CN116436549A

CN116436549A - 一种自适应抑制谐杂波信号的高精度频谱分析优化方法

Info

Publication number: CN116436549A
Application number: CN202310530314.1A
Authority: CN
Inventors: 张钦; 隋晓楠; 李海; 侯舒娟; 武毅; 闫士珍
Original assignee: Beijing Institute of Technology BIT
Current assignee: Beijing Institute of Technology BIT
Priority date: 2023-05-11
Filing date: 2023-05-11
Publication date: 2023-07-14

Abstract

本发明公开了一种自适应抑制谐杂波信号的高精度频谱分析优化方法。本发明利用谐杂波信号频率受本振频率影响的特点，当本振频率改变时，对应的谐杂波频率也随之发生改变，因此本发明通过改变信号接收机的本振频率，判断信号是否为谐杂波信号，进而可以采取自适应算法对谐杂波信号进行抑制。本发明属于后端信号处理算法，不过分依赖硬件接收设备，算法具有自适应性和通用性，能够抑制滤波器带内的谐杂波信号，提高频谱分析的精度。

Description

一种自适应抑制谐杂波信号的高精度频谱分析优化方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种自适应抑制谐杂波信号的高精度频谱分析优化方法。

背景技术

直接数字频率合成技术(Direct Digital Synthesis，DDS)是上世纪70年代提出的一种频率合成技术理论。与传统的频率合成器相比，DDS具有低成本、低功耗、高分辨率和快速转换时间等优点，广泛使用在电信与电子仪器领域，用于射频接收芯片中可产生所需的本振信号。但由于相位截断误差、幅度量化误差等误差的存在导致DDS输出信号中会存在杂散信号和谐波信号，影响对真实信号的频谱分析。因此如何抑制杂散信号和谐波干扰成为了DDS的研究热点。

2014年G·阿尔斯兰提出了一种杂散消除系统及相关方法，该系统通过确定哪些杂散将落在被选择调谐的信道内，利用杂散消除模块生成消除信号并从数字信息中减去该消除信号，从而有效地消除数字时钟信号或其他杂散源引起的杂散。2021年皮德义、程功宝提出了一种基于杂散估计的杂散信号消除方法，通过未包含杂散信号的参考时钟信号估计出所包含的杂散信号，并通过估计出的杂散信号反向调节实际时钟信号，以便于消除实际时钟信号中的杂散信号。2021年郑继刚、刘金鹏等人提出了一种改善DDS输出信号频谱质量的系统及方法，对于DDS电路每一个谐波或杂散分量，分别设置一个校正DDS通道，通过产生校正信号与DDS输出信号叠加，消除谐波及杂散信号，所述校正信号的幅度、频率与对应的谐波或杂波分量幅度、频率相同，相位相差180度。

现有的抑制杂散信号和谐波信号干扰的方法，大多是从改善射频电路设计的角度出发，通过增加滤波器组或设置校正模块来达到滤除杂散信号和谐波干扰的目的，虽然能起到较好的去干扰的效果，但存在设计实现复杂、硬件成本较高等问题，此外，针对DDS输出频率的某些高阶谐波会折回到奈奎斯特带宽内，因而不可被滤波，例如，接收设备本振频率为250MHz、接收带宽为40MHz，真实信号频率为758MHz，由于硬件设备抑制高次谐波能力差，本振信号的三次谐波(750MHz)会与真实信号发生混频，产生频率为258MHz的谐波干扰，恰好落在接收带宽内，从而产生虚警信号影响对真实信号的判别；同时，当频谱分析带宽超过接收设备的最大接收带宽时，现有的宽带频谱拼接方案大多采用直接拼接方法，由于滤波器边缘效应导致频谱拼接处存在功率衰减，相邻采集频段没有做频谱重叠和研判处理，在频谱拼接处会产生较宽的过渡带，使得宽带频谱整体呈现“拱桥状”，影响了宽带频谱分析的精确度和对真实信号的分析处理，如图1所示。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种自适应抑制谐杂波信号的高精度频谱分析优化方法，无需更改射频电路结构，从信号处理算法的角度对带内的某些谐杂波信号进行滤除，因而具有通用性和自适应性，通过频谱重叠、综合研判的方式，减少频谱中杂散信号和谐波信号的干扰，提高宽带频谱的精确度。

