李 利 宋其軒 賀 寅

（1.海軍大連艦艇學(xué)院信息系統(tǒng)系 大連 116018）（2.92001部隊(duì) 青島 266011）

1 引言

超短波因其具有頻帶寬、通信容量大、視距通信、頻率可復(fù)用等優(yōu)點(diǎn)，廣泛用于艦艇戰(zhàn)術(shù)通信。然而超短波傳播時(shí)存在衰落現(xiàn)象［1］，再加上通信環(huán)境的嘈雜，尤其在現(xiàn)代化戰(zhàn)爭中，彈藥爆炸等帶來的噪聲與敵人的惡意干擾，致使噪聲將有用信號(hào)淹沒，進(jìn)而導(dǎo)致信號(hào)的信噪比降低。以上因素都會(huì)使得到達(dá)接收端的超短波信號(hào)往往十分“微弱”，對信號(hào)接收造成不便。

當(dāng)前現(xiàn)代化戰(zhàn)爭的作戰(zhàn)空間趨于多維化、立體化，且作戰(zhàn)節(jié)奏較快，對戰(zhàn)場態(tài)勢信息共享交換的作戰(zhàn)需求進(jìn)一步提高。通信保障作為作戰(zhàn)系統(tǒng)的眼睛，必須確保其及時(shí)性、可靠性。因此，如何接收“微弱”信號(hào)便成為保障艦艇通信通暢準(zhǔn)確必須攻克的難題。

2 超短波微弱信號(hào)接收功能需求分析

超短波在傳輸過程中，由于傳輸介質(zhì)自身的吸收、散射作用，多徑效應(yīng)以及障礙物的遮擋等，會(huì)出現(xiàn)信號(hào)衰落現(xiàn)象。路徑傳播損耗，以及由障礙物遮擋造成的陰影效應(yīng)均屬于慢衰落，其不利影響可通過合理設(shè)計(jì)予以消除；由多徑效應(yīng)引起的多徑衰落，因其會(huì)使接收信號(hào)的幅度出現(xiàn)較快的波動(dòng)，屬于快衰落，而快衰落對無線電信號(hào)傳輸帶來的影響較大［2～4］。因此，消除快衰落的不良影響是艦艇超短波通信中必須解決的重點(diǎn)問題，分集、擴(kuò)頻、信道編碼等均是削減快衰落的有效技術(shù)手段。

造成接收端超短波信號(hào)微弱的因素除信號(hào)衰落導(dǎo)致振幅降低外，還包括信號(hào)被噪聲覆蓋導(dǎo)致的信號(hào)信噪比降低。因此，如何實(shí)現(xiàn)噪聲抑制與消除是接收微弱信號(hào)需解決的另一問題。

噪聲普遍存在于通信系統(tǒng)中，且具有隨機(jī)性，噪聲可分為自然噪聲、人為噪聲和系統(tǒng)噪聲。其中，自然噪聲包括宇宙輻射帶來的噪聲、大氣背景噪聲，而這類噪聲對超短波的影響較弱，可不作考慮。在艦艇通信中，人為噪聲包括艦船航行、炮彈等帶來的噪聲，以及敵人無線電對抗施加的惡意干擾，這類噪聲干擾是超短波微弱信號(hào)接收需要攻克的重點(diǎn)，可通過噪聲抑制等方式消除。系統(tǒng)噪聲普遍存在于通信系統(tǒng)中，通常可采取在噪聲源抑制噪聲、降低敏感電路對噪聲的敏感程度等方式抑制系統(tǒng)噪聲。

總而言之，接收微弱信號(hào)需從抑制信號(hào)衰落和噪聲抑制兩方面入手。論文著重分析靜噪技術(shù)。

3 靜噪技術(shù)

目前，傳統(tǒng)的靜噪技術(shù)主要有噪聲檢測、載波檢測、導(dǎo)頻檢測等［5～6］。而自適應(yīng)濾波靜噪技術(shù)是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)，是艦艇超短波電臺(tái)靜噪技術(shù)的發(fā)展方向。下面就該兩類靜噪方法進(jìn)行簡要闡述。

3.1 傳統(tǒng)靜噪技術(shù)

