CN113014279B - 一种视距通信中具备抗干扰能力的帧检测方法 - Google Patents

一种视距通信中具备抗干扰能力的帧检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种适用于视距通信中具备抗干扰能力的帧检测方法。一种视距通信中具备抗干扰能力的帧检测方法，采用功率倒置算法将接收信号中的一路设为参考信号，权系数保持为1，调整其余各路接收信号权值，然后根据调整后的各路接收信号权值进行空域合并，然后对合并后的信号进行帧检测。该方法在帧检测前对接收信号进行一级抗干扰处理提高信号的信干比，提升干扰环境下通信系统的帧检测性能。

Description

一种视距通信中具备抗干扰能力的帧检测方法
技术领域
本发明属于视距通信技术领域，具体涉及一种视距通信中具备抗干扰能力的帧检测方法。
背景技术
在通信系统接收机中，接收端需要进行信号的定时同步即帧检测，它是通信系统接收机实现的基础，没有准确的同步就无法对信号实现可靠的恢复。在实际通信系统中，有时会存在干扰，传统的帧检测方案在信干比低于一定值后无法正常工作，从而造成数据帧的丢失。
发明内容
为克服现有技术中的问题，本发明的目的是提供一种视距通信中具备抗干扰能力的帧检测方法。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种视距通信中具备抗干扰能力的帧检测方法，采用功率倒置算法将接收信号中的一路设为参考信号，权系数保持为1，调整其余各路接收信号权值，然后根据调整后的各路接收信号权值进行空域合并，然后对合并后的信号进行帧检测。
本发明进一步的改进在于，调整其余各路接收信号权值的具体过程为：
先通过接收信号计算自相关矩阵与互相关矢量，对自相关矩阵进行重构得到重构后的自相关矩阵，然后根据重构后的自相关矩阵和互相关矢量计算第k步的梯度矢量；然后根据第k步的梯度矢量计算第k步的步长因子，然后根据第k步的步长因子更新权值，根据更新后的权值对接收信号进行空域的滤波合并。
本发明进一步的改进在于，采用对角加载钝化方法对自相关矩阵进行重构得到重构后的自相关矩阵。
本发明进一步的改进在于，重构后的自相关矩阵
Figure BDA0002894888010000011
其中，trace()表示求矩阵的迹，l表示钝化系数，I表示与自相关矩阵R同阶的单位矩阵。
本发明进一步的改进在于，第k步的梯度矢量
Figure BDA0002894888010000021
其中，wk为第k步的权值。
本发明进一步的改进在于，第k步的步长因子
Figure BDA0002894888010000022
其中，
Figure BDA0002894888010000023
表示第k步的梯度矢量
Figure BDA0002894888010000024
的共轭转置。
本发明进一步的改进在于，更新后的权值
Figure BDA0002894888010000025
其中，wk为第k步的权值，μk为第k步的步长因子，
Figure BDA0002894888010000026
表示第k步的梯度矢量
Figure BDA0002894888010000027
的共轭转置。
本发明进一步的改进在于，合并后的信号
Figure BDA0002894888010000028
其中，y表示合并后的信号，
Figure BDA0002894888010000029
表示wk的共轭转置，x1表示参考支路信号，xa表示其余支路信号。
本发明进一步的改进在于，采用滑动互相关帧检测方法进行帧检测。
与现有技术相比，本发明具有的有益效果：本发明使用功率倒置(PI)算法对接收数据进行抗干扰处理，经过PI算法处理后的信号信干比显著提高，从而能够在信干比较差的环境中顺利实现帧检测。PI算法利用多路接收数据进行自适应抗干扰，有较强的可实现性。本发明适用于信号比干扰小很多的通信环境中，因此多用于GPS接收机中。本发明通过更新权值，在降低实现复杂度的同时尽可能小的影响算法性能，提升了算法的可实现性。
进一步的，本发明使用对角加载钝化方法对自相关矩阵进行重构得到重构后的自相关矩阵，能够运用于正常通信系统的帧检测前进行抗干扰。
附图说明
图1为功率倒置阵示意图。
图2为本发明采用的信号帧的结构。
图3为在干噪比为20dB的情况下，采用本发明帧检测方法和未经抗干扰处理的帧检测方法的漏报概率MDP随信噪比SNR变化的对比曲线。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行详细描述。
本发明是一种视距通信中具备抗干扰能力的帧检测方法，其基本思想是先对接收信号进行一级抗干扰处理，提高信号信干比，然后对抗干扰后的信号进行帧检测。采用功率倒置(PI)算法对接收信号进行抗干扰处理，该算法将接收信号的其中一路设为参考信号，权系数始终保持为1，调整剩余几路接收信号权值，然后根据各路权值进行空域合并，合并后的信号即为抗干扰后的信号。PI算法权值的选取准则是保证有用信号功率为常数的情况下，使输出功率最小。PI算法的具体实现步骤是：接收信号的其中一路设为参考信号，权系数始终保持为1，调整剩余几路接收信号的权值，调整剩余几路接收信号的权值的具体过程为：先通过接收信号计算自相关矩阵R与互相关矢量p，采用对角加载钝化方法对自相关矩阵R进行重构得到重构后的自相关矩阵
