CN111628790A - 一种基于干扰带宽检测的高精度抗干扰方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于干扰带宽检测的高精度抗干扰方法及装置，包括：接收天线阵列的时域信号，并进行采样处理；采用频域处理方法，将采样的时域信号转换到频域上来进行干扰频谱检测，通过设置噪声门限来判断信号的带宽，从而获得干扰信号频谱带宽；构建空时联合自适应抗干扰方法，利用基于修正的采样数据协方差矩阵求逆算法，基于获得的干扰信号频谱带宽，进行抗干扰处理并得到抗干扰输出信号，指导工程使用。本发明实现上来说采用基于采样数据协方差修正，其工程复杂度较不修正的情况没有明显的变化，而矩阵求逆其计算精达到理论计算精度，其抗干扰形成的零陷深度必然也能做到最优，在保证干扰抑制的同时，提升了抗干扰后接收机定位的精度。

Description

一种基于干扰带宽检测的高精度抗干扰方法及装置

技术领域

本发明涉及抗干扰技术领域，尤其涉及一种基于干扰带宽检测的高精度抗干扰方法及装置。

背景技术

随着抗干扰技术的不断发展，采用单一的抗干扰方式已经无法满足接收机的需求，譬如时域、频域抗干扰不能对抗宽带干扰，目前工程上一般采用空时联合抗干扰技术，不仅能对抗宽带压制式信号，还能利用时域来增加抗干扰的个数，从而达到增加自由度的目的。但是目前接收机已经不再满足于单一的具有抗干扰功能，对抗干扰个数、样式、干信比的要求也在不断提高，并且还要满足抗干扰后接收机的定位精度。也就是说接收机在追求抗干扰性能的同时还追求定位精度，目前对抗干扰后信号定位精度的研究很少，几乎都是聚焦在具有较高的干信比和较多的干扰个数上，忽略了抗干扰后信号定位精度的分析。

为了提升抗干扰性能，采用基于采样协方差矩阵求逆的算法，从而使得空时联合抗干扰技术的性能达到理论抗干扰极限。不足之处在于干扰样式多样化，有单音、窄带、宽带等等，对于大带宽的宽带信号，需要通过增加时域级数来提升抗干扰性能，对于单音，窄带这样的小带宽信号，时域级数的增加会对整个频谱的完整性进行破坏，从而对有用信号进行恶化，影响其抗干扰后接收机的定位精度。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是目前对抗干扰后信号定位精度的研究很少，几乎都是聚焦在具有较高的干信比和较多的干扰个数上，而抗干扰后信号定位精度差的问题，本发明提供了解决上述问题的一种基于干扰带宽检测的高精度抗干扰方法及装置，为了突破空、时联合抗干扰技术带来的抗干扰后接收机定位精度差的问题，本发明根据干扰信号带宽检测结果去修正采样数据的协方差矩阵，使得不同干扰样式下抗干扰后的频谱保持较高完整形，从而提升了抗干扰后接收机的定位精度，全面提升了抗干扰的整体性能，提高工程应用的可靠性。

本发明通过下述技术方案实现：

一种基于干扰带宽检测的高精度抗干扰方法，包括：

S0：接收天线阵列的时域信号，并进行采样处理；

S1：采用频域处理方法，将采样的时域信号转换到频域上来进行干扰频谱检测，通过设置噪声门限来判断信号的带宽，从而获得干扰信号频谱带宽；

S2：构建空时联合自适应抗干扰方法，利用基于修正的采样数据协方差矩阵求逆算法，基于步骤S1获得的干扰信号频谱带宽，进行抗干扰处理并得到抗干扰输出信号，提升抗干扰后接收机的定位精度，指导工程使用。

工作原理如下：

空时联合抗干扰技术通过空、时二维域的联合处理来极大的提升对抗压制式干扰的能力，为了达到该技术性能的最优，采用基于采样协方差矩阵求逆的算法来获得抗干扰后的滤波权值，在干扰方向上形成零陷，从而达到抑制干扰的目的。由于增加了时域滤波，使得在抑制干扰的同时对整个信号的频谱也有影响，严重时还可能导致干扰抑制的同时有用信号都损失了，无法定位。特别是对于像GPS这样只有2M带宽的导航信号，抗干扰后频谱的完整性对接收机的定位精度的影响就越明显。因此，为了提升各种干扰样式下抗干扰后接收机的定位精度，本发明采用基于干扰带宽检测的高精度抗干扰方法，根据干扰信号带宽检测结果去修正采样数据的协方差矩阵，从而达到减小抗干扰后信号频谱破坏的影响，提升各种干扰样式下抗干扰后接收机的定位精度。

