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        基于STFT的衛(wèi)星導(dǎo)航接收機(jī)抗干擾算法研究

        2012-07-13 03:07:34申蕾蕾張會生李立欣
        電子設(shè)計(jì)工程 2012年6期
        關(guān)鍵詞:信號

        申蕾蕾,張會生,李立欣

        (西北工業(yè)大學(xué) 陜西 西安 710129)

        衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)在軍事和民用領(lǐng)域越來越廣泛的應(yīng)用,同時(shí)也暴露出自身存在的一些問題[1]。由于衛(wèi)星導(dǎo)航信號自身的局限性,使得無論是軍用還是民用的衛(wèi)星導(dǎo)航接收機(jī)都受到或多或少的影響,在嚴(yán)重的惡意干擾情況下,有可能使整個(gè)系統(tǒng)停止工作。因此衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的抗干擾研究具有十分重要的意義[2]。

        時(shí)頻分析是同時(shí)在時(shí)域和頻域描述信號的分析方法,將時(shí)頻聯(lián)合處理應(yīng)用到衛(wèi)星導(dǎo)航接收機(jī)抗干擾技術(shù)中更是有著較好的前景。同時(shí)域?yàn)V波技術(shù)和頻域?yàn)V波技術(shù)相比,時(shí)頻域?yàn)V波技術(shù)的干擾抑制性能有大幅度的提高,因而引起了廣泛的關(guān)注和研究。其中,STFT(Short Time Fourier Transform)是最簡單、最直觀的一種時(shí)頻分布。通過對混有干擾的接收信號進(jìn)行STFT變換,將信號變換到另一個(gè)變換域進(jìn)行處理。在新的變換域,由于時(shí)頻變換對干擾信號具有非常好的聚集性,干擾信號呈現(xiàn)出能量的高度聚集,利用窄帶濾波或遮隔運(yùn)算抑制掉干擾信號的能量,從而去除干擾[3]。但是由于STFT固定的時(shí)窗寬度使得時(shí)頻分辨率也是固定的,它內(nèi)在具有時(shí)間分辨力和頻率分辨力的矛盾,干擾信號的“局部”平穩(wěn)性很難保證。本文提出的是一種修正的STFT算法,在STFT算法的基礎(chǔ)上,通過對窗函數(shù)在時(shí)間尺度上的變換,實(shí)現(xiàn)時(shí)頻分辨率隨信號頻率變化自動可調(diào),克服了STFT分析所有窗口的大小固定不變的缺陷,為非平穩(wěn)信號的處理提供了強(qiáng)有力的工具。

        1 基本STFT算法

        STFT算法的基本思想是:傅立葉分析是頻域分析的基本工具為了達(dá)到時(shí)域上的局部化,在信號傅立葉變換前乘上一個(gè)時(shí)間有限的窗函數(shù),并假定非平穩(wěn)信號在分析窗的短時(shí)間間隔內(nèi)是平穩(wěn)的,通過窗在時(shí)間軸上的移動從而使信號逐段進(jìn)入被分析狀態(tài),這樣就可以得到信號的一組“局部”頻譜,從不同時(shí)刻“局部”頻譜的差異上,便可得到信號的時(shí)變特性[4]。

        給定一個(gè)時(shí)間寬度很短的窗函數(shù)h(t),讓窗滑動,則信號 x(t)的 STFT 定義為:

        式中*代表復(fù)數(shù)共軛,x(t)為衛(wèi)星導(dǎo)航接收信號,一般由有用信號、干擾和噪聲組成:

        其中,n(t)為均值為零的加性高斯白噪聲。

        式(3)中 ,A,a為 幅 值 ,b(t)為 接 收 到 的 衛(wèi) 星 導(dǎo) 航 數(shù)據(jù),c(t)為偽隨機(jī)碼,ω0為載波頻率,Ω 為頻偏,θ為在[02π]上均勻分布的隨機(jī)相位。

