一种改进的导航信号窄带干扰抑制方法

一种改进的导航信号窄带干扰抑制方法

施荣华;王涛;董健;易大江;郭迎

【摘 要】In order to suppress narrowband interference in navigation signal,

an improved method bad on frequency-domain Least Mean Square(LMS)

is propod. By using the weight leakage factor, the method can reduce

the loss of the desired signal in filter process. Meanwhile, with the

judgment of the weight coefficient stability, the method can effectively

suppress variable frequency narrowband interference. Simulation results

show that the propod method has the effectiveness in suppressing the

narrowband interferences of both fixed and variable frequency, it can

greatly improve the anti-jamming performance of the navigation receiver.%

针对导航信号中的窄带干扰问题,提出一种基于频域处理的最小均方(LMS)窄带干扰

抑制方法.该方法在传统的LMS滤波器结构中引入权值泄漏因子α,以减少导航信号

中有用信号在滤波过程中的损失.通过采用权值系数稳定度d的判断处理去除导航

信号中的变频窄带干扰.仿真结果表明,该方法对固频和变频的窄带干扰都有较好的

抑制效果,可提高导航接收机的抗干扰性能.

【期刊名称】《计算机工程》

【年(卷),期】2012(038)023

【总页数】4页(P67-70)

【关键词】窄带干扰;加窗损耗;泄漏因子;权值系数稳定度;最小均方;导航接收机

【作 者】施荣华;王涛;董健;易大江;郭迎

【作者单位】中南大学信息科学与工程学院,长沙410083;中南大学信息科学与工

程学院,长沙410083;中南大学信息科学与工程学院,长沙410083;湖南创越电子科

技有限公司,长沙410205;中南大学信息科学与工程学院,长沙410083

【正文语种】中 文

【中图分类】TP911

1 概述

导航接收机采用的直接序列扩频技术能够有效地抑制来自信道中的干扰。但对于大

功率的窄带干扰，仅靠接收端的扩频处理增益已不足以对干扰进行抑制，必须采取

其他措施进一步提高导航接收机的抗干扰能力。因此，窄带干扰抑制技术已成为导

航定位中的研究热点之一。

目前，抑制窄带干扰主要有以下3类方法：(1)基于预测技术的方法，如线性预测

干扰抑制滤波器[1-3]、非线性预测干扰抑制滤波器[4-5]及基于HMM的干扰抑制

方法[6-7]等；(2)基于变换域技术的方法，如自适应时频去噪器(ATF)[8-9]、频域

抗干扰处理技术[10]和声表面波器件的变换域滤波技术[11]等；(3)基于码辅助技术

的相关方法，如最大似然码辅助技术[12]和MMSE检测器抑制数字窄带干扰[13]