本发明方法考虑到空时联合抗干扰技术，采用基于采样数据协方差矩阵求逆的抗干扰方法来实现，能使得空时联合抗干扰技术形成的干扰零陷达到理论最佳。但是却没有考虑时域滤波带来的抗干扰后频谱的影响，只保证了干扰零陷达到理论最深有效抑制干扰，忽略了抗干扰后接收机定位精度的影响。本发明为了达到较好的干扰抑制，并保持整个有用信号带宽内频谱的完整性，采用基于修正的采样数据协方差矩阵求逆抗干扰方法，提升各种干扰样式下抗干扰后接收机的定位精度，使得抗干扰后接收机的定位精度不再受限于干扰样式，增强工程实用性。

本发明基于干扰带宽检测的高精度抗干扰方法分为：干扰带宽检测和抗干扰两个部分，干扰带宽检测采用频域处理方案，将采样的时域信号转换到频域上来检测，通过设置噪声门限来判断信号的带宽；抗干扰部分采用空时联合自适应抗干扰方案，实现上采用基于修正的采样数据协方差矩阵求逆算法；具体实现上来说采用基于采样数据协方差修正，其工程复杂度较不修正的情况没有明显的变化，而矩阵求逆其计算精达到理论计算精度，其抗干扰形成的零陷深度必然也能做到最优，因此在保证干扰抑制的同时，提升了抗干扰后接收机定位的精度。基于干扰带宽检测的高精度抗干扰方法可以应用于同类或者其他产品上，不能规避此技术手段。

进一步地，步骤S1包括以下子步骤：

S101：当外界不施加干扰时，接收AD采样信号，将其从时域变换到频域；选择若干个点进行傅里叶变换FFT变换，变换后得到实部信号Fdatai(1)、Fdatai(2)...Fdatai(n)，虚部信号 Fdataq(1)、Fdataq(2)...Fdataq(n)，n≥512，转步骤S102；

S102：计算各个频域信号的幅度，频域信号的幅度计算公式如下

Famplitude＝|Fdatai|+|Fdataq| (1)

其中| |表示对信号取绝对值；

由公式(1)得到频域信号的幅度Famplitude(1)、Famplitude(2)...Famplitude(n)，转步骤 S103；

S103：AD采样信号中频信号，基于FFT变换得到的信号频谱图是对称的，选取前

个点的幅度值来计算判决门限值；

其中∑表示信号累加，转步骤S104；

S104：重复步骤S101到S103，得到十次计算的判决门限值Threshold(1)、Threshold(2)... Threshold(10)，然后对10次判决门限结果进行平均，得到最终的门限值；

将得到的频域信号幅度值与公式(3)得到的门限值Th r进行比较，若满足Famplitude＞(Thr+Thr/4)则标记为有效；只判断前

个点，若连续超过20个点的幅度值大于该门限，则给出修正无效的标志即flag_revise_valid＝0，否则flag_revise_valid＝1，转步骤S2。

进一步地，步骤2包括以下子步骤：

S201：基于MVDR的抗干扰算法滤波器，计算最优权值系数，计算公式为：

其中w_opt为最优权值系数；a(θ₀)为[1,0,...0]'；R_xx为采样数据协方差矩阵，具体地：

R_xx＝E[X(t)X^H(t)] (5)

其中X为采样数据；

S201具体包括：

步骤A：对AD采样信号进行预处理，得到IQ信号，转步骤B；

步骤B：将空域信号转化成空时联合的信号，将空域信号进行时域延迟，得到第m个天线接收信号形成的空时联合的信号X_m＝[x_m1,x_m2,…,x_mN]，总共有M个天线，那么有 X₁,X₂,…,X_M的路空时联合信号，转步骤C；

步骤C：将空时联合的信号进行采样协方差矩阵计算，形成采样协方差复数矩阵R_xx，计算公式如下：

其中K表示采样点数，M表示阵元个数，N表示时域滤波器级数，转步骤D；

步骤D：根据步骤S104得到flag_revise_valid，根据它的取值决定是否修正采样协方差矩阵R_xx，若flag_revise_valid＝1，则R_xx修正为：

