卫星导航接收机中窄带干扰抑制算法

第３１卷第１期 计算机仿真 ２０１４年１月

文章编号：１００６—９３４８（２０１４）Ｏ１—００７２－０４

卫星导航接收机中窄带干扰抑制算法

蔺晓龙，何文涛，徐建华，叶甜春

（中国科学院微电子研究所，北京１０００２９）

摘要：窄带干扰能够严重降低卫星导航接收机的性能。为提高卫星导航性能，提出一种应用于卫星导航接收机中的窄带干

扰抑制算法。首先利用数字傅里叶变换（ＤＦＴ）检测窄带干扰，传统ＤＦＦ实现简单、便于集成，但计算慢、检测时间过长。为

解决上述问题，采用最优化的多级ＤＦＴ频率检测算法，能显著减小检测时间。然后使用级联的ＩＩＲ陷波器抑制窄带干扰。

最后使用频率检测和滤波器更新相结合的开环结构，用于跟踪扫频信号并进行抑制。仿真结果表明，改进算法能够有效的

抑制卫星导航接收机中的窄带和扫频干扰。

关键词：卫星导航接收机；窄带干扰；数字傅里叶变换；扫频干扰

中图分类号：ＴＮ９１１ 文献标识码：Ｂ

Ｎａｒｒｏｗ－Ｂａｎｄ Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ Ｍｉｔｉｇａｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｎ ＧＮＳＳ Ｒｅｃｅｉｖｅｒ

ＬＩＮ Ｘｉａｏ－ｌｏｎｇ，ＨＥ Ｗｅｎ—ｔａｏ，ＸＵ Ｊｉａｎ－ｈｕａ，ＹＥ Ｔｉａｎ－ｃｈｕｎ

（Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｍｉｃｒｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００２９，Ｃｈｉｎａ）

ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｎａｒｒｏｗ—ｂａｎｄ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｃａｎ ｓｅｖｅｒｅｌｙ ｄｅｇｒａｄｅ ｔｈｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ＧＮＳＳ ｒｅｃｅｉｖｅｒｓ．Ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｔｈｉｓ

ｐｒｏｂｌｅｍ，ｔｈｉｓ ａｒｔｉｃｌｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａ ｎａ￣ｏｗｂａｎｄ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｐｐｌｉｅｄ ｉｎ ｍｕｈｉｍｏｄｅ ＧＮＳＳ ｒｅｃｅｉｖｅｒ．

Ｕｎｌｉｋｅ ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ＤＦＦ，ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｓｉｍｐｌｅ ａｎｄ ｅａｓｙ ｔｏ ｂｅ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ，ｂｕｔ ｔａｋｅ ｔｏｏ ｍｕｃｈ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｔｉｍｅ，ａｎ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ

ｍｕｌｔｉ－ｌｅｖｅｌ ＤＹＦ￣ｅｑｕｅｎｅｙ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｗｈｉｃｈ ｃａｎ ｓｉｇｎｉｉｆｃａｎｔｌｙ ｒｅｄｕｃｅ ｔｈｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｔｉｍｅ ｗａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ

ａｒｔｉｃｌｅ．Ａｆｔｅｒ ｂｅｉｎｇ ｄｅｔｅｃｔｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｍｕｌｔｉ－ｌｅｖｅｌ ＤＦＴ，ｔｈｅ ｎａｒｒｏｗ－ｂａｎｄ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｗａｓ ｔｈｅｎ ｍｉｔｉｇａｔｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｃａｓｃａｄｅ

ｎｏｔｃｈ ｆｉｌｔｅｒｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ａｎ ｏｐｅｎ ｌｏｏｐ ａｐｐｒｏａｃｈ ｃｏｍｂｉｎｇ ｔｈｅ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｕｐｄａｔｅ ｗａｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ ｔｏ ｔｒａｃｋ

