CN109889218B - 一种单通道同频干扰识别与抵消方法 - Google Patents

一种单通道同频干扰识别与抵消方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种单通道同频干扰识别与抵消方法。本发明无需额外增加接收天线和接收机通道,仅需要在现有接收机中加装相应的干扰检测与抵消模块,就可以达到干扰抵消的目的,极大地降低了抗干扰设备的成本;本发明提出了干扰样式检测与识别方法,便于用户排查干扰源;本发明提出的单通道干扰抵消方法与以往多通道干扰抵消方法最大的不同是不仅能够抵消抑制样本的干扰信号,而且能对未知样本干扰信号进行检测和抵消,极大地拓展了干扰抵消的普适性,可以防止恶意无线干扰信号的入侵,可以作为无线通信安全的核心模块之一。

Description

一种单通道同频干扰识别与抵消方法
技术领域
本发明涉及通信技术领域,具体涉及一种单通道同频干扰识别与抵消方法。
背景技术
目前用频装备种类繁多,频段拥挤,导致接收机容易受到各种各样的干扰。现有公开的干扰抵消技术必须要求接收机的通道数不少于两个通道,采用波束成型或者自适应滤波技术实现干扰信号的抵消。从设计实现思路上分析均需要能够独立获取干扰信号的样本。但是接收机在受到干扰的情况下,特别是恶意干扰时事先是无法判断何种干扰及干扰样本的。
发明内容
针对现有技术中的上述不足,本发明提供的一种单通道同频干扰识别与抵消方法解决了信号干扰识别和抵消需要多通道的问题。
为了达到上述发明目的,本发明采用的技术方案为:一种单通道同频干扰识别与抵消方法,包括以下步骤:
S1、对接收机接收到的信号进行采集,得到采集后的信号数据;
S2、对采集后的信号数据进行多维特征提取,得到多维特征提取后的信号数据;
S3、对多维特征提取后的信号数据进行检测,当识别到信号数据被干扰时,进入步骤S4,否则进入步骤S5;
S4、采用单通道干扰分离技术实现干扰信号的抵消,结束本方法;
S5、对信号数据按正常接收处理,结束本方法。
进一步地:所述步骤S3中信号数据的检测和识别包括单/多音干扰识别与参数提取、同频调制干扰识别与参数提取以及同制式干扰识别与参数提取。
进一步地:所述单/多音干扰识别与参数提取具体为:通过滤波器对信号谱求对数,再通过长度为2N+1的滤波器进行滤波得到离散谱线,通过离散谱线可判断信号是否受到干扰,滤波公式为:
UdB(k)=10log10U(k)
Figure GDA0002366682700000021
上式中,U(k)为信号谱,UdB(k)为信号功率对数谱,FdB(k)为平滑后功率对数谱,n=1…N,k为离散信号频率值。
进一步地:所述同频调制干扰识别与参数提取具体为:通过信号的二阶谱提取速率谱线,并通过四阶谱提取载频谱线,通过速率谱线和载频谱线判断信号是否受到干扰。
进一步地:通过六阶累积值判断信号是否受到干扰,所述累积值的计算公式为:
cum(x1+y1,L,xk+yk)=cum(x1,L,xk)+cum(y1,L,yk)
上式中,cum为累积量,xk和yk均为随机变量,k为随机变量的个数,L为数据长度。
进一步地:所述步骤S4中单通道干扰分离技术包括单/多音干扰抑制、同频干扰重构抵消和同制式干扰单通道盲分离。
进一步地:所述单/多音干扰抑制具体为:通过FFT估计出干扰信号的频率,并通过自适应滤波器进行抑制,所述自适应滤波器为LMS滤波器,所述LMS滤波器的输出为:
y(n)=x(n)-[wu(n)u(n)+wv(n)v(n)]
wu(n+1)=wu(n)+λy(n)u(n)
wv(n+1)=wv(n)+λy(n)v(n)
上式中,y(n)为LMS滤波器的输出,x(n)为原始输入,u(n)为参考输入,u(n)=Ccos(2πf0n/fs),C为信号幅度,f0为载波频率,n为离散化计数,fs为采样率,v(n)为参考输入位移90°后的信号,v(n)=Csin(2πf0n/fs),wu(n)为LMS滤波器输出实部,wv(n)为滤波器输出虚部。
