基于GNU Radio和USRP的自適應干擾對消系統設計及實現

孫林歌，付孝龍，秦悅儀

（1.空軍工程大學 信息與導航學院，陜西西安， 710077；2.空軍工程大學 防空反導學院，陜西西安， 710051；3.長安大學，陜西西安， 710061）

0 引言

在收發共用天線的雷達、通信系統中，由于天線旁瓣的存在，導致接收機在接收期望信號的同時往往會接收到干擾信號，降低后續信號處理的質量。自適應干擾對消技術是一種主動對消這種從天線旁瓣進入的干擾信號的技術[1~3]。近年來，許多學者從空間對消[4]、射頻對消[5]和數字對消[6]三個方面研究了自適應干擾對消技術的實現。空間對消利用輔助天線接收干擾信號用于對消主天線接收的干擾信號；射頻對消在信號進入模數轉換器之前，在射頻域對消干擾信號；數字對消在信號經模數轉換后在數字域實現對干擾的對消。本文采用的是基于空間對消的自適應干擾對消實現方法。

現有文獻對自適應干擾對消系統的原理、性能[7]、效能影響因素[8,9]和實現方法[10,11]進行了大量的理論研究和仿真分析，但是對于實際信號接收環境下的干擾對消模型實現及分析研究較少。采用搭建系統收發原型平臺進行對消模型實現和效果分析的方法，存在實現成本高、搭建系統復雜的問題，不適合用于對原理演示驗證和效果分析。

本文提出利用軟件無線電開發平臺GNU Radio和通用軟件無線電外設（Universal Software Radio Peripheral，USRP）組成的半實物仿真系統用于自適應干擾對消系統的仿真分析，即解決了基于Matlab、LabVIEW等純仿真軟件信號不真實的問題，又避免了搭建原型系統成本高、實現難的問題。首先分析了所利用的GNURadio平臺特性和USRP硬件結構；隨后對自適應干擾對消原理及其半實物仿真實現方法進行了分析；最后基于所建立的半實物仿真系統，分析了基于空域對消的自適應干擾對消系統性能。

1 GNU Radio和USRP概述

■1.1 GNU Radio

GNU Radio是一個可用于模擬和評估通信、雷達等無線傳輸系統性能的開源開發工具包。由于GNU Radio的模塊化和可模擬大量場景的特點，它被無線電業余愛好者、研究人員和無線開發工程師廣泛用于對無線通信理論和實際系統的研究[12]。GNU Radio模塊根據不同應用場景，主要是用C++或Python語言編寫。通過在系統的發射端和/或接收端對數據流進行處理，GNU Radio可用于對實際通信和雷達系統建模和評估。此外，GNU Radio通常與真實的硬件一起使用，進行半實物的空中（over-the-air，OTA）實驗。

GNU Radio通常運行在Linux或Unix操作系統環境下，盡管在Windows和Mac操作系統中也有對GNU Radio的支持。GNU Radio中包含大量開源的信號處理、實用程序庫和硬件接口塊，使得基于GNU Radio的信號處理開發十分快捷。每個流程圖，或應用程序，是由各種模塊組成的，稱為塊，每個塊之間的連接被稱為端口。在GNU Radio中，可以創建自定義塊，稱為樹外（out-of-tree，OOT）塊。整個流程圖是由各種OOT和/或已經實現的塊的端口相互連接而成的。GNU Radio具有以下特點：

使用C++/Python編程：原始的信號處理模塊用C++編程實現，所有圖的構建、策略決策和非性能關鍵的操作都在Python中進行。

具有固定和可變速率模塊：這一模塊使得軟件除了支持同步數據流，還支持可變數據流。

配置容易：信號處理塊的參數可以在運行時修改，并且信號處理圖本身的拓撲結構也可以根據需要進行修改。

用戶界面設計方便：圖形用戶界面（GUI）使用Python中的工具包直接建立，最大限度地提高了跨平臺的可移植性。此外軟件還自帶許多時域和頻域可視化數據流小工具（例如，多通道數字示波器、FFT等），方便對數據的顯示。

豐富的信號處理模塊。GNU Radio提供的庫非常豐富，包含文件的輸入和輸出、TCP、高速A/D、D/A、聲卡、各種濾波、NCO、VCO、調制器、解調器、前向糾錯等。根據不同的應用，用戶可以在不額外編寫任何信號處理模塊的情況下，實現所需功能。

■1.2 USRP

隨著通信和雷達領域對信號處理方式多樣化和靈活化要求的增加，傳統的以硬件為基礎的信號處理難以滿足這些需求。USRP通過對模擬數據進行模數轉換后使用軟件而不是硬件來進行信號處理，使得通過一個相對便宜的硬件設備和簡單的步驟實現和設計軟件無線電系統成為可能。USRP就像一個無線電系統的數字基帶和中頻（IF）部分，它使通用計算機成為高帶寬的軟件無線電。主機CPU將處理所有的波形，如調制和解調，而USRP則處理所有的高速通用操作，如抽取和插值。