ａｎｄ ｍｉｔｉｇａｔｅ ｔｈｅ ｓｗｅｅｐ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ａｔ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｔｉｍｅ．Ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ

ｓｕｐｐｒｅｓｓ ｎａｒｒｏｗｂａｎｄ ａｎｄ ｓｗｅｅｐ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｓ ｓｉｇｎａｌｓ ｉｎ ｔｈｅ ＧＮＳＳ ｒｅｃｅｉｖｅｒｓ．

ＫＥＹＷＯＲＤＳ：ＧＮＳＳ ｒｅｃｅｉｖｅｒ；Ｎａｒｒｏｗ－ｂａｎｄ Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ；ＤＦＴ；Ｓｗｅｅｐ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ

１ 引言

ＧＰＳ、ＧＬＯＮＡＳＳ、Ｇａｌｉｌｅｏ以及中国的北斗卫星导航系统

持续抑制。

目前有多种窄带干扰抑制方法，包括：文献［３］［４］使用

Ｆ 技术在频域对窄带干扰进行检测和抑制。由于使用

ＦＦＴ，需要大量缓存数据，计算量大。文献［５］［６］使用自适

应陷波器（ＡＮＦ）技术，ＬＭＳ、ＲＬＳ等多种自适应算法被采用，

可使用ＩＩＲ型或ＦＩＲ型的滤波器。其中自适应算法计算量、

检测数目、收敛性需要特别关注。文献［７］使用检测加抑制

的结构对包括窄带干扰在内的多种干扰进行抑制。文献［８］

使用其它更为复杂的一些变换与滤波技术，能够抑制包括多

（ＢＤＳ）以及其它的增强系统统称为全球导航卫星系统

（ＧＮＳＳ）。地面接收到的ＧＮＳＳ信号强度在一１３０ｄＢｍ左右，

远在噪声功率之下 。随着定位功能越来越多的集成到移

动设备中，由其它通信设备泄露到ＧＮＳＳ信号频段的干扰不

断增多。这些干扰会严重降低卫星导航接收机的性能。其

中对ＧＮＳＳ接收机影响最大，且最常见的干扰类型是窄带干

扰 。

另外接收机与干扰源之间的相对运动会产生多普勒效

种类型的干扰，考虑了一定的扫频干扰，但算法及实现复杂

度都较高，不易于集成。

本文使用检测加滤波的结构实现卫星导航接收机中的

应，此时即使外界窄带干扰频率是固定不变的，ＧＮＳＳ接收机

内部，其干扰频率会随时间发生变化，形成扫频干扰信号。

所以在处理窄带干扰抑制时需要考虑跟踪干扰频率以达到

基金项目：中国第二代卫星导航系统重大专项多模导航型基带芯片

（２０１１ＧＦＺＸ０３０３０２０４）

窄带干扰抑制。ＤＦＴ技术由于其硬件实现简单，便于集成而

被广泛采用，但是由于卫星接收机中信号检测带宽很大，如

２ＭＨｚ，频率分辨率又要求很小，如１００Ｈｚ，传统ＤＦＴ计算缓

慢，检测时间过长而无实际应用价值。针对这个问题，本文

提出的多级ＤＦＴ窄带干扰频率检测算法，使用多等级的检

收稿日期：２０１３—０４—１０

７２一

测，从而最小化检测时间。然后使用级联的ＩＩＲ陷波器阵

列，去除多个输入通道中的多个窄带干扰。最后采用ＤＦＴ检 波器能去除一个实数输入的窄带干扰，要应对多个窄带干