进一步地:所述同频干扰重构抵消具体为:对干扰信号进行调解,由调解符号和参数重构出干扰的波形,从接收信号中抵消掉干扰,所述干扰波形重构时需要对干扰信号的符号序列和调制参数进行估计,所述波形抵消误差与符号估计误码和参数估计误差之间的关系式为:
Figure GDA0002366682700000031
上式中,K为干扰抵消误差,σ为噪声方差,s为原始信号,
Figure GDA0002366682700000033
为重构后的信号,σp为相位估计方差,σA为幅度估计方差,A为幅度,a为成型滤波器滚降系数,στ为时延估计方差,T为符号速率,Pe为误码率。
进一步地:所述同制式干扰单通道盲分离的具体步骤为:
a.将初始时刻k和累积路径度量Γ(s0)进行初始化,并设定初始状态s0和信道初始响应g1,0和g2,0
设k=0,Γ(s0)=0;
b.当k≥σ时,根据最优留存路径输出k-σ时刻的符号对(a1,k-δ,a2,k-δ),其中σ为判决延迟,a1,k-δ为第一路k-σ时刻样本值,a2,k-δ为第二路信号k-σ时刻样本值;
c.令k加1,根据输入符号对
Figure GDA0002366682700000032
的M2种不同取值从每一留存路径中扩展出M2条分支,其中
Figure GDA0002366682700000041
为第一路K+L2+1时刻样本值,
Figure GDA0002366682700000042
为第二路K+L2+1时刻样本值,L2为成型滤波器有效长度,并计算分支度量λ,计算公式为:
λ(sk-1→sk)=|e(sk-1→sk)|2
Figure GDA0002366682700000043
上式中,λ(sk-1→sk)为状态转移sk-1→sk对应的分支度量,a1,k(sk-1→sk)为状态转移sk-1→sk对应的第1路信号的符号向量,a2,k(sk-1→sk)为状态转移sk-1→sk对应的第2路信号的符号向量,e(sk-1→sk)为抵消残差,yk为接收到信号样本值,
Figure GDA0002366682700000044
为第一路均衡器抽头系数,
Figure GDA0002366682700000045
为第二路均衡器抽头系数;
d.对汇聚到每个状态的M2条分支路径和分支度量计算累积路径度量,累积路径度量的计算公式为:
Figure GDA0002366682700000046
上式中,Γ(sk)为状态sk下的累积路径度量,
Figure GDA0002366682700000047
为k时刻输入符号对
Figure GDA0002366682700000048
能到达sk的所有状态k-1时刻状态;
e.根据累积路径度量选择最优留存路径,并对信道响应进行更新,返回步骤b,信道响应更新公式为:
Figure GDA0002366682700000049
上式中,gi,k+1为k+1时第i(1,2)路均衡器抽头系数,gi,k为k时第i(1,2)路均衡器抽头系数,γ为更新步长,*为取共轭,
Figure GDA00023666827000000410
为k时第i(1,2)路符号数据的共轭。
本发明的有益效果为:
1.本发明无需额外增加接收天线和接收机通道,仅需要在现有接收机中加装相应的干扰检测与抵消模块,就可以达到干扰抵消的目的,极大地降低了抗干扰设备的成本;
2.本发明提出了干扰样式检测与识别方法,便于用户排查干扰源;
3.本发明提出的单通道干扰抵消方法与以往多通道干扰抵消方法最大的不同是不仅能够抵消抑制样本的干扰信号,而且能对未知样本干扰信号进行检测和抵消,极大地拓展了干扰抵消的普适性,可以防止恶意无线干扰信号的入侵,可以作为无线通信安全的核心模块之一。
附图说明
图1为本发明流程图;
图2为本发明中干扰信号的频谱示意图;
图3为本发明中滤波器对信号谱的滤波效果图;
图4为本发明中同制式干扰前后对比图;
图5为本发明中不同干扰比条件下的单通道单音/多音干扰抵消性能示意图;
图6为本发明中不同信噪比条件下的单通道单音/多音干扰抵消性能示意图;
图7为本发明中同频调制单通道干扰抵消性能示意图;
