CN1909383A - 一种窄带干扰抑制方法及其装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种窄带干扰抑制方法，包括步骤：对信号采样，并将采样得到的时域信号变换为频域信号；获取所述频域信号的中值，并将所述频域信号中大于该中值门限的频域信号进行衰减；将处理后的频域信号变换为时域信号，并进行信号还原。本发明还提供一种抑制窄带干扰的装置，包括信号采样模块、时/频变换模块、窄带干扰处理模块、频/时变换模块和信号还原模块；其中，窄带干扰处理模块获取经时/频变换得到的频域信号的中值，并将所述频域信号中大于该中值门限的频域信号进行衰减，再经过频/时变换和还原处理得到对窄带干扰进行衰减的信号。采用本发明，可有效抑制信号中的窄带干扰。

Description

一种窄带干扰抑制方法及其装置

技术领域

本发明涉及移动通信领域，尤其涉及一种窄带干扰抑制方法及装置。

背景技术

目前在3G(3rd Generation，第三代)移动通信系统中，直扩CDMA(CodeDivision Multiple Addressing，码分多址)系统得到了广泛的应用，直扩CDMA系统通过伪随机码将数据序列的频谱直接扩展到一个比需求宽得多的带宽频谱上，这种通过扩展频谱的处理方式可以抑制一定程度的窄带干扰。但是，当窄带干扰信号足够强，以至于通过直接扩频的方式已经无法抑制它的时候，就需要通过一种窄带干扰抑制装置对接收到的信号进行前期处理。

现有技术中的窄带干扰抑制装置主要分为时域的基于自适应滤波的窄带干扰抑制装置和频域的基于FFT(Fast Fourier Transform Algorithm，快速傅立叶变换)的窄带干扰抑制装置。其中，时域的基于自适应滤波的窄带干扰抑制装置的基本原理是，利用干扰和接收到的扩频信号的统计特性的不同，采用自适应算法对干扰进行预测和估计，将估计到的干扰从总信号中消除，从而得到无干扰的信号。频域的基于FFT的窄带干扰抑制装置的基本原理是，采用FFT计算接收到的信号的频谱特性，在频谱中查找干扰出现的频点，并对该频点的信号进行相应的处理，从而降低干扰在接收信号中的影响。

目前，采用频域的基于FFT的方式进行窄带干扰抑制时，通常是将时域的采样信号进行FFT变换，变换为频域信号。在进行FFT变换时会有两个通道，其中一个通道用于进行频域分析，另一个通道用于进行频域滤波处理。频域分析通道对信号进行FFT变换，将接收到的信号从时域变化到频域，然后在频谱中查找干扰发生的位置和幅度，如采用算术平均法求取频域信号的幅度平均值作为判断干扰的门限，幅度超过该平均值的信号被认为是干扰；频域滤波通道根据频域分析通道确定的干扰发生的位置及幅度，对信号中发生干扰的频点进行处理。

