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CN111323794A - 一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法 - Google Patents

一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法 Download PDF

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CN111323794A CN202010204163.7A CN202010204163A CN111323794A CN 111323794 A CN111323794 A CN 111323794A CN 202010204163 A CN202010204163 A CN 202010204163A CN 111323794 A CN111323794 A CN 111323794A
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signal
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项建弘
韩颜泽
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Harbin Engineering University
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Abstract

本发明提供一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法，包括：利用无线接收机获得数字化接收信号数据；对接收数据进行多重自相关运算，检测周期调频成分的调频周期；根据调频干扰的周期特性将接收的信号进行重采样，获得若干组重采样数据，检测并消除重采样数据中的干扰分量，最后进行信号重构，获得消除干扰后的信号。本申请方法能够将分散的宽带干扰能量集中到少数频点，减少了干扰与期望信号的交叠程度，在消除干扰成分时对期望信号损伤较小。

Description

一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法
技术领域
本发明涉及一种卫星导航接收机抑制周期调频干扰的方法，尤其涉及一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法，属于无线电接收机射频干扰抑制领域。
背景技术
周期调频干扰信号是卫星导航接收机常见的干扰类型，该类干扰可能产生于雷达、或者恶意干扰机，不易被时域或频域干扰抑制技术消除。为了保障GNSS服务的连续性和可靠性，研究人员从信号与干扰在时频域、空域以及空时域的差异着手，研究了大量的干扰抑制方法。空域以及空时域方法，利用多个天线的空间分辨率，对多个干扰处理能力较强，且对信号损伤较小。但是天线阵的空间成本和经济成本较高，不适于在空间狭小、预算较少的领域应用。
适用于单天线接收机的变换域干扰检测与抑制方法仍是研究热点。常规单天线方法为：将接收信号转换到时频域，检测干扰参数，再利用滤波器或者消隐技术消除干扰成分。典型的时频变换方法有：短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)、小波变换 (Wavelet Transform,WT)、wigner-ville分布(Wigner-Ville Distribution,WVD),分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier transform,FrFT)。变换域及其计算方式的不同会影响干扰信号的能量聚集性。基于STFT的方法无法有效地累积信号能量,且有因窗口宽度不变带来的分辨率问题；WVD的非线性变换带来的交叉项严重影响了干扰参数估计精度；FrFT不但解决交叉项问题,且估计精度高,有较强的鲁棒性,但离散的非正交性会对接收性能带来较大的影响。
因此，进一步降低周期调频干扰信号检测与消除方法，并增加多个干扰信号的适应能力是相关领域学者的研究重点。
发明内容
本发明的目的是针对现有适用于单天线卫星导航接收机的周期调频干扰检测与抑制算法对期望卫星信号损伤较大，对于快变和多个周期调频干扰信号抑制效果不佳的问题，提出一种适用于单天线接收机的基于周期重采样的周期调频干扰消除方法。
本发明的目的是这样实现的：步骤如下：
步骤一：对接收信号进行周期调频分量检测，获得各周期调频分量的调频周期参数；
步骤二：根据获得的调频周期参数对接收信号进行重采样，再消除重采样后各组数据中的干扰成分；然后将处理后的各组信号进行重构，获得后续处理信号。
本发明还包括这样一些结构特征：
1.步骤一包括：
(1.1)对单天线接收机接收到的射频信号，经过射频处理和数字化处理，获得T个采样点的数字接收信号矢量x；x＝[x(1) x(2),…,x(t),…,x(T)]T，其中t＝1,2,…T，表示采样时刻,[·]T表示转置；
(1.2)采用多重自相关方法估计接收信号矢量x中周期调频干扰的调频周期，得到调频周期估计值
Figure BDA0002420393510000021
下角标n＝1,2，…，N为周期成分标号，N为周期参数的总个数。
2.步骤(1.2)包括：
(1)计算x的第一次自相关函数，结果记为
Figure BDA0002420393510000022
其中τ为时间延迟量；取
Figure BDA0002420393510000023
T1＜T，进行自相关计算得到一重自相关结果
Figure BDA0002420393510000024
重复取
Figure BDA0002420393510000025
Tc＜Tc-1，进行自相关计算得到
Figure BDA0002420393510000026
其中c＝1,2,…C为多重自相关次数，取得C重自相关结果
Figure BDA0002420393510000027