否则R_xx保持不变，转步骤E；

步骤E：采样协方差矩阵求逆，将采样协方差矩阵的复数矩阵转化为实数矩阵，再用经典的高斯消元法进行实数矩阵的求逆运算得到

转步骤S202；

S202：根据向量和矩阵之间的运算公式可知公式(4)中

的值为一个常量，则公式(4)可简化为

转步骤S203；

S203：根据公式(8)计算抗干扰权值w_opt，公式(8)中a(θ₀)＝[1,0,...0]'，根据向量和矩阵之间的运算公式进一步简化，即w_opt为

的第一列，省掉矩阵和向量的运算，转步骤 S204；

S204：利用生成的抗干扰权值w_opt，对空时二维域信号进行滤波加权，得到抗干扰输出信号。

进一步地，步骤A中对AD采样信号进行预处理，包括去直流、数字IQ变换。

另一方面，本发明还提供了一种基于干扰带宽检测的高精度抗干扰装置，该装置支持所述的一种基于干扰带宽检测的高精度抗干扰方法，该装置包括AD采样模块、干扰带宽检测模块、抗干扰处理模块，其中：

所述AD采样模块，用于接收天线阵列的时域信号，并进行采样处理；

所述干扰带宽检测模块，用于采用频域处理方法，将所述AD采样模块采样的时域信号转换到频域上来进行干扰频谱检测，通过设置噪声门限来判断信号的带宽，从而获得干扰信号频谱带宽；

所述抗干扰处理模块，用于构建空时联合自适应抗干扰方法，利用基于修正的采样数据协方差矩阵求逆算法，基于所述干扰带宽检测模块获得的干扰信号频谱带宽，进行抗干扰处理并得到抗干扰输出信号，提升抗干扰后接收机的定位精度，指导工程使用。

本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

1、本发明为了突破空、时联合抗干扰技术带来的抗干扰后接收机定位精度差的问题，本发明根据干扰信号带宽检测结果去修正采样数据的协方差矩阵，使得不同干扰样式下抗干扰后的频谱保持较高完整形，从而提升了抗干扰后接收机的定位精度，全面提升了抗干扰的整体性能，提高工程应用的可靠性；

2、本发明基于干扰带宽检测的高精度抗干扰方法分为：干扰带宽检测和抗干扰两个部分，干扰带宽检测采用频域处理方案，将采样的时域信号转换到频域上来检测，通过设置噪声门限来判断信号的带宽；抗干扰部分采用空时联合自适应抗干扰方案，实现上采用基于修正的采样数据协方差矩阵求逆算法；具体实现上来说采用基于采样数据协方差修正，其工程复杂度较不修正的情况没有明显的变化，而矩阵求逆其计算精达到理论计算精度，其抗干扰形成的零陷深度必然也能做到最优，因此在保证干扰抑制的同时，提升了抗干扰后接收机定位的精度；基于干扰带宽检测的高精度抗干扰方法可以应用于同类或者其他产品上。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：

图1为本发明一种基于干扰带宽检测的高精度抗干扰方法流程图。

图2为本发明预处理流程图。

图3为本发明空时二维自适应滤波器实现框图。

图4为本发明中步骤S2详细步骤流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。

实施例1

如图1至图4所示，空时联合抗干扰技术通过空、时二维域的联合处理来极大的提升对抗压制式干扰的能力，为了达到该技术性能的最优，采用基于采样协方差矩阵求逆的算法来获得抗干扰后的滤波权值，在干扰方向上形成零陷，从而达到抑制干扰的目的。由于增加了时域滤波，使得在抑制干扰的同时对整个信号的频谱也有影响，严重时还可能导致干扰抑制的同时有用信号都损失了，无法定位。特别是对于像GPS这样只有2M带宽的导航信号，抗干扰后频谱的完整性对接收机的定位精度的影响就越明显。因此，为了提升各种干扰样式下抗干扰后接收机的定位精度，本发明采用基于干扰带宽检测的高精度抗干扰方法，根据干扰信号带宽检测结果去修正采样数据的协方差矩阵，从而达到减小抗干扰后信号频谱破坏的影响，提升各种干扰样式下抗干扰后接收机的定位精度。

