付衛(wèi)紅,宋長漢,劉乃安，楊　博

(1.西安電子科技大學(xué) 綜合業(yè)務(wù)網(wǎng)理論及關(guān)鍵技術(shù)國家重點實驗室，西安 710071；

?

基于RIE的自適應(yīng)窄帶干擾抑制算法

付衛(wèi)紅1,宋長漢1,劉乃安1，楊博2，3

(1.西安電子科技大學(xué) 綜合業(yè)務(wù)網(wǎng)理論及關(guān)鍵技術(shù)國家重點實驗室，西安 710071；

2. 航天恒星科技有限公司，北京100086；3．天地一體化信息技術(shù)國家重點實驗室,北京100086)

摘要：針對直接序列擴(kuò)頻(direct sequence spread spectrum，DSSS)通信系統(tǒng)中窄帶干擾(narrow-band interference,NBI)抑制問題，將窄帶干擾存在性識別技術(shù)(recognition of interference existence，RIE)和變換域窄帶干擾抑制算法相結(jié)合，提出了一種自適應(yīng)窄帶干擾抑制算法。該算法能根據(jù)接收到的信號，利用基于能限因子的RIE算法判斷接收信號中是否含有窄帶干擾信號，從而決定是否需要對其進(jìn)行干擾抑制處理。理論分析表明，當(dāng)接收信號中不含窄帶干擾或干擾信號較小時，既可減少由于窄帶干擾抑制算法對有用信號造成的損傷，提高誤碼率性能，又能降低系統(tǒng)處理的復(fù)雜度。仿真結(jié)果表明，自適應(yīng)窄帶干擾抑制方案抑制干擾誤碼率性能明顯優(yōu)于非自適應(yīng)窄帶干擾抑制方案。

關(guān)鍵詞：直接序列擴(kuò)頻；窄帶干擾存在性識別；自適應(yīng)窄帶干擾抑制

0引言

直接序列擴(kuò)頻(direct sequence spread spectrum，DSSS)通信系統(tǒng)本身具有一定的干擾抑制能力，且抗干擾能力與系統(tǒng)擴(kuò)頻增益成正比，但由于DSSS通信系統(tǒng)的擴(kuò)頻增益不可能做得很高，所以在強(qiáng)窄帶干擾環(huán)境下單純地依靠DSSS通信系統(tǒng)自身的抗干擾能力是不可行的。為了提高DSSS通信系統(tǒng)窄帶干擾抑制的能力，使系統(tǒng)獲得較好的誤碼率性能，借助一定的窄帶干擾抑制技術(shù)是十分必要的。

目前在DSSS通信系統(tǒng)中，變換域處理技術(shù)[1]得到廣泛應(yīng)用。變換域干擾抑制技術(shù)中干擾位置的確定方法包括K譜線法[2]、中值濾波法[3]、權(quán)值泄露法[4]以及門限檢測法[5-8]等。其中門限檢測法由于具有結(jié)構(gòu)簡單，易于硬件實現(xiàn)等特點被廣泛應(yīng)用。門限檢測法將大于門限值的信號當(dāng)作窄帶干擾，算法的核心是如何設(shè)置干擾檢測門限。目前文獻(xiàn)中關(guān)于如何設(shè)置門限的討論較少，文獻(xiàn)[5]和文獻(xiàn)[6]分別描述了自適應(yīng)多門限法和雙閾值連續(xù)前向均值切除(double threshold forward consecutive mean excision，DT-FCME)算法，這2種算法均具有較好的窄帶干擾抑制性能，但實現(xiàn)復(fù)雜度很高，不易硬件實現(xiàn)。針對上述2種門限算法復(fù)雜度高的問題，文獻(xiàn)[7]提出一種基于差分求門限的變換域窄帶干擾抑制算法，相對于自適應(yīng)多門限法和DT-FCME算法而言，在不損失誤碼率性能的前提下，能夠明顯降低運(yùn)算復(fù)雜度。