Figure BDA0002894888010000031
先通过接收信号计算自相关矩阵R与互相关矢量p，对自相关矩阵R进行重构得到重构后的自相关矩阵
Figure BDA0002894888010000032
然后根据重构后的自相关矩阵
Figure BDA0002894888010000033
和互相关矢量p计算第k步的梯度矢量
Figure BDA0002894888010000034
其中，wk为第k步的权值，然后根据第k步的梯度矢量
Figure BDA0002894888010000035
计算第k步的步长因子，
Figure BDA0002894888010000036
其中，
Figure BDA0002894888010000037
表示第k步的梯度矢量
Figure BDA0002894888010000038
的共轭转置；然后更新权值，得到更新后的权值
Figure BDA0002894888010000039
根据更新后的权值对接收信号进行空域的滤波合并，得到合并后的信号
Figure BDA00028948880100000310
其中，y表示合并后的信号，
Figure BDA00028948880100000311
表示wk的共轭转置，x1表示参考支路信号，xa表示其余支路信号。
将经过PI算法处理后的信号进行帧检测，其主要思想是计算帧检测度量值，设置一个合适的检测门限，当帧检测度量值大于检测门限就认为帧到达，否则帧未到达。传统的帧检测方案不具备抗干扰能力，在输入信干比低于一定值后无法正常进行帧检测。本发明提出的抗干扰帧检测方法能够对抗一定强度的干扰，提升在信干比较低环境中通信系统的帧检测性能。
具体包括下述步骤：
步骤一：使用PI算法对信号进行抗干扰处理。图1为功率倒置阵示意图。PI算法的主要内容就是计算最佳权系数，其理论分析如下。
假设在M元功率倒置阵列中，阵列的输入向量为x(n)＝[x1(n),x2(n),…,xM(n)]T；其对应的加权系数为w(n)＝[w1(n),w2(n),…wM(n)]T；阵列输出为y(n)＝wH(n)x(n)。
根据线性约束最小方差(LCMV)算法：在保证对有用信号增益为常数的条件下，使输出总功率Pout最小。实际上，这就等效于输出信干比最大。如果不加约束，那么Pout的极小值将在w(n)＝0时取得，因而没有意义，所以必须加上约束。令wH(n)s＝1，其中s＝[1,0,...0]T。可以得到w1(n)＝1，即阵列中第一支路的加权系数始终保持为1。第一部分w1(n)使得有用信号具有固定增益，余下可调部分使输出功率达到最小。输出功率可以表示为：
Pout＝E{|y(n)|2}＝E{(wH(n)x(n))(wH(n)x(n))*}＝E{wH(n)R(n)w(n)}
其中，E{}表示求期望，R为输入矢量的自相关矩阵，*表示求共轭，n代表时刻。
可以求得理想最佳权矢量为
wopt(n)＝[sTR-1(n)s]-1R-1(n)s
其中wopt表示最佳权矢量，T表示转置，-1表示矩阵求逆运算。
在实际工程实现时使用最小均方(LMS)算法求解，LMS算法最加权系数为w＝R-1p。其中p为第一支路与其余支路的互相关矢量。为了在实现时避免矩阵求逆运算，可以使用最陡梯度下降法得到无约束最优化问题的解。最陡梯度下降法是一种迭代运算，它利用负梯度方向是使函数值下降最快的方向这一特点，在迭代的每一步以负梯度方向更新权值。最陡梯度下降法步长因子μ的选择对算法性能影响很大。首先要保证算法收敛，最陡梯度下降法步长因子μ必须满足的收敛条件为0＜μ＜1/λmax，其中λmax为自相关矩阵R的最大特征值。在保证收敛的条件下，可选择大一点的最陡梯度下降法步长因子μ值，加快收敛速度。但是当最陡梯度下降法步长因子μ值太大时，就会出现振荡性过渡的现象。由于通信系统接收信号是变化的，一个固定的步长因子无法满足多变的情况。因此提出一种步长因子自适应变化的LMS迭代算法。
利用MMSE准则，最佳权值可表示为
Figure BDA0002894888010000051
其中x1表示参考支路信号，xa表示其余支路信号。
令目标函数为
Figure BDA0002894888010000052
上式中wk表示第k步的权值。
目标函数对wk求导并令其等于0，可以得到最佳权值为：
Figure BDA0002894888010000053
根据最陡梯度下降法，在迭代的每一步以负梯度方向更新权值：
Figure BDA0002894888010000054
式中μk为第k步的步长因子，
Figure BDA0002894888010000055
为第k步的梯度矢量。
将
Figure BDA0002894888010000056
代入目标函数中，可以得到
Figure BDA0002894888010000057
对μk求导
Figure BDA0002894888010000058
令上式等于0，求得
Figure BDA0002894888010000059
因此自适应步长因子算法的权值更新过程如下
Figure BDA0002894888010000061
