CN109495133B - 一种周期脉冲干扰感知方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种周期脉冲干扰感知方法。首先,使用修正周期图法或其它方法估计无线通信系统感知带宽内的功率谱;其次,将功率谱进行二值化处理后,计算各频点的干扰时间占用度;第三,根据各频点的干扰时间占用度是否在规定范围内来确定周期脉冲干扰候选频点,然后根据候选频点中存在干扰的二值化功率谱点的时间序号关系,确定是否存在周期脉冲干扰;第四,对于确定存在周期脉冲干扰的频点,根据功率谱向量之间的关系进一步估计周期脉冲干扰的周期、占空比、平均接收功率、峰值接收功率等主要参数。本发明能够以较低的复杂度实现对周期脉冲干扰的感知,并能够估计其主要参数。

Description

一种周期脉冲干扰感知方法
一技术领域
本发明涉及一种干扰感知方法,特别是一种周期脉冲干扰感知方法。
二背景技术
随着各种电子设备应用的日益广泛,电磁频谱环境也日益复杂,无线通信设备面临着越来越多的人为干扰,对无线通信的可靠性和有效性造成严重影响。其中周期脉冲干扰是一种持续时间短、瞬时功率大、动态性强的干扰,主要来源于大型电力变压器、内燃机、有刷电机、雷达等工业设备和电子设备;在电子战领域中,周期脉冲干扰也是一种重要的干扰样式。在实际电磁环境中,周期脉冲干扰对常规无线通信甚至直扩通信等抗干扰通信系统的性能都具有较严重的影响。目前,已有文献研究了无线通信系统中的周期脉冲干扰抑制问题,主要是采用纠错编码、交织及接收机AGC抑制脉冲干扰,但基本没有考虑对周期脉冲干扰的感知和规避问题。若无线通信系统能对周期脉冲干扰的存在及其周期、占空比、接收功率等参数进行感知,将为有效规避周期脉冲干扰所在的时隙和频率、显著提高周期脉冲干扰下的无线通信可靠性提供基础。
三发明内容
本发明提供了一种周期脉冲干扰感知方法,目的是以较低的复杂度,在宽带频谱范围内对周期脉冲干扰的存在实现感知,并对其主要参数进行估计。
实现本发明的技术方案为:一种周期脉冲干扰感知方法,其步骤为:第一步,使用修正周期图法或其它方法估计无线通信系统感知带宽内的功率谱;第二步,将功率谱进行二值化处理后,计算各频点的干扰时间占用度;第三步,根据各频点的干扰时间占用度是否在规定范围内来确定周期脉冲干扰候选频点,然后对候选频点的二值化功率谱向量中元素1的序号进行自差分运算;若自差分运算后得到的序列中非零元素值有80%及以上在规定区间内,则认为存在周期脉冲干扰;第四步,对于上一步确定的存在周期脉冲干扰的频点,将上一步中自差分序列非零元素的均值与一次感知时间相乘,作为周期脉冲干扰一个周期内空闲时间的估计值;根据自差分序列中非零元素数目得到总感知时间内周期脉冲干扰个数的估计值,并估计得到一个周期内的干扰时长和干扰占空比;根据干扰序号向量对应的功率谱值及总感知时间,可计算得到平均接收功率估计值,结合占空比,可进一步得到峰值接收功率估计值。
本发明与现有的干扰感知方法相比,其显著优点是:能够以较低的复杂度实现对周期脉冲干扰的感知,并能够估计其主要参数。
四附图说明
附图是本发明一种周期脉冲干扰感知方法的流程图,同时也是本专利的摘要附图。
五具体实施方式
下面结合附图对周期脉冲干扰感知方法作进一步描述。首先对本发明的实施条件做出如下假设:
1、无线通信系统具备宽带感知能力,每次感知带宽为W,每次感知时长为Td
2、总共进行M次感知,总感知时长MTd是脉冲干扰周期Tp的整数倍;周期脉冲干扰一个周期为Tp=Tin+Tfr,其中Tin和Tfr分别为一个周期内脉冲干扰的持续时间和间断时间,且它们都是一次感知时间Td的整数倍。
具体实施方式为:
1、估计无线通信系统感知带宽内的功率谱。
假设从时刻t=0起,每L个接收采样数据(对应于一次感知时长Td)计算一次功率谱。本发明采用修正周期图法在第m次估计得到的频点fn的功率谱如下:
Figure GSB0000171003470000021
式中wl为窗函数,Fs为抽样频率,L为功率谱点数,r(l)为抽样后的接收信号,M为功率谱的估计次数。也可采用自相关法等其它方法计算功率谱。对于式(1)中的窗函数wl,本发明选用汉明窗,也可选用矩形窗、升余弦窗等其它窗函数。若一次估计得到的功率谱点数为Nl,则每个功率谱点的频率分辨率为:
Figure GSB0000171003470000022
2、计算功率谱各频点的干扰时间占用度。