图8为本发明中单通道同制式干扰抵消性能示意图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述,以便于本技术领域的技术人员理解本发明,但应该清楚,本发明不限于具体实施方式的范围,对本技术领域的普通技术人员来讲,只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内,这些变化是显而易见的,一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示,一种单通道同频干扰识别与抵消方法,包括以下步骤:
S1、对接收机接收到的信号进行采集,得到采集后的信号数据。
S2、对采集后的信号数据进行多维特征提取,得到多维特征提取后的信号数据。
S3、对多维特征提取后的信号数据进行检测,当识别到信号数据被干扰时,进入步骤S4,否则进入步骤S5。
信号数据的检测和识别包括单/多音干扰识别与参数提取、同频调制干扰识别与参数提取以及同制式干扰识别与参数提取,其频谱示意图如图2所示。
单/多音干扰的功率集中于有限的频点,这些频点上干扰的功率就会比信号的功率强很多,因此在混合信号的频谱上呈现了明显的离散谱线,通过检测这些谱线,可以判断信号是否受到单/多音干扰,并进一步得到音数和频点的估计。单/多音干扰识别与参数提取具体为:通过滤波器对信号谱求对数,再通过长度为2N+1的滤波器进行滤波得到离散谱线,通过离散谱线可判断信号是否受到干扰,滤波公式为:
UdB(k)=10log10U(k)
Figure GDA0002366682700000061
上式中,U(k)为信号谱,UdB(k)为信号功率对数谱,FdB(k)为平滑后功率对数谱,n=1…N,k为离散信号频率值。
如图3所示,给出了滤波前和滤波后的信号谱,可见,滤波后离散谱线更突出。
同频干扰与信号一样,一般也为调制信号,只是在调制方式、中心频率和调制速率上可能存在差别。另一方面,调制信号的高阶谱存在对应于中心频率和调制速率离散谱线,因此,可以通过检测接收信号高阶谱中的离散谱线来判断信号是否受到了同频干扰,同时测出干扰的中心频率和调制速率等参数。
同制式干扰是同频干扰的一种极其特殊的形式,其不仅与信号具有相同(相近)的中心频率,而且调制方式和调制速率等参数也与信号相同。受到同制式干扰的信号在频谱上与原信号无明显区别,如图4所示,因此无法通过频谱比对的方法进行检测。
本专利提取高阶累积特征实现同制式干扰的检测。信号的高阶累积量包含了很多信息,且二阶以上的累积量能消除高斯噪声的影响,具有良好的抗噪声能力。更重要的是,累积量具有“半不变性”
同频调制干扰识别与参数提取具体为:通过信号的二阶谱提取速率谱线,并通过四阶谱提取载频谱线,当速度谱线或频率谱线大于1时,信号受到干扰,排除通信信号的谱线得到干扰信号的谱线,并根据干扰信号的谱线计算干扰信号的速率和频率。
同制式干扰识别与参数提取具体为:通过六阶累积值判断信号是否受到干扰,所述累积值的计算公式为:
cum(x1+y1,L,xk+yk)=cum(x1,L,xk)+cum(y1,L,yk)
上式中,cum为累积量,xk和yk均为随机变量,k为随机变量的个数,L为数据长度。
设接收信号单个符号间隔的平均能量为E,则对于未受干扰的常规调制信号而言,四阶累积量值正比于E2,六阶累积量值正比于E3;对于受干扰的信号,信号和干扰单个符号间隔的平均能量均为E/2,四阶累积量值正比于(E/2)2+(E/2)2=E2/2,六阶累积量值正比于(E/2)3+(E/2)3=E3/4。可以看出,受干扰信号四阶以上累积量值与常规调制信号的累积量值不同,可用来对它们进行区分。
设接收基带信号为r(t),经采样后的序列记为
Figure GDA0002366682700000071
为了消除残余频偏的影响,对xk做差分处理,得到序列
Figure GDA0002366682700000072
至此,得到了三个序列,分别是全采样序列rk,定时抽取序列xk和定时差分序列yk。
表1给出了能量归一化下各调制信号定时抽样序列xk对应的C42,C63理论值。其中受干扰信号对应的累积量值是假定信号与干扰定时位置相同时的计算结果。
