跳頻通信系統(tǒng)的盲窄帶干擾抑制算法

陸丹丹，朱立東

(電子科技大學(xué) 通信抗干擾國(guó)家級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，四川 成都611731)

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跳頻通信系統(tǒng)的盲窄帶干擾抑制算法

陸丹丹，朱立東

(電子科技大學(xué) 通信抗干擾國(guó)家級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，四川 成都611731)

摘要：針對(duì)強(qiáng)干擾下信號(hào)被淹沒(méi)、很難檢測(cè)到有用信息的問(wèn)題,研究干擾檢測(cè)和抑制技術(shù)，提高抗干擾能力。建立了受窄帶干擾影響的跳頻接收機(jī)模型，在接收信號(hào)為盲的情況下，分析了基于非抽取小波包變換的干擾檢測(cè)和抑制算法。在非抽取小波包變換的干擾抑制基礎(chǔ)上，提出了基于AR模型線性預(yù)測(cè)的窄帶干擾抑制算法，并對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行盲解跳和解調(diào)。仿真驗(yàn)證了所提方法的有效性。

關(guān)鍵詞：跳頻通信；盲檢測(cè)；非抽取小波包；干擾抑制

0引言

跳頻通信系統(tǒng)非常典型的優(yōu)點(diǎn)是抗干擾能力強(qiáng)。然而，在遇到大功率強(qiáng)干擾的情況下，信號(hào)就會(huì)被淹沒(méi)，很難檢測(cè)到有用的信息。如果只是單純地增加擴(kuò)頻增益實(shí)現(xiàn)解跳，往往效果是不好的。因此需要對(duì)干擾進(jìn)行檢測(cè)，在此基礎(chǔ)上采用合適的干擾抑制技術(shù)提高抗干擾能力。干擾檢測(cè)技術(shù)能夠判斷信號(hào)是否被干擾，干擾抑制技術(shù)能夠最大程度地抑制或消除干擾。文獻(xiàn)[1]利用小波包變換進(jìn)行自適應(yīng)閾值窄帶干擾抑制，缺點(diǎn)是有時(shí)候?qū)τ谛盘?hào)的信息損失比較嚴(yán)重，文獻(xiàn)[2]是利用匹配濾波算法來(lái)抑制窄帶干擾，但是需要確切了解干擾信號(hào)的參數(shù)才能很好地設(shè)計(jì)濾波器。文獻(xiàn)[3]是非抽取小波包變換的窄帶干擾抑制算法，算法的優(yōu)點(diǎn)是利用Daubechies濾波器對(duì)信號(hào)的頻譜進(jìn)行等頻帶劃分,將干擾定位在濾波器子帶的中心,然后移除干擾，缺點(diǎn)是對(duì)于多音干擾會(huì)失去很多有用信號(hào)的信息。文獻(xiàn)[4]是根據(jù)小波包的變換域自適應(yīng)抑制窄帶干擾，缺點(diǎn)是利用LMS算法自適應(yīng)調(diào)整濾波器抽頭系數(shù)時(shí)，在干擾頻段人為地設(shè)定一個(gè)閾值，結(jié)果不是特別準(zhǔn)確。

本文在非抽取小波包變換抑制窄帶信號(hào)干擾的基礎(chǔ)上做了改進(jìn)。將AR模型應(yīng)用到干擾抑制技術(shù)上，有效地將干擾信號(hào)頻譜進(jìn)行了削減。另外結(jié)合盲信號(hào)處理技術(shù)，對(duì)接收到的觀測(cè)信號(hào)的頻率和周期進(jìn)行盲估計(jì)，以便對(duì)信號(hào)進(jìn)行解跳并恢復(fù)有用信息。

1接收信號(hào)模型

跳頻系統(tǒng)由發(fā)送端和接收端構(gòu)成，經(jīng)過(guò)改進(jìn)后的接收信號(hào)模型如圖1所示。

圖1　受干擾信號(hào)的發(fā)送和接收模型

接收到的信號(hào)由期望信號(hào)、干擾信號(hào)和加性高斯白噪聲3部分組成，數(shù)學(xué)表達(dá)式寫為：

(1)

式中，s(t)是基帶信號(hào)經(jīng)過(guò)擴(kuò)頻和BFSK調(diào)制后的跳頻發(fā)射信號(hào)，n(t)是均值為零、功率譜密度為N0/2的加性高斯白噪聲，J(t)為窄帶干擾信號(hào)。

干擾信號(hào)J(t)可以表示為：

(2)

對(duì)接收到的觀測(cè)信號(hào)做FFT變換，可以看到在很強(qiáng)干擾的情況下，接收信號(hào)中期望信號(hào)的頻譜被窄帶干擾頻譜淹沒(méi)。惡劣的情況下，已經(jīng)完全分辨不出有用的期望信號(hào)信息。

接收信號(hào)在無(wú)干擾和有干擾時(shí)(本文采用的ISR為10 dB)信號(hào)的二維幅度頻譜的仿真情況如圖2所示。圖2(a)為跳頻信號(hào)的時(shí)頻圖案，圖2(b)為觀測(cè)信號(hào)的時(shí)頻圖案。