测加调整陷波器的开环方式对扫频干扰进行抑制。

＜ｂ＜１表示与ＩＩＲ陷波器带宽有关的参数。单个二阶ＩＩＲ陷

扰，需要多级级联的二阶ＩＩＲ陷波器序列。

２．２ 窄带干扰频率检测

２卫星导航接收机干扰抑制结构

受多个连续波干扰的扩频信号模型：

（￡）＝５（ｆ）＋ｎ（ｔ）＋ Ａ ｃｏｓ（２￣＇ｆｏｔ＋ ） （１）

传统实时数字傅里叶变换（ＤＦＴ）表达式：

Ｌ

（ ）＝∑ （ｎ）ｅ （３）

ｎ＝１

其中，Ｊ表示累加的采样点数。ＤＦＴ结果的频率分辨率：

其中 表示采样频率， 表示 个采样点 ｆｏ＝ ／ ＝１／ ，

其中：ｓ（ｔ）表示ＧＮＳＳ卫星扩频信号，ｎ（ｔ）表示高斯白噪

声， 表示连续波干扰的数目， ， 分别表示不同连续

波干扰的幅度、频率、相位。以ＧＰＳ为例，地表的卫星信号功

率在一１３０ｄＢｍ左右，带宽为２ＭＨｚ。扩频信号本身具有一定

的抗窄带干扰能力，但当干扰功率超过一１１０ｄＢｍ左右时，开

始对接收机产生影响。随着干扰功率的进一步增加，接收机

将失去锁定、无法定位。这些窄带干扰处于有效信号带宽

内，不能通过射频中的带通滤波器去除，所以需要额外的干

扰抑制处理。

图１所示为具有窄带干扰抑制的多模卫星导航接收机

结构框图。射频对不同ＧＮＳＳ系统的卫星信号进行下变频、

量化等操作，得到数字中频信号。干扰检测模块首先检测中

频信号中的窄带干扰频率和功率，然后将这些信息转化为滤

波器参数置人干扰去除模块。干扰去除模块对输入信号进

行滤波后输出给接收机基带进行捕获、跟踪及定位解算，最

后输出定位等信息。

图１ ＧＮＳＳ接收机中的窄带干扰抑制

图１中干扰去除模块使用级联的ＩＩＲ陷波器阵列；干扰

检测模块使用数字傅里叶变换（ＤＦＴ）对输入信号进行频域

变换，具有实时性且硬件开销小，适合集成电路实现。

２．１ ＩＩＲ陷波器阵列

陷波器能够有效抑制窄带干扰，去除干扰频率而保留大

部分卫星信号功率。其中无限冲击响应（ＩＩＲ）类型的陷波器

由于其实现和计算复杂度低，而被广泛用于扩频通信中的窄

带干扰抑制。对于实数输入信号，其傅里叶变换会在正负频

率处产生两个干扰峰，需要二阶ＩＩＲ陷波器，其传递函数 ：

（２）

其中：ｇＯ。＝２＝ｆｏ．／ｆ．表示ＩＩＲ陷波器归一化中心频率；０

的累加时间。则以分辨率 检测带宽为ＢＷ的频率范围所

需的检测时间为：Ｔ＝ＢＷ／Ａ，传统ＤＦＴ频率检测算法及其检

测时间与频率分辨率成平方反比关系。以ＧＰＳ卫星信号为

例，需要检测的频率带宽为２ＭＨｚ，要达到１００Ｈｚ的频率分辨

率，则需要２００秒的检测时间，检测时间太长而无法接受。

多级ＤＦＴ窄带干扰频率检测算法在保证最终检测结果

分辨率不变的情况下，能大幅度减小检测时间。如图２所示

其原理为：ＤＦＴ检测分为多个等级，每个等级仅有小部分窄

带干扰所在的频率分量处会有大的幅度超过门限，从而被记

录下来由下一级更小的频率分辨率继续检测，大部分不存在

干扰的频率范围被排除掉，不需要下一级的检测。依次类

推，从而减少总体检测时间。

图２ 多级ＤＦＴ窄带干扰频率检测算法

图２中的多级ＤＦＴ窄带干扰频率检测算法的级数 和每

级的频率分辨率组合［ …． ］选择不同，最终检测时

间差别很大。存在最优的频率组合，使检测时问最小。假设