本发明方法考虑到空时联合抗干扰技术，采用基于采样数据协方差矩阵求逆的抗干扰方法来实现，能使得空时联合抗干扰技术形成的干扰零陷达到理论最佳。但是却没有考虑时域滤波带来的抗干扰后频谱的影响，只保证了干扰零陷达到理论最深有效抑制干扰，忽略了抗干扰后接收机定位精度的影响。本发明为了达到较好的干扰抑制，并保持整个有用信号带宽内频谱的完整性，采用基于修正的采样数据协方差矩阵求逆抗干扰方法，提升各种干扰样式下抗干扰后接收机的定位精度，使得抗干扰后接收机的定位精度不再受限于干扰样式，增强工程实用性。

本发明基于干扰带宽检测的高精度抗干扰方法分为：干扰带宽检测和抗干扰两个部分，干扰带宽检测采用频域处理方案，将采样的时域信号转换到频域上来检测，通过设置噪声门限来判断信号的带宽；抗干扰部分采用空时联合自适应抗干扰方案，实现上采用基于修正的采样数据协方差矩阵求逆算法；本发明方案的具体实施流程图，见图1所示。方法中信号采样时钟为62m，下面对整个实现步骤进行详细描述。

本发明一种基于干扰带宽检测的高精度抗干扰方法，包括：

S0：接收天线阵列的时域信号，并进行采样处理；

S1：采用频域处理方法，将采样的时域信号转换到频域上来进行干扰频谱检测，通过设置噪声门限来判断信号的带宽，从而获得干扰信号频谱带宽；步骤S1具体包括：

S101：当外界不施加干扰时，接收AD采样信号，将其从时域变换到频域；由于不需要特别精准的带宽检测指标，本实施例选择512个点进行傅里叶变换FFT变换，变换后得到实部信号Fdatai(1)、Fdatai(2)...Fdatai(512)，虚部信号Fdataq(1)、Fdataq(2)...Fdataq(512)，转步骤S102；

S102：计算各个频域信号的幅度，频域信号的幅度计算公式如下

Famplitude＝|Fdatai|+|Fdataq| (1)

其中| |表示对信号取绝对值；

由公式(1)得到频域信号的幅度Famplitude(1)、Famplitude(2)...Famplitude(512)，转步骤S103；

S103：AD采样信号中频信号，基于FFT变换得到的信号频谱图是对称的，所以只选取前256个点的幅度值来计算判决门限值；

其中∑表示信号累加，n取512，转步骤S104；

S104：重复步骤S101到S103，得到十次计算的判决门限值Threshold(1)、Threshold(2)... Threshold(10)，然后对10次判决门限结果进行平均，得到最终的门限值；

将得到的频域信号幅度值与公式(3)得到的门限值Thr进行比较，若满足 F amplitude＞(Thr+Thr/4)则标记为有效；只判断前256个点，若连续超过20个点的幅度值大于该门限，则给出修正无效的标志即flag_revise_valid＝0，否则flag_revise_valid＝1，转步骤S2。

S2：构建空时联合自适应抗干扰方法，利用基于修正的采样数据协方差矩阵求逆算法，基于步骤S1获得的干扰信号频谱带宽，进行抗干扰处理并得到抗干扰输出信号，提升抗干扰后接收机的定位精度，指导工程使用。如图4所示，步骤2包括以下子步骤：

S201：空时联合二维自适应滤波器实现框图见图3，基于MVDR的抗干扰算法滤波器，计算最优权值系数，计算公式为：

其中w_opt为最优权值系数；a(θ₀)为[1,0,...0]'；R_xx为采样数据协方差矩阵，具体地：

R_xx＝E[X(t)X^H(t)] (5)

其中X为采样数据；其流程图见图4，详细步骤如下。S201具体包括：

步骤A：对AD采样信号进行预处理，包括去直流、数字IQ变换，见图2，预处理后得到IQ信号，转步骤B；

步骤B：将空域信号转化成空时联合的信号，根据图2的方式，将空域信号进行时域延迟，得到第m个天线接收信号形成的空时联合的信号X_m＝[x_m1,x_m2,…,x_mN]，总共有M个天线，那么有X₁,X₂,…,X_M的路空时联合信号，转步骤C；

步骤C：将空时联合的信号进行采样协方差矩阵计算，形成采样协方差复数矩阵R_xx，计算公式如下：

其中K表示采样点数，本实施例中K为2048个采样点，M表示阵元个数，N表示时域滤波器级数，转步骤D；

步骤D：根据步骤S104得到flag_revise_valid，根据它的取值决定是否修正采样协方差矩阵R_xx，若flag_revise_valid＝1，则R_xx修正为：

