DSSS 系统窄带干扰抑制技术

摘 要：本文分析直接序列扩频系统通信中的基于时域和变换域等传统干扰抑制方法存在

的不足 ,提出一种基于离散傅立叶变换 (D FT)的时域自适应陷波技术。 当干扰为时变窄带

干扰时 ,基于 D FT的时域陷波技术优于传统时域和变换域的窄带干扰抑制技术。针对基于

加窗离散傅里叶变换(DFT) 的直接序列扩频(DSSS) 系统窄带干扰抑制工程实现中的关键

技术,分析了重叠相加法减小加窗对接收信号失真的效果, 并首次提出一种基于频域谱线的

模平方服从指数分布假设条件下的干扰检测和处理算法——自适应多门限检测干扰抑制算

法, 分析和仿真的结果表明, 该算法有较强的自适应性能, 可抑制扩频系统中存在的多种窄

带干扰。

关键词 ：直接序列扩频 ；窄带干扰抑制；陷波器； 自适应多门限检测；子带判决门限

Abstract：This text analyzes the traditional interference suppression method shortcomings that

bad on time-domain and transform domain of the direct quence spread spectrum system

communication, as propod Time-domain adaptive notch technology bad on discrete Fourier

transform (D FT). When the interference becomes narrow-band interference, the time-domain

notch technology bad on the D FT is superior to the narrowband interference suppression

techniques of the traditional time-domain and transform domain technology. For key technologies

of the direct quence spread spectrum (DSSS) system narrow-band interference suppression

project bad on the windowed discrete Fourier transform (DFT) , the text analysis the effect of

overlap-add and reduces windowed method to the received signal .For the first time propod a

method of Interference detection and processing algorithms under the assumption of Modulus

square bad on frequency domain spectrum obey exponential distribution- adaptive

multi-threshold detection interference suppression algorithms, analysis and simulation results

show that the algorithm has a strong adaptive properties, can inhibit a variety of narrow-band

interference exist in the spread-spectrum systems .

Keywords: direct quence spread spectrum; narrowband interference suppression; notch filter;