另一方面，在傳統(tǒng)的窄帶干擾抑制方案中，無論接收信號中是否包含窄帶干擾信號，接收信號均要經(jīng)過窄帶干擾抑制算法的處理。若接收信號中不包含窄帶干擾，此時不僅浪費(fèi)系統(tǒng)資源，且窄帶干擾抑制算法會對有用信號造成一定的損傷，從而導(dǎo)致誤碼率性能下降。同理，當(dāng)接收信號中包含的干擾較小時，門限檢測法中門限的選取會受到影響，也會導(dǎo)致窄帶干擾抑制算法性能的下降。為了解決上述問題，本文結(jié)合窄帶干擾存在性識別技術(shù)[9-12]和基于差分求門限的變換域窄帶干擾抑制技術(shù)[5]，構(gòu)建自適應(yīng)窄帶干擾抑制技術(shù)。

1接收信號模型

DSSS調(diào)制信號的擴(kuò)頻碼波形可表示為

(1)

(1)式中：L為一個信息碼元包含的偽隨機(jī)碼序列周期；{cl}表示偽隨機(jī)碼碼元序列；p(t)是持續(xù)時間為τc的方波。

發(fā)射端傳輸信號的波形可表示為

(2)

(2)式中：{bm}為二進(jìn)制信息序列;Tb=Lτc為信息時寬；I(t)是持續(xù)時間為τc的方波。

假設(shè)信道為理想加性高斯白噪聲(additive white gaussian noise，AWGN)信道，擴(kuò)頻信號在傳輸過程中引入的AWGN和窄帶干擾信號分別用v(t)和i(t)表示。則接收機(jī)端接收信號為

(3)

假設(shè)接收端以碼片速率對接收信號z(t)進(jìn)行采樣，則采樣后信號為

(4)

2自適應(yīng)窄帶干擾抑制技術(shù)

圖1所示為傳統(tǒng)的非自適應(yīng)窄帶干擾抑制系統(tǒng)模型，無論z(t)中是否含有窄帶干擾信號，接收信號z(t)都要經(jīng)過窄帶干擾抑制算法模塊的處理。圖2所示為自適應(yīng)窄帶干擾抑制系統(tǒng)模型框圖，與傳統(tǒng)的非自適應(yīng)窄帶干擾抑制模型不同的是，接收信號在經(jīng)過窄帶干擾抑制模塊處理之前要經(jīng)過RIE模塊的判決，當(dāng)接收信號z(t)中不含窄帶干擾信號或所含窄帶干擾信號較小時，RIE模塊判定z(t)不含干擾，則接收信號無需經(jīng)過窄帶干擾抑制模塊的處理而直接進(jìn)入解擴(kuò)模塊，即如圖2中z2(t)路信號所示，否則判定為有干擾，如圖2中z1(t)所示，此時需要經(jīng)過窄帶干擾抑制模塊的處理。

圖1　非自適應(yīng)窄帶干擾抑制系統(tǒng)模型Fig.1　System model of non-adaptive narrow-bandinterference suppression

2.1窄帶干擾存在性識別算法

文獻(xiàn)[11]提出的“能限因子”的方法利用包含窄帶干擾的接收信號和不包含窄帶干擾的接收信號在功率方面的不同，實現(xiàn)對干擾信號存在性的檢測，該方法運(yùn)算復(fù)雜度較低。本文利用能限因子的思想，提出了一種新的干擾存在性識別技術(shù)，該算法的基本思想是根據(jù)能限因子大小來判斷是否存在干擾信號，當(dāng)能限因子大于干擾門限時，則判斷為存在干擾，否則就不存在干擾。

圖2　自適應(yīng)窄帶干擾抑制系統(tǒng)模型Fig.2　System model of adaptive narrow-bandinterference suppression

1)能限因子的定義和計算。

文獻(xiàn)[9]中的“能限因子”的定義為

(5)

(5)式中：Z(n)=|fft(z(n))|；z(n)為接收信號采樣值；Ez表示接收信號的能量；Ed代表已知的直擴(kuò)信號的能量。

文獻(xiàn)[11]假設(shè)Ed已知，但在具體實踐中，該參數(shù)往往無從獲知。另外，在實際環(huán)境中，往往存在噪聲，因此這里我們定義一個修正的能限因子，即

①對接收信號的頻譜Z(n)=|FFT(z(n))|進(jìn)行分段，例如，分為C段，記為

(6)

②求每一個頻譜分段的能量大小，記為Si

(7)

(8)

④由上述步驟可知能限因子的計算表達(dá)式為

(9)

