CN116708098A - 一种干扰对消除方法、系统、计算机及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种干扰对消除方法、系统、计算机及存储介质，干扰对消除方法包括以下步骤：获取空间中的信号源，并对信号源进行预处理形成标定数字信号；根据标定数字信号获取输出权矢量，通过标定数字信号及输出权矢量建立噪声自相关函数；通过噪声自相关函数获取步长因子及标定数字信号的梯度平滑估值；通过梯度平滑估值优化步长因子，以迭代更新输出权矢量；根据迭代更新后的输出权矢量生成消除数字信号，对消除数字信号进行后处理，以获取对消信号。通过梯度平滑估值优化步长因子，以平滑迭代的方式减小步长因子，在相同的收敛速度下，可使用更小的步长因子达到稳态，解决了收敛速度和稳态误差之间的矛盾，达到实时对信号源对消的目的。
Description
技术领域
本申请涉及无线电通讯技术领域，特别是涉及一种干扰对消除方法、系统、计算机及存储介质。
背景技术
随着科技的不断提升，大规模集成电路的数字信号处理技术不断增强，自适应雷达干扰对消技术得到广泛研究与应用，并在时域和空域两方面实现突破。在空域上主要利用信号处理的相控阵自适应干扰置零技术实现，在时域上主要通过基于自适应回波抵消的干扰消除技术和基于自适应系统辨识的干扰对消技术。
自适应系统辨识的干扰对消技术一般通过获取空间内的雷达信号，并对雷达信号进行解析，获取其相关参数，并对应形成对消信号，以达到干扰或破坏雷达信号的目的。
但现有的自适应干扰对消系统具有固定步长造成的收敛速度和稳态误差的矛盾的缺陷，即取较大步长因子能够获得较快收敛速度但稳态误差会增大，反之取较小的步长因子能够缩小稳态误差却不能较快的收敛，即在生成对消信号的过程中，生成速度与对消误差之间难以平衡。
发明内容
本申请实施例提供了一种干扰对消除方法、系统、计算机及存储介质，以解决现有技术中在进行干扰对消时，因收敛速度与稳态误差之间的矛盾，导致生成对消信号的过程中，生成速度与对消误差之间难以平衡的技术问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种干扰对消除方法，包括以下步骤：
获取空间中的信号源，并对所述信号源进行预处理，以形成标定数字信号；
根据所述标定数字信号获取输出权矢量，并通过所述标定数字信号及所述输出权矢量建立噪声自相关函数；
通过所述噪声自相关函数获取步长因子及所述标定数字信号的梯度平滑估值；
通过所述梯度平滑估值优化所述步长因子，以迭代更新所述输出权矢量；
基于所述噪声自相关函数获取稳态均方误差，通过所述稳态均方误差判断所述输出权矢量的迭代更新是否完成；
若所述输出权矢量的迭代更新完成，则根据迭代更新后的所述输出权矢量生成消除数字信号，对所述消除数字信号进行后处理，以获取对消信号，所述对消信号用于对消所述信号源。
进一步地，所述获取空间中的信号源，并对所述信号源进行预处理，以形成标定数字信号的步骤包括：
持续于空间内进行信号搜索，直至获取信号源；
以额定功率放大所述信号源，以获取干扰信号；
采集并存储所述干扰信号，并对所述干扰信号进行模数转换，以形成标定数字信号。
进一步地，所述根据所述标定数字信号获取输出权矢量，并通过所述标定数字信号及所述输出权矢量建立噪声自相关函数的步骤包括：
获取所述标定数字信号于n时刻的输入信号矢量，对应构建于n时刻的输出权矢量，并计算于n时刻与所述输入信号矢量对应的输出序列；
根据所述输出序列建立噪声自相关函数。
进一步地，所述输出序列的计算公式为：
，
其中表示于n时刻与所述输入信号矢量对应的输出序列，/>表示标定数字信号于n时刻的输入信号矢量，/>表示于n时刻的输出权矢量，T为转置运算符；
所述噪声自相关函数的计算公式：
，
其中，表示噪声自相关函数，/>表示期望响应。
进一步地，所述步长因子的计算公式为：
，
其中表示步长因子，/>、/>表示计算参数，/>表示噪声自相关函数，表示n时刻之前第D个采样点处的误差，exp为指数函数；
所述梯度平滑估值的计算公式：
，
其中，表示梯度平滑估值，/>表示标定数字信号于n-1时刻的梯度平滑值，/>表示噪声自相关函数，/>表示标定数字信号于n时刻的输入信号矢量，表示梯度平滑因子。
