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        一種基于遞歸QRD-LS算法的同頻干擾消除方法

        2014-05-07 02:16:32閆曉偉
        船電技術(shù) 2014年10期
        關(guān)鍵詞:探測系統(tǒng)信號處理濾波

        閆曉偉

        一種基于遞歸QRD-LS算法的同頻干擾消除方法

        閆曉偉

        (92060部隊,遼寧大連 116041)

        同頻干擾(收發(fā)天線的直接耦合波,表面直接發(fā)射波)由于其具有很強的能量對近場瞬態(tài)主動電磁探測系統(tǒng)的目標(biāo)信號造成了嚴(yán)重的干擾,此干擾與目標(biāo)回波信號同頻且強度往往高于目標(biāo)回波信號,因此,對探測系統(tǒng)的正常工作危害極大。本文分析了傳統(tǒng)的同頻干擾消除方法,闡述了自適應(yīng)RLS(遞歸最小二乘法)濾波的原理,在此基礎(chǔ)上提出了一種基于QRD-LS算法的同頻干擾消除方法。該方法收斂速度快、運算量較小、能實現(xiàn)實時的信號處理。計算機仿真結(jié)果表明該方法可有效抑制同頻干擾,提高了目標(biāo)回波的信干比(SIR)。同時該方法對同頻干擾的局部畸變以及幅度、時延的變化具有很強的適用性。

        同頻干擾 消除 遞歸QRD-LS算法 收斂

        0 引言

        水下主動電磁探測系統(tǒng)是一個典型的瞬態(tài)測量系統(tǒng),其工作原理為[1]:發(fā)射天線產(chǎn)生沿載體縱軸對稱分布的空間電磁場,無鐵磁目標(biāo)時,接收天線處近似認(rèn)為無感應(yīng)信號;而當(dāng)有鐵磁目標(biāo)通過時,目標(biāo)的反射場使原來的電磁場產(chǎn)生畸變,從而在接收天線處感應(yīng)出電壓信號,經(jīng)接收機電路的識別和判斷,確認(rèn)是否為有效目標(biāo)信號。限于探測系統(tǒng)載體的尺寸,其發(fā)射天線和接收天線之間的距離很短,一般不超過6 m,又由于裝配誤差及工作環(huán)境的影響,探測系統(tǒng)的接收信號中將不可避免地包含來自發(fā)射天線的直接耦合干擾,又稱直達(dá)波干擾。探測系統(tǒng)的接收信號主要包括以下三個部分:1) 目標(biāo)回波信號;2) 直達(dá)波干擾,即同頻干擾;3) 隨機噪聲。其中,直達(dá)波干擾與目標(biāo)回波信號的頻率相同,且具有很強的能量,其幅度遠(yuǎn)大于目標(biāo)回波信號的幅度(一般約5倍,更惡劣時可能10倍以上),從而嚴(yán)重影響了系統(tǒng)的正常工作。因此,如何消除此同頻電磁干擾,提高信號的信干比(SIR)是探測系統(tǒng)信號處理的關(guān)鍵技術(shù)之一。

        關(guān)于上述同頻干擾的消除,目前提出的主要處理方法包括設(shè)置隔離擋板法,電路補償法和自適應(yīng)干擾抵消法。然而,由于探測系統(tǒng)工作在甚低頻,隔離板不能阻止電磁波的散射和繞射;電路補償法的精度較低;自適應(yīng)抵消的方法精度較高,但傳統(tǒng)的LMS算法收斂速度慢,不易實現(xiàn)實時處理。基于上述分析,本文提出了一種基于QRD-LS算法的同頻干擾消除方法。該方法利用對自相關(guān)矩陣的QR分解來求解最小二乘估計問題,從而大大提高了算法的收斂速度,降低了算法的運算量。

        1 遞歸QRD-LS算法原理

        QRD-LS算法的原理為采用對矩陣的QR分解(QRD)來求得最小二乘自適應(yīng)濾波器的最佳權(quán)系數(shù)。由于QRD采用了正交三角化過程,大大提高了自適應(yīng)濾波的數(shù)值穩(wěn)定性,因而具有良好的收斂性和跟蹤特性。在數(shù)學(xué)上實現(xiàn)正交三角化過程的方法有Gram-Cchmidt正交化方法和Givens旋轉(zhuǎn)方法,這里采用后者。在RLS自適應(yīng)濾波過程中,需要不斷計算所更新的數(shù)據(jù)矩陣的QR分解,通過Givens旋轉(zhuǎn)步序來得到正交性酉矩陣Q與上三角矩陣R。