2)干擾門限的設(shè)定。

對于窄帶干擾存在性的檢測方法而言，門限的選取是關(guān)鍵，設(shè)定門限T，當(dāng)λ≥T時，判定為有干擾，否則，判定為無干擾。

在直擴(kuò)通信系統(tǒng)中，有用信號一般情況下均被噪聲淹沒，即Es?Ev，同時窄帶干擾信號帶寬占總信號帶寬低于20%，假設(shè)某一窄帶干擾信號帶寬占總信號帶寬比例為k(0

(10)

對于窄帶干擾信號來說，令k=0.2，則有

T=10lg(0.2+1)=0.791 8(dB)

(11)

2.2基于差分求門限的變換域窄帶干擾抑制技術(shù)

差分法求干擾門限[7]主要利用接收信號中擴(kuò)頻信號和噪聲的頻譜較為平坦，而包含窄帶干擾信號的頻譜分段較為尖銳的特點，利用“差分”來描述該特點，從而找到窄帶干擾所在的頻譜位置，接著將窄帶干擾信號譜線置零，最后反變換回時域得到經(jīng)過干擾抑制處理后的時域信號。

差分法求干擾門限的具體步驟描述如下：

①求接收信號z(n)的傅里葉變換幅度模值。

(12)

②求w(n)的包絡(luò)信號。

將w(n)分為B段(例如，B=10段，每段N′=50根譜線)，則w(n)的包絡(luò)信號為各頻譜分段幅度模值的平均值，即

(13)

③包絡(luò)信號的差分為

(14)

④根據(jù)D(m)求干擾門限值。

找出最大的差分所在的頻譜分段數(shù)I，選擇I分段之前的2段頻譜I-1和I-2，以這2段頻譜模值中的最大值作為門限值M，即

M=max{w(N′×(I-3)+1),w(N′×(I-3)+2),

…,w(N′×(I-1))}

(15)

⑤當(dāng)w(n)≥M時，將其判為干擾信號，否則認(rèn)為是非干擾信號。將窄帶干擾信號頻譜置零，再反變換到時域，從而得到窄帶干擾抑制后的時域信號。

3仿真實驗和性能分析

3.1“能限因子”識別干擾存在與否的概率實驗

仿真實驗條件：二進(jìn)制相移鍵控(binaryphaseshiftkeying，BPSK)調(diào)制的DSSS信號，偽隨機(jī)碼選取周期為N=511的Gold序列，擴(kuò)頻增益Gp=10lg(N)，傅里葉變換長度為512，碼片速率511kbit/s，符號速率為1kbit/s。

圖3和圖4分別描述了當(dāng)信噪比(signaltonoiseratio，SNR)為-20dB和信干比(signaltointerferenceratio，SIR)為-20dB時使用能限因子法(判定干擾存在性的門限為T=0.791 8(dB))判定窄帶干擾存在的概率(識別概率為1表示一定存在干擾，為0表示不含干擾)。

圖3　SNR=-20 dB時用能限因子判定干擾存在性的識別概率Fig.3　Identification probability of interference existenceby using energy limiting factor with SNR=-20 dB

由圖3可知，對于無干擾的情況，經(jīng)過能限因子判定后識別概率為零，表示不含干擾，即系統(tǒng)對無干擾的情況判斷完全正確，沒有虛檢；對于單頻干擾和20%窄帶干擾的情況來說，當(dāng)SIR>-13dB時，識別概率為零，表示不含窄帶干擾，也就是說此時系統(tǒng)漏檢概率為100%；當(dāng)SIR<-13dB時，識別概率為1，表示含有窄帶干擾，此時系統(tǒng)對干擾的檢測概率為1，漏檢概率為0；當(dāng)SIR=-13dB時，識別概率大于0且小于1，即此時系統(tǒng)會出現(xiàn)部分漏檢。綜合來看，當(dāng)SNR=-20dB時，本文所提的檢測算法在SIR小于-13dB時，系統(tǒng)對干擾的檢測概率為1，不存在任何漏檢。

圖4　SIR=-20 dB使用能限因子判定干擾存在性的識別概率Fig.4　Identification probability of interference existenceby using energy limiting factor with SIR=-20 dB

