一種改進的窄帶干擾抑制算法

吳 丹，萬 達，梁保衛

(1.中國電子科技集團公司第五十四研究所，河北石家莊050081;2.大連民族學院，遼寧大連116600)

0 引言

直接序列擴頻技術以抗干擾能力強、保密性強和抗多徑衰落等優點在軍用無線通信中獲得了廣泛的應用。在擴頻通信系統中由于采用擴頻序列來擴展信息數據的頻譜的方法，使它自身具有一定的干擾抑制能力，擴頻系統的處理增益決定了它的干擾容限，但當干擾強度超過干擾容限時，系統性能會急劇下降，需要采取有效的干擾抑制技術以提高系統性能，彌補擴頻增益的不足。

變換域抗干擾技術以其不需要自適應算法，并且隨干擾的變化迅速調整，在處理速度上遠超時域自適應方法等優勢廣泛用于直擴系統中。其中抗干擾算法是影響變換域抗干擾技術性能的關鍵。無論哪種算法，都要求去掉盡量多的干擾信號，且保證有用信號受損最小。

1 變換域干擾抑制原理

當強窄帶干擾信號加到有用信號上時，在頻域表現為很窄的尖峰，因此可將混合信號變換到頻域上，在頻域上檢測出干擾的位置，利用干擾抑制算法去掉干擾，再還原到時域進行解調。其實現框圖如圖1所示。

圖1 變換域干擾抑制實現框圖

在變換域抗干擾算法中，需對輸入數據分段進行FFT變換，但分段數據周期延拓后的非連續性會導致頻譜泄露現象，為了減少頻譜泄露效應，要對輸入信號進行加窗。加窗實質上是對輸入數據進行加權，窗函數從中心向兩端衰減，平滑了數據段兩端的不連續，因此減少了頻譜泄露。然而加窗會使輸入信號發生畸變，帶來額外的信噪比損耗，為了減少這種損耗，所以采用1/2重疊技術。

首先對接收信號按照FFT長度分組，并將分組后信號分成2個支路，1條支路直接進行干擾抑制，另一條支路為延遲1/2幀后再作干擾抑制;對每一路IFFT只取中間的部分，拋棄邊緣部分，最后輸出時把2路合成1路，這樣得到的一幀信號均為高可靠信號。

變換域干擾抑制原理中最關鍵的是干擾抑制算法，選擇合適的門限是整個算法的關鍵。

2 干擾抑制算法

2.1 N-SIGMA算法

N-SIGMA 算法是2000年Capozza［1］提出的。其基本原理為:選擇合適的門限，將經FFT處理后的信號與門限相比較，若高于門限，則認為此處存在干擾，將此頻點的幅度值清零;否則，保持原值。

其中刪除門限按下式計算:

式中，μ和σ分別為信號經過FFT變換后的其幅度的均值和方差，N為定標因子，有N0～N5共5個值可選。

較大的σ表明存在干擾，需要選擇較小的定標因子N以保證門限位于干擾的底部。

N-SIGMA算法隨干擾頻譜占據的比例增加，其刪除頻譜的百分比從1.5% ～13.7%逐漸增加。但是該算法在N值的選取上比較困難，并且無法判斷存在幾個干擾。

2.2 中值濾波算法

中值濾波器(MF)是一個局部序列處理器，L為滑動窗的長度，它沿著輸入序列滑動一個長度為L的窗口，輸出為窗口中數據的中值。中值濾波算法如下式所示:

式中，xj，yi分別為輸入和輸出序列。median(xj|j=i－k，…i+k)表示求L=2k+1個值的中值，L為窗口的長度，參數k確定窗口寬度。

中值濾波器對信號起到平滑的作用，最多可濾除寬度為k點的干擾。由于擴頻信號本身為均勻分布，其頻譜的包絡按照sin(x)/x函數變化，直接使用中值濾波器處理就會給信號本身帶來損失。但是當強窄帶干擾存在時，在頻域表現為很窄的尖峰，可以通過修改中值濾波器算法進行干擾抑制。

