CN106680847A

CN106680847A - 基于fir滤波的adc采样信号中直流信号的消除方法

Info

Publication number: CN106680847A
Application number: CN201611149070.9A
Authority: CN
Inventors: 金燕; 王晓宇; 谢斌斌; 张骅
Original assignee: CETC 20 Research Institute
Current assignee: CETC 20 Research Institute
Priority date: 2016-12-14
Filing date: 2016-12-14
Publication date: 2017-05-17

Abstract

本发明提供了一种基于FIR滤波的ADC采样信号中直流信号的消除方法，首先计算FIR滤波器归一化的通带第一频率点、通带第二频率点、阻带第一频率点和阻带第二频率点，并依据各频点的期望幅度响应值设计FIR滤波器在归一化频率范围内的期望幅度响应向量；然后采用Parks‑McClellan算法设计阶数为N阶的滤波系数，得到FIR滤波器系数向量，最终完成对输入信号中直流信号的滤波处理。本方法简单易行，处理的效果可以通过数据提取分析、判断以及调整，能够降低硬件设计的复杂性和成本。

Description

基于FIR滤波的ADC采样信号中直流信号的消除方法

技术领域

本发明属于卫星导航领域，介绍了ADC采样信号中的直流偏置消除方法。

背景技术

卫星导航系统在军事和民用领域应用越来越广泛。以GPS卫星导航系统为例，其到地面的信号功率仅为-130dBm，这么微弱的信号非常容易受到干扰通常采用空域滤波的方法抑制导航系统的干扰信号。但是在给定的抗干扰指标下，A/D量化误差会带来卫星信号信噪比的损耗，并限制自适应天线的干扰抑制能力。

以10bits ADC为例具体分析ADC的精度对抗干扰性能指标的影响，如图1所示。卫星导航接收机进行定位解算需要2bit量化噪声，为了防止ADC采样饱和，最高位预留给符号保护位，所以预留给抗干扰处理的有效位数是7bits。ADC采样每位对应的量化功率为6dBm，因此抗干扰信号处理的功率动态范围为6dBm*7＝42dBm。另外，信号噪声功率本身比卫星信号大30dBm，所以10位ADC的理论抗干信比达到42dB+30dB＝72dB的干扰。

由以上分析可以看出，ADC的精度会直接影响抗干扰能力的大小。而ADC的直流偏置会引起ADC的量化误差，导致精度下降。假设进入ADC量化器的信号为单频正弦信号，该信号叠加了一个幅度为-A的直流分量后，信号将整体下移，如图2所示。从图2中可以看出，当信号达到量化负向最小电平时，量化器正向量化电平值仍将无法取到，相当于量化电平数减少，同时也等效于量化位数的减少。假设量化器量化位数为N，最大量化电平值为X_m，则；量化间隔为：

当信号没有限幅时由直流偏置引起的量化电平数为：

直流偏置量引起的量化器量化电平数的减小量为：

由式(3)可知，直流偏置量直接影响ADC的有效位数。如果直流偏置量为量化器最大量化电平值的一半，则ADC的有效位数将减少1位。假设ADC量化比特数为16位，则量化器最大电平值为32768，根据式(3)可以得到ADC有效位数减小量与直流偏置之间的关系如图3所示。

造成ADC直流偏置的原因有很多，诸如电路中的有源器件、信号调制的非理想性、ADC本身的误差以及编码器的编码方式等都会产生直流信号分量。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于带通滤波器的直流偏置量消除方法，通过带通滤波器对信号进行直流偏置量的抑制。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：

步骤1，根据卫星导航抗干扰天线中频工作的中心频率f₀、带宽B、模数转换器的采样频率F_s以及通带与阻带之间的过渡带宽D计算FIR滤波器归一化的通带第一频率点通带第二频率点阻带第一频率点和阻带第二频率点