        由式(1)可見,正是由于窗函數(shù)h(t)的存在,使得短時(shí)傅立葉變換具有了局限特性,它既是時(shí)間的函數(shù),也是頻率的函數(shù)。 對于給定的時(shí)間t,STFTx(t,f)可看作是該時(shí)刻的頻譜。信號x(t′)在時(shí)間t處的短時(shí)傅立葉變換就是信號乘上一個(gè)以t為中心的“分析窗”h(t′-t)后所作的傅立葉變換。 因?yàn)樾盘杧(t′)乘以一個(gè)短窗函數(shù)h(t′-t)等價(jià)于取出信號在分析時(shí)間點(diǎn)t附近的一個(gè)切片,所以短時(shí)傅立葉變換STFTx(t,f)可以理解為信號x(t′)在時(shí)間點(diǎn)t附近的傅立葉變換,即“局部頻譜”[5]。

        在上面的信號處理中,窗函數(shù)起著關(guān)鍵的作用,所加的窗函數(shù)能否正確反映信號的時(shí)頻特性,與窗函數(shù)及其長度有關(guān)。與當(dāng)前信號最佳匹配的窗,滿足信號x(t)的時(shí)-頻域上的信號支撐TBP最小。

        窗函數(shù)長度的選擇由于Heisenberg測不準(zhǔn)原理[6]的影響,使得STFT變換的時(shí)間分辨率和頻率分辨率之間存在矛盾。STFT算法的缺陷是對于窗函數(shù)一旦選則在整個(gè)分析過程中都使用相同的窗,其分辨率在時(shí)間-頻率平面上的所有局域都是相同的。

        2 改進(jìn)的算法

        由于STFT算法中時(shí)間分辨率和頻率分辨率之間的矛盾,使得STFT算法不適合分析較高及較低頻率的信號。為此,對窗函數(shù)做些修正,使得成為一個(gè)可調(diào)的時(shí)間-頻率窗,當(dāng)觀察高頻信號時(shí)窗函數(shù)自動變窄,而研究低頻信號時(shí)窗函數(shù)自動變寬。

        窗函數(shù)h(t)通過伸壓縮和位移得到窗函數(shù)族

        將上式代入到等式(1)中,可得到

        上式為改進(jìn)的STFT算法的定義。假設(shè)窗函數(shù)h(t)的中心為τ,半徑為 Δh,則函數(shù)Hαt,f(t′)是一個(gè)中心為t+ατ 且半徑為αΔh的一個(gè)窗函數(shù)。因此,式(8)定義的改進(jìn)STFT算法給出了信號x(t)在時(shí)間窗:

        的局部信息,相比于基本STFT算法時(shí)間窗

        由式(9)定義的時(shí)間窗對于小的α值變窄,對于大的α值變寬。

        令H(f)為窗函數(shù)h(t)的 Fourier變換,設(shè)它的中心頻率為f*,半徑為 Δf,則時(shí)間窗Hαt,f(t′)的Fourier變換為中心頻率為f+f*/α,半徑為 Δf/α 的Hα(f),則改進(jìn)窗函數(shù)的頻率范圍為

        頻率帶寬為2Δf/α,與變換因子α成反比。

        結(jié)合式(9)和式(11)可以看出,當(dāng)α為較小值時(shí),即頻率較高時(shí),時(shí)間窗變窄;當(dāng)α為較大值時(shí),即頻率較低時(shí),時(shí)間窗變寬。改進(jìn)的STFT算法克服了傳統(tǒng)STFT算法的缺陷。

        3 計(jì)算機(jī)仿真

        3.1 干擾抑制模型的建立

        圖1為基于改進(jìn)算法的干擾抑制模型,其中接收機(jī)輸入信號就是式(2)定義的x(t),對這個(gè)接收信號進(jìn)行改進(jìn)STFT,將其映射到時(shí)頻面上,掃頻每個(gè)頻率點(diǎn)f所在的時(shí)間段,對大于檢測門限時(shí)頻點(diǎn)進(jìn)行遮隔處理,對通過處理后的信號進(jìn)行ISTFT,將其變換回時(shí)域,得到干擾抑制后的信號。

