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        基于干擾抑制差異特性的混合擴(kuò)頻的同步技術(shù)

        2010-06-25 09:39:04陳圣斌呂金龍
        電視技術(shù) 2010年1期
        關(guān)鍵詞:抑制器極坐標(biāo)干擾信號(hào)

        陳圣斌,呂金龍

        (中國(guó)人民解放軍空軍工程大學(xué) 電訊工程學(xué)院,陜西 西安 710077)

        1 引言

        在擴(kuò)頻系統(tǒng)中,系統(tǒng)的處理增益能夠抑制一部分的干擾,如果干擾的功率超過(guò)了系統(tǒng)的干擾容限,可以使用干擾抑制技術(shù)降低系統(tǒng)性能的惡化程度。在跳頻系統(tǒng)中,載波的中心頻率是從很大的頻率集合中偽隨機(jī)地挑選出來(lái)的,每個(gè)頻率點(diǎn)僅僅維持很短的時(shí)間間隔Tf,即1個(gè)跳頻間隙,每個(gè)跳頻間隙內(nèi)的干擾是不同的,因此需要一個(gè)具有自適應(yīng)特性的干擾抑制的算法。由于跳頻間隙持續(xù)的時(shí)間很短暫,也就要求算法的自適應(yīng)特性是即時(shí)的。在DS/FH混合擴(kuò)頻系統(tǒng)中,干擾的抑制過(guò)程通常是在解跳后、解擴(kuò)前。這樣,混合擴(kuò)頻的捕獲問(wèn)題就被簡(jiǎn)化為干擾抵消、在時(shí)間Tf內(nèi)直接擴(kuò)頻系統(tǒng)的碼捕獲、不同跳頻間隙內(nèi)時(shí)變的干擾環(huán)境不同這3個(gè)問(wèn)題。

        對(duì)于不同的干擾信號(hào)的處理方法不同,如處理窄帶干擾可使用陷波濾波器[1-3]。文獻(xiàn)[2]提出一種能夠頻率選擇性抑制干擾的用于陷波濾波器的CME算法。同時(shí),這種算法還可以監(jiān)測(cè)和抑制時(shí)域突發(fā)干擾。

        域變換算法很難抑制寬帶干擾,一般來(lái)說(shuō),如果干擾帶寬超過(guò)直擴(kuò)信號(hào)帶寬的1/4,域變換算法就無(wú)能為力了。文獻(xiàn)[4]提出一種能夠抑制帶寬等于直擴(kuò)信號(hào)帶寬的數(shù)字調(diào)制的干擾算法,但是這種算法的約束條件是干擾必須具有連續(xù)包絡(luò)。

        為了抑制干擾,筆者提出一種信號(hào)與干擾加噪聲比(SINR)估計(jì)的方法。其基本思想是將以上提到的各種干擾抑制算法的干擾抑制器的輸出分別送給SINR估計(jì)器,估計(jì)器根據(jù)SINR值調(diào)節(jié)每個(gè)抑制器的可用度,選擇每個(gè)頻率間隙對(duì)應(yīng)最大可用度值的干擾抑制器。在文獻(xiàn)[5]中,這種方法被用于數(shù)據(jù)調(diào)制,并表現(xiàn)出良好的性能。本文使用這種方法用于混合擴(kuò)頻信號(hào)的同步,即直擴(kuò)信號(hào)的捕獲,其決定性能的關(guān)鍵是SINR估計(jì)器的質(zhì)量。

        2 系統(tǒng)模型與算法分析

        2.1 混合擴(kuò)頻的模型分析

        擴(kuò)跳混合擴(kuò)頻系統(tǒng)的模型如圖1所示,通常一個(gè)頻率間隙內(nèi)接收的信號(hào)可以表示為

        式中:Ak是信號(hào)幅度;K是1個(gè)頻率間隙內(nèi)傳輸?shù)男诺婪?hào)數(shù)是時(shí)刻 n 中的數(shù)據(jù)符號(hào);τk,l是多徑 l的延時(shí);ωi=2πfi是第i個(gè)頻率間隙的中心頻率,噪聲 n(t)是單邊功率譜密度為N0的高斯分布的隨機(jī)過(guò)程,i(t)是未知形式的干擾。干擾信號(hào)為