现有技术方案存在下述缺点：

(1)当窄带干扰较宽时，采用现有技术的算法求取窄带干扰判决门限将会造成判决不准确，从而引起对干扰的漏判和错判。

(2)现有技术需要在两个通道同时进行快速傅立叶变换，比较复杂，实现难度大。

(3)在对时域信号进行FFT变换之前无加窗处理，这样会因过高的信号旁瓣造成频谱泄漏，容易出现误判决。

发明内容

本发明提供一种窄带干扰抑制方法，用以解决现有技术中存在的窄带干扰判决不准确的问题。

基于上述方法，本发明另提供一种抑制窄带干扰的装置。

本发明方法包括：

对信号采样，并将采样得到的时域信号变换为频域信号；

获取所述频域信号的中值，并将所述频域信号中大于该中值门限的频域信号进行衰减；

将处理后的频域信号变换为时域信号，并进行信号还原。

根据本发明的上述方法，对采样得到的时域信号加窗处理后，将其变换为频域信号；

对由处理后的频域信号变换得到的时域信号进行加窗补偿处理后，将其进行信号还原。

根据本发明的上述方法，采用快速傅立叶变换将所述时域信号变换为频域信号；

采用快速傅立叶逆变换，将处理后的频域信号变换为时域信号。

根据本发明的上述方法，所述获取频域信号的中值，并将所述频域信号中大于该中值门限的频域信号进行衰减，包括步骤：

分别获取经频域变换后的带内信号的中值门限和带外信号的中值门限；

对带内信号采用带内信号的中值门限进行干扰判决，对带外信号采用带外信号的中值门限进行干扰判决；

将大于所述中值门限的频域信号判决为干扰并对其进行衰减。

根据本发明的上述方法，所述获取频域信号的中值进一步包括，分别对所述带内信号的中值门限和所述带外信号的中值门限进行调整。

上述方法中，求取带内信号与其中值门限的差值，并取该差值的中值，利用该差值的中值对所述带内信号的中值门限进行调整；

求取带外信号与其中值门限的差值，并取该差值的中值，利用该差值的中值对所述带外信号的中值门限进行调整。

根据本发明的上述方法，对大于所述中值门限的频域信号进行平滑衰减。

上述方法中，对大于所述中值门限的频域信号进行线性平滑衰减。

本发明提供的抑制窄带干扰的装置，包括：

信号采样模块、时/频变换模块、频/时变换模块和信号还原模块，还包括窄带干扰处理模块，与所述时/频变换模块和所述频/时变换模块连接；

所述信号采样模块将采样信号发送到所述时/频变换模块，所述时/频变换模块将时域采样信号变换为频域信号；

所述窄带干扰处理模块获取所述频域信号的中值，并将所述频域信号中大于该中值门限的频域信号进行衰减；

所述频/时变换模块将处理后的频域信号变换为时域信号，发送给所述信号还原模块；所述信号还原模块将其进行信号还原。

根据本发明的上述装置，在所述信号采样模块和所述时/频变换模块间还包括一加窗处理模块，对所述采样模块的时域信号进行加窗处理后，发送到所述时/频变换模块；

在所述频/时变换模块和所述信号还原模块间还包括一加窗补偿模块，对所述频/时变换模块的时域信号进行加窗补偿处理后，发送到所述信号还原模块。

根据本发明的上述装置，所述窄带干扰处理模块包括一中值门限获取子模块、门限判决子模块和干扰衰减子模块；

所述中值门限获取子模块分别获取经过所述时/频变换模块处理后的带内信号的中值门限和带外信号的中值门限；

所述门限判决子模块将带内信号中大于所述带内信号中值门限的频域信号判决为干扰，将带外信号中大于所述带外信号中值门限的频域信号判决为干扰；

所述干扰衰减子模块分别对带内干扰和带外干扰进行衰减处理。

上述装置中，所述窄带干扰处理模块还包括一中值门限调整子模块，与所述中值门限获取子模块连接，分别求取带内信号和带外信号与各自中值门限的差值，并分别求取差值的中值，并利用该差值的中值对相应中值门限进行调整，并将调整后的中值门限发送到所述中值门限获取模块进行更新。

上述装置中，所述干扰衰减子模块采用平滑衰减算法对干扰进行衰减。

根据本发明的上述装置，所述时/频变换模块为快速傅立叶变换模块；

所述频/时变换模块为快速傅立叶逆变换模块。

本发明有益效果如下：

(1)本发明采用基于频域的中值门限判决窄带干扰，由于中值算法仅取频域信号的中间值作为判决窄带干扰的门限值，因此，当窄带干扰较宽时，中值门限受干扰信号本身的影响较小，对干扰位置和功率的判断比较准确，从而降低了漏判和误判的概率。

(2)本发明在对时域信号进行FFT变换之前先对时域信号进行加窗处理，降低信号旁瓣，因而降低了由于有限长输入数据造成的频谱泄露，减少了误判决的概率。

(3)本发明由于采用中值门限判决算法，算法实现简单易行，提高了硬件实现的可行性，同时也可降低硬件实现成本。

附图说明

图1为过采样时的频谱特性示意图；

图2为欠采样时的频谱特性示意图；

图3为奈奎斯特(Nyquist)采样时的频谱特性示意图；

图4为采用N/2的重叠保留算法时的串行数据重建结构示意图；

图5为本发明的基于频域的窄带干扰抑制装置的结构示意图。

具体实施方式

本发明提供的频域抑制窄带干扰的方法的基本思想是：首先对一组接收信号采样并进行加窗处理，再对处理后的数据块进行时/频变换；对每一组变换后的频域数据进行门限判决(该门限为中值门限，通过对干扰和信号频谱的估计得出)和消除干扰的处理；再经频/时变换以及加窗补偿处理，得到消除或抑制窄带干扰的信号。