表1各调制信号抽样序列xk累积量的理论值
Figure GDA0002366682700000081
定义特征F1=|C632/C423|,以12为门限,即可区分(QPSK/8PSK/16QAM)和(QPSK混/8PSK混/16QAM)。
S4、采用单通道干扰分离技术实现干扰信号的抵消,结束本方法。
单通道干扰分离技术包括单/多音干扰抑制、同频干扰重构抵消和同制式干扰单通道盲分离。
单/多音干扰抑制具体为:通过FFT估计出干扰信号的频率,并通过自适应滤波器进行抑制,所述自适应滤波器为LMS滤波器,所述LMS滤波器的输出为:
y(n)=x(n)-[wu(n)u(n)+wv(n)v(n)]
wu(n+1)=wu(n)+λy(n)u(n)
wv(n+1)=wv(n)+λy(n)v(n)
上式中,y(n)为LMS滤波器的输出,x(n)为原始输入,u(n)为参考输入,u(n)=Ccos(2πf0n/fs),C为信号幅度,f0为载波频率,n为离散化计数,fs为采样率,v(n)为参考输入位移90°后的信号,v(n)=Csin(2πf0n/fs),wu(n)为LMS滤波器输出实部,wv(n)为滤波器输出虚部。
此时干扰与信号频谱有交叠,为调制信号,但不一定与期望信号具有相同的调制类型和调制速率。考虑干扰功率大于信号功率的情况。如果干扰功率足够大,可以先进行干扰信号的解调,再由解调符号和参数重构出干扰的波形,从接收信号中抵消掉干扰,即可得到期望的通信信号,只要解调效果足够好,解调符号错误率足够低,重构出的信号波形的误差就足够小,抵消后通信信号中的残差就不会对解调带来太大的影响,仍可实现正常通信。
频谱上相互重叠的两路信号s1、s2同时到达接收机,其中s1为待抵消的干扰信号,s2为待分离的通信信号。通过对干扰信号s1进行解调、参数估计后进行波形重构,抵消后可从混合信号中分离出通信信号s2。
同频干扰重构抵消具体为:对干扰信号进行调解,由调解符号和参数重构出干扰的波形,从接收信号中抵消掉干扰,所述干扰波形重构时需要对干扰信号的符号序列和调制参数进行估计估计不准确时会产生重构误差导致抵消不完全,产生额外的抵消噪声从而降低分离通信信号的信号质量。所述波形抵消误差与符号估计误码和参数估计误差之间的关系式为:
Figure GDA0002366682700000091
上式中,K为干扰抵消误差,σ为噪声方差,s为原始信号,
Figure GDA0002366682700000092
为重构后的信号,σp为相位估计方差,σA为幅度估计方差,A为幅度,a为成型滤波器滚降系数,στ为时延估计方差,T为符号速率,Pe为误码率。
从表达式可看出,归一化的幅度、延时、相位估计偏差是以平方的形式产生抵消噪声,误码率以线性的形式产生抵消噪声,因而抵消误差对误码率最为敏感。在无误码情况下,需要同时提高三个参数的估计精度,否则其余参数将会成为制约抵消噪声减小的主要因素。
不失一般性,考虑接收信号的复基带模型,如下:
Figure GDA0002366682700000101
其中,h1(t)和h2(t)为两信号的瞬时幅度,Δω1和Δω2为两信号的残余载波,θ1和θ2为两信号的初始相位,v(t)为加性高斯白噪声。x1(t)和x2(t)分别为两站发送的基带数字调制信号:
Figure GDA0002366682700000102
其中,ai,n为第i路发送的第n个符号;gi(t)为等效信道滤波器,包括成形滤波器、信道滤波器以及匹配滤波器;T是符号周期;τi(t)为第i个信号与本地接收机之间的时钟漂移,假定0≤τi(t)<T。
主要考虑通信中常用的四种调制方式,即BPSK、QPSK、8PSK和16QAM。
若ai,n是MPSK(M=2、4、8)调制,有:
ai,n=ej2πl/M,i=1,2,l=0,1,…,M-1
若ai,n是MQAM(M=16)调制,考虑归一化的符号序列,有:
Figure GDA0002366682700000103
将接收信号按符号速率进行采样,有:
Figure GDA0002366682700000104