使用ｎ级ＤＦＴ检测ＢＷ的频率范围，检测时间可建模如下：

妻．～ 一

： ＋ｊ （争＋．＿…＋等） （４）

１ ｊ ２ Ｊ ｎ

其中 表示窄带干扰数目，求多变量的极值，得方程

鲳：

：

一

二 业＋．『Ｎ：０

。一

０Ｔ Ｎ

－

２ Ｎ

ｆｌ

—

：—：

一 。 一 ０

—

＋了

（５）

： ＋ ：０

一

。一

，

解递归方程组，得到检测时间最小化条件，即最优频率

组合：

ｆ － ｎ－

｛ … （６）

２ｒ，ＢＷ，ｆ￣－１

图３中，假设最终分辨率为ｌＯＯＨｚ时，传统ＤＦｒ需要检

测时间２００ｓ，而使用多级Ｄｂ３＇检测算法，令等级Ｌ＝２、３、４

时，分别需要检测时间为２．０５２ｓ、０．６３６ｓ、０．４２０ｓ，分别是传统

检测时间的１．０２６％、０．３１８％、０．２１％。且随着检测等级的

不断增加，检测时间不断减小。

３．２多个窄带干扰抑制仿真

Ｉ

ｌ 一

输入ＧＰＳ信号功率一１３１ｄＢｍ，中频为４ＭＨｚ。同时存在

两个窄带干扰信号，第一个干扰频率为４ＭＨｚ，功率为一

８５ｄＢｍ，第二个干扰频率为３ＭＨｚ，功率为－９１ ｄＢｍ。经过２个

ＩＩＲ陷波器抑制后输出。分别对输入输出信号进行捕获，结

ｌ ＝嘉

由式（６）得到最优的频率组合后，带入式（４）得到检测

时间的估计。

２．３扫频信号跟踪

窄带干扰频率有可能随时间变化形成扫频干扰，因此需

要对窄带干扰的频率进行跟踪抑制。本文使用ＤＦＴ检测干

扰频率后更新滤波器参数的开环方法对干扰进行跟踪抑

制。假设已初始化完成陷波器对一个窄带干扰进行去除，该

陷波器工作中心频率为∞。，有效带宽为ＢＷ。对输入信号在

中心频率为∞。，带宽为ＢＷ的范围内进行ＤＦＴ检测后得到新

的干扰频率ｃｃ， ，则调整陷波器的参数，使其陷波中心频率变

为∞．。如此循环，将保持陷波器对该干扰频率的持续抑制。

：２ ｍ Ｏ

以上的开环跟踪算法有一个前提假设——在ＤＦＴ检测

时间内，干扰频率是不变的，或者是变化缓慢的。由此可对

该算法所能跟踪的频率变化率进行建模，假设ＤＦＴ频率分辨

率为，０，其跟踪频率变化的能力：

Ｊｓ 。印 ＝ Ｔ ＝ ＝ －ｖｚ （Ｈｚ／ｓ）） （７）

３仿真

３．１ 最优化的多级ＤＦＴ窄带干扰检测速度仿真

仍以ＧＰＳ信号为例，带宽ＢＷ＝２ＭＨｚ，假设存在１０个窄

带干扰，不同等级和最终分辨率的多级ＤＦＴ频率检测时间如

图３。

图３ 多级ＤＦＴ频率检测算法检测时间

．－－－——

７４．．－．——

果如图４、５、６所示。

图４是未进行窄带干扰抑制，直接对输入信号进行捕获

的结果，可以看到频率和码相位平面上没有明显相关峰值，

无法捕获信号。

频率域０ ０ 码相位域

图４输入信号捕获结果（２个窄带干扰）

图５是陷波器１对４ＭＨｚ附近的窄带干扰抑制后，对其

输出信号进行捕获。由于ＧＰＳ信号处于４ＭＨｚ，该频率处的

窄带干扰对信号影响最大，经过陷波器１的抑制后，ＧＰＳ信

号质量得到提高，捕获结果中已经可以看到相关峰，但是峰

值与噪底区分不大——信噪比低，原因是还有一个窄带干扰

没有抑制。此时的信噪比相比无干扰情况时损失了４．５ｄＢ。

图６是陷波器２对３ＭＨｚ附近的窄带干扰抑制后，对其

