基于干擾抑制差異特性的混合擴頻的同步技術

陳圣斌，呂金龍

（中國人民解放軍空軍工程大學 電訊工程學院，陜西 西安 710077）

1 引言

在擴頻系統中，系統的處理增益能夠抑制一部分的干擾，如果干擾的功率超過了系統的干擾容限，可以使用干擾抑制技術降低系統性能的惡化程度。在跳頻系統中，載波的中心頻率是從很大的頻率集合中偽隨機地挑選出來的，每個頻率點僅僅維持很短的時間間隔Tf，即1個跳頻間隙，每個跳頻間隙內的干擾是不同的，因此需要一個具有自適應特性的干擾抑制的算法。由于跳頻間隙持續的時間很短暫，也就要求算法的自適應特性是即時的。在DS/FH混合擴頻系統中，干擾的抑制過程通常是在解跳后、解擴前。這樣，混合擴頻的捕獲問題就被簡化為干擾抵消、在時間Tf內直接擴頻系統的碼捕獲、不同跳頻間隙內時變的干擾環境不同這3個問題。

對于不同的干擾信號的處理方法不同，如處理窄帶干擾可使用陷波濾波器[1-3]。文獻[2]提出一種能夠頻率選擇性抑制干擾的用于陷波濾波器的CME算法。同時，這種算法還可以監測和抑制時域突發干擾。

域變換算法很難抑制寬帶干擾，一般來說，如果干擾帶寬超過直擴信號帶寬的1/4，域變換算法就無能為力了。文獻[4]提出一種能夠抑制帶寬等于直擴信號帶寬的數字調制的干擾算法，但是這種算法的約束條件是干擾必須具有連續包絡。

為了抑制干擾，筆者提出一種信號與干擾加噪聲比（SINR）估計的方法。其基本思想是將以上提到的各種干擾抑制算法的干擾抑制器的輸出分別送給SINR估計器，估計器根據SINR值調節每個抑制器的可用度，選擇每個頻率間隙對應最大可用度值的干擾抑制器。在文獻[5]中，這種方法被用于數據調制，并表現出良好的性能。本文使用這種方法用于混合擴頻信號的同步，即直擴信號的捕獲，其決定性能的關鍵是SINR估計器的質量。

2 系統模型與算法分析

2.1 混合擴頻的模型分析

擴跳混合擴頻系統的模型如圖1所示，通常一個頻率間隙內接收的信號可以表示為

式中：Ak是信號幅度；K是1個頻率間隙內傳輸的信道符號數是時刻 n 中的數據符號；τk，l是多徑 l的延時；ωi=2πfi是第i個頻率間隙的中心頻率，噪聲 n（t）是單邊功率譜密度為N0的高斯分布的隨機過程，i（t）是未知形式的干擾。干擾信號為

式中：N是一個頻率間隙內的窄帶音調干擾個數；△ωm是第m個音調干擾頻率與直擴信號中心頻率的差；J是干擾信號總功率），其中 bj∈[-1，1]是隨機干擾信號比特，Ti是干擾信號持續時間。在每個頻率間隙內，干擾信號中N，△ωm，Ti都是隨機的。

圖1 DS/FH混合擴頻的捕獲模型

DPSK調制的數據經過BPSK方式直接擴頻，直接擴頻信號按照跳頻碼偽隨機跳頻。在接收機中，解跳結束后完成干擾抑制。圖1中提供了放大的干擾抑制器模型。這種方法最早出現在文獻[3]中，這個模型包括3個并行的分支，單純的匹配濾波器，使用CME算法的匹配濾波器和使用極坐標算法的匹配濾波器。