进行M次功率谱估计后,将功率谱Pm(fn)进行二值化处理,得到二值化功率谱。设α为判决门限,高于门限α的功率谱值设为1,判断频点fn有干扰;低于门限α的功率谱值设为0,判断频点fn无干扰,如下式:
Figure GSB0000171003470000023
式中α值根据实际试验或仿真确定,一般取功率谱最大值的75%~85%左右时,估计误差相对较小。然后计算频点fn在M次感知中的干扰时间占用度:
Figure GSB0000171003470000024
3、检测是否存在周期脉冲干扰。
根据经验或实际测量,确定周期脉冲干扰的时间占用度范围或上下门限β1和β2。当β2≤β(fn)≤β1时,就将fn设为周期脉冲干扰候选频点。例如,可将上下门限分别设为β1=0.05和β2=0.85,当0.05≤β(fn)≤0.85时,将频点fn设为周期脉冲干扰候选频点,并用于进一步分析确定是否存在周期脉冲干扰。若频点fn为周期脉冲干扰候选频点,则设P2(fn)=[P21(fn),P22(fn),...,P2M(fn)]为该频点对应的M次感知得到的二值化功率谱向量。若向量P2(fn)中元素序号从1开始,则将P2(fn)中元素1的序号组成干扰序号向量:
Figure GSB0000171003470000038
假设向量IND1共包含M1个元素。然后将INDI按下式进行自差分计算,即
Figure GSB0000171003470000039
将IND2中不为零的元素取出,组成向量IND3。设
Figure GSB0000171003470000037
共M2个元素。设IND3中所有元素的均值为
Figure GSB0000171003470000031
设置上门限γ1和下门限γ2分别为
γ1=Ceil(Mean)+1 (8)
γ2=floor(Mean)-1 (9)
式中CeiI(·)和Floor(·)分别表示向上取整和向下取整运算。
若IND3中M2个元素取值有80%及以上在γ1和γ2之间,则认为频点fn存在脉冲干扰,并记录频点fn
4、估计周期脉冲干扰的主要参数。
周期脉冲干扰的主要参数包括周期、占空比、平均接收功率、峰值接收功率等。若根据上一步确定频点fn存在周期脉冲干扰,则脉冲干扰一个周期内的空闲时长近似为:
Tfr=Mean·Td (10)
在总感知时间MTd内,周期脉冲干扰的周期数目为
M3=M2+1 (11)
周期脉冲干扰一个周期内的干扰时长近似为
Figure GSB0000171003470000032
周期脉冲干扰一个周期时长为:
Figure GSB0000171003470000033
周期脉冲干扰的占空比为:
Figure GSB0000171003470000034
周期脉冲干扰的平均接收功率可由干扰序号向量IND1对应的功率谱值Pm(fn)估计得到,具体如下:
Figure GSB0000171003470000035
周期脉冲干扰的峰值接收功率可估计为:
Figure GSB0000171003470000036
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明保护的范围之内。
本发明申请书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (1)

1.一种周期脉冲干扰感知方法,其步骤为:第一,使用修正周期图法或其它方法估计无线通信系统感知带宽内的功率谱:
假设从时刻t=0起,对应于一次感知时长Td的每L个接收采样数据计算一次功率谱;采用修正周期图法在第m次估计得到的频点fn的功率谱如下:
Figure FSB0000194114510000011
式中wl为窗函数,Fs为抽样频率,L为功率谱点数,r(l)为抽样后的接收信号,M为功率谱的估计次数;也可采用自相关法计算功率谱;对于式(1)中的窗函数wl,选用汉明窗,也可选用矩形窗、升余弦窗;若一次估计得到的功率谱点数为N1,则每个功率谱点的频率分辨率为:
Figure FSB0000194114510000012
式中W为每次感知带宽;
第二,将功率谱进行二值化处理后,计算各频点的干扰时间占用度:
进行M次功率谱估计后,将功率谱Pm(fn)进行二值化处理,得到二值化功率谱;设α为判决门限,高于门限α的功率谱值设为1,判断频点fn有干扰;低于门限α的功率谱值设为0,判断频点fn无干扰,如下式:
Figure FSB0000194114510000013
式中α值根据实际试验或仿真确定,一般取功率谱最大值的75%~85%左右时,估计误差相对较小;然后计算频点fn在M次感知中的干扰时间占用度:
Figure FSB0000194114510000014
第三,检测是否存在周期脉冲干扰:
根据经验或实际测量,确定周期脉冲干扰的时间占用度范围或上下门限β1和β2;当β2≤β(fn)≤β1时,就将fn设为周期脉冲干扰候选频点;可将上下门限分别设为β1=0.05和β2=0.85,当0.05≤β(fn)≤0.85时,将频点fn设为周期脉冲干扰候选频点,并用于进一步分析确定是否存在周期脉冲干扰;若频点fn为周期脉冲干扰候选频点,则设P2(fn)=[P21(fn),P22(fn),...,P2M(fn)]为该频点对应的M次感知得到的二值化功率谱向量;若向量P2(fn)中元素序号从1开始,则将P2(fn)中元素1的序号组成干扰序号向量:
Figure FSB0000194114510000015
假设向量IND1共包含M1个元素;然后将IND1按下式进行自差分计算,即
Figure FSB0000194114510000016
将IND2中不为零的元素取出,组成向量IND3;设
Figure FSB0000194114510000017
共M2个元素;设IND3中所有元素的均值为
Figure FSB0000194114510000018
设置上门限γ1和下门限γ2分别为
γ1=Ceil(Mean)+1 (8)
γ2=floor(Mean)-1 (9)
式中Ceil(·)和Floor(·)分别表示向上取整和向下取整运算;若IND3中M2个元素取值有80%及以上在γ1和γ2之间,则认为频点fn存在脉冲干扰,并记录频点fn
第四,估计周期脉冲干扰的主要参数:
周期脉冲干扰的主要参数包括周期、占空比、平均接收功率、峰值接收功率;若根据上一步确定频点fn存在周期脉冲干扰,则脉冲干扰一个周期内的空闲时长近似为:
Tfr=Mean·Td (10)
式中Td为每次感知时长,Mean为IND3中所有元素的均值,由(7)式计算得到;
在总感知时间MTd内,周期脉冲干扰的周期数目为
M3=M2+1 (11)
周期脉冲干扰一个周期内的干扰时长近似为
Figure FSB0000194114510000021
周期脉冲干扰一个周期时长为:
Figure FSB0000194114510000022
周期脉冲干扰的占空比为:
Figure FSB0000194114510000023
周期脉冲干扰的平均接收功率Paver(fn)可由干扰序号向量IND1对应的功率谱值Pm(fn)估计得到,具体如下:
Figure FSB0000194114510000024
周期脉冲干扰的峰值接收功率可估计为:
Figure FSB0000194114510000025
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060062398A1 (en) * 2004-09-23 2006-03-23 Mckee Cooper Joel C Speaker distance measurement using downsampled adaptive filter
US20090221256A1 (en) * 2008-02-28 2009-09-03 Zafer Sahinoglu Method and Apparatus for Filtering Narrow band Interference in a Pulsed Radio Signal
US8964718B2 (en) * 2012-01-05 2015-02-24 Qualcomm Incorporated Detecting bursty interference to trigger a coexistence indication
CN103117772B (zh) * 2013-02-05 2014-11-26 北京芯同汇科技有限公司 无线传感器网络中的同步跳频方法及系统
CN105872275B (zh) * 2016-03-22 2019-10-11 Tcl集团股份有限公司 一种用于回声消除的语音信号时延估计方法及系统
CN106302293B (zh) * 2016-08-26 2019-04-09 电子科技大学 一种基于压缩感知的宽带抗干扰通信方法及系统
CN106330385B (zh) * 2016-08-29 2018-11-09 电子科技大学 一种干扰类型识别方法

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