遠距無線通信系統中雜波信號的抑制方法研究

肖 博，劉 超，李 穎，高文鵬，丁 燃

（1.國網甘肅省電力公司信息通信公司，甘肅蘭州 730050；2.國網思極飛天（蘭州）云數科技有限公司，甘肅 蘭州 730300）

在遠距離短波無線通信系統中，信號傳輸過程 中受到能量均衡性制約、頻譜及碼間干擾等影響，產生雜波信號。雜波信號通常采用光通信傳輸，可利用光蜂窩網絡傳輸數據和碼元，雜波信號的傳輸速率能達到1 bp∕s，雜波信號的傳輸容易導致多徑干擾，造成通信誤波特率較大。因此，需要有效抑制遠距離無線通信系統中的雜波信號[1-2]。

為實現對雜波信號的抑制，國內專家學者們進行了相關研究。一些學者采用線性調頻均衡抑制方法，多徑測量遠距離無線通信系統中的傳輸信道，實現雜波信號的反信道抑制，但該方法抑制能力較差、抑制環節較多；部分學者采用自適應波束形成抑制方法，通過對雜波信號的主動抑制降低雜波信號的傳輸速率，實現對雜波信號的抑制，但該方法容易在抑制過程中出現傳輸時延，降低傳輸信道的均衡性；還有學者采用濾波抑制方法對遠距離無線通信系統中的雜波信號被動抑制，該方法與前兩種方法相比抑制效果更好，但該方法通信誤比特率較高，雜波信號抑制能力較低。

為了解決以上問題，該文提出了遠距無線通信系統雜波信號抑制方法，并對其進行了研究。

1 雜波信號處理

遠距離無線通信是以大氣電離層為中繼，通過波長10～100 m，頻率為2～30 Hz 的電磁波，實現信號傳輸。由于通信中繼不穩定，通信條件受各種因素影響，信號傳播過程中會因噪聲、多徑效應等因素干擾，導致傳輸信號衰減，降低傳播質量[3-5]。無線通信系統中的信號傳播干擾因素可采用相應方式消除，可用時域均衡技術中和多徑效應影響，通過濾波技術抑制噪聲。由于遠距離無線通信過程中信號傳輸距離較遠，信號疊加噪聲也更多，所以要在消除多徑效應的基礎上疊加信號中的噪聲雜波，提高信號傳播質量[6-7]。

基帶語音信號的頻率范圍在0～3 400 Hz，無法直接通過電磁波通信通道，所以要對其降頻。信號發送端將高頻基帶信號降頻處理，得到短波頻率的信號，通過天線發射至接收端，并轉換為基帶語音信號，這一過程中會疊加雜波，接收端設置低通濾波處理器濾除基帶語音信號以外的雜波。基帶語音信號降頻處理和短波頻信號恢復轉換是互逆過程，所以實際通信可以等效信號變換，如圖1 所示。

圖1 通信等效信號變換過程

在基帶信號中疊加雜波，隨后接收端通過低通濾波器恢復得到基帶語音信號。假設基帶語音信號的時域表現形式為s(t)，頻域表現形式為s(f)，基帶語音信號頻率F0=3 400 Hz。在信號傳播過程中疊加的雜波具有寬頻特性，疊加后信號在頻域上會出現頻譜外延和波動，時域上出現大幅度的相位變化[8-9]。通過低通濾波器處理后基本可以消除大部分雜波，但還存在一小部分內部噪音雜波，時域信號依舊不穩定[10-12]。

2 雜波信號相位編碼模型

信號經多普勒雷達傳輸，其發射信號數據包計算公式為：

其中，s(t)為發射信號數據包；m2為數據質量；h微信號數據傳輸高度；t為數據傳輸時間；m1為線性調頻的LFM 信號，且0 ≤t≤T；Tr為信號發射時間相位編碼；H為信號累計數量。調頻斜率計算公式為：

其中，η表示調頻斜率，滿足LFM 信號的字相關特征，且頻率范圍為。雜波信號矢量式可表示為：

式中，n表示短波信號傳輸間隔數。確定多普勒信號傳輸矢量值后，得到短波信號傳輸間隔的雜波信號矢量及噪聲矢量。

3 雜波信號的抑制

已知脈沖信號的數量為N，則可用自相關矩陣形式表示回波信號估計式，即：

分解Rxx特征值，用Pc表示單特征屬性信號波的特征向量，集合表示為D=[d1,d2,…,dn]；用表示第n個特征值所對應的特征向量，用集合表示為V，則可得到回波信號估計結果：

在n個特征值對應的特征向量集合V中選取k個表示雜波成分的特征向量，組合成包含k個雜波構成的混合雜波，構建正交投影矩陣實現雜波抑制，即：

式中，Pn為投影矩陣；I為雜波信號單位矩陣。當前對雜波的分離基本采取提取最大特征值構建雜波空間矩陣的方法，這將導致雜波分離效果差，且雜波與有用信號交織，與特征向量存在交集，雜波集中會混入有用信號，有用信號集中也會存在雜波信號，致使分離效果不理想。因此，借助相位編碼法白化雜波成分，完成雜波的分離[13-14]。噪聲信號處理過程如圖2 所示。