步骤2，设计FIR滤波器在归一化频率范围内的期望幅度响应向量a＝[a₀,a_stop1,a_pass1,a_pass2,a_stop2,a₁]，其中，a₀表示在归一化频率点0上的期望幅度响应值；a_stop1表示在归一化频率点f_stop1上的期望幅度响应值；a_pass1表示在归一化频率点f_pass1上的期望幅度响应值；a_pass2表示在归一化频率点f_pass2上的期望幅度响应值；a_stop2表示在归一化频率点f_stop2上的期望幅度响应值；a₁表示在归一化频率点1上的期望幅度响应值；a₀、a_stop1、a_pass1、a_pass2、a_stop2和a₁的取值范围均为0～1；

步骤3，采用Parks-McClellan算法设计阶数为N阶的滤波系数，得到FIR滤波器系数向量h(n)；

Y(z)＝H(z)X(z)

步骤4：将h(n)带入中进行卷积运算，成对输入信号中直流信号的滤波处理；其中，x(n)表示滤波器的输入向量，y(n)表示滤波器的输出向量，h(n)表示滤波器的系数向量，N表示滤波器的阶数，k表示滤波器系数向量的下标，X(z)、Y(z)、H(z)分别表示x(n)、y(n)、z(n)对应的Z变换。

本发明的有益效果是：

(1)本方法简单易行，适用于各类卫星导航抗干扰天线ADC采样信号的直流偏置去除，具有通用性。

(2)本发明所设计的滤波器是在FPGA或DSP中通过数字信号处理方法实现的，处理的效果可以通过数据提取分析、判断以及调整，从而克服硬件方式去除直流偏置缺乏灵活性的缺点。

(3)本文提出的去除直流偏置的方法可以降低硬件设计的复杂性和成本，可广泛应用于工程实践中。

附图说明

图1是ADC精度对抗干扰性能指标的影响示意图；

图2是直流偏置示意图；

图3是ADC有效位数减小量随直流偏置量的变化关系示意图；

图4是滤波法消除直流偏置处理过程示意图；

图5是期望幅度响应向量与归一化频率点对应关系示意图；

图6是平稳宽带干扰时，四单元抗干扰天线ADC采样原始数据频谱示意图；

图7是FIR滤波器期望幅度响应示意图；

图8是FIR滤波器系数示意图；

图9是FIR滤波器幅度响应示意图；

图10是四单元抗干扰天线均值法去除直流偏置后的数据频谱示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明，本发明包括但不仅限于下述实施例。

本发明提供一种基于带通滤波器的直流偏置量消除方法，直流偏置量在频谱上表现为信号的零频分量较大。因此，可以通过带通滤波器对信号进行直流偏置量的抑制(简称滤波消除法)。考虑到FIR滤波器具有线性相位响应特性，因此本文采用FIR带通滤波器对ADC采样信号进行直流偏置量抑制，滤波法消除直流偏置处理过程如图4所示，FIR滤波器在FPGA或DSP中实现。

滤波器最终输出可以通过以下卷积的形式表示为：

通过Z变化可以进一步表示为：

Y(z)＝H(z)X(z)

其中，x(n)表示滤波器的输入向量，y(n)表示滤波器的输出向量，h(n)表示滤波器的系数向量，N表示滤波器的阶数，k表示滤波器系数向量的下标，X(z)、Y(z)、H(z)分别表示x(n)、y(n)、z(n)对应的Z变换。

由(5)式可见，FIR滤波器是由一个“抽头延迟线”、加法器和乘法器的集合构成，每个乘法器的系数就是一个FIR系数。

FIR滤波器设计实现步骤如下：

步骤1：根据卫星导航抗干扰天线中频工作的中心频率f₀、带宽B、模数转换器的采样频率F_s以及通带与阻带之间的过渡带宽D(通常取2MHz～4MHz)计算FIR滤波器归一化的通带第一频率点f_pass1、通带第二频率点f_pass2、阻带第一频率点f_stop1和阻带第二频率点f_stop2，计算表达式如下：