(2)检测
Figure BDA0002420393510000028
中的峰值序列的周期，获得调频周期估计值
Figure BDA0002420393510000029
3.所述步骤(2)具体包括：
(a)初始化峰值提取门限
Figure BDA00024203935100000210
(b)提取
Figure BDA00024203935100000211
大于ρ的峰值
Figure BDA00024203935100000212
(c)搜索
Figure BDA00024203935100000213
中是否存在
Figure BDA00024203935100000214
的峰值，如果存在，结束迭代，峰值所对应的最小非0的τ为周期调频干扰信号公共调频周期，记为
Figure BDA00024203935100000215
否则进行步骤(d)；
(d)采用序列周期估计方法，估计峰值的周期，获得
Figure BDA00024203935100000216
序列的周期
Figure BDA00024203935100000217
(e)判断
Figure BDA00024203935100000218
是否成立；如果成立，停止迭代，输出估计的周期值
Figure BDA00024203935100000219
否则降低门限值为ρ＝ρ/2，返回步骤(b)。
4.步骤二包括：
(2.1)根据第n个周期值，可以将接收信号分成Qn段，获得第n组第q段数据的方式为： xn,q＝[xn-1(q) xn-1(Pn+q) … xn-1((m-1)Pn+q) …]T，其中x0＝x，m＝1,2，...，M为重组数据标号，其中M≤T/Pn；
(2.2)对各段组数据频域滤波，获得消除干扰后数据
Figure BDA0002420393510000031
(2.3)将消除干扰后数据进行重构，获得后续处理所需信号
Figure BDA0002420393510000032
本发明的核心技术内容在于：
首先，利用周期信号的多重自相关函数仍是周期函数且含噪声较小的特点，提出一种多重自相关周期估计方法，估计接收信号中周期调频分量的调频周期；再根据周期调频干扰信号的广义周期特性，发明一种周期重采样技术把接收数据分成若干组，从而将分散在原接收数据中多个宽带周期调频干扰能量集中到每组数据中几个甚至单个频点；进而在重采样数据的频域完成干扰抑制。
本发明的有益效果在于：
本发明申请的一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法中的周期重采样技术能够将分散在原接收数据中多个宽带周期调频干扰能量集中到每组数据中几个甚至单个频点，降低期望信号与干扰信号的交叠程度，使得消除干扰的同时能够有效保护期望信号。本发明适用于处理快变和多个周期调频干扰场景。
附图说明
图1是干扰信号参数表；
图2是本发明所述方法抗干扰效果表；
图3是方法流程总框图；
图4是基于周期重采样的干扰抑制技术原理框图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述。
本发明按照接收信号中周期调频干扰的周期特性对接收信号进行重采样，获得若干组重采样后数据，然后消除重采样数据中的干扰能量，并将信号进行重构，获得干扰抑制后信号。
具体实施步骤为：
(1)对单天线接收机接收到的射频信号，经过射频处理和数字化处理，获得T个采样点的数字接收信号矢量x；x＝[x(1) x(2),…,x(t),…,x(T)]T，其中t＝1,2,…T，表示采样时刻,[·]T表示转置；
(2)计算x的第一次自相关函数，结果记为
Figure BDA0002420393510000033
其中τ为时间延迟量；取
Figure BDA0002420393510000041
(T1＜T)进行自相关计算得到一重自相关结果
Figure BDA0002420393510000042
重复取
Figure BDA0002420393510000043
(Tc＜Tc-1)进行自相关计算得到
Figure BDA0002420393510000044
其中c＝1,2,…C为多重自相关次数，取得C重自相关结果
Figure BDA0002420393510000045
(3)检测
Figure BDA0002420393510000046
中的峰值序列的周期，具体步骤如下
①初始化峰值提取门限
Figure BDA0002420393510000047
②提取
Figure BDA0002420393510000048
大于ρ的峰值
Figure BDA0002420393510000049
③搜索
Figure BDA00024203935100000410
中是否存在
Figure BDA00024203935100000411
的峰值，如果存在，结束迭代，峰值所对应的最小非0的τ为周期调频干扰信号公共调频周期，记为
Figure BDA00024203935100000412
否则进行步骤④；
④采用序列周期估计方法，估计峰值的周期，获得
Figure BDA00024203935100000413
序列的周期
Figure BDA00024203935100000414
⑤判断
Figure BDA00024203935100000218
是否成立；如果成立，停止迭代，输出估计的周期值
Figure BDA00024203935100000219
否则降低门限值为ρ＝ρ/2，返回步骤②。
最终，获得调频周期估计值
Figure BDA00024203935100000417
(4)根据获得的周期参数对接收信号进行重采样，再消除重采样后各组数据中的干扰成分；然后将处理后的各组信号进行重构，获得后续处理信号，重复N次，消除所有干扰成分，具体步骤如下：
①令n＝1；
②根据第n个周期值，将接收信号分成Qn段，获得第n组第q段数据的方式为：
xn,q＝[xn-1(q) xn-1(Pn+q) … xn-1((m-1)Pn+q) …]T，其中x0＝x，m＝1,2，...，M为重组数据标号，其中M≤T/Pn。
③对各段组数据频域滤波，获得消除干扰后数据