        式中:N是一個(gè)頻率間隙內(nèi)的窄帶音調(diào)干擾個(gè)數(shù);△ωm是第m個(gè)音調(diào)干擾頻率與直擴(kuò)信號(hào)中心頻率的差;J是干擾信號(hào)總功率),其中 bj∈[-1,1]是隨機(jī)干擾信號(hào)比特,Ti是干擾信號(hào)持續(xù)時(shí)間。在每個(gè)頻率間隙內(nèi),干擾信號(hào)中N,△ωm,Ti都是隨機(jī)的。

        圖1 DS/FH混合擴(kuò)頻的捕獲模型

        DPSK調(diào)制的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)BPSK方式直接擴(kuò)頻,直接擴(kuò)頻信號(hào)按照跳頻碼偽隨機(jī)跳頻。在接收機(jī)中,解跳結(jié)束后完成干擾抑制。圖1中提供了放大的干擾抑制器模型。這種方法最早出現(xiàn)在文獻(xiàn)[3]中,這個(gè)模型包括3個(gè)并行的分支,單純的匹配濾波器,使用CME算法的匹配濾波器和使用極坐標(biāo)算法的匹配濾波器。

        2.2 抑制器算法的分析和選擇

        2.2.1 CME算法

        文獻(xiàn)[5]介紹的CME抑制干擾算法是一種設(shè)置FFT陷波干擾門(mén)限的方法,圖2描述了抑制器的一般原理。

        圖2 陷波CME干擾抑制算法原理

        在窗口(Kaiser-6)之后,使用FFT變換得到頻域信號(hào),從FFT復(fù)變換的結(jié)果,計(jì)算FFT的能量,然后計(jì)算FFT的平均能量,能量超過(guò)(Th是設(shè)置的門(mén)限值),結(jié)果清空。然后重新計(jì)算能量的平均值εn,如果能量超過(guò),重新計(jì)算。這個(gè)過(guò)程重復(fù)進(jìn)行,直到能量不超過(guò)給定的門(mén)限值。通過(guò)使用FFT反變換清空復(fù)頻域信號(hào)完成干擾抑制。CME算法后經(jīng)過(guò)陷波濾波器可以去除期望信號(hào)總帶寬的90%帶寬的干擾。由于干擾可能出現(xiàn)在信號(hào)譜的任何部分,所以這種算法可以抑制大部分窄帶干擾。

        2.2.2 極坐標(biāo)(Polar)算法

        極坐標(biāo)抑制算法可以抑制數(shù)字調(diào)制信號(hào)帶寬為期待信號(hào)帶寬100%上的干擾,但是這種算法運(yùn)用過(guò)程中有一些難題,方案也很少[4-6]。通常Polar抑制器框圖如圖3所示。

        圖3 極坐標(biāo)干擾抑制算法原理

        接收信號(hào)(直角坐標(biāo)系表達(dá)式,I和Q分支或Re[r(t)]和 Im[r(t)]),被變換為極坐標(biāo)表達(dá)式 Aexp(jφ)=·exp[ ja rc tan)],在完成幅度信息FFT計(jì)算后,計(jì)算FFT的平均能量值ε,如果結(jié)果的譜幅度值超過(guò)φε則置0(φ是設(shè)置的門(mén)限值),通過(guò)FFT反變換使被陷波的幅度譜被變換為時(shí)域幅度信號(hào),相位(φ)和被陷波的幅度信息通過(guò)極坐標(biāo)反變換被變換為直角坐標(biāo)系表達(dá)式。

        3 SINR估計(jì)量差異特性捕獲方案

        SINR估計(jì)器是非相干極大似然SINR估計(jì)器,所謂的非相干就是平方,被用來(lái)去除可能的數(shù)據(jù)調(diào)制和滿足SINR估計(jì)過(guò)程中相位估計(jì)的需要[7-8]。算法通過(guò)每個(gè)分支信號(hào)互相關(guān)函數(shù)值的峰值(匹配濾波器輸出的最大值)來(lái)計(jì)算信號(hào)能量,即

        式中:R(τmax)是匹配濾波器輸出在恰當(dāng)時(shí)間的即時(shí)值;K是在1個(gè)跳頻間隙內(nèi)傳輸?shù)闹睌U(kuò)碼的個(gè)數(shù);‖sk(t)‖2是信號(hào)的能量。噪聲和殘余干擾的功率可以用下式計(jì)算