同理，由圖4可知，對于無干擾的情況，經(jīng)過“能限因子”判定后識別概率為零，表示不含干擾，即此時系統(tǒng)對干擾的檢測完全正確(因為所有的無干擾情況都判斷為無干擾)，不存在虛檢；對于單頻干擾和20%窄帶干擾的情況來說，當(dāng)SNR<-27dB時，識別概率為零，表示不含窄帶干擾，即此時系統(tǒng)漏檢概率為1，當(dāng)SNR>-27dB時，識別概率為1，表示含有窄帶干擾，此時系統(tǒng)對干擾的檢測概率為1(所有的干擾情況都判斷為干擾)，漏檢概率為0；當(dāng)SNR=-27dB時，識別概率大于0且小于1，即存在部分的漏檢。綜合來看，當(dāng)SIR=-20dB時，只要SNR>-27dB，本文所提出的干擾檢測算法就能準(zhǔn)確地檢測出干擾，不會出現(xiàn)漏檢的情況。

3.2自適應(yīng)窄帶干擾抑制技術(shù)誤碼率性能分析

仿真實驗條件：BPSK調(diào)制的DSSS信號，偽隨機(jī)碼選取周期為N=511的Gold序列，擴(kuò)頻增益Gp=10lg(N)，傅里葉變換長度為512，碼片速率511kbit/s，符號速率為1kbit/s。接收信號碼元數(shù)目為500，第1個100碼元為不含任何干擾信號，第2個100碼元為窄帶干擾信號(帶寬占總信號帶寬10%)，第3個100碼元為不含任何干擾信號，第4個100碼元為不含任何干擾信號，第5個100碼元為不含任何干擾信號。

圖5仿真實驗中的窄帶干擾抑制模塊采用基于差分求門限的變換域窄帶干擾抑制算法，描述的是當(dāng)SIR=-50dB時，自適應(yīng)窄帶干擾抑制方案和非自適應(yīng)窄帶干擾抑制方案誤碼率性能隨著SNR變化而變化的情況。由圖5可知，隨著SNR的不斷增大，誤碼率不斷下降，表明自適應(yīng)窄帶干擾抑制方案具有較好的干擾抑制性能；由圖5還可知，在相同SNR條件下，自適應(yīng)窄帶干擾抑制方案誤碼率低于非自適應(yīng)窄帶干擾抑制系統(tǒng)誤碼率，這說明相同條件下自適應(yīng)窄帶干擾抑制誤碼率性能優(yōu)于非自適應(yīng)方案。

圖5　SIR=-50 dB自適應(yīng)窄帶干擾抑制方案和非自適應(yīng)窄帶干擾抑制方案誤碼率性能比較Fig.5　BER performance of adaptive NBI method andnon-adaptive NBI method with SIR=-50 dB

圖6描述了當(dāng)SNR為-20dB時，自適應(yīng)窄帶干擾抑制方案和非自適應(yīng)窄帶干擾抑制方案誤碼率性能隨著SIR變化而變化的情況。由圖6可知，隨著SIR的不斷增大，自適應(yīng)窄帶干擾抑制方案誤碼率不斷減小，表明自適應(yīng)窄帶干擾抑制方案具有較好的干擾抑制性能；由圖6還可知，在相同SIR條件下，自適應(yīng)窄帶干擾抑制方案誤碼率低于非自適應(yīng)窄帶干擾抑制系統(tǒng)誤碼率，這說明相同條件下自適應(yīng)窄帶干擾抑制誤碼率性能優(yōu)于非自適應(yīng)方案。

圖6　SNR=-20 dB自適應(yīng)窄帶干擾抑制方案和非自適應(yīng)窄帶干擾抑制方案誤碼率性能比較Fig.6　BER performance of adaptive NBI method andnon-adaptive NBI method with SNR=-20 dB

3.3算法復(fù)雜度分析

表1　算法運(yùn)算復(fù)雜度

對于接收信號而言，當(dāng)采用非自適應(yīng)方案抑制干擾時，無論接收信號中有無干擾信號存在，接收信號均要通過窄帶干擾抑制處理算法，而當(dāng)采用自適應(yīng)方案抑制干擾時，如果接收信號中不含干擾信號，則無需經(jīng)過窄帶干擾抑制處理算法模塊，可見自適應(yīng)干擾抑制算法的運(yùn)算復(fù)雜度比非自適應(yīng)干擾抑制算法要低。