本发明基于频域的窄带干扰抑制方法的具体实现步骤包括：

步骤1、将串行数据流通过缓存器(Buffer)转换为N点(FFT的个数)并行数据，同时完成重叠保留，以便步骤5中利用门限增益值频域相乘实现干扰衰减处理。

输入信号是无限长的，而在基于频域的窄带干扰抑制处理中，FFT处理有限长的数据，所以串行数据流是分段进入窄带干扰抑制装置的。干扰衰减处理中，把FFT之后的频域信号与门限增益值直接相乘，相当于两者时域上的卷积。数据分段处理，相当于时域上分段卷积，段间数据在卷积时存在误差，需要对段间数据的误差值进行修正，再衔接成无限长的输出数据。分段卷积的修正方法有两种：重叠相加法和重叠保留法。

重叠相加法和重叠保留法主要是补点方法的不同和输出数据衔接方法不同。若将输入数据分成不重叠的长度N/2的数据段，卷积运算要求每段输入数据为N个，采用N/2的重叠。重叠保留法在补齐N/2个点时，在每一分段序列前补上一段保留下来的N/2个输入序列值，其中第一分段前补N/2个零点，卷积后将各相邻段中与上一段重叠部分舍去后衔接起来构成最后输出。重叠相加法是用在每一分段序列后补零点的方法，卷积后将各相邻段重叠部分相加再和不重叠的部分共同组成最后输出。

重叠保留法实现输出数据衔接时采用抛弃重叠数据的方法，实现比较简单，处理时不需要存储重叠数据，也省去了重叠数据相加的操作，简化了硬件操作，减少了存储空间，提高了处理速度。

N值的选取需要综合考虑精确度要求和系统的处理能力。N值越大，计算中的频谱分析越精确，但同时需要系统的计算资源量和存储资源量也越大。

步骤2、对N点数据序列进行加窗处理，抑制频谱泄漏。

由于仅对信号分段会造成较高的信号旁瓣，若不进行处理将会由于信号旁瓣太高而造成频谱泄露，即由于信号分段造成频谱失真，从而引起误判。加窗处理就是选择合适的窗函数，将N点的数据与N点的窗函数相乘，对信号旁瓣进行抑制处理，这样可以降低有限长输入数据造成的窄带干扰的频谱泄漏的影响，降低误判率。

步骤3、将加窗处理后的时域数据进行N点FFT变换，转换为频域数据，即实现N点FFT变换的幅度计算(谱包络计算)。

步骤4、对频域信号的谱包络进行分析，确定自适应的中值门限值，判断干扰频点的位置，确定频域信号中各频点的增益系数。

本发明采用中值算法确定用于判断干扰的门限值。当有窄带干扰的FFT样点的个数小于整个FFT样点个数的时候，采用中值算法可以较为准确的估计出门限值。

采用中值算法时，首先要对输入序列进行排序。设 ${\left\{x_n\right\}}_{n=0}^{N-1}=x_0....x_{N-1}$ 为输入序列， ${\left\{y_n\right\}}_{n=0}^{N-1}=y_0....y_{N-1}$ 为排序后的输出序列，则有

${\left\{y_n\right\}}_{n=0}^{N-1}=\mathrm{sort}\left({\left\{x_n\right\}}_{n=0}^{N-1}\right)...\left(1\right)$