adaptive multi-threshold detection; sub-band Decision Threshold

1 引言

由于扩频通信具有抗干扰能力强、 信息信号隐蔽、便于加密、 任意选址、 以及易于组网

等独特优点，近几年来世界各国对扩频技术的研究已形成高潮，因而扩频通信作为一种新型

通信方式得到了 迅速发展和广泛应用。 也由于扩频通信在可靠性和抗毁性等方面具备了常

规有线通信无法提供的优势， 因此扩频通信成为对可靠性敏感的商业及工业机构建立专网

的重要手段。

扩频通信的研究和应用 之所以在近年来能够进入一个更广泛的领域，表现出很强的抗干扰

能力， 一方面是因为其本身具有独特的工作方式， 在抗干扰方面性能卓著； 另一方面是

因为在这些特有的工作方式基础上， 又采用了先进的干扰抑制技术，能够不断解决通信中

存在的难题。

在许多情况下 ,扩频系统本身所固有的扩频增益可以提供足够的抗干扰能力 ,但在强干扰存

在的情形下 ,扩频通信系统性能会严重恶化。 因此 ,用信号处理技术来弥补扩频处理增益的

不足 ,通过信号处理的技术在不提高系统处理增益的情况下增强系统的干扰抑制能力是一

种行之有效的方法。

由于直接序列扩频(DSSS) 通信系统有良好的保密性、 灵活的信道分配以及较强的抗多址

干扰能力, 所以在军事通信、卫星通信、 移动通信以及室内无线网中得到广泛的应用。 虽

然扩频通信系统本身具有一定的抗窄带干扰能力, 但是当窄带干扰较强时, 系统性能会明显

下降, 为了减轻窄带干扰对系统性能的影响, 通常是在相关器之前插入一个窄带干扰抑制滤

波器。

窄带干扰抑制常用的方法有参数估计法和非参数估计法, 参数估计法也叫预测/相减法, 该

方法通过利用扩频信号和白噪声的弱相关性和窄带干扰信号的强相关性实现对窄带干扰信

号的平滑估计或预测, 然后从接收信号中减去对窄带干扰信号的估计, 从而有效去除干扰分

量, 这种预测- 相减方案在窄带干扰信号为平稳信号或慢变化的非平稳信号时效果较好, 可

以有效抑制接收信号中存在的窄带干扰信号, 但是当干扰信号随时间变化比较剧烈时, 受自

适应滤波器的收敛速度和稳态性能的影响, 时域预测算法往往不能准确跟踪干扰信号的变

化。

非参数估计方法也叫变换域处理方法, 该方法利用扩频信号和窄带干扰信号在变换域的不

同特征, 使接收信号中的扩频信号分量尽可能地均匀分布在整个频段, 同时将窄带干扰信号

尽可能地压缩到有限的几个较窄的子带 (或谱线) 内, 通过对包含干扰信号的子带(或谱线)

进行处理, 有效降低干扰信号的影响。不同的变换域处理算法主要区别在于以下 3 个方面:

① 变换基的选取; ② 干扰检测算法; ③ 陷波算法。

2 DS扩频通信体制

2.1 DS扩频通信体制优点

（1）抗宽带干扰能力强

DS 系统通过接收机的相关解扩处理， 将输入的宽带有用信号的频谱压缩成窄带， 而宽带

干扰的频谱不仅没有得到压缩， 而且被扩展得更宽，从而通过相关解扩器后面的窄带滤波

器可将大部分宽带干扰滤除， 其抗干扰能力与处理增益成正比， 只要处理增益足够大，

DS系统对宽带干扰有很好的抑制能力。

（2）信号隐蔽性、保密性好

由于 DS 扩频信号是宽带信号， 功率谱密度低，接收机可以在低于噪声的功率谱密度下工

作， 信号的功率谱完全淹没在背景噪声下，再加上扩频码的伪噪声特性， 这就决定了 DS

信号具有较强的隐蔽性。

（3）抗多径干扰能力强

在 DS 信号的多径传播过程中 ， 由 于多径信号存在时延差， 接收机可检测到来自 多个

传播路径的信号， 本地解扩码可以通过同步系统锁定在最强的直达路径电波上使直达路径

信号得到解扩。当其它路径电波与直达路径传播时延差大于扩频码的一个码元宽度时， 由

于多径信号与本地扩频码不同步， 无法解扩，它们的作用类似于白噪声而被抑制。 在 DS

扩频通信体制中 ， 可在接收机端采用 多个相关器， 分别同步于不同的多径信号， 对不

同路径扩频信号分别接收和合并， 并实现多径分集。从频域角度讲， 多径分集起到了信道

频域均衡的作用， 能克服多径效应引 起的频率选择性衰落。 可见DS 系统具有很强的抗

多径干扰能力。

（4）具有很好的抗多址干扰能力

所谓多址通信，即多址用户 在同一频率上同时进行通信， 由于各地址信号所用扩频码正交

或准正交，使得接收机通过相关处理， 与本地解扩码相同的地址信号得到解扩， 而其它多

址信号不仅不能被解扩，反而被扩展到更宽的频带上， 从而得到抑制。

DS 系统在移动通信组网时可以采用自 动功率控制(APC)措施， 通过自 动调节各用户 的

发射功率， 以利于减小多址干扰， 提高 DS系统的多址能力。

2.2 DS扩频通信体制不足

（1）抗窄带瞄准干扰能力有限

由于部分频带干扰能量相对集中， 对 DS 系统的危害要比全频带干扰大些， 即在输入干

扰总功率相同情况下， 部分频带噪声干扰对 DS 系统的影响要比全频带干扰严重。

同样，DS 系统对频率与其中 心频率相等的瞄准式单频或窄带干扰的抑制能力比对宽带干

扰的抑制能力低3dB,。 因为对单频干扰的抑制能力与处理增益有关，当处理增益不够时，

大功率单频或窄带干扰将对DS 系统产生严重的干扰。

（2）有远—近效应的影响

在多址系统中，当其它一些用 户 的功率比较大时，它们将淹没小功率有用信号， 这就是

远—近效应。 对于DS 系统， 由于各地址信号所用的扩频码并非完全正交，即使完全正交，

如果各用户 地址码不同步或存在同步误差， 那么 对于网中 一个DS 信号来说， 多址通

信的各邻台信号都是宽带干扰。 实际的DS通信系统对多址信号的抑制能力并非无穷大，

因此在进行多址通信时就存在着严重的远-近效应。 这种效应将极大地限制DS扩频通信系

统的容量，从而影响到通信的质量。

3 一种有效的窄带干扰抑制技术

窄带干扰对直扩系统的性能影响 ,可以通过在解扩前对信号进行滤波来改善。 常用的干扰

抑制技术包括时域处理和变换域处理两种。 时域处理又分为线性自 适应滤波和非线性自适

应滤波。 变换域处理又有离散傅立叶变换、小波变换等变换域内的自适应干扰抑制技术。

3.1 时域窄带干扰抑制技术

时域窄带干扰抑制技术主要是利用自适应的算法来调整一个横向滤波器的系数 ,以达到抑

制干扰的目的 。 窄带干扰是非高斯的 ,样值间有很强的相关性 ,可以从过去取样值来估计

当前样值; 而扩频信号和噪声频谱平坦 ,以切普率取样的样值之间几乎不相关。 当接收信号

同时包含宽带成分和窄带成分时 ,如果产生一个接收信号的预测值 ,那么预测值中将主要是

窄带信号的预测值。利用窄带信号和宽带信号在可预测性上的差异 ,得到一个窄带干扰的精

确复制 ,然后在接收信号中消除复制出的信号 ,从而达到抑制窄带干扰的目的 。

时域窄带干扰抑制技术的优点是不需要很多干扰信号的先验知识 , 就可以有效地抑制窄带