输出信号进行捕获。此时两个窄带干扰都已经被抑制了，所

以ＧＰＳ信号的信噪比进一步提升。最后的信噪比相比无干

扰情况时只损失了０．５ｄＢ。

３．３跟踪扫频信号仿真

由式（７）可知，检测加调整滤波器参数的开环跟踪算法

的跟踪能力仅与ＤＦＴ检测频率分辨率的平方成正比关系。

信号初始频率４ｋＨｚ，ＤＦＴ频率分辨率１０Ｈｚ情况下，跟踪能

力仿真如图７所示。

由式（７）可知，在频率分辨率为１０Ｈｚ时，其跟踪能力极

限为５０Ｈｚ／ｓ，图４的仿真结果表明对于４０Ｈｚ／ｓ及以下的频

率斜升干扰信号，跟踪良好；当频率变化率达到５０Ｈｚ／ｓ时，

已无法正确跟踪，与式（７）理论结果符合。

ｌ２０００

ｔＯ０００

８０００

倒６０００

骤

４ｏｏ０

２Ｏ００

Ｏ

３０

频率域０ ０ 码相位域

图５陷波器１输出信号捕获结果

频率域０ ０ 码相位域

图６陷波器２输出信号捕获结果

不问斜率的扫描信号蝶踪站果

ｏ ２ ４ ６ ８ １ｏ

时间／ｓ

图７跟踪频率随时间变化信号

４

结束语

本文针对卫星导航接收机中窄带干扰抑制问题，使用频

域检测和时域滤波组合的结构。提出了最优化的多级ＤＦＴ

Ｏ ０枷 ㈣ Ｏ ０ 湖 鲫 Ｏ ０ 枷 猢 ＯＯ ， ＊聪

窄带干扰频率检测算法，该算法利用传统ＤＦＴ易于实现的优

点，同时克服了传统方法检测时间长的缺点，仿真结果表明

该算法的检测时间是传统ＤＦＴ检测时间的１％甚至更少。

对多个－８５ｄＢｍ左右的窄带干扰的抑制情况进行了仿真，结

果表明滤波后信噪比损失小于ｌｄＢ。利用ＤＦＴ检测干扰频

率并调整陷波器系数的开环方式对输入的扫频信号进行跟

踪，该结构跟踪性能仅与ＤＦＴ检测频率分辨率有关，通过调

整ＤＦＴ检测频率分辨率可适应不同应用场景。

参考文献：

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ｒｉｔｈｍ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｓｐａｃｅ－ｔｉｍｅ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ［Ｃ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ

Ｄｉｓｔｉｒｂｕｔｅｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇ（ＣＤ—

ＣＩＥＭ）．２０１２：１０６—１０９．

［作者简介］

蔺晓龙（１９８５一），男（汉族），河南平顶山人，博士研

究生，研究方向为卫星导航接收机信号处理算法；

何文涛（１９８２一），男（汉族），湖北黄冈人，博士，助

理研究员，研究方向为卫星导航接收机信号处理算

法及超大规模集成电路设计；

徐建华（１９６３一），男（汉族），浙江金华人，研究员，博士生导师，研究

方向为ＧＰＳ接收机、ＦＰＧＡ平台开发、芯片系统设计等方面；

叶甜春（１９６５一），男（汉族），四川绵阳人，研究员，博士生导师，研究

方向为集成电路设计与应用、纳米加工制造技术、新型器件等方面。

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