上式表示对有限长的输入序列进行升序的排列，从而得到新的有限长的输出结果。

有限长序列 ${\left\{x_n\right\}}_{n=0}^{N-1}=x_0....x_{N-1}$ 的中值的定义如下：

其中，y_(N-1)/2和y_N/2为从(1)式中得到的序列。

输入序列的采样存在三种情况：过采样、欠采样和Nyquist采样。Nyquist采样频率应该等于信号最高频率的2倍。采样频率大于Nyquist采样频率为过采样，小于为欠采样。

设输入序列为过采样，过采样率为N_OS＝F_S/F_N(其中F_S为采样频率，F_N为输入信号的Nyquist采样频率)，FFT的长度为N_FFT，频域分辨率(FFT之后能够准确分辨的最小频率差)为ΔF

ΔF＝F_S/N_FFT＝F_NN_OS/N_FFT

则带内有效信号和带内窄带干扰占大约N_S样点

N_S＝F_N/ΔF＝N_FFT/N_OS               (3)

图1给出了过采样时的频谱特性示意图，其中标明了N_S在N_FFT中的位置。可以看出，N_S小于N_FFT/2，根据实信号频谱对称性，0到N_S-1区间与N_FFT-N_S到N_FFT-1区间的信号对称，为带内有效信号和带内窄带干扰；区间N_S到N_FFT-N_S-1为带外干扰。

因此，根据图1所示的频谱特性，需要分别对带内信号和带外干扰计算其干扰判决的中值门限。

含有窄带干扰的带内信号的中值为

$x_{\mathrm{M\; signal}}\left(k\right)=\mathrm{median}({\left\{M(n,k)\right\}}_{n=0}^{N_S-1},{\left\{M(n,k)\right\}}_{N_{\mathrm{FFT}}-N_S}^{N_{\mathrm{FFT}}-1})...\left(4\right)$

带外干扰的中值为

$x_{\mathrm{M\; noise}}\left(k\right)=\mathrm{median}\left({\left\{M(n,k)\right\}}_{n=N_S}^{{N_{\mathrm{FFT}}-N}_S-1}\right)...\left(5\right)$

其中，

为FFT变换得到的频域信号序列。

为了使计算出的中值更准确，还可以求取信号与中值的差值的中值，对计算出的中值门限进行调整。

带内信号的差值的中值为

$\mathrm{\Δ}{x}_{\mathrm{M\; signal}}\left(k\right)=\mathrm{median}\left(\right|{\left\{M(n,k)\right\}}_{n=0}^{N_S-1}-x_{\mathrm{M\; signal}}\left(k\right)|,|{\left\{M(n,k)\right\}}_{N_{\mathrm{FFT}}-N_S}^{N_{\mathrm{FFT}}-1}-x_{\mathrm{M\; signal}}\left(k\right)\left|\right)...\left(6\right)$

带外干扰的差值的中值为

$\mathrm{\Δ}{x}_{\mathrm{M\; noise}}\left(k\right)=\mathrm{median}\left(\right|{\left\{M(n,k)\right\}}_{n=N_S}^{N_{\mathrm{FFT}}-N_S-1}-x_{\mathrm{M\; noise}}\left(k\right)\left|\right)...\left(7\right)$

通过(4)、(5)、(6)和(7)式可以得到序列的中值门限值

$\mathrm{Tr}(n,k)=\left\{\begin{array}{c}{x}_{\mathrm{M\; signal}}\left(k\right)+C_M\·\mathrm{\Δ}{x}_{\mathrm{M\; signal}}\left(k\right),(0\≤n\≤N_S-1,N_{\mathrm{FFT}}-N_S\≤n\≤N_{\mathrm{FFT}}-1)\\ x_{\mathrm{M\; noise}}\left(k\right)+C_M\·\mathrm{\Δ}{x}_{\mathrm{M\; noise}}\left(k\right),(N_S\≤n\≤N_{\mathrm{FFT}}-N_S-1)\end{array}\right....\left(8\right)$

其中，C_M为加权系数，可以根据通信系统的实际情况调整该系数的大小，从而达到提高干扰判决的精度。

对于欠采样和Nyquist采样情况下，中值门限的计算过程和结论与上述过采样的一致，区别在于，在欠采样情况下，频谱特性如图2所示，N_S大于N_FFT/2，根据实信号频谱对称性，两段带内信号存在部分重叠，不存在带外干扰区域。在Nyquist采样的情况下，频谱特性如图3所示，N_S与N_FFT/2重合，同样不存在带外干扰区域。

