Xn,mk是接收阵元m所积累的第n段中频数据中第k个采样点的数据；
利用权值Wn+1,k对所述频域数组进行空频滤波处理，得到抗干扰处理后的时域中频数据；
其中，所述权值为：
*表示转置矩阵；μn(k)＝μ{1-exp[-C|en(k)|2]}；
其中，en(k)是空频滤波器滤波后输出的误差信号：H表示共轭矩阵；
其中，μ＞0为原始步长因子，C＞0为曲率系数，Xn,k＝[Xn,2k,Xn,3k,…,Xn,Mk]T为中频数据向量，对应的权值为Wn,k＝[Wn,2k,Wn,3k,…,Wn,Mk]T，选取阵元1的频域信号为期望信号dn(k)＝Xn,1k；k＝1,2,…,K，m＝1,2,…,M，n＝1,2,…,N，M、N、K为正整数。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述空频二维处理器的M个接收阵元分别积累N段长度为K的中频数据，得到N段频域数组Xn,11,Xn,12,···Xn,1K；Xn,21,Xn,22,···Xn,2K；Xn,M1,Xn,M2,···Xn,MK；包括：
所述空频二维处理器的M个接收阵元分别积累N段长度为K的中频数据，对所述中频数据进行K点的快速傅里叶变换FFT，得到所述N段频域数组数据，其中，所述中频数据包含卫星信号、干扰以及噪声。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述权值Wn+1,k的初值0。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述利用权值Wn+1,k对所述频域数组进行空频滤波处理，得到抗干扰处理后的时域中频数据，包括：
利用所述权值Wn+1,k对所述频域数组进行空频滤波处理，得到空频滤波后的频域数据
对空频滤波后的频域数据en+1(k)进行K点快速傅里叶逆变换IFFT，得到抗干扰处理后的时域中频数据。
5.如权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，其中
μ＝0.25，C＝5。
6.一种空频抗干扰装置，其特征在于，包括：
数据获取单元，用于空频二维处理器的M个接收阵元分别积累N段长度为K的中频数据，得到N段频域数组Xn,11,Xn,12,···Xn,1K；Xn,21,Xn,22,···Xn,2K；Xn,M1,Xn,M2,···Xn,MK；其中，Xn,mk是接收阵元m所积累的第n段中频数据中第k个采样点的数据；
空频滤波单元，用于利用权值Wn+1,k对所述频域数组进行空频滤波处理，得到抗干扰处理后的时域中频数据；
其中，所述权值为：
W n + 1 , k = W n , k + 2 μ n ( k ) e n * ( k ) X n , k ;
*表示转置矩阵；μn(k)＝μ{1-exp[-C|en(k)|2]}；
其中，en(k)是空频滤波器滤波后输出的误差信号：H表示共轭矩阵；
其中μ＞0为原始步长因子，C＞0为曲率系数，Xn,k＝[Xn,2k,Xn,3k,…,Xn,Mk]T为中频数据向量，对应的权值为Wn,k＝[Wn,2k,Wn,3k,…,Wn,Mk]T，选取阵元1的频域信号为期望信号dn(k)＝Xn,1k；k＝1,2,…,K，m＝1,2,…,M，n＝1,2,…,N，M、N、K为正整数。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，
所述空频二维处理器的M个接收阵元分别积累N段长度为K的中频数据，得到N段频域数组Xn,11,Xn,12,···Xn,1K；Xn,21,Xn,22,···Xn,2K；Xn,M1,Xn,M2,···Xn,MK；包括：
所述空频二维处理器的M个接收阵元分别积累N段长度为K的中频数据，对所述中频数据进行K点的快速傅里叶变换FFT变换，得到所述N段频域数组数据，其中，所述中频数据包含卫星信号、干扰以及噪声。
8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，
所述权值Wn+1,k的初值0。
9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，
所述利用权值Wn+1,k对所述频域数组进行空频滤波处理，得到抗干扰处理后的时域中频数据，包括：
利用所述权值Wn+1,k对所述频域数组进行空频滤波处理，得到空频滤波后的频域数据
对空频滤波后的频域数据en+1(k)进行K点快速傅里叶逆变换IFFT变换，得到抗干扰处理后的时域中频数据。
10.如权利要求6～9任一项所述的装置，其特征在于，其中
μ＝0.25，C＝5。
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