■1.3 基于GNU Radio和USRP的軟件無線電系統結構

圖1為基于GNU Radio和USRP的軟件無線電系統構成要素及結構圖。

圖1 基于GNURadio的軟件無線電系統結構

圖1中，在接收時，射頻前端可以將接收的高頻信號轉化為較低的中頻(IF)信號；在發射時，射頻前端將需要發射的中頻基帶信號調制到高頻載波上，并通過天線發射。模數轉換器(ADC)和數模轉換器(DAC)是連接USRP處理的真實模擬信號和GNU Radio軟件處理的離散數字信號之間的重要橋梁。

2 自適應干擾對消原理

■2.1 干擾對消原理

干擾對消技術是一種利用輔助通道對消非相干干擾的技術，對消的基本結構如圖2所示。圖2所示場景中，期望信號S(n)被噪聲N1(n)干擾。噪聲干擾N1(n)信號可以看成是噪聲參考信號N2(n)通過一個具有脈沖響應為w(n)的系統的輸出。同時，將獲得的噪聲分量參考N2(n)送入一個有限脈沖響應濾波器，該濾波器利用自適應濾波器輸出和主信號之間的差異進行自適應調整。當調整權系數使得自適應濾波器的脈沖響應等于期望信號中疊加的噪聲分量，那么自適應濾波器的輸出就是所期望的信號S(n)。

■2.2 自適應濾波算法

圖2中的自適應濾波器采用有限沖擊響應濾波器，自適應濾波器系數采用基于歸一化最小均方誤差（Normalized Least Means squares，NLMS）算法來計算。歸一化最小均方誤差算法是一種遞歸算法，該算法可以實現圖2中期望信號中混合的干擾信號和參考信號之間的均方誤差最小。基于歸一化最小均方誤差算法的自適應干擾對消算法基本原理是：

圖2 基本干擾對消結構

對于離散采樣時刻n，有：

其中，y(n)是自適應干擾對消的輸出，w(n)是自適應濾波器的權系數，x(n)是輸入的參考干擾信號，d(n)是包含期望信號和干擾信號的輸入信號，e(n)是自適應濾波器的輸出和輸入信號之間的誤差信號，μ為自適應濾波器的步長因子，α為保證算法在時仍穩定的系數，本文中取α= 0.001。圖3為自適應干擾對消算法流程圖。

圖3 自適應干擾對消算法流程圖

若通過調整權系數使得公式(1)對應的自適應濾波器的

輸出和干擾信號相同，則公式(2)輸出的誤差信號e(n)只包含期望信號s(n)。如果自適應濾波器的輸出和干擾信號不同，則通過公式(3)在步長因子μ的控制下調整權系數w(n)使得自適應濾波器的輸出和干擾信號相同。步長因子μ的選取取決于對期望信號和干擾信號的先驗知識，當μ取值較小時，獲得最優權的時間較長，但是所得到的解的誤差較小；當μ取值較大時，獲得最優權的時間較短，算法穩定性較高，但是獲得的解的誤差增大。μ的取值范圍為：

3 自適應干擾對消系統構建及分析

■3.1 系統構建

本文構建了如圖4所示的系統用以評估自適應干擾對消系統的對消性能。為了直觀分析自適應干擾對消器的對消性能，由信號產生器產生的單載頻正弦信號經功分器后一路信號送入USRPB210的一個輸入端作為輸入信號，另一路信號送入USRPB210的另一個輸入端作為干擾輸入信號。兩路信號經USRPB210采樣后送入筆記本電腦中的GNU Radio流程圖進行處理，并將自適應干擾對消處理后的信號經傅里葉變換后給出頻譜圖。圖5為本文自適應干擾對消系統的GNU Radio流圖。

圖4 干擾對消分析系統

圖5 基于NLMS的自適應干擾對消流圖

■3.2 系統性能分析

3.2.1 系統參數設置

本文分析中對信號產生器、GNU Radio和USRP Ettusr adioB210的參數設置如下。

信號產生器：

(1)頻率：300MHz

(2)信號波形：正弦連續波

(3)信號幅度：-60dBm

GNURadio及自適應濾波器參數設置：

(1)采樣率：32kHz

(2)濾波器階數：2、3、5

(3)步長因子：μ=1

USRPEttusradioB210參數設置：

(1)采樣率：32kHz

(2)中心頻率：300MHz

(3)時鐘頻率：30.72MHz

3.2.2 系統輸出結果

在自適應濾波器階數分別取2、3、5時，得到經干擾對消后輸出信號的頻譜如圖6、7、8所示。從系統輸出結果可以看出，濾波器階數為2、3、5時，在中心頻率附近的干擾抑制性能均為40dB左右。之所以獲得這么高的抑制量是由于經功分器后輸入B210兩個輸入端的信號差異較小，這使得干擾對消性能得以大幅提升。輸出結果中，在中心頻率之外的干擾信號是由于自適應濾波器輸出信號與參考信號之間存在差異導致的。

圖6 自適應濾波器階數為2

4 結語

本文分析了自適應干擾對消器的基本原理，并基于GNU Radio流圖和EttusradioB210分析了自適應干擾對消器的性能。所搭建的系統驗證了自適應干擾對消器可以獲得40dB以上的干擾對消性能。同時，系統的干擾對消性能還可以通過提高USRP設備的采樣位數以及增大動態范圍來獲得。

圖7 自適應濾波器階數為3

圖8 自適應濾波器階數為5