劉永

（四川理工學院自動化與電子信息學院，四川自貢643000）

基于時頻分析的跳頻盲抗干擾技術研究

劉永

（四川理工學院自動化與電子信息學院，四川自貢643000）

盲抗干擾技術是一種利用盲源分離技術應對不可預知干擾的方法。在分析跳頻盲分離抗干擾的技術文獻的基礎上，研究了基于時頻分析的跳頻盲分離抗干擾技術的性能。仿真結果表明，基于時頻分析的盲抗干擾技術具有較好的抗非平穩(wěn)干擾信號性能。

盲源分離；時頻分析；抗干擾；跳頻；非平穩(wěn)

引言

通信是發(fā)射方和接收方進行可靠性信息傳輸的科學，就可靠性而言，是要求信息以盡可能小的差錯到達目的方。而現代無線通信系統中有大量的干擾源，這些干擾源不可避免地影響了通信的可靠性傳輸，尤其在未知或不可預測的干擾環(huán)境下通信，接收機的性能受到了嚴重地破壞。因此接收機的目的是以強健的方式對抗干擾源，并盡可能協調最優(yōu)化系統增益和計算復雜度之間的矛盾關系［1］。

傳統的抗干擾方法考慮所有可以利用的先驗信息以及增加額外的信息（導頻）來實施干擾減弱，如信道特性、來波方向等。此種方法以消耗通信系統的頻率資源或功率資源，以增加系統規(guī)模或損失信號為代價來維持系統性能，從香農信息論的角度看，這些方法最終都將損失通信系統的總容量，不能有效解決當前日益突出的通信容量需求和通信資源需求之間的矛盾。為此，引入一種不以占用通信系統的頻率資源為代價的全新通信抗干擾技術，即應用盲源分離技術，從被干擾和噪聲污染的觀測信號中分離或者提取有用信號，達到抗干擾目的［2-15］。

盲源分離是信號處理領域中的熱點和難點問題，在生物醫(yī)學、語音、通信、圖像處理、文本數據挖掘等方面均有突出的貢獻。盲源分離目的是指在未知源信號先驗信息和傳輸信道參數情況下恢復源信號。這里的術語“盲”有兩重含義：第一，源信號不能被觀測；第二，源信號是如何混合的也未知。顯然，當源信號與接收傳感器之間的傳輸很難建立起數學模型時，或者關于傳輸的先驗知識無法獲得時，盲源分離是一種很自然的選擇。盲源分離技術為應對通信環(huán)境的復雜性、對抗性，帶來了新的思路和方法。盲源分離方法在通信領域有著重要的應用。目前，盲源分離的核心算法是基于獨立成分分析（ICA）的算法，代表性算法有：Bell－Sejnowski最大信息量（Infomax）方法、Amari自然梯度（Natural Gradient）方法、Cardoso等變化自適應方法（EASI）、Hyvarinen快速獨立元分析算法（FastICA）、特征矩陣值聯合對角化（JADE）等。前沿算法是基于稀疏成分分析（SCA）、非負矩陣分解（NMF）的算法［1］。

跳頻擴頻是衛(wèi)星通信體制中一種抗干擾方式，具有低截獲率、抗干擾衰落能力強等諸多優(yōu)點。目前，跳頻信號與盲源分離的研究只有甚少的研究成果，大都見于國內的研究文獻，而由于其技術涉及軍事敏感性，國外文獻鮮有。文獻［2］研究了小波空域相關ICA跳頻信號盲分離算法，應用于多跳頻信號的盲分離和參數估計，其核心盲分離算法的是基于信息極大化的Infomax算法。文獻［3］研究了基于獨立分量分析的混疊跳頻信號分離算法，取得了較好的分離效果，其核心盲分離算法是基于負熵最大化的FastICA算法。文獻［4］針對由于多個跳頻信號在時域重疊，頻域跳變，使得非合作接收條件下跳頻信號的分離成為通信偵察和對抗中的一個難點問題，研究了一種自適應盲分離跳頻信號的方法，其核心盲分離算法是EASI算法。文獻［5-7］分別研究了基于盲源分離的抗部分頻帶噪聲阻塞干擾方法，抗跟蹤干擾的方法和抗梳狀阻塞干擾方法，有效提高抗干擾的性能。文獻［8］研究了一種改進EASI算法的跳頻信號盲分離，有效適用于實際的通信抗干擾系統。文獻［9］研究了基于盲分離的跳頻網臺分選。

以上文獻研究的都是基于源的獨立性進行的盲分離，而又由于跳頻信號的頻率隨時間偽隨機跳變，屬于典型的非平穩(wěn)信號。結合非平穩(wěn)跳頻信號的特性，文獻［11-13］研究了結合時頻分析技術的跳頻信號參數估計和分離算法。文獻［14］針對快速獨立分量算法會使分離信號非幅度、相位等參數較源信號發(fā)生變化，提出基于短時傅里葉變換比的跳頻信號盲分離。同樣利用其非平穩(wěn)特性，文獻［15］研究了基于時頻分布的跳頻信號欠定模型的盲分離方法，結合時頻分析的方法，更好地結合了跳頻信號的本質特性，同時為欠定模型和稀疏成分分析提供了技術支持，具有更實際的意義。跳頻體制下的盲信號分離與估計，充分發(fā)展了盲源分離在盲技術通信中的優(yōu)勢。