进一步地，所述通过所述梯度平滑估值优化所述步长因子，以迭代更新所述输出权矢量的步骤具体为：
通过以下公式对所述输出权矢量进行迭代更新：
，
其中，表示于n时刻的输出权矢量，/>表示步长因子，/>表示梯度平滑估值。
第二方面，本申请实施例提供了一种干扰对消除系统，应用于如上述技术方案中的干扰对消除方法，所述系统包括：
输入模块，用于获取空间中的信号源，并对所述信号源进行预处理，以形成标定数字信号；
第一构建模块，用于根据所述标定数字信号获取输出权矢量，并通过所述标定数字信号及所述输出权矢量建立噪声自相关函数；
第二构建模块，用于通过所述噪声自相关函数获取步长因子及所述标定数字信号的梯度平滑估值；
计算模块，用于通过所述梯度平滑估值优化所述步长因子，以迭代更新所述输出权矢量；
判断模块，用于基于所述噪声自相关函数获取稳态均方误差，通过所述稳态均方误差判断所述输出权矢量的迭代更新是否完成；
输出模块，用于若所述输出权矢量的迭代更新完成，则根据迭代更新后的所述输出权矢量生成消除数字信号，对所述消除数字信号进行后处理，以获取对消信号，所述对消信号用于对消所述信号源。
第三方面，本申请实施例提供了一种计算机，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的干扰对消除方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的干扰对消除方法。
相比于现有技术，本发明的有益效果在于：在完成所述标定数字信号的获取后，通过改变所述步长因子，即通过所述梯度平滑估值优化所述步长因子，以平滑迭代的方式减小所述步长因子，在相同的收敛速度下，可使用更小的所述步长因子达到稳态，即在保障收敛速度的情况下，有效的缩小稳态误差，解决了收敛速度和稳态误差之间的矛盾，达到实时对所述信号源对消的目的。
本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
附图说明
图1为本发明第一实施例中干扰对消除方法的流程图；
图2为本发明第二实施例中干扰对消除方法的流程图；
图3为本发明第三实施例中干扰对消除系统的结构框图；
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。
在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。
请参阅图1，本发明第一实施例提供的干扰对消除方法，所述方法包括以下：
步骤S10：获取空间中的信号源，并对所述信号源进行预处理，以形成标定数字信号；
所述信号源即雷达辐射源，对所述信号源的获取是实行有效的电子干扰的前提，一般情况下，利用检测源来检测目标发射的所述信号源，发现目标雷达的存在与否。
步骤S20：根据所述标定数字信号获取输出权矢量，并通过所述标定数字信号及所述输出权矢量建立噪声自相关函数；
步骤S30：通过所述噪声自相关函数获取步长因子及所述标定数字信号的梯度平滑估值；
具体地，所述步长因子的计算公式为：
，
其中表示步长因子，/>、/>表示计算参数，/>表示噪声自相关函数，表示n时刻之前第D个采样点处的误差，exp为指数函数。其中0＜/>＜1，/>＞0。
所述梯度平滑估值的计算公式：
，
其中，表示梯度平滑估值，/>表示标定数字信号于n-1时刻的梯度平滑值，/>表示噪声自相关函数，/>表示标定数字信号于n时刻的输入信号矢量，表示梯度平滑因子。其中，根据收敛条件，梯度平滑因子/>的取值为0＜/>＜1。
获取所述步长因子期望值：
，
获取所述步长因子的平均值：
，
从所述步长因子的期望值及所述步长因子的平均值中可看出，在所述噪声自相关函数不相关或较小时，所述步长因子可获取更小的期望值。
步骤S40：通过所述梯度平滑估值优化所述步长因子，以迭代更新所述输出权矢量；
在完成所述标定数字信号的获取后，通过改变所述步长因子，即通过所述梯度平滑估值优化所述步长因子，以平滑迭代的方式减小所述步长因子，在相同的收敛速度下，可使用更小的所述步长因子达到稳态，即在保障收敛速度的情况下，有效的缩小稳态误差，解决了收敛速度和稳态误差之间的矛盾，达到实时对所述信号源对消的目的。