其中yk=y(kT),hi,k=hi(kT),vk=v(kT),xi,k表达式为:
Figure GDA0002366682700000105
其中,τi,k=τi(kT)(k=0,1,2,...)表示离散时间,gi(t)的持续时间长为LT,从(1-L1)Γ到L2T,L=L1+L2。定义L×1维向量:
Figure GDA0002366682700000111
Figure GDA0002366682700000112
则接收混合信号可以表示成更简洁的形式:
Figure GDA0002366682700000113
如果信道响应向量gk已知,我们可以运用经典的Viterbi算法达到上述目的。可是在盲处理的时候,gk并不知道,我们不得不对它和ak进行联合估计。联合估计有多种算法,这里选用PSP算法。
不幸的是,当两个分量信号的载波频率差异较大时,gk变化较快,使得现有的参数估计算法(如LMS算法和RLS算法)难以跟踪。在这种情况下,我们需要一个信道响应尽量不随时间变化的改进模型。
盲分离的目的是根据接收序列{yk,k=0,1,…}估计出两路信号的符号序列{a1,k,a2,k,k=0,1,…},可采用最大似然法进行估计。由于信道响应{g1,k,g2,k,k=0,1,…′}未知,因此最大似然估计需要在序列和参数组成的联合空间进行,如下:
Figure GDA0002366682700000114
其中Φ代表由{φk=(a1,k,a2,k),k=0,1,…}组成的符号序列,Y代表由{yk,k=0,1,…}组成的接收序列,G代表{g1,k,g2,k,k=0,1,…}组成的信道响应。
在运用PSP算法之前,需要先构建状态转移格图。定义k时刻状态为
Figure GDA0002366682700000115
在k时刻输入符号对
Figure GDA0002366682700000116
时状态从sk-1转移到sk,同时输出yk,状态转移可记为:
Figure GDA0002366682700000117
截止到时刻K,似然概率可写成:
Figure GDA0002366682700000121
其中
Figure GDA0002366682700000122
同制式干扰单通道盲分离的具体步骤为:
a.将初始时刻k和累积路径度量Γ(s0)进行初始化,并设定初始状态s0和信道初始响应g1,0和g2,0
设k=0,Γ(s0)=0;
b.当k≥σ时,根据最优留存路径输出k-σ时刻的符号对(a1,k-δ,a2,k-δ),其中σ为判决延迟,a1,k-δ为第一路k-σ时刻样本值,a2,k-δ为第二路信号k-σ时刻样本值;
c.令k加1,根据输入符号对
Figure GDA0002366682700000123
的M2种不同取值从每一留存路径中扩展出M2条分支,其中
Figure GDA0002366682700000124
为第一路K+L2+1时刻样本值,
Figure GDA0002366682700000125
为第二路K+L2+1时刻样本值,L2为成型滤波器有效长度,并计算分支度量λ,计算公式为:
λ(sk-1→sk)=|e(sk-1→sk)|2
Figure GDA0002366682700000126
上式中,λ(sk-1→sk)为状态转移sk-1→sk对应的分支度量,a1,k(sk-1→sk)为状态转移sk-1→sk对应的第1路信号的符号向量,a2,k(sk-1→sk)为状态转移sk-1→sk对应的第2路信号的符号向量,e(sk-1→sk)为抵消残差,yk为接收到信号样本值,
Figure GDA0002366682700000127
为第一路均衡器抽头系数,
Figure GDA0002366682700000128
为第二路均衡器抽头系数;
d.对汇聚到每个状态的M2条分支路径和分支度量计算累积路径度量,累积路径度量的计算公式为:
Figure GDA0002366682700000131
上式中,Γ(sk)为状态sk下的累积路径度量,
Figure GDA0002366682700000132
为k时刻输入符号对