根据(8)式计算出的中值门限值，可以得到各频点对应的增益系数

$G_0(n,k)=\left\{\begin{array}{c}1,\mathrm{if\; M}(n,k)<\mathrm{Tr}(n,k),n=0...N_{\mathrm{FFT}}-1\\ 0,\mathrm{if\; M}(n,k)\&GreaterEqual;\mathrm{Tr}(n,k),n=0...N_{\mathrm{FFT}}-1\end{array}\right.$

为了对去除干扰频点而造成时域信号上的吉布斯现象进行抑制，还需要对增益序列 进行平滑处理，即对去除点及其附近的信号进行平滑处理。本发明可以采用各种平滑处理算法，以线性平滑处理算法为例，此时增益序列为

$\left\{\begin{array}{cc}{G}_1(n-1,k)=0.67& \\ G_1(n,k)=0.33& \mathrm{when}{G}_0(n-1,k)=1,G_0(n,k)=0\\ G_1(n+1,k)=0& \end{array}\right.$

$\left\{\begin{array}{cc}{G}_1(n-1,k)=0& \\ G_1(n,k)=0.33& \mathrm{when}{G}_0(n,k)=0,G_0(n+1,k)=1\\ G_1(n+1,k)=0.67& \end{array}\right.$

G₁(n，k)＝G₀(n，k)  others

$G_2(n,k)=\left\{\begin{array}{c}{G}_1(n,k),\mathrm{if\; n}=0...N_{\mathrm{FFT}}/2\\ G_1(N_{\mathrm{FFT}}-n,k),\mathrm{if\; n}=N_{\mathrm{FFT}}/2+1...N_{\mathrm{FFT}}-1\end{array}\right.$

这样，就得出了对应于各FFT样点的增益系数值G₂(n，k)。

步骤5、利用门限增益值对FFT样点进行处理。

将FFT样点信号和与其对应的增益系数相乘，得到消除干扰的频域信号。

通过以上描述，可以得出最终的算法公式：

若定义

为上述算法的最后结果，则

$y(n,k)=\frac{1}{N_{\mathrm{FFT}}{w}_{N_{\mathrm{FFT}}}(\frac{N_{\mathrm{FFT}}}{4}+n)}\underset{m=0}{\overset{N_{\mathrm{FFT}}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_1(m,k)G_2(m,k)e^{j\frac{2\mathrm{\&pi;mn}}{N_{\mathrm{FFT}}}},n=0...\frac{N_{\mathrm{FFT}}}{2}-1$

其中，w_NFFT(·)为Blackman窗函数，长度为N_FFT；

$X_1(n,k)=\underset{m=0}{\overset{N_{\mathrm{FFT}}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{x}_1(m,k)e^{-j\frac{2\mathrm{\&pi;mn}}{N_{\mathrm{FFT}}}},,n=0...N_{\mathrm{FFT}}-1.$

步骤6、对处理后的频域数据进行IFFT变换，得到时域信号。

步骤7、针对加窗处理而进行补偿，避免时域信号失真。

进行加窗补偿处理时，若步骤1中采用的是重叠相加法，则需要对N点进行加窗补偿；若步骤1中采用的是重叠保留，则只需对N/2个样点进行补偿。可以对经过IFFT变换得到的时域信号进行复数形式的处理，也可以对其I路和Q路分别处理来实现加窗补偿。

步骤8、针对步骤1中采用的补点方法，对输出信号进行相应处理。

若步骤1中采用的是重叠相加法进行补点，则在此步骤中，将各相邻段重叠部分相加，再和不重叠的部分共同组成最后输出结果；若步骤1中采用的是重叠保留法进行补点，则在此步骤中，将各相邻段中与上一段重叠部分舍去后衔接起来构成最后输出结果，得到抑制或消除窄带干扰的信号。