3.1.1 噪聲檢測靜噪

噪聲檢測是指通過檢測噪聲信號(hào)的強(qiáng)度來判斷有無有用信號(hào)，一般應(yīng)用于超短波電臺(tái)在FM模式下的靜噪［7～8］。當(dāng)超短波電臺(tái)進(jìn)行話音通信時(shí)，若接收的信號(hào)中沒有有效信號(hào)，解調(diào)后會(huì)生成較大的白噪聲，此時(shí)，接收機(jī)關(guān)閉音頻通路；若超短波電臺(tái)接收信號(hào)中有效信號(hào)強(qiáng)度增強(qiáng)，解調(diào)后噪聲的強(qiáng)度會(huì)減弱，接收機(jī)打開音頻通路收聽話音信號(hào)。根據(jù)這種原理，設(shè)定一個(gè)電平門限值，當(dāng)解調(diào)后的噪聲電平高于該門限值時(shí)，就可認(rèn)為無有用信號(hào)輸入，關(guān)閉音頻輸出通路；當(dāng)解調(diào)后的噪聲電平低于該門限值時(shí)，可認(rèn)為有有效信號(hào)輸入，打開音頻輸出通路。因此，噪聲檢測靜噪的關(guān)鍵是不斷調(diào)整選擇適當(dāng)?shù)拈T限值。在話音信號(hào)的信噪比較低的情況下，該方法的漏檢率較高。

3.1.2 載波檢測靜噪

噪聲檢測靜噪是根據(jù)噪聲信號(hào)強(qiáng)度判斷信號(hào)有無，而載波檢測靜噪則是根據(jù)信號(hào)質(zhì)量篩選信號(hào)。由于調(diào)幅信號(hào)、雙邊帶信號(hào)、單邊帶信號(hào)、調(diào)頻信號(hào)的載波頻率ωc是固定的，因此可采用鎖相環(huán)提取載波，并檢測其信號(hào)功率。根據(jù)載波功率越大有效信號(hào)的質(zhì)量越高，載波功率越低有效信號(hào)的質(zhì)量越差的特性，可選擇適當(dāng)?shù)墓β书T限值。當(dāng)載波功率大于門限值時(shí)，可認(rèn)為有有效信號(hào)輸出，打開音頻通路；當(dāng)載波功率低于門限值時(shí)，可認(rèn)為輸出信號(hào)無效，關(guān)閉音頻通路［9］。

載波檢測靜噪實(shí)現(xiàn)起來比較簡單，但在僅有載波信號(hào)而無有效信號(hào)的情況下并不適用，且需要反復(fù)選擇適當(dāng)?shù)墓β书T限。

3.1.3 導(dǎo)頻檢測靜噪

導(dǎo)頻檢測靜噪是指在話音信號(hào)與載波調(diào)制前，附加一個(gè)導(dǎo)頻振蕩器，將振蕩器產(chǎn)生的一個(gè)頻率較低的單音信號(hào)（超短波電臺(tái)通常為150Hz左右）插入話音信號(hào)中，此后再進(jìn)行調(diào)制并發(fā)射，接收端接收信號(hào)后，通過檢測單音信號(hào)的有無來判斷有效信號(hào)的有無，并控制音頻通路的開閉。接收端導(dǎo)頻靜噪的原理圖如圖1所示。

圖1 導(dǎo)頻靜噪原理圖

超短波電臺(tái)接收到信號(hào)后，通過濾波器將其分為兩路：一路為話音信號(hào)，送入話音通道；一路為導(dǎo)頻信號(hào)，送入導(dǎo)頻通道。其中，導(dǎo)頻信號(hào)控制靜噪開關(guān)。

由于導(dǎo)頻靜噪是利用固定的單音信號(hào)作為控制信號(hào)，并且其不需要像噪聲、載波靜噪一樣不斷調(diào)整門限值，從而不會(huì)導(dǎo)致信號(hào)遺漏，因此具有較高的靜噪靈敏度。再加上導(dǎo)頻靜噪只需檢測單音信號(hào)的有無，故具有一定的抗干擾性能。

3.2 自適應(yīng)濾波技術(shù)

自適應(yīng)濾波器是一種根據(jù)通信電磁環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化，利用特定的自適應(yīng)算法改變?yōu)V波器的參數(shù)，以獲得最佳輸出效果的裝置，是實(shí)現(xiàn)無線電通信噪聲抑制的有效手段［10］。

自適應(yīng)濾波技術(shù)相較于傳統(tǒng)靜噪手段具有較強(qiáng)的優(yōu)越性，它可以根據(jù)所處電磁環(huán)境，適時(shí)地調(diào)整參數(shù)以達(dá)到最優(yōu)的靜噪效果，這種方法不需要人為調(diào)整，反應(yīng)時(shí)間比人工調(diào)節(jié)快得多，且不易造成漏信現(xiàn)象，尤其適用于對時(shí)間、準(zhǔn)確度要求較高的艦艇戰(zhàn)時(shí)通信。下面，將重點(diǎn)討論自適應(yīng)濾波的相關(guān)技術(shù)。