Figure BDA0002894888010000062
Figure BDA0002894888010000063
由于PI算法将接收信号本身作为参考信号，因此会对信号和干扰同时抑制。在高信干比情况下无法使用该算法。为了使算法在高信干比下也能使用，对算法进行改进。在计算得到R矩阵后使用对角加载钝化技术对R矩阵进行重构，方法如下：
Figure BDA0002894888010000064
其中trace()表示求矩阵的迹，l表示钝化系数，I表示与R同阶的单位矩阵，
Figure BDA0002894888010000065
表示重构后的自相关矩阵。
步骤二：对抗干扰后的信号进行帧检测。采用滑动互相关帧检测方法进行帧检测。帧检测度量值的分子就是导频序列和接收信号进行滑动互相关的结果，帧检测度量值的分母对分子进行归一化。
图1为PI算法的功率倒置阵示意图，接收端通过多路天线接收数据，按照一定的准则对接收数据进行空域的滤波合并，达到抗干扰的目的。
图2为本发明采用的信号帧的结构，信号帧由导频序列和数据两部分构成。导频序列也添加循环前缀CP，信号帧的负载由循环前缀和数据块的形式逐块拼接而成，在发送端将数据分块并添加循环前缀。在后续仿真中，循环前缀长度为64，导频序列由长度为256的m序列构成，一个数据块的长度为256。
图3为在干噪比为20dB情况下，采用抗干扰帧检测方法和未经抗干扰处理的帧检测方法的漏报概率MDP随信噪比SNR变化的对比曲线。
仿真对比了使用多种钝化系数抗干扰帧检测方案以及未经过抗干扰处理的帧检测方案进行帧检测的漏报概率MDP。仿真的导频序列采用长度为256的m序列，然后添加长度为64的循环前缀，采用的星座图映射方式是QPSK映射，接收机采用四路天线接收，每个数据块为256个符号，添加长度为64的循环前缀。信号入射方向为-20°，干扰入射方向为60°，固定干噪比为20dB。仿真结果表明：抗干扰帧检测方案具备抗干扰能力，在低信干比环境下帧检测也能顺利实现；未经钝化处理的抗干扰帧检测算法在信干比较好时漏报概率MDP会回升，说明未改进的PI算法应用场景是低信干比环境；经过钝化处理后的PI算法在高信干比下漏报概率MDP没有回升。因此将经过对角加载钝化处理后的PI算法运用在帧检测前进行抗干扰能够满足多信干比情况，提升系统的帧检测性能。
该方法在帧检测前对接收信号进行一级抗干扰处理提高信号的信干比，提升干扰环境下通信系统的帧检测性能。
以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种视距通信中具备抗干扰能力的帧检测方法，其特征在于，采用功率倒置算法将接收信号中的一路设为参考信号，权系数保持为1，调整其余各路接收信号权值，然后根据调整后的各路接收信号权值进行空域合并，然后对合并后的信号进行帧检测；
调整其余各路接收信号权值的具体过程为：
先通过接收信号计算自相关矩阵与互相关矢量，对自相关矩阵进行重构得到重构后的自相关矩阵，然后根据重构后的自相关矩阵和互相关矢量计算第k步的梯度矢量；然后根据第k步的梯度矢量计算第k步的步长因子，然后根据第k步的步长因子更新权值，根据更新后的权值对接收信号进行空域的滤波合并。
2.根据权利要求1所述的一种视距通信中具备抗干扰能力的帧检测方法，其特征在于，采用对角加载钝化方法对自相关矩阵R进行重构得到重构后的自相关矩阵
Figure FDA0003392140530000011
3.根据权利要求1所述的一种视距通信中具备抗干扰能力的帧检测方法，其特征在于，重构后的自相关矩阵
Figure FDA0003392140530000012
其中，trace()表示求矩阵的迹，l表示钝化系数，I表示与自相关矩阵R同阶的单位矩阵。
4.根据权利要求2所述的一种视距通信中具备抗干扰能力的帧检测方法，其特征在于，第k步的梯度矢量
Figure FDA0003392140530000013
其中，wk为第k步的权值，p为互相关矢量。
5.根据权利要求3所述的一种视距通信中具备抗干扰能力的帧检测方法，其特征在于，第k步的步长因子
Figure FDA0003392140530000014
其中，
Figure FDA0003392140530000015
表示第k步的梯度矢量
Figure FDA0003392140530000016
的共轭转置。
6.根据权利要求5所述的一种视距通信中具备抗干扰能力的帧检测方法，其特征在于，更新后的权值
Figure FDA0003392140530000017
其中，wk为第k步的权值，μk为第k步的步长因子，
Figure FDA0003392140530000018
为梯度矢量。
7.根据权利要求6所述的一种视距通信中具备抗干扰能力的帧检测方法，其特征在于，合并后的信号
Figure FDA0003392140530000021
其中，y表示合并后的信号，
Figure FDA0003392140530000022
表示wk的共轭转置，x1表示参考支路信号，xa表示其余支路信号。
8.根据权利要求1所述的一种视距通信中具备抗干扰能力的帧检测方法，其特征在于，采用滑动互相关帧检测方法进行帧检测。
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