圖2　接收信號(hào)受干擾和未受干擾的二維時(shí)頻圖

圖2中跳頻信號(hào)表示未受到干擾的接收信號(hào)，觀測(cè)信號(hào)表示受到干擾后的接收信號(hào)。從圖2中可以看出，隨著干信比逐漸增加，信號(hào)的幅度被淹沒(méi)得很小。在這種情況下，對(duì)于源信號(hào)的檢測(cè)是非常不利的，所以在接收端增加了一個(gè)模塊——干擾抑制模塊，下面就這個(gè)模塊進(jìn)行說(shuō)明。

2干擾抑制模塊

干擾抑制模塊如圖3所示。

圖3　干擾抑制模塊

干擾抑制模塊包含以下幾個(gè)部分：濾波器的設(shè)計(jì)、干擾在濾波子帶的定位、干擾在濾波子帶頻移和受干擾頻段的重置。對(duì)于濾波器的設(shè)計(jì)，沿用文獻(xiàn)[3]中基于小波包的非抽取濾波器，為了更好地重構(gòu)信號(hào)，提高了濾波器的階數(shù)，這是以增加復(fù)雜度為代價(jià)的。干擾在濾波子帶的定位是通過(guò)比較低通和高通濾波子帶的能量得出的，若某一個(gè)濾波子帶的能量比較高，則在這個(gè)濾波子帶存在干擾，然后通過(guò)最大化能量差得出干擾信號(hào)的最優(yōu)頻移，使干擾頻段位于濾波子帶的中心。數(shù)學(xué)表達(dá)式可以表示為：

(3)

(4)

選擇最優(yōu)的頻移(即將干擾的頻帶頻移到濾波器子帶的中央)。

在將受干擾的頻段重置過(guò)程中，利用對(duì)信號(hào)頻段很好估計(jì)的AR模型來(lái)線性預(yù)測(cè)被干擾的頻段。過(guò)程為：首先將解析信號(hào)的頻譜與濾波器的頻譜相對(duì)應(yīng)，然后檢測(cè)每一個(gè)濾波器子帶的信號(hào)幅值，提取出未受干擾的信號(hào)頻段，求取多個(gè)濾波器子帶頻點(diǎn)平均值，最后根據(jù)這些平均值預(yù)測(cè)受干擾頻點(diǎn)的幅值。

利用濾波器的低通(頻譜起始于y軸)和高通的思想，將接收信號(hào)的頻譜時(shí)移到0～π之間，然后通過(guò)將濾波器的頻譜與信號(hào)的頻譜對(duì)應(yīng)，對(duì)于信號(hào)的頻譜按照濾波器的子帶進(jìn)行提取，得到干擾所在的濾波器子帶。若受干擾的頻段沒(méi)有在濾波器的中心，濾波時(shí)容易產(chǎn)生誤差，所以將干擾頻段頻移到濾波子帶的中心。最后利用本文的方法對(duì)干擾頻段進(jìn)行重置。

為受干擾的觀測(cè)信號(hào)子帶進(jìn)行頻移后使干擾位于濾波器子帶中心的仿真圖和(經(jīng)過(guò)上述算法提取重置干擾信號(hào)頻段的仿真圖如圖4(a)和圖4(b)所示。以單音干擾為例，在受干擾的信號(hào)頻段，利用本文提出的方法將信號(hào)重置后保存了部分期望信號(hào)的信息。因此基于AR模型的頻譜估計(jì)方法是較理想的，信號(hào)的信息損失較少，有利于在盲信號(hào)檢測(cè)中進(jìn)一步應(yīng)用。

圖4　濾波器子帶干擾重置仿真

3盲窄帶干擾抑制算法

本文提出了盲窄帶干擾抑制算法，該算法包含干擾子帶重置、跳頻信號(hào)頻率和周期的估計(jì)、信號(hào)的恢復(fù)3個(gè)過(guò)程，詳細(xì)步驟如下：① 提取每個(gè)子帶的信號(hào)幅值，根據(jù)AR模型重新估計(jì)受干擾的濾波器子帶；

② 首先檢測(cè)跳頻信號(hào)的頻率，根據(jù)信號(hào)的三維時(shí)頻分析圖，在每一個(gè)頻率點(diǎn)上，將所有時(shí)間上的時(shí)頻幅度值映射到頻率軸上，累積信號(hào)的幅度，估計(jì)出信號(hào)的頻率；

③ 其次做出信號(hào)的三維時(shí)頻圖，提取時(shí)頻重心，估計(jì)信號(hào)的跳周期；

④ 然后根據(jù)估計(jì)出的跳信號(hào)的跳變頻率，對(duì)信號(hào)進(jìn)行解跳，解跳后經(jīng)低通濾波提取信號(hào)的包絡(luò)線進(jìn)行解調(diào)。