        式中:N是直擴(kuò)碼長(zhǎng)度;r[i](k)是第i個(gè)碼接收信號(hào)的簡(jiǎn)化。

        SINR估計(jì)為

        通常的匹配濾波器捕獲的模塊圖如圖4所示。

        圖4 常用擴(kuò)頻捕獲結(jié)構(gòu)框圖

        匹配濾波器與整個(gè)擴(kuò)頻碼相匹配,匹配濾波器的輸出信號(hào)與擴(kuò)頻碼的自相關(guān)函數(shù)(ACF)成正比,通常情況下自相關(guān)函數(shù)的值接近于0,只有當(dāng)擴(kuò)頻碼作為輸入信號(hào)完全輸入的時(shí)候其值才為1。理想情況下,非零延時(shí)的自相關(guān)函數(shù)通常為0。如果接收機(jī)得到確切的載波相位信息,只需要信號(hào)的實(shí)部即可完成同步。但實(shí)際上一般不太可能做到,因?yàn)榘j(luò)檢波器通常在匹配濾波器后面,這樣匹配濾波器可能造成原始信號(hào)的相位有一定的改變。如果信號(hào)的幅度大于門(mén)限,第一個(gè)比較器的輸出為1,表示“擊中”信號(hào),否則輸出為0。如果自相關(guān)的值以零延時(shí)超過(guò)檢測(cè)門(mén)限,就會(huì)產(chǎn)生正確的檢測(cè)概率Pd,如果有一些延時(shí)的檢測(cè)信號(hào)出現(xiàn),會(huì)導(dǎo)致虛警概率Pfa的產(chǎn)生。如果經(jīng)過(guò)短期的搜索而沒(méi)有驗(yàn)證模式,虛警會(huì)惡化,從而導(dǎo)致碼相位的完全丟失。第一次門(mén)限比較之后可能會(huì)有定積分檢測(cè)單元(PDI)和第二次門(mén)限比較器,定積分檢測(cè)單元也可以沒(méi)有,其作用是用來(lái)降低信噪比的。當(dāng)然,如果使用定積分檢測(cè)單元,第一次門(mén)限比較器也可以省略,但是第一次比較器通常能夠?qū)Ω纳撇东@性能起很大作用,特別是對(duì)存在干擾的跳頻系統(tǒng)。本文采用3種不同的捕獲結(jié)構(gòu)如圖5所示。

        圖5 3種不同的捕獲結(jié)構(gòu)

        相干結(jié)構(gòu)綜合匹配濾波器完成64位直擴(kuò)碼的捕獲。非相干結(jié)構(gòu)在積分前對(duì)信號(hào)取絕對(duì)值。在差分相干結(jié)構(gòu)中,積分前信號(hào)與此前的直擴(kuò)碼具有相關(guān)性。另外假設(shè)相干和非相干結(jié)構(gòu)在多普勒頻移的條件下不需要相位估計(jì)仍然能夠完成處理任務(wù)。由于時(shí)鐘的不確定性,在最差的情況下,只有一半的時(shí)間信號(hào)包含實(shí)際信號(hào),其他則為噪聲和干擾。因此假設(shè),在時(shí)鐘確定的期間內(nèi),能夠獲得匹配濾波器輸出的積分自相關(guān)函數(shù)的最大值。

        4 仿真分析

        仿真使用1000個(gè)跳頻點(diǎn)每個(gè)跳頻點(diǎn),包含64個(gè)直擴(kuò)序列碼,獲得在不同SINR條件下得到的虛警概率和檢測(cè)概率。仿真顯示,筆者提出的干擾抑制方案能夠在很大范圍的干擾參數(shù)下起作用。設(shè)置無(wú)線信道為一徑AWGN信道,干擾隨機(jī)出現(xiàn)。如果選擇式(2)中的信號(hào)1, 從 1~10 中隨機(jī)選擇,△ωm相等;如果選擇信號(hào) 2,Ti從

        或Tc中隨機(jī)選擇,這樣干擾信號(hào)的主瓣帶寬可以達(dá)到信號(hào)帶寬的25%,50%和100%。直擴(kuò)碼長(zhǎng)度為64位,仿真中每個(gè)碼上的信噪比均設(shè)置為20 dB。極坐標(biāo)抑制器的門(mén)限設(shè)置為Ψ=4,CME算法的門(mén)限值設(shè)置為T(mén)h=2.97。Kaiser-6窗函數(shù)的輸入向量要避免干擾功率具有發(fā)散性的譜特性。由于信號(hào)到達(dá)時(shí)間不確定,所以設(shè)置為],相干聯(lián)合捕獲系統(tǒng)的處理增益是36 dB,由于非相干捕獲會(huì)降低增益,所以會(huì)略低于相干系統(tǒng)的增益。