干扰 ,且基于时域的抑制技术能更彻底的抑制干扰 ,但自适应算法需要迭代运算 ,需要收敛

时间 ,使得实时性比较差 ,同时其收敛速度慢 ,往往只能处理平稳的窄带干扰。

3.2 变换域窄带干扰抑制技术

将信号映射到时域以外的分析域去进行干扰抑制的处理方法称为变换域干扰抑制技术。窄带

干扰在变换域中进行处理所需解决的一个重要问题是寻找一种合适的变换 ,能将窄带干扰

映射成冲激函数 ,与之对应的将扩频信号映射成与之正交的具有平坦谱特性的信号波形。

然后判断干扰位置和带宽 ,采用合适的陷波方法有效抑制干扰信号。

频域陷波技术先将窄带干扰和扩频信号的混合信号变换到频域 ,窄带干扰相对扩频信号的

能量集中在很窄的频带内 ,检测出干扰的频谱位置 ,将这些谱线去掉或进行衰减 ,最后通过

反变换还原成时域信号达到对窄带干扰的抑制。

频域陷波不需要自适应算法 ,处理速度远远超过时域滤波的方法 ,这种方法可以抑制时变的

窄带干扰。 但频域变换滤波由于存在时域截断效应 ,使得其对应频谱具有较大的旁瓣 ,导致

很难彻底滤除干扰 ,选用合适的窗函数可以减小干扰信号的旁瓣泄漏 ,但窗函数对傅立叶变

换前的干扰信号有衰减 ,频域陷波后还需反变换到时域信号 ,窗函数同时也会对扩频信号造

成衰减。

3.3 一种有效的窄带干扰抑制技术- 基于 D FT的时域陷波技术

基于 D FT的时域陷波技术的思路是利用 D FT变换找到干扰的频率和带宽 ,不利用反变换

还原信号 ,而是直接

在时域对干扰频率进行陷波 ,这样可以避免由于反变换带来的信号失真 ,同时又克服了时域

自适应滤波中自适应算法收敛时间的问题。

基于 D FT的时域陷波技术主要由三个功能模块组成 :离散傅立叶变换模块 ,干扰检测定位

模块 ,时域陷波器设计模块。

3.3.1 离散傅立叶变换模块

离散傅立叶变换模块主要是实现混合信号从时域到频域的变换。在窗函数的选取时 ,我们尽

量要采用主瓣宽度比较窄 ,旁瓣衰减比较大 ,而且形状比较平坦的窗函数,对工程上比较常

用的窗函数进行比较分析后 ,海明窗更适合作为离散傅立叶变换的窗函数。

在离散傅立叶变换的实现时可以选用基 2频率抽取的 FFT算法。 离散傅立叶变换在具体

的实现时需要考虑的不仅仅是算法的运算量 ,更重要的是算法的复杂性、规模性和模块化。

基 2的频率算法相对于更高基数的算法 ,在硬件的实现中 ,资源的占用上具有优势。

3.3.2 干扰检测定位模块

经过傅立叶变换后的输出结果反映了信号的频谱分布 ,窄带干扰的频谱比较集中幅值较大 ,

而扩频信号的频谱比较平坦 ,由频谱分析的结果我们可以大概了解干扰的频率 ,但是 ,不能

准确地确定哪些点上有干扰。 一种简单的确定干扰频率的方法是 :通过某种算法计算出干

扰门限 ,将各频率点的幅值与干扰门限相比 ,大于门限的频率点就认为是存在干扰的频率

点。这种方法确定干扰位置比较简单 ,但是要求给出的门限值比较精确 ,否则将

产生误判 。

由于扩频系统带宽受限、长周期序列难于解扩等原因 ,使得实际系统中的 DSSS 信号频谱

宽度受限 ,不再是白色谱 ,那么各个子带的判决门限再用相同的值 ,显然会使干扰抑制性能

下降。 自适应子带能量判决门限算法 (SA ET),实现各个频带的能量判决门限 B 根据各自

频带 DS 信号功率密度的特征而动态设定。

计算第 i个子带的功率密度

其中 n为子带个数 ,由此可生成 DS 信号子带功率密度矢量 B0 ={PS

(w1),Ps(w2), …,Ps(wn)}。

根据对信道中白噪声功率密度的估计 ,生成自适应子带能量判决门限 AET = { AET1,

AET2, …AETn},其中 AET = k·B0 + ,AETi 为第 i个子带的自适应能量判决门限。 k针对各

子带为常数 ,与信道传输衰耗有关。 为估算的各子带中白噪声功率密度矢量 , ={ , ,…… }。

可见 ,自 适应子带能量判决门限 A ET和 DS 信号子带功率密度矢量 B0 呈线性关系 。

这样 , 能量判决门限 B 针对各子带将不再是常数 ,而是根据 A ET动态设定。

3.3.3 时域陷波器设计模块

设计一种陷波频率和陷波宽度都可以调整的陷波器。 IIR 数字滤波器的传输函数H (z)