Figure GDA0002366682700000133
能到达sk的所有状态k-1时刻状态;
e.根据累积路径度量选择最优留存路径,并对信道响应进行更新,返回步骤b,信道响应更新公式为:
Figure GDA0002366682700000134
上式中,gi,k+1为k+1时第i(1,2)路均衡器抽头系数,gi,k为k时第i(1,2)路均衡器抽头系数,γ为更新步长,*为取共轭,
Figure GDA0002366682700000135
为k时第i(1,2)路符号数据的共轭。
S5、对信号数据按正常接收处理,结束本方法。
实例1:基于单音\多音干扰检测与抵消方法:
1.采用背靠背实验,干扰机在通信接收机频段上发送单音\多音干扰;
2.抗干扰通信设备先不启动干扰检测和抵消功能,通信接收机解调质量急剧恶化,无法正常工作;
3.抗干扰通信设备启动干扰检测和抵消功能,通信接收机实现干扰自动检测与干扰抵消,通信设备正常工作;
4.改变单音\多音干扰的功率和干扰参数,回到步骤1;
5.经过多次试验记录干扰抵消效果,如图5和图6所示。
实例2:基于同频调制干扰检测与抵消方法
1.采用背靠背实验,干扰机在通信接收机频段上发送同频段调制干扰;
2.抗干扰通信设备先不启动干扰检测和抵消功能,通信接收机解调质量急剧恶化,无法正常工作;
3.抗干扰通信设备启动干扰检测和抵消功能,通信接收机实现干扰自动检测与干扰抵消,通信设备正常工作;
4.改变同频调制干扰的功率和干扰参数,回到步骤1;
5.经过多次试验记录干扰抵消效果,如图7所示。
实例3:基于同制式干扰检测与抵消方法
1.采用背靠背实验,干扰机在通信接收机频段上发送同制式干扰信号;
2.抗干扰通信设备先不启动干扰检测和抵消功能,通信接收机解调质量急剧恶化,无法正常工作;
3.抗干扰通信设备启动干扰检测和抵消功能,通信接收机实现干扰自动检测与干扰抵消,通信设备正常工作;
4.改变同制式干扰的功率和干扰参数,回到步骤1;
5.经过多次试验记录干扰抵消效果,如图8所示。

Claims (5)

1.一种单通道同频干扰识别与抵消方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、对接收机接收到的信号进行采集,得到采集后的信号数据;
S2、对采集后的信号数据进行多维特征提取,得到多维特征提取后的信号数据;
S3、对多维特征提取后的信号数据进行检测,当识别到信号数据被干扰时,进入步骤S4,否则进入步骤S5;
S4、采用单通道干扰分离技术实现干扰信号的抵消,结束本方法;
S5、对信号数据按正常接收处理,结束本方法;
所述步骤S3中信号数据的检测和识别包括单/多音干扰识别与参数提取、同频调制干扰识别与参数提取以及同制式干扰识别与参数提取;
所述单/多音干扰识别与参数提取具体为:通过滤波器对信号谱求对数,再通过长度为2N+1的滤波器进行滤波得到离散谱线,通过离散谱线可判断信号是否受到干扰,滤波公式为:
UdB(k)=10log10U(k)
Figure FDA0002366682690000011
上式中,U(k)为信号谱,UdB(k)为信号功率对数谱,FdB(k)为平滑后功率对数谱,n=1…N,k为离散信号频率值;
所述同频调制干扰识别与参数提取具体为:通过信号的二阶谱提取速率谱线,并通过四阶谱提取载频谱线,通过速率谱线和载频谱线判断信号是否受到干扰;
所述同制式干扰识别与参数提取具体为:通过六阶累积值判断信号是否受到干扰,所述累积值的计算公式为:
cum(x1+y1,L,xk+yk)=cum(x1,L,xk)+cum(y1,L,yk)
上式中,cum为累积量,xi和yi均为随机变量,i=1,2,...,k,k为随机变量的个数,L为数据长度。
2.根据权利要求1所述的单通道同频干扰识别与抵消方法,其特征在于,所述步骤S4中单通道干扰分离技术包括单/多音干扰抑制、同频干扰重构抵消和同制式干扰单通道盲分离。
3.根据权利要求2所述的单通道同频干扰识别与抵消方法,其特征在于,所述单/多音干扰抑制具体为:通过FFT估计出干扰信号的频率,并通过自适应滤波器进行抑制,所述自适应滤波器为LMS滤波器,所述LMS滤波器的输出为:
y(n)=x(n)-[wu(n)u(n)+wv(n)v(n)]
wu(n+1)=wu(n)+λy(n)u(n)
wv(n+1)=wv(n)+λy(n)v(n)
上式中,y(n)为LMS滤波器的输出,x(n)为原始输入,u(n)为参考输入,u(n)=C cos(2πf0n/fs),C为信号幅度,f0为载波频率,n为离散化计数,fs为采样率,v(n)为参考输入位移90°后的信号,v(n)=Csin(2πf0n/fs),wu(n)为LMS滤波器输出实部,wv(n)为滤波器输出虚部,λ为分支度量。
4.根据权利要求2所述的单通道同频干扰识别与抵消方法,其特征在于,所述同频干扰重构抵消具体为:对干扰信号进行调解,由调解符号和参数重构出干扰的波形,从接收信号中抵消掉干扰,所述干扰波形重构时需要对干扰信号的符号序列和调制参数进行估计,波形抵消误差与符号估计误码和参数估计误差之间的关系式为:
Figure FDA0002366682690000031
上式中,K为波形抵消误差,σ为噪声方差,s为原始信号,
Figure FDA0002366682690000032
为重构后的信号,σp为相位估计方差,σA为幅度估计方差,A为幅度,a为成型滤波器滚降系数,στ为时延估计方差,σp、σA和στ均为参数估计误差,T为符号速率,Pe为符号估计误码率。
5.根据权利要求2所述的单通道同频干扰识别与抵消方法,其特征在于,所述同制式干扰单通道盲分离的具体步骤为:
a.将初始时刻k和累积路径度量Г(s0)进行初始化,并设定初始状态s0和信道初始响应g1,0和g2,0;设k=0,Γ(s0)=0;
b.当k≥σ时,根据最优留存路径输出k-σ时刻的符号对(a1,k-δ,a2,k-δ);
其中σ为判决延迟,a1,k-δ为第一路k-σ时刻样本值,a2,k-δ为第二路信号k-σ时刻样本值;
c.令k加1,根据输入符号对
Figure FDA0002366682690000033
的M2种不同取值从每一留存路径中扩展出M2条分支;
其中
Figure FDA0002366682690000034
为第一路K+L2+1时刻样本值,
Figure FDA0002366682690000035
为第二路K+L2+1时刻样本值,L2为成型滤波器有效长度,并计算分支度量λ,计算公式为:
λ(sk-1→sk)=|e(sk-1→sk)|2
Figure FDA0002366682690000036
上式中,λ(sk-1→sk)为状态转移sk-1→sk对应的分支度量,a1,k(sk-1→sk)为状态转移sk-1→sk对应的第1路信号的符号向量,a2,k(sk-1→sk)为状态转移sk-1→sk对应的第2路信号的符号向量,e(sk-1→sk)为抵消残差,yk为接收到信号样本值,
Figure FDA0002366682690000041
为第一路均衡器抽头系数,
Figure FDA0002366682690000042
为第二路均衡器抽头系数;
d.对汇聚到每个状态的M2条分支路径和分支度量计算累积路径度量,累积路径度量的计算公式为:
Figure FDA0002366682690000043
上式中,Г(sk)为状态sk下的累积路径度量,
Figure FDA0002366682690000044
为k时刻输入符号对
Figure FDA0002366682690000045
能到达sk的所有状态k-1时刻状态;
e.根据累积路径度量选择最优留存路径,并对信道响应进行更新,返回步骤b,信道响应更新公式为:
Figure FDA0002366682690000046
上式中,gi,k+1为k+1时第i(1,2)路均衡器抽头系数,gi,k为k时第i(1,2)路均衡器抽头系数,γ为更新步长,*为取共轭,
Figure FDA0002366682690000047
为k时第i(1,2)路符号数据。
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