步骤2：设计FIR滤波器在归一化频率范围内的期望幅度响应向量a，表达式如下：

a＝[a₀,a_stop1,a_pass1,a_pass2,a_stop2,a₁] (10)

其中，a₀表示在归一化频率点0上的期望幅度响应值；a_stop1表示在归一化频率点f_stop1上的期望幅度响应值；a_pass1表示在归一化频率点f_pass1上的期望幅度响应值；a_pass2表示在归一化频率点f_pass2上的期望幅度响应值；a_stop2表示在归一化频率点f_stop2上的期望幅度响应值；a₁表示在归一化频率点1上的期望幅度响应值。a₀、a_stop1、a_pass1、a_pass2、a_stop2和a₁的取值范围在0～1之间。图5所示为期望幅度响应向量与归一化频率点的对应关系。

步骤3：根据第一步计算得到的归一化频率点和第二步设计得到的期望幅度响应向量，采用Parks-McClellan算法设计阶数为N阶的滤波系数，得到FIR滤波器系数向量h(n)。

步骤4：将步骤3得到的滤波器系数向量，带入公式(5)中进行卷积运算，即可完成对输入信号中直流信号的滤波处理。

以BDS B3系统为例说明基于FIR滤波器进行直流分量去除在抗干扰信号处理中的实施步骤和效果。抗干扰天线采用4阵元天线阵列，BD2B3频点抗干扰天线中频中心频率f₀＝15.52MHz、采样率F_s＝62MHz、工作带宽B＝20MHz。干扰射频信号采用π/4DQPSK调制的宽带压制式信号，中心频率为1268.52MHZ，带宽为20MHz。

图6所示为ADC中频采样信号的频谱，可以看出，每个通道信号中均存在约0dB的直流偏置量。

步骤1：设计FIR滤波器，其过渡带宽D＝1MHz，将频率相关参数代入式(6)、式(7)、式(8)和式(9)分别计算FIR滤波器归一化的通带第一频率点f_pass1、通带第二频率点f_pass2、阻带第一频率点f_stop1和阻带第二频率点f_stop2：

步骤2：设计FIR滤波器在归一化频率范围内的期望幅度响应向量a：

a＝[a₀,a_stop1,a_pass1,a_pass2,a_stop2,a₁]＝[0,0,1,1,0,0] (15)

得到FIR滤波器期望幅度响应如图7所示。

步骤3：根据步骤1计算得到的归一化频率点和步骤2设计得到的期望幅度响应向量a，采用Parks-McClellan算法设计阶数为16阶(K＝15)的FIR滤波器。具体实现采用Matlab软件SignalProcessing工具箱的firpm函数得到滤波系数向量b：

b_even＝firpm(K,f,a) (16)

其中，f＝[0,0.1458,0.1781,0.8232,0.8555,1]为归一化频率向量，a＝[0,0,1,1,0,0]为与归一化频率向量对应的期望幅度响应向量。得到的FIR滤波器系数如图8所示。所设计的FIR滤波器幅度响应如图9所示。

步骤4：采用所设计的滤波器对图6所示，存在平稳宽带干扰时，四单元抗干扰天线ADC采样原始数据进行滤波处理。图10所示为滤波处理后各通道信号的频谱。对比图6和图10可以看出，采用滤波法处理后，ADC采样信号中的直流偏置量得到了有效地抑制，从0dB降低至约-30dB。

Claims

1.一种基于FIR滤波的ADC采样信号中直流信号的消除方法，其特征在于包括下述步骤：

步骤4：将h(n)带入中进行卷积运算，完成对输入信号中直流信号的滤波处理；其中，x(n)表示滤波器的输入向量，y(n)表示滤波器的输出向量，h(n)表示滤波器的系数向量，N表示滤波器的阶数，k表示滤波器系数向量的下标，X(z)、Y(z)、H(z)分别表示x(n)、y(n)、z(n)对应的Z变换。