        圖6顯示了筆者提出的基于干擾抑制差異特性的方法和匹配濾波法在3種捕獲結(jié)構(gòu)上相對(duì)于干擾信號(hào)比(J S)的檢測(cè)概率曲線。結(jié)果顯示在設(shè)定的干擾情形下,在50 dB后干擾抑制差異法能夠取得更好的性能。

        圖6 3種捕獲結(jié)構(gòu)中ISdiv算法和MF檢測(cè)概率

        圖7顯示了CME和極坐標(biāo)算法的性能結(jié)果。從圖中可知,單一的抑制器能夠降低所有的干擾,但是基于干擾抑制差異特性的方法取得的效果最好。從圖6和圖7可知,極坐標(biāo)抑制器在減輕具有BPSK調(diào)制特性的干擾時(shí)有很好的性能,而CME算法在降低音調(diào)干擾可以達(dá)到J S=70 dB。處理J S值較大的音調(diào)干擾時(shí),采用約束更嚴(yán)格的窗函數(shù)的CME算法,其代價(jià)是系統(tǒng)處理噪聲的性能變差了。具有連續(xù)包絡(luò)的BPSK調(diào)制的干擾,可以采用極坐標(biāo)抑制法有效處理,但是現(xiàn)實(shí)生活中具有連續(xù)包絡(luò)的干擾并不常見(jiàn)。

        圖7 3種捕獲結(jié)構(gòu)中CME算法和Polar檢測(cè)概率

        圖8顯示了4種干擾抑制手段采用非相干捕獲相對(duì)于J S的虛警概率曲線。相對(duì)于單純的匹配濾波器捕獲(與CME算法),本文的捕獲手段可以將系統(tǒng)的性能提高50 dB,極坐標(biāo)抑制算法有大概30 dB的性能改善而略遜于ISdiv算法。

        圖8 非相干結(jié)構(gòu)中ISdiv算法、MF、CME算法、Polar算法的虛警概率

        表1~表3分別給出了不同J S值的情況下,使用相干、非相干和差分相干檢測(cè)器時(shí)不同干擾抑制器的使用概率。對(duì)于所有的檢測(cè)器,在弱干擾下(J S=0 dB),系統(tǒng)的處理增益都很有效,此時(shí)匹配濾波器的性能通常是最好的。在中等程度的干擾下(J S=20 dB),相干檢測(cè)器仍然能夠產(chǎn)生足夠好的信號(hào),所以匹配濾波器被調(diào)用的概率為22%。對(duì)于非相干和差分相干檢測(cè)結(jié)構(gòu),系統(tǒng)與惡化后的信號(hào)具有相關(guān)性,從而導(dǎo)致了處理增益降低,所以接收機(jī)采用干擾抑制器提高性能。在最差的干擾情況下(JS=50 dB),極坐標(biāo)抑制器處理數(shù)字調(diào)制的干擾具有很好的性能,而CME結(jié)構(gòu)對(duì)于處理音調(diào)干擾性能不錯(cuò)。因此可以看出,SINR估計(jì)器在不同的干擾情形下選擇合適的干擾抑制器上具有關(guān)鍵的作用。而且,文獻(xiàn)[3]指出每個(gè)跳頻點(diǎn)只需要很少的直擴(kuò)碼就可以獲得性能較好的SINR估計(jì)器。

        表1 相干結(jié)構(gòu)中3種干擾抑制算法調(diào)用概率 %

        表2 非相干結(jié)構(gòu)中3種干擾抑制算法調(diào)用概率 %

        表3 差分相干結(jié)構(gòu)中3種干擾抑制算法調(diào)用概率 %

        5 小結(jié)

        筆者提出一種基于干擾抑制方法差異特性的DS/FH混合擴(kuò)頻同步的方法,通過(guò)附加非相干SINR估計(jì)器,從匹配濾波器、CME算法和極坐標(biāo)算法中選擇干擾抑制手段。結(jié)果證明這種方法對(duì)于存在大量干擾的無(wú)線信道環(huán)境具有很好的性能。

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