= /1- 将复变量 z用 代替后得到IIR数字滤波器的频率特性 和 分别为传递函数的零

极点 , 滤波器的频率特性由它的零、极点的位置唯一确定 ,所以可以用选择零点和极点位置

的方法 ,按照滤波器幅度和相位的要求来设计所要求的滤波器。

如要设计对 w0 点进行陷波的滤波器 ,即当 时 |H ( )|=0,取零点 ,同时为了保证 w≠w0 时

|H ( )j|≈ 1,取极点 ,可得传输函数为

, 展开后为

。 参数 a的值决定极点的位置 ,而对于稳定系统要求极点位于单位圆内 ,因此 a应小于 1

而接近 1。

图 2 a = 0.93,w0 = pi/3时陷波器的幅频特性

从图 2和图 3可以看出 ,a值增大时陷波器陷波频率宽度变小 ,所以可以通过调整改变陷波

频率, 调整 a而改变陷波的宽度。

图 3 a = 0.99,wo = pi/3时陷波器的幅频特性

4 三基于加窗DFT 的DSSS 系统变换域窄带干扰抑制技术

在常用的变换域干扰抑制技术中, 由于离散傅里叶变换 (DFT) 可以通过高效的快速傅里叶

变换(FFT) 实现。 因此, 在工程实践中得到了广泛的应用, 在不加窗的情况下 (相当于加矩

形窗), 离散傅里叶变换的第一旁瓣衰减只有- 13 dB, 存在严重的频谱泄漏, 会导致窄带干

扰信号对临近频带内的信号造成严重的“污染”, 因此对信号进行DFT 变换之前加窗是非常

必要的。该部分结合工程实践, 给出了信号的加窗变换和恢复的详细算法, 提出一种基于

FFT 变换之后, 谱线的模平方近似服从指数分布条件下新的自适应多门限检测窄带干扰抑

制算法, 并对该算法进行了性能分析和仿真。

4.1 基于加窗DFT 变换域处理算法

接收机接收到的信号由期望信号、信道噪声和窄带干扰信号 3 部分组成, 可以写成数学表

达式为:r(t) = s(t) + g(t) + j(t), (1)其中,s(t) 为数据序列经过伪随机码扩频之后, 进行BPSK 调

制得到的发射信号,g(t) 为零均值, 双边功率谱密度为N 0ö2 的加性高斯白噪声,j(t) 为窄带

干扰信号。

图 1 为基于加窗 DFT 窄带干扰抑制接收机原理图。 首先对接收信号进行加窗, 然后进行

快速傅里叶变换, 对变换后的谱线进行干扰检测, 将存在干扰的谱线置零或者衰减至与背景

噪声相当的程度, 以达到减轻和抑制窄带干扰的目的。 对经过滤波处理之后的谱线进行逆

快速傅里叶变换(IFFT) 回到时域, 与本地 PN 码相关运算, 经过判决器得到发送的信息序

列。

图 1 变换域窄带干扰抑制框图

4.2 信号加窗与恢复

DFT 变换隐含了对长度为N 的截断序列进行周期拓展, 如果截断后序列在边界不连续, 则

会导致信号经过 DFT 变换之后出现能量泄漏, 从而使得窄带干扰信号的能量对临近的频

谱产生严重的“污染”, 为了减轻 DFT 变换的能量泄漏, 常用的方法是在对信号进行 DFT

之前进行加窗, 窗函数的引入使得截断序列的边界变得平滑, 因此可以减轻DFT 的能量泄

漏问题。

另一方面, 窗函数的引入也使得信号波形产生失真, 通常用信号的信噪比损失来衡量加窗对

信号的影响, 假定窗函数的系数为:{w (n),n= 0,1,2,…,N - 1}。则定义加窗引入的信噪比损失

为:

常用的 Hamming 窗, 其旁瓣为- 31 dB, 引 入的信噪比损失为 1.36 dB, 而Blackman

窗, 其旁瓣为- 60 dB, 引入的信噪比损失为 2.7 dB[6]。 通过选择旁瓣较低的窗函数, 可以

将窄带干扰信号的大部分能量限定在有限的几根谱线之内, 从而减少需要抑制的谱线的根

数, 最大程度地减小对期望信号的失真。 对于不是很强 的 窄 带 干扰信号, 通过加

Hamming 窗可以将窄带干扰的能量集中在有限的谱线内。但是干扰信号较强时, 仍然有较

大的旁瓣,会对临近的信号频谱造成一定的影响, Blackman窗函数的旁瓣抑制效果较好, 其

旁瓣抑制可以达到- 60 dB, 考虑到系统工作环境比较恶劣, 可以选择Blackman 窗函数对序

列进行加窗。

以下分析可知, 对接收信号加窗将使得接收信号产生失真, 如图 2 所示。 从而使得信号信

噪比下降, 为了减轻加窗对信号波形产生的失真, 可以通过在相邻的变换截断序列之间存在

50% 重叠的方法来减弱加窗对信号波形的失真。

如图 3 所示, 对输入序列进行截断时, 相邻 2 块之间存在 50% 的重叠,2 块截断序列分

别与等长度的Blackman 窗函数相乘, 之后进行 FFT 变换, 经过频域滤波处理之后, 进行

FFT 反变换, 然后将 2 个相邻的截断序列中重叠的部分相加, 得到输出序列图 2(a) 为输

入序列的波形图, 图 2(b) 为没有重叠情况下进行加窗 FFT 之后, 恢复得到的信号波形图,

对比图 2(a) 和图 2(b) 可以看出, 无重叠情况下,恢复得到的信号相对于输入信号波形产生

严重的失真, 在不考虑频域处理的情况下, 这种失真主要是由于时域加窗产生的。

图 2 连续波信号加窗与恢复

图 3 存在 50% 重叠的加窗DFT 抗干扰算法

图 2(d) 为存在重叠的情况下得到的恢复波形, 可以看出, 存在重叠的情况下, 恢复信号的

失真程度大大减小。 对于 256 点Blackman窗, 存在 50% 重叠的情况下, 恢复信号的信噪

比损失从 3 dB 降低为 0.6 dB 左右。

重叠ö相加处理可以减轻加窗产生的信号失真,代价是计算量增加 1 倍, 正常通路和延迟通

路的信号都需要进行加窗、FFT、 频域处理以及 FFT 反变换, 最后对 2 个序列进行求和,

对系统进行的硬件设计时, 其所需要的硬件资源增加 1 倍。 可见, 重叠/相加法减小加窗引

入的信号失真是以增加系统复杂度为代价的。

4.3 频域干扰检测与处理方法。

在DSSS 系统中, 接收到的信号由于经过 PN码扩频之后的序列相关性很小, 可以近似看成

是一个白噪声, 信道噪声 g(n) 是服从高斯分布的白噪声。 在扩展比较大的情况下, 由于信

号的功率远远小于噪声的功率(在 GPS 接收机中, 信号功率比噪声低 20 dB 左右), 在频谱

中表现为 ,而 DFT 变换等效于将信号通过一组中心频率 ,(k = 0,1,2, …, N - 1), 频率响应

为 的窄带滤波器组,X (k) 即输入序列 x(n) 经过第 k 个滤波器在(N - 1) 时刻的输出。 因

此,高斯白噪声s(n)+ g(n) 通过一个窄带滤波器在 (N- 1) 时刻的输出值S (k)+ G (k) 可以看

作一个包络服从瑞利分布, 包络的平方服从指数分布, 相位服从[0,2 ) 的均匀分布窄带高斯

随机变量。

假设信道噪声的功率为 = , 信号的功率为 ，则 服从瑞利分布, 且 ，2 服从参数为

K的指数分布, 由瑞利分布和指数分布之间的关系可得 2。 因此, 在无窄带干扰情况下, 可

以认为接收序列经过DFT 变换之后得到的N 根谱线的幅度平方服从参数为 K指数分布,

由指数分布的数字特征可知:

假定在频域干扰检测时取门限 T, 则记 不超过该门限的概率 p 为 分别取 ，n= 1,2,3,4,5

可以得到表 1所示的结果。

谱线幅度平方分布表

当 FFT 变换的点数N 较大(N > 256) 时, 可以用谱线幅度平方和的平均值作为平均值 估

计，即：

频域进行干扰检测的问题转化为检测N 根谱线模的平方分布是否服从指数分布的问题, 首

先假定序列服从指数分布的假设成立, 对谱线的模平方求均值, 然后进行统计。 根据表 1

可知, 指数分布中X 大于 的概率非常小, 可以近似认为是不可能发生的小概率事件。 因此,

认为所有幅度平方值超过门限 5öK的谱线不符合指数分布, 可以将其进行裁剪至

与均值相当的幅度或置零, 然后重新对新的序列进行统计分析。 干扰检测与处理算法具体

步骤描述如下:

步骤 1, 求N 根谱线模平方的平均值, 作为对 的估计。

步骤 2, 计算 和 的值。

步骤 3, 对N 根谱线进行统计, 如果有谱线模平方的值大于 , 则认为该组谱线模平方中有

不服从指数分布的谱线存在, 则对其进行裁剪或者置零。如果采取谱线置零法, 则下次统计

时要对平均值进行适当放大。

步骤 4, 检查模平方大于 K的谱线有没有连续N ×p (X > ) 根以上出现的现象, 如果出现则

认为该段谱线中存在窄带干扰, 对该段谱线进行裁剪或置零处理。

步骤 5, 返回步骤 1, 对处理之后的谱线再次进行统计, 直到无满足步骤 3 和步骤 4 处理

条件的谱线出现为止。

4.4 数值仿真与分析

为了检验本文提出算法的性能, 我们对其进行M onte Carlo 仿真试验, 仿真采用 BPSK 调

制方式,扩频码取周期为 63 的 m 序列, 每一信息比特被一个完整周期的伪随机码扩频, 接

收信号按 chip 速率采样, 窗函数采用 256 点Blackman 窗, 变换采用重叠 50% 的加窗

256 点 FFT 变换。

图 4 给出多音干扰(3 个单音干扰信号) 情况下本文算法的处理效果。 其中,3 个单音干扰

信号的强度均为 rj,s= 24 dB, 干扰相对载频的归一化频差分别为 0.3533,0.55,0.777。 图 4

中,2 根虚线分别对应统计平均值 的估计以及自适应门限 T = 。经过 5 次反复滤波之后,

所有谱线的模平方值均没有超过门限, 此时, 可以认为干扰信号被完全滤除。由表 1 可知,

在无干扰信号存在的情况下, 谱线的模平方值超过自 适应门限的概率小于 0.7%, 是小概

率事件, 一般认为是不可能发生的, 因此在没有干扰信号的情况下, 该算法不会对有用信号

产生不必要的失真, 只有在干扰信号存在的情况下, 该算法才会被激活, 从而可以有效提高

系统性能。 从硬件实现的角度来看, 该算法避免了在 FPGA 中难以实现的求根运算, 计算

频域序列的模平方可以通过实部和虚部

图 4 干扰检测与处理算法效果分析

平方和得到, 自适应门限基于模平方和的平均值可直接求出, 谱线处理可以通过寄存器清零

实现, 具有实现简单的优点。

图 5 给出了接收机在无干扰、 单音干扰、 多音干扰(3 个单音干扰) 和AR 模型窄带干扰

情况下的误码率曲线。 为了便于进行性能比较, 图中同时给出无干扰时误码率的理论曲线

(图中用 THE 表示)、 K谱线法干扰检测和处理法 (图中用 K bins 表示)的性能曲线,K 谱

线法在每次加窗 FFT 之后, 对谱线按模值从大到小进行排序, 并将模值最大的 K 根谱线

置零来去除接收信号中的干扰分量, 参数 K 可以根据实际情况取固定值或根据变换域干扰

能量的分布情况取最优的值。为简单起见, 仿真中取 K = 8, 即在 256 点 FFT 之后, 每次

固定将幅度最大的 8 根谱线进行置零。

从图 5(a) 可以看到, 在无窄带干扰信号存在时, 由于 K 谱线法将幅度最大的8 根谱线进

行置零处理, 因此对有用信号的能量具有一定的损失。而采用本文提出的自 适应多门限检

测法进行处理, 谱线的模平方值超过门限为小概率

图 5 接收机误码率性能仿真

事件, 因此一般不会在无干扰情况下造成有用信号能量的损失。图 5(b)为存在一个 rj,s= 25

dB, 归一化频率为 0.837 的单音干扰时系统的误码率曲线。 从图中可以看出, 当存在单音

干扰时, 自适应多门限检测法的性能与 K 谱线法相当, 但当单音干扰很强旁瓣较高时, 该

算法的性能将明显优于 K 谱线法。 图 5(c) 为存在 3 个单音干扰时的情况,3 个单音干扰

信号的强度分别为 rj,s= 25 dB,15 dB,20 dB, 归一化频率分别为 0.3333,0.577,0.84。 此时,K

谱线法通过抑制幅度最大的 8根谱线已经无法有效抑制干扰, 自 适应多门限检测法则可以

有效抑制多音干扰信号。 由于需要将谱线模平方值较大的谱线置零, 因此抑制干扰的同时,

也将相应频带上的有用信号抑制, 从而造成一定的信号能量损失。 图 5(d) 为存在AR 模

型窄带干扰信号时的情况,AR 模型参数取 r= 0.95, = ,rj=25 dB。 从误码率曲线可以看出, 自

适应多门限检测法可以有效检测和抑制接收信号中存在的AR 模型窄带干扰信号。

5 结 论

本文针对时域处理与变换域处理存在的不足 ,提出了一种基于 D FT的时域陷波技术 , 并

从理论到实际应用做了一些探讨 , 验证了基于 D FT时域陷波技术可行性 ,为工程实现奠

定了理论基础 ,具有一定的现实意义。详细分析了加窗 FFT 对信号产生的失真,给出通过引

入重叠加窗法减轻加窗引起的信号失真的方法, 提出一种基于扩频信号和白噪声之和经过

DFT 之后得到频域序列的模平方服从指数分布假设下新的干扰检测和处理算法——自适应

多门限检测法。该算法可自适应地确定干扰检测门限, 并可通过多次迭代, 使得干扰检测门

限逼近最优干扰检测门限。算法具有计算简单, 易于在硬件中实现等优点。 仿真结果表明,

自适应多门限检测法可以有效抑制DSSS 通信系统中的单音、 多音和窄带干扰, 并且在无

干扰情况下, 不会对信号造成不必要的损失。 文中算法可实现性强, 硬件设计简单, 具有较

高的工程实用价值, 目前已应用于某高速扩频数字接收机。

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