        由式(6),得

        則(5)式重寫為

        在最小二乘問題中,代價函數(shù)最小化等效于平方范數(shù)最小化,故有最佳權(quán)矢量

        利用GIVENS旋轉(zhuǎn)法實現(xiàn)的遞歸QRD-LS算法的計算步序為:

        遞歸QRD-LS算法的計算步序如圖1所示。

        圖1 遞歸QRD-LS算法示意圖

        2 算法的數(shù)值仿真

        圖2中的第一行為目標(biāo)回波信號;第二行為接收信號,在時間上分為兩段,前一段只有干擾信號,后一段既包括干擾又包括目標(biāo)回波信號??梢钥闯?,目標(biāo)回波信號的波形被干擾信號完全淹沒。

        應(yīng)用MATLAB仿真軟件,分別編制LMS算法和QRD-LS算法的仿真程序,運行程序得仿真結(jié)果如圖3所示。

        圖2 目標(biāo)信號與接收信號的仿真波形

        圖3中,第一行為采用LMS算法得到的輸出信號,第二行為采用QRD-LS算法得到的輸出信號,可見,隨著自適應(yīng)的迭代過程逐漸收斂,誤差信號逐漸減小,當(dāng)完全收斂于某一誤差標(biāo)準(zhǔn)后,輸出信號即為目標(biāo)回波信號的近似估計。兩種自適應(yīng)算法都能將接收信號中的同頻干擾消除,但是,前者的收斂過程緩慢,且當(dāng)目標(biāo)信號到來時還沒有完全收斂,而后者的收斂過程明顯比前者快得多,且輸出信號波形光滑,與目標(biāo)信號相比,基本沒有失真,這充分說明了本文采用的干擾消除方法的有效性。

        圖3 LMS和QRD-LS算法仿真結(jié)果

        3 實驗結(jié)果分析

        為了進(jìn)一步在工程實際中驗證本文提出的方法的有效性,在水池中模擬探測系統(tǒng)的工作過程,得實驗數(shù)據(jù)及處理結(jié)果如圖4所示。

        圖4(a)為探測系統(tǒng)從開始工作到接收到目標(biāo)信號的時間內(nèi)的一組實驗數(shù)據(jù),因為直達(dá)波干擾和隨機噪聲干擾很大,所以看不出目標(biāo)信號的存在。圖4(b)為濾除寬帶噪聲干擾后的數(shù)據(jù),此時它只包含直達(dá)波干擾和目標(biāo)回波信號。圖4(c)為采用本文提出的QRD-LS算法進(jìn)行同頻干擾消除后的結(jié)果,可以看出,隨著自適應(yīng)算法的收斂,輸出信號中明顯包含了目標(biāo)回波信號,而同頻干擾則被有效濾除。

        4 結(jié)論

        本文針對水下電磁探測系統(tǒng)接收信號中的同頻電磁干擾難以消除的問題,提出了一種基于QRD-LS算法的同頻干擾消除方法。數(shù)值仿真和實驗結(jié)果均表明:采用該方法就可將原始接收信號中的同頻電磁干擾有效濾除,提高信號的信干比;此外,該方法的自適應(yīng)收斂過程短,收斂速度快,可實現(xiàn)實時的信號處理,具有很強的工程實用性。

        圖4 實驗數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)處理結(jié)果

        [1] 王紹卿. 水下近炸引信原理與設(shè)計[M]. 西安: 西北工業(yè)大學(xué)出版社, 1992.

        [2] 張文祥, 李進(jìn)華. 雷達(dá)同頻干擾現(xiàn)象分析研究[J].火控雷達(dá)技術(shù), 2007, 36(2): 50-53.

        [3] 高守傳, 黃春琳, 粟毅. 基于RLS橫向濾波自適應(yīng)抵消法的直達(dá)波抑制[J].信號處理, 2004, 20(6): 566-571.

        [4] 孫志國, 郭黎利, 顧學(xué)邁. QRD-LSL插值算法內(nèi)部特征對窄帶干擾抑制性能的影響[J].電路與系統(tǒng)學(xué)報, 2008, 18(4): 144-158.

        [5] 何振亞. 自適應(yīng)信號處理[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2002.

        [6] 薛年喜. MATLAB在數(shù)字信號處理中的應(yīng)用[M]. 北京: 清華大學(xué)出版社, 2003.

        A Method of Adaptive Suppression for Same Frequency Interference Based on Recursive QRD-LS Algorithm

        Yan Xiaowei

        (Unit 92060, Dalian 116041, Liaoning, China)

        TN914.4

        A

        1003-4862(2014)10-0055-04

        2014-03-20

        閆曉偉(1976-),男,碩士,高級講師。研究方向:武器系統(tǒng)與運用工程。

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