2.2 抑制器算法的分析和選擇

2.2.1 CME算法

文獻[5]介紹的CME抑制干擾算法是一種設置FFT陷波干擾門限的方法，圖2描述了抑制器的一般原理。

圖2 陷波CME干擾抑制算法原理

在窗口（Kaiser-6）之后，使用FFT變換得到頻域信號，從FFT復變換的結果，計算FFT的能量，然后計算FFT的平均能量，能量超過（Th是設置的門限值），結果清空。然后重新計算能量的平均值εn，如果能量超過，重新計算。這個過程重復進行，直到能量不超過給定的門限值。通過使用FFT反變換清空復頻域信號完成干擾抑制。CME算法后經過陷波濾波器可以去除期望信號總帶寬的90%帶寬的干擾。由于干擾可能出現在信號譜的任何部分，所以這種算法可以抑制大部分窄帶干擾。

2.2.2 極坐標（Polar）算法

極坐標抑制算法可以抑制數字調制信號帶寬為期待信號帶寬100%上的干擾，但是這種算法運用過程中有一些難題，方案也很少[4-6]。通常Polar抑制器框圖如圖3所示。

圖3 極坐標干擾抑制算法原理

接收信號（直角坐標系表達式，I和Q分支或Re[r（t）]和 Im[r（t）]），被變換為極坐標表達式 Aexp（jφ）=·exp［ ja rc tan）］，在完成幅度信息FFT計算后，計算FFT的平均能量值ε，如果結果的譜幅度值超過φε則置0（φ是設置的門限值），通過FFT反變換使被陷波的幅度譜被變換為時域幅度信號，相位（φ）和被陷波的幅度信息通過極坐標反變換被變換為直角坐標系表達式。

3 SINR估計量差異特性捕獲方案

SINR估計器是非相干極大似然SINR估計器，所謂的非相干就是平方，被用來去除可能的數據調制和滿足SINR估計過程中相位估計的需要[7-8]。算法通過每個分支信號互相關函數值的峰值（匹配濾波器輸出的最大值）來計算信號能量，即

式中：R（τmax）是匹配濾波器輸出在恰當時間的即時值；K是在1個跳頻間隙內傳輸的直擴碼的個數；‖sk（t）‖2是信號的能量。噪聲和殘余干擾的功率可以用下式計算

式中：N是直擴碼長度；r[i]（k）是第i個碼接收信號的簡化。

SINR估計為

通常的匹配濾波器捕獲的模塊圖如圖4所示。

圖4 常用擴頻捕獲結構框圖

匹配濾波器與整個擴頻碼相匹配，匹配濾波器的輸出信號與擴頻碼的自相關函數（ACF）成正比，通常情況下自相關函數的值接近于0，只有當擴頻碼作為輸入信號完全輸入的時候其值才為1。理想情況下，非零延時的自相關函數通常為0。如果接收機得到確切的載波相位信息，只需要信號的實部即可完成同步。但實際上一般不太可能做到，因為包絡檢波器通常在匹配濾波器后面，這樣匹配濾波器可能造成原始信號的相位有一定的改變。如果信號的幅度大于門限，第一個比較器的輸出為1，表示“擊中”信號，否則輸出為0。如果自相關的值以零延時超過檢測門限，就會產生正確的檢測概率Pd，如果有一些延時的檢測信號出現，會導致虛警概率Pfa的產生。如果經過短期的搜索而沒有驗證模式，虛警會惡化，從而導致碼相位的完全丟失。第一次門限比較之后可能會有定積分檢測單元（PDI）和第二次門限比較器，定積分檢測單元也可以沒有，其作用是用來降低信噪比的。當然，如果使用定積分檢測單元，第一次門限比較器也可以省略，但是第一次比較器通常能夠對改善捕獲性能起很大作用，特別是對存在干擾的跳頻系統。本文采用3種不同的捕獲結構如圖5所示。

圖5 3種不同的捕獲結構

相干結構綜合匹配濾波器完成64位直擴碼的捕獲。非相干結構在積分前對信號取絕對值。在差分相干結構中，積分前信號與此前的直擴碼具有相關性。另外假設相干和非相干結構在多普勒頻移的條件下不需要相位估計仍然能夠完成處理任務。由于時鐘的不確定性，在最差的情況下，只有一半的時間信號包含實際信號，其他則為噪聲和干擾。因此假設，在時鐘確定的期間內，能夠獲得匹配濾波器輸出的積分自相關函數的最大值。