        圖1 基于改進(jìn)算法干擾抑制模型Fig.1 The interference suppression model based on improved algorithm

        3.2 兩種算法對干擾抑制的仿真

        圖2中,(a)圖為無干擾時(shí)接收機(jī)信號的功率譜密度。(b)圖為加入0.1 MHz窄帶干擾后信號功率譜密度,對比(b)圖和(a)圖可以發(fā)現(xiàn)在4 MHz頻率附近有明顯的干擾。(c)圖為傳統(tǒng)STFT算法抑制干擾后的信號功率譜密度,可以看到,(c)圖中4 MHz頻率附近的干擾被抑制了一部分,但仍然比較明顯。(d)圖為改進(jìn)STFT算法抑制干擾后信號功率譜密度,對比(c)圖可以看出,改進(jìn)STFT算法比傳統(tǒng)STFT算法的干擾抑制效果多5 dB,同(a)圖比較,接收信號的干擾基本抑制掉了。

        由上圖可以看出,利用傳統(tǒng)STFT算法和改進(jìn)STFT算法抑制干擾后,信號的誤碼率明顯降低,并且改進(jìn)算法要優(yōu)于傳統(tǒng)算法。隨著SNR的增大,3條曲線更加接近,改進(jìn)算法抑制干擾后信號的誤碼率更加接近無干擾時(shí)信號的誤碼率。

        4 結(jié) 論

        文中在深入分析時(shí)頻域STFT算法的基礎(chǔ)上對其缺陷進(jìn)行改進(jìn),提出了一種改進(jìn)了的STFT算法,并將其應(yīng)用到衛(wèi)星導(dǎo)航接收機(jī)抗干擾中。利用文中方法,使STFT算法不再受固定時(shí)間窗函數(shù)時(shí)間分辨率和頻率分辨率相互制約的約束,從而保證了算法可以處理高頻率和低頻率的信號。仿真結(jié)果表明,文中方法在抗干擾性能和誤碼率方面要優(yōu)于傳統(tǒng)的STFT算法。總體來說本文所提方法計(jì)算量小、抗干擾效果好,是一種簡單實(shí)用的抗干擾有效方法。

        圖2 4種情況下功率譜密度對比圖Fig.2 The figures of power spectral density in four situations

        [1]葉寶盛.GNSS抗干擾接收機(jī)技術(shù)研究[D].成都:電子科技大學(xué),2010.

        [2]王運(yùn)東,徐錦,李軍,等.GPS接收機(jī)系統(tǒng)的抗干擾技術(shù)[J].艦船電子工程,2006,26(3):31-39.

        WANG Yun-dong,XU Jin,LI Jun,et al.The anti-jamming technology of GPS receiver[J].Ship Electronic Engineering,2006,26(3):31-39.

        [3]徐立.衛(wèi)星導(dǎo)航接收機(jī)時(shí)頻聯(lián)合干擾抑制算法研究 [D].成都:電子科技大學(xué),2008.

        [4]張細(xì)政.一種新的基于時(shí)頻分析擴(kuò)頻通信去干擾技術(shù)[J].湖南工程學(xué)院學(xué)報(bào),2004,14(4):50-54.

        ZHANG Xi-zheng.A new anti-jamming technology based on time-frequency analysisforspectrum communication[J].Hunan Institute of Engineering,2004,14(4):50-54.

        [5]欒海妍,江樺,劉小寶.自適應(yīng)短時(shí)傅立葉變換算法的研究[J].通信技術(shù),2007,40(8):217-222.

        LUAN Hai-yan,JIANG Hua,LIU Xiao-bao.The study if adaptive short time Fourier transform algorithm[J].Communication Technology,2007,40(8):217-222.

        [6]張賢達(dá).現(xiàn)代信號處理[M].2版.北京:清華大學(xué)出版社,2002.

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