步骤S50：基于所述噪声自相关函数获取稳态均方误差，通过所述稳态均方误差判断所述输出权矢量的迭代更新是否完成；
具体地，在完成所述稳态均方误差的获取后，判断所述稳态均方误差是否在误差阈值内，若所述稳态均方误差在所述误差阈值内，则判定所述输出权矢量的迭代更新完成。
步骤S60：若所述输出权矢量的迭代更新完成，则根据迭代更新后的所述输出权矢量生成消除数字信号，对所述消除数字信号进行后处理，以获取对消信号，所述对消信号用于对消所述信号源。
在完成所述输出权矢量的迭代更新后，基于所述消除数字信号所获取的所述对消信号，即是与所述信号源对应的信号，一般情况下，通过发射天线将所述对消信号发射到空间中，可使所述对消信号与空间中已存在的所述信号源进行对消，从而达到消除干扰的目的。
请参阅图2，本发明第二实施例提供的干扰对消除方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S100：持续于空间内进行信号搜索，直至获取信号源；
在需要进行相应的雷达对抗工作时，通过持续对空间内进行信号搜索，可及时的获取所述信号源，避免错漏导致信息泄露。
步骤S101：以额定功率放大所述信号源，以获取干扰信号；
步骤S102：采集并存储所述干扰信号，并对所述干扰信号进行模数转换，以形成标定数字信号；
对所述信号源的放大，目的是更为有效的对所述信号源进行数据处理，避免所述信号源在传输的过程中被噪声淹没，而将所述干扰信号进行数模转换，转换为所述标定数字信号，是方便对所述信号源进行运算和处理，可根据外部指令或预先编好的程序灵活地选择和组合使用，且其精度仅与字长有关，因此性能稳定可靠，进一步地，通过转换为所述标定数字信号，可有利于高速大规模集成电路的应用，进而使处理机的重量减轻和体积缩小。
步骤S103：获取所述标定数字信号于n时刻的输入信号矢量，对应构建于n时刻的输出权矢量，并计算于n时刻与所述输入信号矢量对应的输出序列；
具体地，所述输出序列的计算公式为：
，
其中表示于n时刻与所述输入信号矢量对应的输出序列，/>表示标定数字信号于n时刻的输入信号矢量，/>表示于n时刻的输出权矢量，T为转置运算符。
步骤S104：根据所述输出序列建立噪声自相关函数；
所述噪声自相关函数的计算公式：
，
其中，表示噪声自相关函数，/>表示期望响应。
步骤S105：通过所述噪声自相关函数获取步长因子及所述标定数字信号的梯度平滑估值；
步骤S106：通过以下公式对所述输出权矢量进行迭代更新：
，
其中，表示于n时刻的输出权矢量，/>表示步长因子，/>表示梯度平滑估值；
步骤S107：基于所述噪声自相关函数获取稳态均方误差，通过所述稳态均方误差判断所述输出权矢量的迭代更新是否完成；
基于所述噪声自相关函数，通过以下公式获取稳态均方误差：
，
其中，表示稳态均方误差，/>表示噪声自相关函数的平均值。
可以理解地，若所述稳态均方误差不在所述误差阈值内，则判定所述输出权矢量的迭代更新未完成，返回步骤S103。
为进一步说明本实施例中收敛速度与稳态误差之间的关系，将于n时刻的所述输出权矢量转换为权误差矢量，以获取梯度估值，并通过所述梯度估值对所述输出权矢量进行迭代更新；
所述权误差矢量的转换公式为：
，
其中，表示权误差矢量，/>表示最优权矢量，且/>，P表示单位向量，R表示矩阵。
所述通过所述梯度估值对所述输出权矢量进行迭代更新的具体公式为：
，
其中，表示梯度估值，/>表示稳态时梯度估计噪声。
将迭代更新后的所述输出权矢量由正交坐标变化旋转至主坐标系，并获取收敛速度；
所述收敛速度的计算公式为：
，
其中，I为计算参数。
通过所述收敛速度的计算公式可看出，在达到稳态时，因梯度平滑因子的介入而产生了更快的收敛速度，即解决了收敛速度和稳态误差之间的矛盾，达到实时对所述信号源对消的目的。
步骤S108：若所述输出权矢量的迭代更新完成，则根据迭代更新后的所述输出权矢量生成消除数字信号，对所述消除数字信号进行后处理，以获取对消信号，所述对消信号用于对消所述信号源；
在获取所述对消信号，且通过发射天线将所述对消信号发射到空间中前，需要对所述对消信号进行数模转换，再通过功率放大器对数模转换后的所述对消信号进行信号放大，完成上述步骤后，通过发射天线发射。