4算法仿真分析

此部分對(duì)上述改進(jìn)算法的性能進(jìn)行仿真，攜帶信息的序列通過(guò)信道，被噪聲和干擾影響，以至于盲檢測(cè)和盲恢復(fù)的時(shí)候出現(xiàn)較大的誤碼率，所以考慮了干擾的抑制策略。主要考慮2種類型的干擾：窄帶白噪聲和多音干擾。上述的仿真分析中，采用BFSK調(diào)制，F(xiàn)HSS系統(tǒng)在10 ～100 kHz內(nèi)跳變(8個(gè)正交頻率信道)，信噪比為15 dB。在此次實(shí)驗(yàn)中，由于單音干擾損失的頻段信息較少，故可以利用直接置零的方法進(jìn)行干擾的抑制。對(duì)于多音干擾的情形，由于干擾占有的頻段信息較多，直接采用置零的方法肯定對(duì)信息的損耗較大，采用本文的方法對(duì)其進(jìn)行重置。在將干擾頻段重置之后，對(duì)于跳頻信號(hào)的頻率和周期的估計(jì)，利用1 000次蒙特卡洛仿真降低估計(jì)誤差，估計(jì)的相對(duì)誤差都在百分之零點(diǎn)幾左右，最后可以很好地恢復(fù)信號(hào)。圖5給出了無(wú)濾波器方法、置零方法、改進(jìn)的方法誤碼性能比較，隨著信干比的增加，誤碼率下降。并且改進(jìn)的算法對(duì)于干擾的抑制程度有一定提升。

圖5　多音干擾的誤碼率

圖5中標(biāo)示為Withoutfilter(無(wú)濾波器)的曲線表示沒(méi)有濾波器時(shí)的誤碼率，標(biāo)示為UWPT(非抽取小波包變換)的曲線表示干擾信號(hào)頻段置零方法的誤碼率，標(biāo)示為IUWPT(改進(jìn)的非抽取小波包變換)的曲線表示本文提出方法的誤碼率(圖6同上)。可以看到隨著信干比的增加，誤碼率降低。

圖6顯示了窄帶白噪聲對(duì)信號(hào)的影響，考察不同占空比情況下的誤碼性能，隨著占空比的增加，噪聲的功率增加。從圖6可以看出對(duì)于低的占空比，接收機(jī)可以不利用干擾抑制模塊就有低的誤碼率，但是當(dāng)噪聲的帶寬增加到一定程度時(shí)，干擾抑制模塊能夠降低信號(hào)的誤碼率，提出的方法比原來(lái)的方法有了一些改進(jìn)。

圖6　窄帶白噪聲的誤碼率

5結(jié)束語(yǔ)

提出了一種基于非抽取小波包變換的盲窄帶干擾抑制算法。該算法是在頻域和時(shí)頻域進(jìn)行的。通過(guò)非抽取小波濾波器將干擾定位在濾波器子帶，并將干擾濾出，通過(guò)提出的算法重新設(shè)置干擾信號(hào)的頻段，算法性能得到一定的提升。當(dāng)信號(hào)通過(guò)信道時(shí)，會(huì)收到各種類型的干擾作用，經(jīng)過(guò)對(duì)多音干擾和窄帶白噪聲干擾進(jìn)行了仿真，驗(yàn)證了提出的算法有效性，可以應(yīng)用在跳頻通信系統(tǒng)中盲信號(hào)的檢測(cè)和分離中，并且對(duì)于信道質(zhì)量的評(píng)估也很有價(jià)值。

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Research on Blind Narrowband Interference Suppression Algorithm
Based on FHSS

LU Dan-dan,ZHU Li-dong

(National Key Laboratory on Science and Technology of Communications,UESTC,Chengdu Sichuan 611731,China)

Abstract：When signal is submerged in the strong interference,it is difficult to detect useful information.Thus the interference detection and interference suppression technologies are studied in order to improve anti-interference capability.This paper constructs the frequency-hopping receiver model affected by narrowband interference,and analyzes the interference detection and suppression algorithms based on un-decimated wavelet packet transform in case that the received signal is blind.Based on the interference suppression of un-decimated wavelet packet,this paper proposes an algorithm of narrowband interference suppression in view of AR linear prediction model,and implements blind de-hopping and blind demodulation.The simulation verifies the effectiveness of the proposed algorithm.

Key words：frequency-hopping system;blind detection;un-decimated wavelet packet;interference suppression

作者簡(jiǎn)介：陸丹丹(1990—)，女，碩士研究生，主要研究方向：跳頻盲信號(hào)的分離、干擾抑制等。朱立東(1968—)，男，教授，主要研究方向：無(wú)線與衛(wèi)星通信系統(tǒng)的信號(hào)處理、信道建模與仿真、資源管理及移動(dòng)性管理等技術(shù)。

基金項(xiàng)目：國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)(2012AA01A502)；國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61179006)

收稿日期：2015-09-09

中圖分類號(hào)：TN911.P

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1003-3114(2016)01-18-3

doi:10.3969/j.issn.1003-3114.2016.01.04

引用格式：陸丹丹，朱立東.跳頻通信系統(tǒng)的盲窄帶干擾抑制算法 [J].無(wú)線電通信技術(shù),2016,42(1):18-20，42.