本发明的自适应抑制谐杂波信号的高精度频谱分析优化方法，包括：

步骤1，改变信号接收设备的本振频率，对接收到的信号进行多次采样，获得多段原始频谱数据；

步骤2，对原始频谱进行优化，得到优化频谱，具体为：

S21，针对某一谱段，截取该谱段相邻多段原始频谱数据并进行预处理，即：单段原始频谱先舍弃左右边缘过渡带数据，再提取与相邻原始频谱具有重叠的部分；

S22，对预处理后的相邻多段原始频谱的幅值逐点进行统计分析，滤除谐杂波信号，得到优化频谱；

S23，重复S21和S22，对原始频谱的所有谱段均进行优化，得到原始频谱所有谱段的优化频谱；

步骤3，对优化频谱进行拼接，得到宽带频谱。

较优的，多段原始频谱的采样点重叠。

较优的，信号接收设备以固定频率步进Δs改变每次采样时的本振频率，频率步进Δs为频率分辨率Δf的整数倍。

较优的，S22中，所述统计分析采用平均值法，即：对预处理后的相邻多段原始频谱数据，逐点求取幅值平均值；判断各段原始频谱同一采样点的幅值与幅值平均值的差异，若差异均小于或等于设定阈值，则以幅值平均值作为该采样点的优化幅值；若某段原始频谱采样点差异大于设定阈值，则认为该段原始频谱的该采样点为谐杂波信号采样点，予以删除，以剩余其他段原始频谱采样点的幅值平均值作为该采样点的优化幅值。

较优的，S22中，所述统计分析采用最小值法，即：对预处理后的相邻多段原始频谱数据，逐点求取最小幅值；以最小幅值作为该采样点的优化幅值。

较优的，获得各采样点的优化幅值后，进行平滑滤波。

有益效果：

(1)本发明利用谐杂波信号频率受本振频率影响的特点，当本振频率改变时，对应的谐杂波频率也随之发生改变，因此本发明通过改变信号接收机的本振频率，判断信号是否为谐杂波信号，进而可以采取自适应算法对谐杂波信号进行抑制。本发明属于后端信号处理算法，不过分依赖硬件接收设备，算法具有自适应性和通用性，能够抑制滤波器带内的谐杂波信号，提高频谱分析的精度。

(2)为提高多段采样频段的研判准确性，每次采样时接收设备以固定步进频率改变本振频率，且步进频率Δs满足与频率分辨率Δf为整数倍关系，即Δs＝k*Δf,k∈Z，使得各段频谱具有相同的频率采样点，减少因采样点位置偏移而需采用插值等其他处理手段，提高采样结果综合判断的精确性和实时性。

附图说明

图1为直接拼接法获取的宽带频谱。

图2为本发明自适应抑制谐杂波信号的高精度频谱分析优化方法原理框图。

图3为自适应抑制谐杂波信号的高精度频谱分析优化方法流程图。

图4为本发明算法原理图。

图5为实施例传统频谱分析结果。

图6为实施例本发明自适应抑制谐杂波信号后的频谱分析结果。

具体实施方式

下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。

本发明提供了一种自适应抑制谐杂波信号的高精度频谱分析优化方法。本发明的原理框图如图2所示，流程图如图3所示。本发明根据谐杂波信号的频率会随本振频率的变化而发生改变，因此通过改变接收机的本振频率对某一频率范围内的无线信号进行多次检测，得到多段原始频谱数据；由于本振频率的改变会导致谐杂波信号频率发生改变，即会出现在不同频率上，某段原始频谱内的谐杂波信号无法同时出现在其他段原始频谱上的同一频率处，因此对频谱重叠部分的多段原始频谱数据进行比较，分析同一频率点上的每段原始频谱数据，可有效判断各个频率上是否存在谐杂波干扰，从而滤除可能存在的干扰，得到较为精确的、优化后的纯净优化频谱，避免传统检测可能产生的谐杂波干扰。同时，宽带频谱拼接时采取了舍弃边缘带宽的处理办法，只保留带内平坦部分的频谱，从而获得更高精度的宽带频谱，进一步提升频谱分析的准确性。

不断改变本振频率可获得更多段优化后的纯净频谱，将这些频谱拼接，即可获得频段更宽、精度更高的宽带频谱。

本发明算法的关键步骤主要包括：多段原始频谱数据的获取、原始频谱数据优化、优化频谱的拼接，原理示意如图4所示：

步骤1，多段原始频谱数据的获取

S11，设置信号接收机本振频率为f₁，采集第一段频谱并作N点FFT处理，得到第一段原始频谱数据；

S12，改变信号接收机本振频率，得到第二段原始频谱数据，相邻原始频谱具有重叠部分。为方便后续数据处理，多段原始频谱的采样点位置应相同，以减少因采样点位置不同导致的插值等额外操作，减少误差。

本实施例以固定频率步进Δs改变本振频率采集第二段原始频谱，频率步进Δs为频率分辨率Δf的整数倍，即Δs＝k*Δf,k∈Z，其中k的取值可根据后端计算能力和实际处理需要灵活选取。第二段原始频谱的本振频率f₂＝f₁+Δs＝f₁+k*Δf，采集频谱并作N点FFT处理，获取第二段原始频谱数据。

S13，重复S12，依次设置第三段原始频谱的本振频率f₃＝f₂+Δs、第四段原始频谱的本振频率f₄＝f₃+Δs……第n段原始频谱的本振频率f_n＝f_n-1+Δs，每段频谱均做N点FFT处理，由此获得n段原始频谱数据。