请参阅图3，本发明第三实施例提供了一种干扰对消除系统，该系统应用于上述实施例中的所述干扰对消除方法，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”、“单元”、“子单元”等可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
所述系统包括：
输入模块10，用于获取空间中的信号源，并对所述信号源进行预处理，以形成标定数字信号；
所述输入模块10包括：
第一单元，用于持续于空间内进行信号搜索，直至获取信号源；
第二单元，用于以额定功率放大所述信号源，以获取干扰信号；
第三单元，用于采集并存储所述干扰信号，并对所述干扰信号进行模数转换，以形成标定数字信号；
第一构建模块20，用于根据所述标定数字信号获取输出权矢量，并通过所述标定数字信号及所述输出权矢量建立噪声自相关函数；
第一构建模块20包括：
第四单元，用于获取所述标定数字信号于n时刻的输入信号矢量，对应构建于n时刻的输出权矢量，并计算于n时刻与所述输入信号矢量对应的输出序列；
第五单元，用于根据所述输出序列建立噪声自相关函数；
第二构建模块30，用于通过所述噪声自相关函数获取步长因子及所述标定数字信号的梯度平滑估值；
计算模块40，用于通过所述梯度平滑估值优化所述步长因子，以迭代更新所述输出权矢量；
所述计算模块40具体用于：通过以下公式对所述输出权矢量进行迭代更新：
，
其中，表示于n时刻的输出权矢量，/>表示步长因子，/>表示梯度平滑估值。
判断模块50，用于基于所述噪声自相关函数获取稳态均方误差，通过所述稳态均方误差判断所述输出权矢量的迭代更新是否完成；
输出模块60，用于若所述输出权矢量的迭代更新完成，则根据迭代更新后的所述输出权矢量生成消除数字信号，对所述消除数字信号进行后处理，以获取对消信号，所述对消信号用于对消所述信号源。
本发明还提供了一种计算机，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述技术方案中所述的干扰对消除方法。
本发明还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述技术方案中所述的干扰对消除方法。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (9)
1.一种干扰对消除方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取空间中的信号源，并对所述信号源进行预处理，以形成标定数字信号；
根据所述标定数字信号获取输出权矢量，并通过所述标定数字信号及所述输出权矢量建立噪声自相关函数；
通过所述噪声自相关函数获取步长因子及所述标定数字信号的梯度平滑估值；
通过所述梯度平滑估值优化所述步长因子，以迭代更新所述输出权矢量；
基于所述噪声自相关函数获取稳态均方误差，通过所述稳态均方误差判断所述输出权矢量的迭代更新是否完成；
若所述输出权矢量的迭代更新完成，则根据迭代更新后的所述输出权矢量生成消除数字信号，对所述消除数字信号进行后处理，以获取对消信号，所述对消信号用于对消所述信号源。
2.根据权利要求1所述的干扰对消除方法，其特征在于，所述获取空间中的信号源，并对所述信号源进行预处理，以形成标定数字信号的步骤包括：
持续于空间内进行信号搜索，直至获取信号源；
以额定功率放大所述信号源，以获取干扰信号；
采集并存储所述干扰信号，并对所述干扰信号进行模数转换，以形成标定数字信号。
3.根据权利要求1所述的干扰对消除方法，其特征在于，所述根据所述标定数字信号获取输出权矢量，并通过所述标定数字信号及所述输出权矢量建立噪声自相关函数的步骤包括：
获取所述标定数字信号于n时刻的输入信号矢量，对应构建于n时刻的输出权矢量，并计算于n时刻与所述输入信号矢量对应的输出序列；
根据所述输出序列建立噪声自相关函数。
4.根据权利要求3所述的干扰对消除方法，其特征在于，所述输出序列的计算公式为：
，
其中表示于n时刻与所述输入信号矢量对应的输出序列，/>表示标定数字信号于n时刻的输入信号矢量，/>表示于n时刻的输出权矢量，T为转置运算符；