從以上的研究可以得知，文獻［2-9］考慮了源獨立性的這一條件，分別引入經典的盲分離算法思想，即Infomax算法、FastICA算法、EASI算法和JADE算法；而文獻［10-15］考慮了跳頻信號的非平穩(wěn)特性，借助時頻分析工具，優(yōu)化了盲分離的性能，提高了抗干擾性能；文獻［1-14］是利用了聯合對角的思想，時頻分析后都是借助了特征矩陣的聯合對角化來進行盲分離源信號估計。

現今跳頻信號盲分離的研究有著重要的意義，為跳頻抗干擾與盲源分離的結合應用提供了可行性驗證，而更多的實際問題需要研究解決，因此本文主要工作是綜述現有的跳頻體制下的盲分離研究文獻，研究了基于時頻分析盲分離抗干擾的性能，仿真結果表明基于時頻分析的盲分離技術具有抗非平穩(wěn)干擾信號良好性能，具有較強的技術優(yōu)勢。

1 基于時頻分析的盲源分離

假設有N個相互獨立的信源，通過瞬時混合系統后，由M個探測器接收，整個系統可以表示為：

式中，矢量x（t）＝［x1（t），…，xM（t）］T是觀測信號；矢量s（t）＝［s1（t），…，sN（t）］T是源信號；n（t）＝［n1（t），…，nM（t）］T是加性噪聲；A是一個列滿秩的M×N維矩陣，稱為混合矩陣。當N＝M時，系統的正定模式，當N＜M是系統是超定模式，當N＞M是系統是欠定模式，而當M＝1是單通道模式。單通道模式時，系統模型可以表示為：

針對非平穩(wěn)信號，如跳頻信號，利用時頻分析，對于觀測信號x（t），離散Cohen類時頻分布定義為：

式中，加權函數φ（m，l）稱為核函數，可得到不同的Cohen類時頻分布、短時傅里葉換、Wigner－Ville分布、平滑偽Wigner－Ville等。

系統模型經過時頻處理，無噪情況時可以表示為：

式中，上標H表示矩陣的復數共軛轉置；矩陣Dss（t，f）的元素由源信號s（t）的自分布項和互分布項構成，自分布項構成了Dss（t，f）的對角元素，互分布項構成了Dss（t，f）的非對角線元素。因此，對應于真正的能量聚集時頻點（tk，fk），矩陣Dss（tk，fk）為對角陣。借助聯合對角化的思想，可以將時頻矩陣聯合對角化來進行盲分離，其中K是時頻點個數。

2 基于時頻分析的跳頻通信盲分離仿真

本文建立了基于時頻分析的跳頻盲分離系統，通過計算機仿真研究基于時頻分布的跳頻盲分離抗干擾性能。首先仿真分析一組非平穩(wěn)信號的盲分離性能，然后仿真分析跳頻信號的盲分離性能。系統中跳頻頻率集為｛5 kHz，45 kHz，20 kHz，10 kHz｝，采樣率為128 kHz，跳速為2000跳／秒。

2.1 非平穩(wěn)信號的盲分離性能

圖1是3個非平穩(wěn)源信號，混合矩陣A隨機產生，圖2是混合信號，信噪比20 dB，圖3是盲分離結果。

2.2 跳頻信號盲分離性能

仿真步驟同2.1節(jié)，信噪比20 dB，其中圖4～圖6分別為跳頻源信號、混合信號，以及分離信號，從分離性能對比圖中可以得出分離信號較好地復原了源信號。

2.3 單音干擾下的盲抗干擾性能

實際中被廣泛應用的單音干擾、脈沖干擾以及掃頻干擾等都是非平穩(wěn)信號，在2.2節(jié)的基礎上加上一個單

音干擾，其他條件不變，仿真結果分別如圖7～圖9所示。從圖9所示的分離性能可以得知，基于時頻分析的盲分離方法能有效地抑制非平穩(wěn)源干擾。

3 結束語

本文綜述了現有關于跳頻盲分離的技術文獻，對比了其中研究的核心算法，從理論上找到了跳頻盲抗干擾的技術方案。然后分析了基于時頻分析的盲源分離模型，最后結合此模型仿真分析了一般非平穩(wěn)信號的盲分離和跳頻非平穩(wěn)信號盲抗干擾性能，從仿真結果中，可以得出基于時頻分析的盲分離技術，具有跳頻體制下較好地抗非平穩(wěn)信號的抗干擾性能。目前盲抗干擾只是初步的研究，還有更多的理論問題和關鍵技術需要解決。盲抗干擾為應對復雜環(huán)境的干擾提供了技術支持，具有重要的研究意義，更多的關鍵技術問題研究有待進一步深入研究。

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Research on Blind Anti-jamm ing of Frequency Hopping Based on Time-frequency Analysis

LIU Yong
（School of Automation and Electronic Information，Sichuan University of Science＆Engineering，Zigong 643000，China）

Blind anti-jamming technique exploits the technological superiority of blind source separation（BSS）to deal with the unpredictable interference.Based on the analysis of Literature about frequency-hopping blind separation antijamming technology，the performances of frequency-hopping blind separation anti-jamming technology based on time-frequency analysis are researched.The simulation results show that blind anti-interference technique based on time-frequency analysis has good anti-inter-ference performance for non-stationary interference signal.

blind source separation；time-frequency analysis；anti-jamming；frequemcy-hopping non-stationary

TN911.7

A

1673-1549（2014）04-0029-05

10.11863／j.suse.2014.04.08

2014-05-12

人工智能四川省重點實驗室科研項目（2012RYJ09）；四川理工學院科研項目（2011KY10）；四川理工學院教改項目（JG-1417）

劉永（1977-），男，四川巴中人，實驗師，碩士，主要從事模式識別方面的研究，（E-mail）lytj200379＠126.com