4 自適應(yīng)濾波關(guān)鍵技術(shù)及其仿真分析

4.1 最小均方算法

最小均方（LMS）算法［11］是如今運(yùn)用最為廣泛的一種自適應(yīng)濾波算法，它最早于20世紀(jì)60年代初由威德羅和霍夫提出，隨著科技的發(fā)展，最小均方算法也演變出許多改進(jìn)算法。

4.1.1 算法原理

最小均方算法是通過比較輸出信號(hào)與期望值的差距，調(diào)整濾波器的抽頭權(quán)系數(shù)，使誤差信號(hào)e（n）的統(tǒng)計(jì)均方值最小。

傳統(tǒng)的最小均方算法以最陡下降法為基礎(chǔ)，在此，先簡要介紹最陡下降遞推算法。

設(shè)輸入向量：

抽頭權(quán)系數(shù)向量：

輸出信號(hào)：

誤差信號(hào)：

濾波器輸入信號(hào)自相關(guān)矩陣：

濾波器輸入與期望值的互相關(guān)矩陣

故誤差信號(hào)均方差函數(shù)：

該函數(shù)是關(guān)于抽頭系數(shù)的二次方程，其圖像為一個(gè)拋物曲面如圖2所示。

圖2 誤差信號(hào)均方差函數(shù)

由圖2可知，ω=ω0時(shí)，ε(n)取最小值，因此，ω0便是ω的最優(yōu)解。若R和p已知，根據(jù)Wiener-Hopf方程，有：

設(shè)?為梯度算子，其列向量為

則：

若ω(k)表示第k步迭代的抽頭權(quán)向量，?kε表示?ε在ω=ω(k)處的梯度向量，則其遞推方程可表示為

其中，μ為步長參數(shù)。由上式可知，μ決定了ω(k)的收斂性，步長參數(shù)越大，ω(k)越發(fā)散。

傳統(tǒng)的最小均方算法用n代替k，并且直接用e2(n)代替E[e2(n) ]，即ε(n)=e2(n)。代入最陡下降算法抽頭權(quán)系數(shù)向量遞推式（11）中，得：

?e2(n)的第i個(gè)元素為

將式（2）代入，得：

橫向自適應(yīng)濾波器輸出：

故：

則：

因此，抽頭權(quán)系數(shù)向量為

此遞推公式稱為LMS迭代。

最小均方算法實(shí)現(xiàn)起來并不復(fù)雜，它僅需要進(jìn)行2N次加法運(yùn)算和2N+1次乘法運(yùn)算。再者，它對于多種信號(hào)具有較強(qiáng)的普適性和性能穩(wěn)定性。因此，最小均方算法的運(yùn)用比較廣泛。

圖3 理想與噪聲信號(hào)仿真圖

4.1.2 LMS算法仿真

假設(shè)有一路xs=10cos(20000000t)的理想信號(hào)，混入隨機(jī)噪聲后得到輸入信號(hào)。理想信號(hào)、噪聲信號(hào)及輸入信號(hào)的Matlab仿真如圖4所示。

圖4 輸入與理想信號(hào)對比圖

由前節(jié)可知，抽頭權(quán)系數(shù)迭代函數(shù)的收斂性取決于步長參數(shù)μ，假設(shè)fe為濾波器輸入信號(hào)自相關(guān)矩陣的最大特征值，在此，取則輸入信號(hào)經(jīng)過50階的濾波器后的輸出信號(hào)如圖5所示。

圖5 濾波器輸出信號(hào)仿真圖

將濾波器輸出信號(hào)與理想信號(hào)作對比，可以發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過一段時(shí)延后，兩者曲線相近。其對比情況如圖6所示。

圖6 理想信號(hào)、輸出信號(hào)及誤差信號(hào)對比圖

4.2 歸一化最小均方算法

歸一化最小均方（NLMS）算法與最小均方算法最明顯的區(qū)別在于LMS的步長是固定不變的，而歸一化LMS的步長是時(shí)變的。步長的時(shí)變使得歸一化LMS算法的收斂性比LMS更好，收斂速度更快。

4.2.1 算法原理

LMS在實(shí)際應(yīng)用中存在一些不足，其中最為顯著的便是其收斂性受濾波器輸入信號(hào)的影響較大。當(dāng)輸入信號(hào)在頻帶上的功率分布比較平穩(wěn)時(shí)，其收斂性能好、速度快；當(dāng)輸入信號(hào)在頻帶上的功率分布存在跳變時(shí)，其收斂性便明顯下降。下面介紹最小均方算法的一種改進(jìn)形式—?dú)w一化LMS算法。