圖2 噪聲信號處理過程

由于相位編碼會造成信號波擴延，使雜波與有用信號間的相關性減弱，因此，結合白化處理后特征向量分散的自相關性不發生變化原理，編碼解譯過程中，在極低頻范圍內抑制雜波，提高輸出信號波中有用信號占比，確保此時白化處理后雜波也較易分離[15]。按距離脈沖壓縮信號波后，設計以雜波為主成分的特征向量分離算法，將每個特征向量排列成兩行矩陣，即：

通過SVD 處理該矩陣，得到：

式中，σ1,k、σ2,k分別表示矩陣Vk特征值分解后兩個特征向量，Vk中數據第二行比第一行滯后一個數據，特征向量Vk中如果包含有用信號，則Vk兩行數據具有高度相關性，SDV 處理后σ1,k、σ2,k的比值會增大，反之，如果Vk中主要成分為雜波，則Vk中兩行數據相關度極低，σ1,k、σ2,k的比值減小。根據該特征分離雜波子集，實現雜波成分分離，雜波為主要成分的特征向量構成集合，式中γ為異值比，分離公式為：

對V中特征向量按順序篩選，找到滿足條件的Vk集。假設共對N個特征向量進行篩選，N≥K則說明雜波消除效果明顯。得到相應的雜波子集特征向量映射后，即可完成雜波抑制[16]。

4 實驗研究

為驗證該文提出的遠距無線通信系統雜波信號抑制方法的效果，將基于濾波抑制的通信系統雜波信號抑制方法與該文所提方法進行對比實驗。為了準確對比出兩種方法的誤比特率，需要對遠距無線通信系統中相關參數進行設置，取無線通信系統中雜波信號傳輸信道的響應時延為100 ms，雜波信號傳輸的時間間隔為50 ms，雜波信號自相關系數為1.2，遠距無線通信系統的信道帶寬為1～5 kHz，為保證實驗結果有效性和嚴謹性，通信距離與外界環境、影響因素等均相同。根據以上實驗參數進行遠距無線通信系統雜波信號抑制實驗，得到抑制前后不同方法下的遠距無線通信系統雜波信號，結果如圖3所示。

圖3 雜波信號抑制能力實驗結果

通過分析可知，在遠距無線通信系統中的雜波信號抑制前，基于濾波抑制的無線通信系統雜波信號抑制方法和該文所提方法中雜波信號均隨著信道帶寬的增加而增加，采用該文所提方法對雜波信號抑制后，有效降低了碼元干擾分量，使雜波信號的多徑分量能夠到達無線通信系統的接收端，雜波信號得到有效抑制，而采用濾波抑制的無線通信系統雜波信號抑制方法對雜波信號抑制后，碼元干擾分量沒有變化，雜波信號沒有得到抑制，基于抑制前后的雜波信號結果輸出不同方法下的誤比特率，誤比特率結果如圖4 所示。

圖4 誤比特率實驗結果

由圖4 可知，采用該文所提的方法抑制后，誤比特率較低，優于采用濾波抑制的無線通信系統雜波信號抑制方法。

為減弱雜波信號相關有效性，設置雜波速度譜的傳輸速度為2.2 m∕s，通信距離為60 m，進行對比分析，獲得了不同方法下的雜波信號抑制情況，抑制距離實驗結果如圖5 所示。

圖5 雜波信號抑制后距離實驗結果

通過對雜波信號抑制情況進行分析可知，采用基于濾波抑制的無線通信系統雜波信號抑制方法對雜波信號進行抑制時，由于沒有在傳輸階段添加相位編碼，導致雜波的主要成分得到較強的保留，雜波抑制效果較差，在較短的通信距離下也無法檢測出雜波目標，造成雜波基與目標信號基沒有得到有效分離，雜波信號抑制效果較差。而采用該文提出的遠距無線通信系統雜波信號抑制方法對雜波信號抑制時，在較強雜波環境和較遠的通信距離下依然可以檢測出雜波目標，有效抑制雜波信號的直達波成分，降低了雜波信號對無線通信系統目標信號的影響，雜波信號抑制能力較高。

綜上所述，該文所提遠距無線通信系統雜波信號抑制方法優于基于濾波抑制的無線通信系統雜波信號抑制方法，誤比特率較低，能夠有效減弱雜波信號相關性的有效性，雜波信號抑制能力較好，實用價值更高。

5 結束語

該文針對遠距離通信過程中存在的雜波干擾導致的通信信號傳輸質量較低的問題，提出了一種新的雜波抑制方法。對無線通信系統中的目標信號進行相位編碼，并將雜波信號中的回波成分進行了白化處理，實現抑制。實驗結果表明，采用所提方法對遠距離通信系統中雜波抑制的整體效果優于傳統方法，驗證了該方法具有很好的抑制能力，適合應用到實際工作中。雖然該文方法在現階段取得的成果可有效實現雜波的抑制，但在研究中仍然存在諸多不足，未來將對雜波信號的特征進行深入分析，以提升方法的有效性。