等。这些方法中基于预测技术的方法在扩频码速率很高时，在要求的时间内难以完

成迭代运算，且稳定性较差[14]；码辅助处理方法实现繁琐，计算量也较大；变换

域处理方法结构简单、运算量小，能够满足实时性的要求[15]。

本文以变换域处理技术作为切入点，利用有用信号的功率谱密度分布非常平坦，而

窄带干扰之处的功率谱密度分布呈现峰值的特点，提出了一种基于频域处理的

LMS窄带干扰抑制方法。在ALTERA公司CYCLONEIII系列EP3C120F780CB芯

片上实现了该方法，并实际测试了其抗干扰性能。

2 传统频域LMS窄带干扰抑制方法

典型的频域处理方法是在判断出干扰的位置后，对各个频域系数乘以权0或权1，

即去除含干扰的频域系数，保存不含干扰的频域系数。所以，从一般意义上讲，判

决并不是基于对某个处理参数，例如输出 SNR的优化。因此，采用连续变化的权

值并使用 LMS算法来调节权值，可以最大程度提高抑制窄带干扰的能力[16]。抑

制导航信号中窄带干扰的基本处理框图如图1所示。

图1 抑制窄带干扰处理框图

在频域窄带干扰抑制技术中，离散傅里叶变换可以通过高效的快速傅里叶变换实现。

但在实际应用中，快速傅立叶变换需要窗函数来确定输入信号的范围，这种加窗运

算会导致加窗损耗[17]。选择非矩形窗函数可以减小旁瓣的大小，但同时也需要重

叠相加处理输入信号段以保证准确地重构时域波形。表1给出了不同1 024点窗

函数重叠相加的信噪比损耗损失。

表1 不同窗重叠相加法的信噪比损耗损失 dB窗的类型 加窗未重叠 1/3重叠 1/2

重叠 2/3重叠三角窗 1.249 0.076 9 0.000 0 0.017 8海明窗 1.347 0.114 3

0.000 0 0.000 0汉宁窗 1.765 0.276 0 0.000 0 0.000 0布莱克曼窗 2.377 0.821

0 0.078 6 0.000 0

本文使用的窗函数为海明窗：

重叠相加法每一条支路均为“加窗+FFT+干扰抑制+IFFT”结构，但2条支路分别

是对数据段的不同部分加窗，相互错开N/2，N为FFT点数。

首先将每 N个采样数据点分为一批进行处理。频域LMS算法[18]的权值系数更新

为：

在式(2)中，X(k)为输入信号 x(n)的 FFT；D(k)为输入信号 d(n)的FFT；WF(k)为权

值系数；μ为步长因子，必须满足：

其中，λmax为输入信号 X(k)协方差矩阵的最大特征。对于N点FFT，每个分量

由单独的滤波器控制，从而在频域上实现抑制。特定的分量的权值公式可更新为：

其中，WFi (k)为k时刻第i个分量的权值；Ei( k)为k时刻第i个分量的误差量。

将输入信号作为期望信号。

令Di ( k)=Xi( k)，权值迭代公式可表示为：

由式(7)可知，权值 WFi(k)的变化和幅度谱的平方有关，当k足够大时将随着的增

大而趋向于 1，且越大，越趋向于 1，抑制程度越深。由于窄带干扰的功率谱比有

用信号的功率谱大得多，因此该方法能够几乎完全抑制窄带干扰，而对有用信号只

带来有限的损失。最后对E( k)进行IFFT即可获得窄带干扰已被抑制的有用信号。

3 改进的频域LMS干扰抑制方法

3.1 算法结构

为了能够有效地抑制导航信号中的窄带干扰，减少有用信号在滤波过程中的损失。

本文引入了泄漏因子 a，0。LMS滤波器的结构如图2所示。

图2 LMS滤波器结构

基于LMS算法的频域权值系数迭代公式为：

其中，W (k+1)、W(k)分别为k和k+1时刻的滤波系数向量；a为权值泄漏因子；

μ为收敛因子；X( k)为输入信号数据样值序列； E( k)=X( k )-W (k) X( k )为误差

信号；*为共轭运算符，因此，权值系数向量 W (k+1)可以表示为：

权值系数向量 W (k+1)的数学期望可表示为：

假设输入信号数据样值序列中数据样值X( k)，X(k−1)，X(k−2)，……互不相关，

且数据样值序列为零均值，那么：

其中，σ2 为输入信号功率。

由式(10)可得：

设全权系数向量的起始值为 W(0)，那么k+1时刻的权值系数向量的均值可表示为：

由式(13)可得收敛的权值系数向量：

为了确保W(∞)收敛，收敛因子μ和权值泄漏因子应满足：

设能量判决门限B为：

则W(∞)可表示为：

由式(17)可知，当σ2≪B时，W (∞)≈0；当σ2≫B时，W(∞ )≈1。可以看出权值

泄漏因子a的作用：在对大功率信号抑制足够大的前提下，对小功率信号的抑制

大大减小。即若某一谱线的功率很小，则权值的增量趋于0，又泄漏因子 0，

使权值经多次迭代后趋于 0，由此可使有用信号在滤波过程中的损失趋于0；若该

谱线的功率很大，则权值增量相当大，会抵消泄露因子的作用，并使权值经多次迭

代后趋向l，实现了对窄带干扰近乎完全抑制。

3.2 算法处理流程

在通常的频域LMS干扰抑制处理流程中，是将输入数据分成若干批，每一批依次

进入滤波器进行陷波处理，每一批数据只进行一次陷波处理，这种处理方法对于频