图4给出了采用N/2的重叠保留算法时，串行数据重建结构示意图。图4中，每次处理一个有效数据长度N/2的输入数据块，经过重叠保留处理后，该数据块中包括N点数据，其中前N/2个数据与上一段的后N/2个数据相同；对N点数据进行加窗处理；对加窗处理后的数据进行频域干扰抑制滤波处理，得到N/2个有效样点；每相邻两数据块共有N/2样点重合，使在重叠保留法处理后，总的输出数据量和输入数据量相同。

基于上述方法，本发明提供了一个窄带干扰抑制装置。

参见图5，为本发明的基于频域的窄带干扰抑制装置的结构示意图。该装置包括依次连接的采样模块、加窗处理模块、时/频变换模块、窄带干扰处理模块、频/时变换模块、加窗补偿模块和信号还原模块。

信号采样模块用于采样信号，并将串行数据流通过缓存器转换为N点(FFT所需的频域信号样点个数)的并行数据，以便FFT模块实现FFT变换。该模块可采用重叠相加或重叠保留的算法将串行数据流转换为N点的并行数据。

加窗处理模块用于对输入的N点数据序列进行加窗处理，抑制频谱泄漏。加窗处理模块可有多种选择，例如可选择Blackman加窗处理模块。Blackman加窗处理模块采用Blackman加窗处理函数对时域信号进行加窗处理。Blackman窗函数为

$w{\left(m\right)}_{N_{\mathrm{FFT}}}=0.42-0.5\cos \left(2\mathrm{\&pi;}\frac{m}{N_{\mathrm{FFT}}-1}\right)+0.08\cos \left(4\mathrm{\&pi;}\frac{m}{N_{\mathrm{FFT}}-1}\right),m=0...N_{\mathrm{FFT}}-1$

加窗后的数据为

$s_2\left(k\right)=s_1\left(k\right)w_{N_{\mathrm{FFT}}}\left(k\right),k=0...N_{\mathrm{FFT}}-1$

其中，窗的长度为N_FFT。

时/频变换模块用于将加窗处理后的时域采样数据进行N点FFT变换，转换为频域数据。时/频变换模块采用快速傅立叶变换模块实现。

窄带干扰处理模块用于对频域干扰进行判决，并对干扰进行衰减处理。窄带干扰处理模块包括一中值门限获取子模块、门限判决子模块、中值门限调整子模块和干扰衰减子模块。

中值门限获取子模块分别获取带内信号的中值门限和带外信号的中值门限。门限判决子模块与中值门限获取子模块连接，将带内信号中大于带内信号中值门限的频域信号判决为干扰，将带外信号中大于带外信号中值门限的频域信号判决为干扰。干扰衰减子模块与门限判决子模块连接，分别对带内干扰和带外干扰进行衰减处理。该干扰衰减子模块采用线性平滑算法并根据中值门限生成与FFT样点对应的增益序列值，该模块将各FFT样点信号与对应的增益值相乘，实现对干扰的平滑处理。中值门限调整子模块与中值门限获取子模块连接，分别求取带内信号和带外信号与各自中值门限的差值，并分别求取差值的中值，并利用该差值的中值对相应中值门限进行调整，并将调整后的中值门限发送到中值门限获取模块进行更新。

频/时变换模块用于对处理后的频域数据进行IFFT变换，得到时域信号。频/时变换模块采用快速傅立叶逆变换模块实现。

加窗补偿模块用于针对加窗处理而进行补偿，避免时域信号失真。

信号还原模块用于对输出数据进行连接处理及信号还原。在对输出信号进行连接处理时，将针对信号采样模块所采用的补点方法进行相应的处理。当信号采样模块采用的是重叠相加法进行补点时，则在此信号还原模块中，将各相邻段重叠部分相加，再和不重叠的部分共同组成最后输出结果；当信号采样模块采用的是重叠保留法进行补点时，则在此信号还原模块中，将各相邻段中与上一段重叠部分舍去后衔接起来构成最后输出结果。最后，将最后的输出的N/2样点进行信号还原，得到抑制或消除窄带干扰的信号。

上述各模块均可采用FPAG(Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)或ASIC(Application Specific Integrated Circuit，特定用途集成电路)实现。