在LMS算法中，抽頭權(quán)系數(shù)向量：

由于歸一化LMS的步長參數(shù)μ并非一成不變，因此，要確定適當(dāng)?shù)摩?n)使得信號(hào)誤差函數(shù)取最小值。其信號(hào)誤差函數(shù)為

由上述兩個(gè)遞推公式可得：

進(jìn)而可求出步長參數(shù)的表達(dá)式：

故，歸一化LMS的抽頭權(quán)系數(shù)向量：

然而，這種算法在實(shí)際中很少直接運(yùn)用，通常情況下會(huì)引入兩個(gè)常數(shù)，即：

其中，可看作步長參數(shù)，控制算法的收斂率和失調(diào)量。引入φ則是為了防止xT(n)x(n)取0或接近于0時(shí)，遞歸函數(shù)無意義。從遞歸式中可以看出歸一化LMS算法需要進(jìn)行3N+1次乘法運(yùn)算。

4.2.2 NLMS算法仿真

仍是取一路xs=10cos(20000000t)的理想信號(hào)，其理想信號(hào)、噪聲信號(hào)及濾波器輸入信號(hào)如圖4、圖5所示。

取 0.5，φ取 0.00000000001，輸入信號(hào)經(jīng)過50階的NLMS濾波器后輸出信號(hào)圖像如圖7所示。

圖7 濾波器輸出信號(hào)仿真圖

與LMS算法相似，經(jīng)過一段時(shí)延后，輸出信號(hào)與理想信號(hào)曲線相近。其對比情況如圖8所示。

圖8 理想信號(hào)、輸出信號(hào)及誤差信號(hào)對比圖

4.3 LMS算法與NLMS算法的對比

由前可知，LMS算法需要進(jìn)行2N+1次乘法運(yùn)算，而NLMS算法需要進(jìn)行3N+1次乘法運(yùn)算，故而NLMS的運(yùn)算量比LMS大。但NLMS步長的時(shí)變所帶來的收斂性增強(qiáng)足以抵消其運(yùn)算量增大的不足，下面將二者的收斂性進(jìn)行對比。

圖9 LMS誤差曲線

為了更直觀地比較LMS與NLMS的濾波效果，輸入相同的語音信號(hào)，分別經(jīng)過兩種算法后，誤差曲線如圖10所示。

圖10 NLMS誤差曲線

從圖中可看出，LMS的誤差大多在16dB左右，而NLMS的誤差大多集中在14dB，且NLMS的誤差曲線趨于穩(wěn)定的速度更快。

不僅如此，LMS算法在實(shí)際應(yīng)用中需要不斷調(diào)整步長以達(dá)到最優(yōu)的濾波效果，而歸一化LMS采用了變步長的方式，故NLMS操作起來更便捷且穩(wěn)定性、可行性更強(qiáng)，更適用于艦艇超短波通信。

5 結(jié)語

傳統(tǒng)的靜噪方式（噪聲、載波、導(dǎo)頻檢測靜噪）因其容易造成信息遺漏，且需人為調(diào)整門限值，越來越無法滿足快節(jié)奏戰(zhàn)爭的需求。而自適應(yīng)降噪，則可以動(dòng)態(tài)感知通信信道環(huán)境，按特定的自適應(yīng)算法，自動(dòng)調(diào)整濾波器參數(shù)，從而獲得最佳信號(hào)輸出。自適應(yīng)靜噪技術(shù)，無須人工調(diào)整，因而大大提高了處理速度，可以有效避免信息遺漏現(xiàn)象。因此，自適應(yīng)靜噪將是艦艇超短波通信實(shí)現(xiàn)微弱信號(hào)接收需要攻克的重點(diǎn)與難點(diǎn)。

但若僅僅采用單一的自適應(yīng)靜噪還無法滿足現(xiàn)代化電子戰(zhàn)的要求，現(xiàn)代化戰(zhàn)爭中，艦艇通信面臨的挑戰(zhàn)，不僅僅是微弱信號(hào)的接收，還有反偵察探測、抗惡意干擾等。因此，將自適應(yīng)選頻、自適應(yīng)編碼、自適應(yīng)調(diào)制解調(diào)等多種自適應(yīng)手段相結(jié)合的全向自適應(yīng)技術(shù)［12］則是未來艦艇通信裝備發(fā)展的重要方向。