Figure BDA00024203935100000418
④将消除干扰后数据进行重构，获得后续处理所需信号
Figure BDA00024203935100000419
⑤判断n＝N，如果成立，输出抗干扰处理结果y＝xN；如果不成立，令n＝n+1，返回步骤②。
结合图1至图4，本发明根据周期调频干扰的广义周期特性，提出一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法。所申请方法无需对信号进行时频变换，通过时域周期估计、数据重采样，以及频域滤波处理，使得宽带调频干扰的检测与抑制问题转变为窄带(单频)信号的检测与抑制问题。所申请方法可以将分散的干扰能量集中到少数频点，减少了干扰与期望信号的交叠程度，在消除干扰成分时对期望信号损伤较小。
为更加清晰的说明所申请方法，本申请实施例通过仿真实验进行流程说明以及效果展示， 但不限制本申请实施例的范围。实验条件为：有3个周期线性调频干扰信号、1个卫星导航 信号，经过射频、下变频及数字化处理，卫星导航信号信噪比(SNR)为-15dB，三个干扰信 号的干噪比(INR)为30dB，干扰信号其他参数如图1的表所示；接收机的下变频后的中心 频率为1.25MHz，数字化采样频率为5MHz。周期估计的最大值设为2ms(104个采样点)，最长数据处理长度为26个采样点。
图3是本发明所述方法的原理框图，该方法包括：
S110.数字化接收信号：
x＝[x(1) x(2),…,x(t),…,x(T)]T
其中t＝1,2,…T，表示采样时刻，[·]T表示转置，x(t)表示接收信号模型：
Figure BDA0002420393510000051
其中sk(t)为第k个周期调频信号，例如锯齿波调频信号、正弦调频信号，k＝1,2,...,K为周期调频信号数，η(t)表示噪声及其他信号。
S120.计算x的第一次自相关函数，结果记为
Figure BDA0002420393510000052
其中τ为时间延迟量；取
Figure BDA0002420393510000053
(T1＜T)进行自相关计算得到一重自相关结果
Figure BDA0002420393510000054
重复取
Figure BDA0002420393510000055
(Tc＜Tc-1)进行自相关计算得到
Figure BDA0002420393510000056
其中c＝1,2,…4为多重自相关次数，取得4重自相关结果
Figure BDA0002420393510000057
检测
Figure BDA0002420393510000058
中的峰值序列的周期，具体步骤如下
①初始化峰值提取门限
Figure BDA0002420393510000059
②提取
Figure BDA00024203935100000510
大于ρ的峰值
Figure BDA00024203935100000511
③搜索
Figure BDA00024203935100000512
中是否存在
Figure BDA00024203935100000513
的峰值，如果存在，结束迭代，峰值所对应的最小非0的τ为周期调频干扰信号公共调频周期，记为
Figure BDA00024203935100000514
否则进行步骤④；
④采用序列周期估计方法，估计峰值的周期，获得
Figure BDA00024203935100000515
序列的周期
Figure BDA00024203935100000516
⑤判断
Figure BDA0002420393510000061
是否成立；如果成立，停止迭代，输出估计的周期值
Figure BDA0002420393510000062
否则降低门限值为ρ＝ρ/2，返回步骤②。
最终，获得调频周期估计值
Figure BDA0002420393510000063
其中
Figure BDA0002420393510000064
S130.根据获得的周期参数对接收信号进行重采样，再消除重采样后各组数据中的干扰成分；然后将处理后的各组信号进行重构，获得后续处理信号，重复2次，消除所有干扰份，具体步骤如下：
①令n＝1；
②根据第n个周期值，将接收信号分成Qn段，获得第n组第q段数据的方式为： xn,q＝[xn-1(q) xn-1(Pn+q) … xn-1((m-1)Pn+q) …]T，其中x0＝x，m＝1,2，...，M为重组数据标号，其中M≤T/Pn。
③对各段组数据频域滤波，获得消除干扰后数据
Figure BDA0002420393510000065
④将消除干扰后数据进行重构，获得后续处理所需信号
Figure BDA0002420393510000066
⑤判断n＝2，如果成立，输出抗干扰处理结果y＝x2；如果不成立，令n＝n+1，返回步骤②。
经过干扰消除后，输出信号的输出信干噪比(SINRout)、卫星导航信号与原始卫星导航信号的归一化均方误差(NMSE)、卫星信号的相关捕获因子(CF)结果如图2的表所示，对比方法为经典基于小波包分析的干扰抑制方法。可以发现本发明所提出方法可以在有效降低干扰抑制处理对期望卫星信号的损伤，并能够有效消除干扰，保证卫星导航接收机在多干扰情况下的工作效能。
本实施例的方法能够根据周期调频信号的广义周期特性，无需对信号进行时频变换，通过时域周期估计、数据重采样，以及频域滤波处理，使得的宽带调频干扰的检测与抑制问题转变为窄带(单频)信号的检测与抑制问题。所申请方法可以将分散的干扰能量集中到少数频点，减少了干扰信号与期望信号的交叠程度，在消除干扰成分时对期望信号损伤较小。
综上，本发明提供了一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法。所述方法包括：利用无线接收机获得数字化接收信号数据；对接收数据进行多重自相关运算，检测周期调频成分的调频周期；根据调频干扰的周期特性将接收的信号进行重采样，获得若干组重采样数据，检测并消除重采样数据中的干扰分量，最后进行信号重构，获得消除干扰后的信号。本申请方法能够将分散的宽带干扰能量集中到少数频点，减少了干扰与期望信号的交叠程度，在消除干扰成分时对期望信号损伤较小。