否则R_xx保持不变，转步骤E；

步骤E：采样协方差矩阵求逆，将采样协方差矩阵的复数矩阵转化为实数矩阵，再用经典的高斯消元法进行实数矩阵的求逆运算得到

转步骤S202；

S202：根据向量和矩阵之间的运算公式可知公式(4)中

的值为一个常量，则公式(4)可简化为

转步骤S203；

S203：根据公式(8)计算抗干扰权值w_opt，公式(8)中a(θ₀)＝[1,0,...0]'，根据向量和矩阵之间的运算公式进一步简化，即w_opt为

的第一列，省掉矩阵和向量的运算，转步骤 S204；

S204：利用生成的抗干扰权值w_opt，对空时二维域信号进行滤波加权见图2，得到抗干扰输出信号。

本发明方法中采用如下六个核心关键设计点：

(1)干扰带宽门限设定，首先将AD采样信号进行时频转换，然后获得频域信号的幅度谱值，根据无干扰条件下信号的幅度谱值得到判决门限，以此门限来检测干扰带宽；

(2)干扰带宽门限设定，以连续的20个点幅度值大于门限1.25倍来给出采样协方差矩阵R_xx是否修正的标志。

(3)基于干扰带宽修正采样协方差矩阵R_xx，若给出修正有效，则只需修正参考阵元相关的时域元素，其余阵元的时域元素都保持不变。本发明中参考阵元由约束a(θ₀)＝[1,0,...0]'决定，因此修正R_xx中除去参考阵元所在的行，其余与参考阵元相关的时域形成的互相关元素置为零，自相关元素保持不变，得到公式(7)。

(4)R_xx的修正还可以扩展到其它参考阵元，若a(θ₀)＝[0,...1,0...0]'时，则修正与a(θ₀)相应的非零的参考阵元的时域元素，具体的方法与本发明中一致。

(5)根据a(θ₀)选择抗干扰权值w_opt。为了减少复杂度，本发明中省去矩阵和向量相乘的过程，由于约束中a(θ₀)只有第一个是元素非零，因此选择

中的第一列元素作为抗干扰的计算权值。

(6)抗干扰权值w_opt的选择还可以扩展的到其它列，只需要和a(θ₀)中的非零元素相对应即可。

本发明根据以上六点进行处理后基于干扰带宽检测的高精度抗干扰算法，在抗干扰的同时还考虑了不同干扰带宽下抗干扰后的信号频谱，突破工程抗干扰算法接收机定位精度差的问题，提升抗干扰算法的性能，增强工程应用的实用性，尤其是对于GPS这样小带宽的信号使得其在满足干扰抑制的同时还能保持较好的频谱完整性。本发明方法实现上来说采用基于采样数据协方差修正，其工程复杂度较不修正的情况没有明显的变化，而矩阵求逆其计算精达到理论计算精度，其抗干扰形成的零陷深度必然也能做到最优，因此在保证干扰抑制的同时，提升了抗干扰后接收机定位的精度。基于干扰带宽检测的高精度抗干扰方法可以应用于同类或者其他产品上，不能规避此技术手段。

具体实施时，步骤如图1所示：

根据AD采样信号进行时频变换，得到频域的频谱幅度值；

在无干扰条件下，利用频谱幅度值获得判决门限；

若有连续的20个点的频谱幅度值高于判决门限的1.25倍，则给出修正有效的标志，否则修正无效。

信号预处理见图2，首先对接收到的阵元信号进行去直流，然后再进行数字IQ变换，得到IQ信号。因为算法需要利用信号的相位进行权值调整，在天线方向图上形成零陷，所以这一步预处理是必须的。

采样数据形成的协方差矩阵R_xx修正方法，首先利用干扰信号的带宽检测标志来判定是否修。其次利用约束条件a(θ₀)来判断R_xx中的哪些元素需要修正，在不改变原有算法的复杂的前提下，只需要修正a(θ₀)对应的非零元素相关的时域互相关元素的值，将其置零。方案中选择的是第一个阵元的第一个采样信号作为参考，因此只修正参考信号相关的时域互相关元素的值，即得到式子(7)。