综上所述，本发明实现了对于直扩CDMA系统中强窄带干扰抑制。由于本发明采用了中值门限进行干扰判决，尽可能地避免了因干扰较宽时干扰判决不准确的问题，因而比现有技术降低了漏判和误判概率。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (14)

1、一种窄带干扰抑制方法，其特征在于，包括步骤：

对信号采样，并将采样得到的时域信号变换为频域信号；

获取所述频域信号的中值，并将所述频域信号中大于该中值门限的频域信号进行衰减；

将处理后的频域信号变换为时域信号，并进行信号还原。

2、如权利要求1所述的方法，其特征在于，对采样得到的时域信号加窗处理后，将其变换为频域信号；

对由处理后的频域信号变换得到的时域信号进行加窗补偿处理后，将其进行信号还原。

3、如权利要求1所述的方法，其特征在于，采用快速傅立叶变换将所述时域信号变换为频域信号；

采用快速傅立叶逆变换，将处理后的频域信号变换为时域信号。

4、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取频域信号的中值，并将所述频域信号中大于该中值门限的频域信号进行衰减，包括步骤：

分别获取经频域变换后的带内信号的中值门限和带外信号的中值门限；

对带内信号采用带内信号的中值门限进行干扰判决，对带外信号采用带外信号的中值门限进行干扰判决；

将大于所述中值门限的频域信号判决为干扰并对其进行衰减。

5、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取频域信号的中值进一步包括，分别对所述带内信号的中值门限和所述带外信号的中值门限进行调整。

6、如权利要求5所述的方法，其特征在于，求取带内信号与其中值门限的差值，并取该差值的中值，利用该差值的中值对所述带内信号的中值门限进行调整；

求取带外信号与其中值门限的差值，并取该差值的中值，利用该差值的中值对所述带外信号的中值门限进行调整。

7、如权利要求1所述的方法，其特征在于，对大于所述中值门限的频域信号进行平滑衰减。

8、如权利要求7所述的方法，其特征在于，对大于所述中值门限的频域信号进行线性平滑衰减。

9、一种抑制窄带干扰的装置，包括信号采样模块、时/频变换模块、频/时变换模块和信号还原模块，其特征在于，还包括窄带干扰处理模块，与所述时/频变换模块和所述频/时变换模块连接；

所述信号采样模块将采样信号发送到所述时/频变换模块，所述时/频变换模块将时域采样信号变换为频域信号；

所述窄带干扰处理模块获取所述频域信号的中值，并将所述频域信号中大于该中值门限的频域信号进行衰减；

所述频/时变换模块将处理后的频域信号变换为时域信号，发送给所述信号还原模块；所述信号还原模块将其进行信号还原。

10、如权利要求9所述的装置，其特征在于，在所述信号采样模块和所述时/频变换模块间还包括一加窗处理模块，对所述采样模块的时域信号进行加窗处理后，发送到所述时/频变换模块；

在所述频/时变换模块和所述信号还原模块间还包括一加窗补偿模块，对所述频/时变换模块的时域信号进行加窗补偿处理后，发送到所述信号还原模块。

11、如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述窄带干扰处理模块包括一中值门限获取子模块、门限判决子模块和干扰衰减子模块；

所述中值门限获取子模块分别获取经过所述时/频变换模块处理后的带内信号的中值门限和带外信号的中值门限；

所述门限判决子模块将带内信号中大于所述带内信号中值门限的频域信号判决为干扰，将带外信号中大于所述带外信号中值门限的频域信号判决为干扰；

所述干扰衰减子模块分别对带内干扰和带外干扰进行衰减处理。

12、如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述窄带干扰处理模块还包括一中值门限调整子模块，与所述中值门限获取子模块连接，分别求取带内信号和带外信号与各自中值门限的差值，并分别求取差值的中值，并利用该差值的中值对相应中值门限进行调整，并将调整后的中值门限发送到所述中值门限获取模块进行更新。

13、如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述干扰衰减子模块采用平滑衰减算法对干扰进行衰减。

14、如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述时/频变换模块为快速傅立叶变换模块；

所述频/时变换模块为快速傅立叶逆变换模块。

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