Claims (5)

1.一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法，其特征在于：步骤如下：
步骤一：对接收信号进行周期调频分量检测，获得各周期调频分量的调频周期参数；
步骤二：根据获得的调频周期参数对接收信号进行重采样，再消除重采样后各组数据中的干扰成分；然后将处理后的各组信号进行重构，获得后续处理信号。
2.根据权利要求1所述的一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法，其特征在于：步骤一包括：
(1.1)对单天线接收机接收到的射频信号，经过射频处理和数字化处理，获得T个采样点的数字接收信号矢量x；x＝[x(1) x(2),…,x(t),…,x(T)]T，其中t＝1,2,…T，表示采样时刻,[·]T表示转置；
(1.2)采用多重自相关方法估计接收信号矢量x中周期调频干扰的调频周期，得到调频周期估计值
Figure FDA0002420393500000011
下角标n＝1,2，…，N为周期成分标号，N为周期参数的总个数。
3.根据权利要求2所述的一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法，其特征在于：步骤(1.2)包括：
(1)计算x的第一次自相关函数，结果记为
Figure FDA0002420393500000012
其中τ为时间延迟量；取
Figure FDA0002420393500000013
T1＜T，进行自相关计算得到一重自相关结果
Figure FDA0002420393500000014
重复取
Figure FDA0002420393500000015
Tc＜Tc-1，进行自相关计算得到
Figure FDA0002420393500000016
其中c＝1,2,…C为多重自相关次数，取得C重自相关结果
Figure FDA0002420393500000017
(2)检测
Figure FDA0002420393500000018
中的峰值序列的周期，获得调频周期估计值
Figure FDA0002420393500000019
4.根据权利要求3所述的一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法，其特征在于：所述步骤(2)具体包括：
(a)初始化峰值提取门限
Figure FDA00024203935000000110
(b)提取
Figure FDA00024203935000000111
大于ρ的峰值
Figure FDA00024203935000000112
(c)搜索
Figure FDA00024203935000000113
中是否存在
Figure FDA00024203935000000114
的峰值，如果存在，结束迭代，峰值所对应的最小非0的τ为周期调频干扰信号公共调频周期，记为
Figure FDA00024203935000000115
否则进行步骤(d)；
(d)采用序列周期估计方法，估计峰值的周期，获得
Figure FDA00024203935000000116
序列的周期
Figure FDA00024203935000000117
(e)判断
Figure FDA0002420393500000021
是否成立；如果成立，停止迭代，输出估计的周期值
Figure FDA0002420393500000022
否则降低门限值为ρ＝ρ/2，返回步骤(b)。
5.根据权利要求1或4所述的一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法，其特征在于：步骤二包括：
(2.1)根据第n个周期值，可以将接收信号分成Qn段，获得第n组第q段数据的方式为：xn,q＝[xn-1(q) xn-1(Pn+q) … xn-1((m-1)Pn+q) …]T，其中x0＝x，m＝1,2，...，M为重组数据标号，其中M≤T/Pn；
(2.2)对各段组数据频域滤波，获得消除干扰后数据
Figure FDA0002420393500000023
(2.3)将消除干扰后数据进行重构，获得后续处理所需信号
Figure FDA0002420393500000024
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