抗干扰算法实现上采用的是基于采样协方差矩阵求逆来实现的，首先将复数矩阵升维转换为实数矩阵，然后利用高斯消元法进行逆矩阵求解。

抗干扰权值计算，权值计算变为只需要选择

中的第一列元素，即就是抗干扰的计算权值。简化了

的计算过程，更利于工程实现。

利用生成的抗干扰权值w_opt，对空时二维域信号进行滤波加权见图2，得到抗干扰输出信号。

图2为空时二维抗干扰方法的自适应滤波框图，从框图可以看出，将空域信号扩展到了空时二维域上，利用抗干扰算法的权值对空时二维域的信号进行滤波加权，输出抗干扰后的信号。

图3为基于干扰带宽检测的高精度抗干扰方法的实现流程图，关键部分有干扰带宽检测，采样数据的协方差矩阵生成、采样数据协方差矩阵的修正、复数矩阵转化为实数矩阵、权值选取、信号滤波等处理。

图4为步骤S2的详细流程图。

考虑到空时联合抗干扰技术，采用基于采样数据协方差矩阵求逆的抗干扰方法来实现，能使得空时联合抗干扰技术形成的干扰零陷达到理论最佳。但是却没有考虑时域滤波带来的抗干扰后频谱的影响，只保证了干扰零陷达到理论最深有效抑制干扰，忽略了抗干扰后接收机定位精度的影响。本发明为了达到较好的干扰抑制，并保持整个有用信号带宽内频谱的完整性，采用基于修正的采样数据协方差矩阵求逆抗干扰方法，提升各种干扰样式下抗干扰后接收机的定位精度，使得抗干扰后接收机的定位精度不再受限于干扰样式，增强工程实用性。

本发明基于干扰带宽检测的高精度抗干扰方法分为：干扰带宽检测和抗干扰两个部分，干扰带宽检测采用频域处理方案，将采样的时域信号转换到频域上来检测，通过设置噪声门限来判断信号的带宽；抗干扰部分采用空时联合自适应抗干扰方案，实现上采用基于修正的采样数据协方差矩阵求逆算法；具体实现上来说采用基于采样数据协方差修正，其工程复杂度较不修正的情况没有明显的变化，而矩阵求逆其计算精达到理论计算精度，其抗干扰形成的零陷深度必然也能做到最优，因此在保证干扰抑制的同时，提升了抗干扰后接收机定位的精度。基于干扰带宽检测的高精度抗干扰方法可以应用于同类或者其他产品上，不能规避此技术手段。

实施例2

如图1至图4所示，本实施例与实施例1的区别在于，本实施例提供了一种基于干扰带宽检测的高精度抗干扰装置，该装置支持实施例1中的一种基于干扰带宽检测的高精度抗干扰方法，该装置包括AD采样模块、干扰带宽检测模块、抗干扰处理模块，其中：

所述AD采样模块，用于接收天线阵列的时域信号，并进行采样处理；

所述干扰带宽检测模块，用于采用频域处理方法，将所述AD采样模块采样的时域信号转换到频域上来进行干扰频谱检测，通过设置噪声门限来判断信号的带宽，从而获得干扰信号频谱带宽；

所述抗干扰处理模块，用于构建空时联合自适应抗干扰方法，利用基于修正的采样数据协方差矩阵求逆算法，基于所述干扰带宽检测模块获得的干扰信号频谱带宽，进行抗干扰处理并得到抗干扰输出信号，提升抗干扰后接收机的定位精度，指导工程使用。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，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，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于干扰带宽检测的高精度抗干扰方法，其特征在于，包括：

S0：接收天线阵列的时域信号，并进行采样处理；

S1：采用频域处理方法，将采样的时域信号转换到频域上来进行干扰频谱检测，通过设置噪声门限来判断信号的带宽，从而获得干扰信号频谱带宽；

S2：构建空时联合自适应抗干扰方法，利用基于修正的采样数据协方差矩阵求逆算法，基于步骤S1获得的干扰信号频谱带宽，进行抗干扰处理并得到抗干扰输出信号，指导工程使用。

2.根据权利要求1所述的一种基于干扰带宽检测的高精度抗干扰方法，其特征在于，步骤S1包括以下子步骤：

S101：当外界不施加干扰时，接收AD采样信号，将其从时域变换到频域；选择若干个点进行傅里叶变换FFT变换，变换后得到实部信号Fdatai(1)、Fdatai(2)...Fdatai(n)，虚部信号Fdataq(1)、Fdataq(2)...Fdataq(n)，n≥512，转步骤S102；