4結(jié)束語

本文針對時變環(huán)境下的直擴(kuò)系統(tǒng)窄帶干擾抑制技術(shù)，研究了窄帶干擾存在性識別技術(shù)和變換域窄帶干擾抑制技術(shù)，提出了將“能限因子”思想和基于差分求門限的干擾抑制技術(shù)結(jié)合的自適應(yīng)窄帶干擾抑制算法。仿真結(jié)果和分析表明，自適應(yīng)窄帶干擾抑制方案不僅可以獲得較好的干擾抑制性能，且與傳統(tǒng)的非自適應(yīng)窄帶干擾抑制系統(tǒng)相比，具有更好的誤碼率性能和更低計算復(fù)雜度。當(dāng)然本算法是在假設(shè)窄帶干擾信號帶寬不大于有用帶寬20%的前提下提出的，如果干擾信號帶寬過大，本算法性能可能會有所惡化，因此我們未來的研究方向則是提出一種適應(yīng)性更強(qiáng)的窄帶干擾抑制算法。

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Adaptive narrow-band interference suppression algorithm basedon recognition of interference existence technology

FU Weihong1，SONG Changhan1，LIU Naian1，YANG Bo2，3

(1.State Key Laboratory of Integrated Service Networks and Key Technology, Xidian University, Xi’an 710071, P.R. China;2.Space Star Technology Co.,Ltd, Beijing 100086,P.R.China;3.State Key Laboratory of Space-ground Integrated Information Technology,Beijing 100086, P.R. China)

Abstract:Aiming at the narrow-band interference (NBI) problem in the direct sequence spread spectrum(DSSS) communication system, an adaptive NBI suppression (A-NBI-S) algorithm is proposed in the paper. The new algorithm combined the technology of RIE (recognition of interference existence) with transform domain NBI suppression (NBI-S) algorithm. According to the received signals, the proposed algorithm can determine whether the received signal contains NBI signals by using the RIE algorithm based on energy limiting factor and determine whether the received signals needs to go through the processing of NBI-S. Theoretical analysis shows that, when the received signal is free of NBI or the interference signal is small, A-NBI-S algorithm can reduce the damage to useful signal and improve BER performance. At the same time, it can reduce the computation complexity of DSSS system. Simulation results show that A-NBI-S algorithm is significantly better than non-adaptive NBI-S (NA-NBI-S) algorithm on BER performance.

Keywords：direct sequence spread spectrum (DSSS); recognition of interference existence (RIE); adaptive NBI suppression (A-NBI-S)

DOI：10.3979/j.issn.1673-825X.2016.03.002

收稿日期：2015-06-23

修訂日期：2016-04-09通訊作者：付衛(wèi)紅whfu@mail.xidian.edu.cn

基金項目：國家自然科學(xué)基金(61201134，61201135)；高等學(xué)校學(xué)科創(chuàng)新引智計劃資助(B08038)；天地一體化信息技術(shù)國家重點實驗室(籌)開放基金資助項目(2014_CXJJ-TX_06)

Foundation Items：The National Natural Science Foundation of China(61201134，61201135);The 111 Project (B08038) ;The Open Research Fund of State Key Laboratory of Space-ground Integrated Information Technology(2014_CXJJ-TX_06)

中圖分類號：TN973

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1673-825X(2016)03-0291-06

作者簡介：

付衛(wèi)紅(1979-)，女，湖北孝感人，副教授，博士，主要研究方向為寬帶無線通信、通信信號處理。E-mail: whfu@mail.xidian.edu.cn。

宋長漢(1990-)，男，安徽蚌埠人，碩士生，主要研究方向為直接序列擴(kuò)頻通信系統(tǒng)中窄帶干擾抑制技術(shù)。E-mail: schhan.han@163.com。

劉乃安(1966-)，男，河南洛陽人，教授，博士，主要研究方向為無線通信與射頻電路、擴(kuò)展頻譜通信與通信對抗。E-mail: naliu@mail.xidian.edu.cn。

楊博(1982-)，男，北京市人，高工，碩士，主要研究方向為信號處理。E-mail: 85771840@qq.com。

(編輯：張誠)