步骤2，原始频谱数据优化

S21，针对某一谱段，截取该谱段相邻多段原始频谱数据并进行预处理

为消除滤波器边缘过渡带功率衰减带来的影响，单段原始频谱数据做N点FFT处理后，可采取舍弃左右边缘过渡带数据的处理来消除过渡带功率衰减的影响，设单边过渡带内采样点数为N₀，则舍弃过渡带数据后剩余FFT点数M＝N-2*N₀。

S22，相邻多段原始频谱数据重叠部分频谱数据的综合分析优化

如图4所示，经过步骤1、2处理后共获得n段原始频谱，截取某谱段，该谱段内每段原始频谱舍弃过渡带内数据后只保留中间M点采样结果，设相邻t(t<n)段原始频谱重叠部分有L(L<M)组重叠的采样点，每组包含t个采样点且这t个采样点的采样位置相同。根据前述理论基础，若存在受本振频率影响的谐杂波信号，改变本振频率后谐杂波信号不会在原频率上出现，因此可对重叠频段的L组采样点幅值逐组进行统计分析，对谐杂波信号进行滤除。

可采用平均值法分析判断，剔除具有明显差异的采样点幅值，即谐杂波信号；或者可采用最小值法，对谐杂波信号进行滤除：

a)求平均值法。若某一采样点不存在谐杂波干扰，则该组内的t个采样点结果相近，可取t个采样点的平均值作为该点的优化值；反之，该组内某一个点的结果与其余t-1个点相比偏离较大，则认为该偏离较大的点为谐杂波信号干扰，因此可剔除该偏离较大的点，取其余t-1个采样点的平均值作为该点的优化值。此方法要求重叠频谱应至少有3段。

b)求最小值法。取t个采样点中的最小值作为该采样点的优化值，舍弃其余t-1个点。逐点处理完成后还可对各采样点采取平滑处理以进一步提高频谱的连续性。此方法要求重叠频谱应至少有2段。

重叠频段数据的处理方法包括但不限于上述两种方法。对重叠频段内的L组采样点依次进行分析处理，即可得到抑制谐杂波信号后的优化频谱，优化处理后的频谱带宽B＝L*Δf。将多段优化处理后的频谱进行拼接处理，即可得到精度更高的宽带频谱。

实施例

将本发明方法应用在为某型超短波信号收发设备，接收机带宽为40MHz，采用传统频谱分析方法获取的某段频谱如图5所示，本振频率为400MHz，其中400MHz频率处为真实信号，另在1210MHz处存在另一个真实信号，受射频芯片谐波抑制能力的限制，该信号会与本振频率的三次谐波发生混频并产生频率为390MHz频率的谐波干扰，如图5所示，该谐杂波信号恰好落在接收带宽内，无法被滤波器滤除，从而产生虚警信号影响对真实信号的判别。

采用本发明自适应抑制谐杂波信号算法对频谱进行优化，其中，频率分辨率Δf＝7.5kHz，频率步进Δs＝k*Δf＝1067*7.5kHz＝8002.5kHz，多段原始频谱数n＝8，重叠频段包含t＝4段频谱，每段频谱包含采样点数N＝5334，舍弃过渡带内数据后剩余采样点数M＝4266，则重叠频段内实际包含L＝1067组采样点。对这8段频谱截取谱段进行综合分析处理，重叠段频谱采取求平均值法处理，共获得5段优化频谱，每段频谱带宽B＝L*Δf＝1067*7.5kHz＝8002.5kHz，将这5段优化频谱首尾拼接即可获得完整40MHz带宽的频谱，获得的优化后的频谱结果如图6所示，可以清晰看到，在不影响真实信号的情况下，谐杂波信号得到了很好的抑制，极大提高了频谱分析精度。对比可知，本发明的自适应抑制谐杂波信号方法确实具备抑制谐杂波信号、提升频谱分析精度的效果。

综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非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，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种自适应抑制谐杂波信号的高精度频谱分析优化方法，其特征在于，包括：

步骤2，对原始频谱进行优化，得到优化频谱，具体为：

步骤3，对优化频谱进行拼接，得到宽带频谱。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，多段原始频谱的采样点重叠。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，信号接收设备以固定频率步进Δs改变每次采样时的本振频率，频率步进Δs为频率分辨率Δf的整数倍。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，S22中，所述统计分析采用平均值法，即：对预处理后的相邻多段原始频谱数据，逐点求取幅值平均值；判断各段原始频谱同一采样点的幅值与幅值平均值的差异，若差异均小于或等于设定阈值，则以幅值平均值作为该采样点的优化幅值；若某段原始频谱采样点差异大于设定阈值，则认为该段原始频谱的该采样点为谐杂波信号采样点，予以删除，以剩余其他段原始频谱采样点的幅值平均值作为该采样点的优化幅值。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，S22中，所述统计分析采用最小值法，即：对预处理后的相邻多段原始频谱数据，逐点求取最小幅值；以最小幅值作为该采样点的优化幅值。

6.如权利要求4或5所述的方法，其特征在于，获得各采样点的优化幅值后，进行平滑滤波。