点固定的窄带干扰非常快速有效。但对于变频干扰，由于存在权值系数收敛速度的

问题，通常的处理方法的实时处理效果并不理想。本文提出将每一批数据进行多次

陷波处理的方法，即每批数据经过多次迭代处理，权值系数趋于稳定后才输出。

LMS滤波器的权值系数要经过多次迭代才能够达到稳态，因此本文引入了权值系

数的稳定度d来衡量权值的是否达到稳定状态，可以表示为：

分析上式可得：当d等于零时或d趋于0时，就可以认为权值系数不再发生改变，

LMS滤波器已经达到稳定状态，就可以将误差信号E(k)输出。

综上，本文提出的改进的频域 LMS干扰抑制方法处理流程描述如下：

第1步 将输入按重叠相加法分成N点一批的数据，则第k批数据为

x( k)=[x( kN+1)x( kN+2)…x( kN+N )]。

第2步 对x( k)作N点FFT得到：

第3步 对权值进行更新。第i个分量的权值更新为：

第4步 计算权值系数稳定度：

判断权值系数是否达到稳态，若达到稳态，则进入第5步，否则重复第3步。

第5步 将误差信号e(n)=IFFT(E(k))作为输出信号。

4 仿真结果

仿真实验中采用实测北斗二代导航数据，混频下变频后中频为21 MHz，采样频率

为4 MHz。干扰信号由多个不同频率的单音干扰叠加而成，可以表示为：

含有干扰的输入数据的的功率谱如图3所示，本文使用4个不同频点的余弦信号

叠加作为人为的干扰，其中频率为200 kHz和300 kHz是固定频点干扰，另外2

个为随着时间变化的范围在100 kHz～500 kHz的变频干扰。采用一般的频域

LMS窄带干扰抑制方法的处理结果如图4所示，在经过8个迭代周期后，大部分

权值趋于稳定，非变频的窄带干扰几乎完全被抑制，但对于变频窄带干扰几乎没有

抑制作用。采用改进后的频域 LMS窄带干扰抑制方法的处理结果如图5所示，固

定频点的窄带干扰和变频窄带干扰都得到有效的抑制。

图3 抗干扰前信号功率谱图

图4 未改进LMS方法干扰抑制后的信号功率谱图

图5 改进后LMS方法干扰抑制后的信号功率谱图

5 FPGA实现

整个窄带干扰抑制系统设计为5个模块：加窗模块，延迟模块，FFT模块，LMS

滤波模块和IFFT模块。硬件使用ALTERA公司CYCLONEIII系列

EP3C120F780CB芯片。加窗通过输入数据在时域与特定的窗函数相乘来实现。

LMS滤波模块是整个处理的核心运算部分，其中包括一个存储器存储每次更新的

1 024个权值，并在下一次数据到达时参加运算，迭代出新的权值。

将改进后的窄带干扰抑制方法应用于某卫星定位系统抗干扰导航接收机，并测试抗

干扰导航接收机在窄带干扰下的工作性能，对照采用一般的窄带干扰抑制方法的导

航接收机在窄带干扰下的工作性能，验证改进后的窄带干扰抑制方法对窄带干扰抑

制的有效性，及将其应用卫星定位系统抗干扰用户接收机的可行性。

表2为采用一般窄带干扰抑制方法的导航接收机捕星情况。表3为改进后导航抗

干扰接收机的捕星情况。可以看出，在非变频的窄带干扰下2种接收机均能正常

工作，而在变频窄带干扰下只有改进后的导航接收机才可以正常工作。

表2 一般的导航抗干扰接收机性能测试结果信号功率/dBm 噪声功率/dBm 干扰个

数 干扰带宽/MHz 变频干扰 −10 dB −20 dB −30 dB −40 dB −50 dB −60 dB

不同信干比下接收机是否捕获−133 −110 1 1.023 否 是 是 是 是 是 是是 否 否

否 否 否 否−133 −110 2 1.023 否 是 是 是 是 是 是是 否 否 否 否 否 否是 否 否

否 否 否 否−133 −110 3 1.023 否 是 是 是 是 是 是

表3 改进后的接收机性能测试结果信号功率/dBm 噪声功率/dBm 干扰个数 干扰

带宽/MHz 变频干扰 −10 dB −20 dB −30 dB −40 dB −50 dB −60 dB不同信干

比下接收机是否捕获−133 −110 1 1.023 否 是 是 是 是 是 是是 是 是 是 是 是 是

−133 −110 2 1.023 否 是 是 是 是 是 是是 是 是 是 是 是 是是 是 是 是 是 是 是

−133 −110 3 1.023 否 是 是 是 是 是 是

6 结束语

目前卫星导航定位在军事和民用领域都有着广泛的应用，干扰抑制效果的好坏直接

影响着导航接收机的性能。本文提出了一种基于频域处理的 LMS窄带干扰抑制方

法。该方法将权值泄漏因子a引入到传统的LMS滤波器结构中以减少有用信号在

滤波过程中的损失；同时，为了去除导航信号中的变频窄带干扰将权值系数稳定度

d的判断处理引入到传统的 LMS算法处理流程中。仿真结果表明，该方法对固定

频点的窄带干扰和变频的窄带干扰都有很好的抑制效果，并结合具体硬件实现了该

方法，通过和接收机对接实验验证了本文方法对导航信号中的窄带干扰抑制的有效

性。

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