4 仿真分析

仿真使用1000個跳頻點每個跳頻點，包含64個直擴序列碼，獲得在不同SINR條件下得到的虛警概率和檢測概率。仿真顯示，筆者提出的干擾抑制方案能夠在很大范圍的干擾參數下起作用。設置無線信道為一徑AWGN信道，干擾隨機出現。如果選擇式（2）中的信號1， 從 1～10 中隨機選擇，△ωm相等；如果選擇信號 2，Ti從

或Tc中隨機選擇，這樣干擾信號的主瓣帶寬可以達到信號帶寬的25%，50%和100%。直擴碼長度為64位，仿真中每個碼上的信噪比均設置為20 dB。極坐標抑制器的門限設置為Ψ=4，CME算法的門限值設置為Th=2.97。Kaiser-6窗函數的輸入向量要避免干擾功率具有發散性的譜特性。由于信號到達時間不確定，所以設置為］，相干聯合捕獲系統的處理增益是36 dB，由于非相干捕獲會降低增益，所以會略低于相干系統的增益。

圖6顯示了筆者提出的基于干擾抑制差異特性的方法和匹配濾波法在3種捕獲結構上相對于干擾信號比（J S）的檢測概率曲線。結果顯示在設定的干擾情形下，在50 dB后干擾抑制差異法能夠取得更好的性能。

圖6 3種捕獲結構中ISdiv算法和MF檢測概率

圖7顯示了CME和極坐標算法的性能結果。從圖中可知，單一的抑制器能夠降低所有的干擾，但是基于干擾抑制差異特性的方法取得的效果最好。從圖6和圖7可知，極坐標抑制器在減輕具有BPSK調制特性的干擾時有很好的性能，而CME算法在降低音調干擾可以達到J S=70 dB。處理J S值較大的音調干擾時，采用約束更嚴格的窗函數的CME算法，其代價是系統處理噪聲的性能變差了。具有連續包絡的BPSK調制的干擾，可以采用極坐標抑制法有效處理，但是現實生活中具有連續包絡的干擾并不常見。

圖7 3種捕獲結構中CME算法和Polar檢測概率

圖8顯示了4種干擾抑制手段采用非相干捕獲相對于J S的虛警概率曲線。相對于單純的匹配濾波器捕獲（與CME算法），本文的捕獲手段可以將系統的性能提高50 dB，極坐標抑制算法有大概30 dB的性能改善而略遜于ISdiv算法。

圖8 非相干結構中ISdiv算法、MF、CME算法、Polar算法的虛警概率

表1～表3分別給出了不同J S值的情況下，使用相干、非相干和差分相干檢測器時不同干擾抑制器的使用概率。對于所有的檢測器，在弱干擾下（J S=0 dB），系統的處理增益都很有效，此時匹配濾波器的性能通常是最好的。在中等程度的干擾下（J S=20 dB），相干檢測器仍然能夠產生足夠好的信號，所以匹配濾波器被調用的概率為22%。對于非相干和差分相干檢測結構，系統與惡化后的信號具有相關性，從而導致了處理增益降低，所以接收機采用干擾抑制器提高性能。在最差的干擾情況下（JS=50 dB），極坐標抑制器處理數字調制的干擾具有很好的性能，而CME結構對于處理音調干擾性能不錯。因此可以看出，SINR估計器在不同的干擾情形下選擇合適的干擾抑制器上具有關鍵的作用。而且，文獻[3]指出每個跳頻點只需要很少的直擴碼就可以獲得性能較好的SINR估計器。

表1 相干結構中3種干擾抑制算法調用概率 %

表2 非相干結構中3種干擾抑制算法調用概率 %

表3 差分相干結構中3種干擾抑制算法調用概率 %

5 小結

筆者提出一種基于干擾抑制方法差異特性的DS/FH混合擴頻同步的方法，通過附加非相干SINR估計器，從匹配濾波器、CME算法和極坐標算法中選擇干擾抑制手段。結果證明這種方法對于存在大量干擾的無線信道環境具有很好的性能。

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