所述噪声自相关函数的计算公式：
，
其中，表示噪声自相关函数，/>表示期望响应。
5.根据权利要求1所述的干扰对消除方法，其特征在于，所述步长因子的计算公式为：
，
其中表示步长因子，/>、/>表示计算参数，/>表示噪声自相关函数，表示n时刻之前第D个采样点处的误差，exp为指数函数；
所述梯度平滑估值的计算公式：
，
其中，表示梯度平滑估值，/>表示标定数字信号于n-1时刻的梯度平滑值，/>表示噪声自相关函数，/>表示标定数字信号于n时刻的输入信号矢量，/>表示梯度平滑因子。
6.根据权利要求1所述的干扰对消除方法，其特征在于，所述通过所述梯度平滑估值优化所述步长因子，以迭代更新所述输出权矢量的步骤具体为：
通过以下公式对所述输出权矢量进行迭代更新：
，
其中，表示于n时刻的输出权矢量，/>表示步长因子，/>表示梯度平滑估值。
7.一种干扰对消除系统，应用于如权利要求1~6任一项所述的干扰对消除方法，其特征在于，所述系统包括：
输入模块，用于获取空间中的信号源，并对所述信号源进行预处理，以形成标定数字信号；
第一构建模块，用于根据所述标定数字信号获取输出权矢量，并通过所述标定数字信号及所述输出权矢量建立噪声自相关函数；
第二构建模块，用于通过所述噪声自相关函数获取步长因子及所述标定数字信号的梯度平滑估值；
计算模块，用于通过所述梯度平滑估值优化所述步长因子，以迭代更新所述输出权矢量；
判断模块，用于基于所述噪声自相关函数获取稳态均方误差，通过所述稳态均方误差判断所述输出权矢量的迭代更新是否完成；
输出模块，用于若所述输出权矢量的迭代更新完成，则根据迭代更新后的所述输出权矢量生成消除数字信号，对所述消除数字信号进行后处理，以获取对消信号，所述对消信号用于对消所述信号源。
8.一种计算机，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任一项所述的干扰对消除方法。
9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的干扰对消除方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310981088.9A CN116708098A (zh) | 2023-08-07 | 2023-08-07 | 一种干扰对消除方法、系统、计算机及存储介质 |
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|---|---|---|---|
| CN202310981088.9A CN116708098A (zh) | 2023-08-07 | 2023-08-07 | 一种干扰对消除方法、系统、计算机及存储介质 |
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| CN116708098A true CN116708098A (zh) | 2023-09-05 |
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| CN (1) | CN116708098A (zh) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100885252B1 (ko) * | 2007-09-28 | 2009-02-24 | 주식회사 케이티프리텔 | 듀얼 엘엠에스 필터를 구비하는 무선 채널 추정용 적응필터 장치 및 이에 사용되는 스텝 사이즈 제어 방법 |
| CN104158776A (zh) * | 2014-08-14 | 2014-11-19 | 电子科技大学 | 一种数字回波对消方法 |
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-
2023
- 2023-08-07 CN CN202310981088.9A patent/CN116708098A/zh active Pending
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