2.3 改進的中值濾波器算法

改進的中值濾波器算法稱為條件中值濾波器(CMF)，可以依據干擾的寬度和幅度大小有選擇地去除干擾。其算法如下式:

式中，C為閥值門限，L和k與上文定義一致。

條件中值濾波器對信號起到平滑的作用，任何干擾只要其幅度大于C并且寬度小于窗寬k就會被條件中值濾波器濾掉;但是對于幅度大于C并且寬度大于窗寬k的干擾，條件中值濾波器不能濾除，而這種干擾由于其帶寬較寬，幅度較大，會對系統造成惡劣影響，因此必須濾掉。

針對以上問題，這里進一步修改中值濾波器算法，具體如下:

①首先設定一個閥值門限C，對變換后的信號進行條件中值濾波，窗口為L=2k+1，濾波后信號記為 y1，y2;

②對濾波后的信號y1，y2求取絕對值，如果絕對值中有大于閥值門限C的信號，說明干擾的寬度大于窗口寬度k，且沒有被條件中值濾波器濾除，此時將最大值前后各k2個值直接置為零，置零處理后的信號記為y11，y22;

③對y11，y22再進行條件中值濾波，窗口設為L=2k+1，濾波后信號記為y111，y222，此時所有干擾均得到有效抑制。

修改的中值濾波器算法具有以下優點:

①能夠抑制強度較高、頻譜寬度較寬的干擾信號;

②通過選擇適當的閥值門限C，當干擾很小或不存在時，不會對信號本身帶來額外的損失;

③算法簡單，易于硬件實現。

3 仿真結果分析

以BPSK信號為例，對經過中值濾波算法進行干擾抑制前后的信號頻譜進行仿真，其中干擾源分別為:

①2個單音干擾，干信比設為20 dB;

②一個寬帶干擾，干擾寬帶占帶寬的10%，干信比設為30 dB。

圖2顯示了上述多個干擾存在時使用改進的中值濾波算法的處理效果。其中圖2(a)為未處理的信號加干擾的頻譜;圖2(b)為經步驟①濾波后的頻譜，可以看到2個單音干擾已經濾掉，但強寬帶干擾仍存在;圖2(c)為經步驟②處理后的信號頻譜，可以看到寬帶干擾的中心k2個值被置為0，僅剩下一些窄帶干擾;圖2(d)為經步驟③濾波處理后的信號頻譜，可以看到此時所有的干擾都被濾除。

圖2 改進的中值濾波算法

這里針對第2節介紹的幾種干擾抑制算法，利用MATLAB仿真了BPSK調制時，當出現圖2(a)所示的2種強干擾時，采用干擾抑制前后系統的誤碼性能，仿真結果如圖3所示。

圖3 干擾抑制算法的誤碼性能

分析圖3可得以下結論:

①當通信系統出現強干擾時，若不采用干擾抑制措施，系統完全不通;

②采用干擾抑制技術后，由于干擾抑制算法對有用信號造成一定損傷，導致誤碼性能相對于無干擾的理論曲線出現一定惡化;

③比較系統采用幾種干擾抑制算法后的性能曲線可知，改進的中值濾波算法性能雖略差于N-SIGMA算法，但比傳統中值濾波算法有4 dB的改進;

④相對N-SIGMA算法，具有算法簡單和易于硬件實現等優點，更適合工程應用推廣。

4 結束語

改進的中值濾波算法對單音和具有一定寬度的強干擾信號均有較強的抑制能力，其性能雖略差于N-SIGMA算法，但遠優于傳統中值濾波算法;在實現復雜度上，N-SIGMA算法需要計算均值和方差，需要消耗大量的硬件資源，不適合工程應用，而這里提出的改進的中值濾波算法具有算法簡單、易于硬件實現等優點，因此在通信抗干擾領域具有廣闊的應用前景。

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