S102：计算各个频域信号的幅度，频域信号的幅度计算公式如下

Famplitude＝|Fdatai|+|Fdataq| (1)

其中||表示对信号取绝对值；

由公式(1)得到频域信号的幅度Famplitude(1)、Famplitude(2)...Famplitude(n)，转步骤S103；

S103：AD采样信号中频信号，基于FFT变换得到的信号频谱图是对称的，选取前

个点的幅度值来计算判决门限值；

其中∑表示信号累加，转步骤S104；

S104：重复步骤S101到S103，得到十次计算的判决门限值Threshold(1)、Threshold(2)...Threshold(10)，然后对10次判决门限结果进行平均，得到最终的门限值；

将得到的频域信号幅度值与公式(3)得到的门限值Th r进行比较，若满足Famplitude＞(Thr+Thr/4)则标记为有效；只判断前

个点，若连续超过20个点的幅度值大于该门限，则给出修正无效的标志即flag_revise_valid＝0，否则flag_revise_valid＝1，转步骤S2。

3.根据权利要求2所述的一种基于干扰带宽检测的高精度抗干扰方法，其特征在于，步骤2包括以下子步骤：

S201：基于MVDR的抗干扰算法滤波器，计算最优权值系数，计算公式为：

其中w_opt为最优权值系数；a(θ₀)为[1,0,...0]'；R_xx为采样数据协方差矩阵，具体地：

R_xx＝E[X(t)X^H(t)] (5)

其中X为采样数据；

S201具体包括：

步骤A：对AD采样信号进行预处理，得到IQ信号，转步骤B；

步骤B：将空域信号转化成空时联合的信号，将空域信号进行时域延迟，得到第m个天线接收信号形成的空时联合的信号X_m＝[x_m1,x_m2,…,x_mN]，总共有M个天线，那么有X₁,X₂,…,X_M的路空时联合信号，转步骤C；

步骤C：将空时联合的信号进行采样协方差矩阵计算，形成采样协方差复数矩阵R_xx，计算公式如下：

其中K表示采样点数，M表示阵元个数，N表示时域滤波器级数，转步骤D；

步骤D：根据步骤S104得到flag_revise_valid，根据它的取值决定是否修正采样协方差矩阵R_xx，若flag_revise_valid＝1，则R_xx修正为：

否则R_xx保持不变，转步骤E；

步骤E：采样协方差矩阵求逆，将采样协方差矩阵的复数矩阵转化为实数矩阵，再用经典的高斯消元法进行实数矩阵的求逆运算得到

转步骤S202；

S202：根据向量和矩阵之间的运算公式可知公式(4)中

的值为一个常量，则公式(4)可简化为

转步骤S203；

S203：根据公式(8)计算抗干扰权值w_opt，公式(8)中a(θ₀)＝[1,0,...0]'，根据向量和矩阵之间的运算公式进一步简化，即w_opt为

的第一列，省掉矩阵和向量的运算，转步骤S204；

S204：利用生成的抗干扰权值w_opt，对空时二维域信号进行滤波加权，得到抗干扰输出信号。

4.根据权利要求3所述的一种基于干扰带宽检测的高精度抗干扰方法，其特征在于，步骤A中对AD采样信号进行预处理，包括去直流、数字IQ变换。

5.一种基于干扰带宽检测的高精度抗干扰装置，其特征在于，该装置支持如权利要求1至4中任意一项所述的一种基于干扰带宽检测的高精度抗干扰方法，该装置包括AD采样模块、干扰带宽检测模块、抗干扰处理模块，其中：

所述AD采样模块，用于接收天线阵列的时域信号，并进行采样处理；

所述干扰带宽检测模块，用于采用频域处理方法，将所述AD采样模块采样的时域信号转换到频域上来进行干扰频谱检测，通过设置噪声门限来判断信号的带宽，从而获得干扰信号频谱带宽；

所述抗干扰处理模块，用于构建空时联合自适应抗干扰方法，利用基于修正的采样数据协方差矩阵求逆算法，基于所述干扰带宽检测模块获得的干扰信号频谱带宽，进行抗干扰处理并得到抗干扰输出信号，提升抗干扰后接收机的定位精度，指导工程使用。

Images