CN101604985A - 直接序列扩频通信***时域窄带干扰消除方法及其装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种直接序列扩频通信***时域窄带干扰消除方法，包括如下步骤：1)将接收的扩频信号分为两路相同的信号，其中一路信号延迟后输出到干扰估计模块，另一路作为参考信号；2)通过采用不等间隔抽头的横向滤波器，利用时域运算估计出第一路扩频信号中的干扰信号并将所述干扰信号输出；3)用参考信号减去所述干扰信号，获得消除窄带干扰的扩频信号；此外，本发明还提供一种直接序列扩频通信***时域窄带干扰消除装置；本发明提供的方法和装置运算量小，不需要复杂的硬件结构，易于数字化实现，不等间隔抽头的横向滤波器可以适应更多类型窄带干扰的估计，同时避免了可变抽头间隔实现复杂和***连续工作性能差问题。

Description

直接序列扩频通信***时域窄带干扰消除方法及其装置

技术领域

本发明无线通信***中窄带干扰的消除技术，具体涉及直接序列扩频通信***时域窄带干扰消除方法和装置。

背景技术

直接序列扩频通信***(DSSS)利用速率较高的PN码将较窄频带的信号扩展到较宽的频带进行传输，接收端通过PN码与接收信号的相关处理恢复原始信号。当干扰是窄带信号时，在接收信号和PN码的互相关过程中，干扰信号会扩展到整个频带上从而减弱干扰的影响，因此扩频信号在一定程度上可以削弱窄带干扰。扩频通信***的抗干扰能力由其频谱扩展倍数(即扩频增益)决定。超过扩频增益的的干扰信号将导致扩频通信***不能正确恢复原始数据。

实际通信过程中，由于工业干扰、临近电台信号辐射、人为干扰等情况的普遍存在，会在扩频通信频段内形成干扰，由于扩频通信是在较宽频带内进行传输，干扰通常是窄带的。窄带干扰对扩频通信***性能影响很大，一个大功率的单频干扰足够破坏扩频接收机的正常工作。

实际应用中受带宽和***复杂度的限制，扩频通信***的扩频增益不可能做得很高。在遇到强窄带干扰或多窄带干扰信号的情况下，单纯地用增大***的扩频增益的方法来抑制干扰往往是不可行的。为了提高直接序列扩频通信***抑制窄带干扰的能力，使***获得较好的性能，必须借助信号处理技术抑制窄带干扰。

常用的自适应干扰抑制技术包括变换域处理和时域处理两种。其中变换域方法应用较多，通常采用的是频域方法，原理是通过FFT处理获得接收信号中的窄带干扰信息，利用信号处理手段在频域消除干扰。如以下中国专利申请公开的技术方案主要采用了频域方法：

“扩频通信方式接收装置”(专利申请号：200410063772.6)、“一种扩频***的抗强窄带干扰自适应陷波器及其方法”(专利申请号：200510036349.1)、扩频***中窄带干扰消除的方法和装置(专利申请号：200510078734.2)、一种窄带干扰抑制方法及其装置(专利申请号：200610104284.4)、扩频***中通过加窗处理消除窄带干扰的方法和装置(专利申请号：200580047600.2)等均采用的是频域处理方法。

频域消除窄带干扰方法的不足是需要较大的计算量和存储空间、计算延时较大，不能跟踪频率快速变化的窄带干扰。且基于频域处理的滤波器不能完全消除干扰，原因是频域滤波器的输入信号在进行傅里叶变换之前，进行过时域加窗，干扰信号的频谱产生泄露，因此，即使是一个无限窄、无限深的陷波器，也不可能完全消除干扰。此外，在进行IFFT变换后，最终还会导致时域信号的失真较大。另一方面，在没有窄带干扰的情况下，引入频域处理所带来的***损耗比引入时域滤波所带来的损耗更大。

时域陷波技术基本思想是利用基于估计和预测的横向滤波器。它的基本原理：利用扩频信号和窄带干扰的可预测性(即相关性)的差异，有效地估计出干扰信号，再从接收信号中减去预测得到的干扰信号，从而达到抑制干扰的目的。

现有的扩频通信***时域消除窄带干扰方法的信号预测采用自适应滤波算法来实现，通常采用的是LMS(Least-Mean-Square algorithm，最小均方误差)算法或RLS(Reiterative Least-Squares，递归最小均方误差)算法。其中基于LMS算法窄带干扰抑制方案实现结构简单，便于数字化实现，缺点是计算点数较多。基于RLS算法窄带干扰抑制方案收敛较快，但计算复杂。

常用的时域窄带干扰抑制的横向滤波器各自适应模块延迟间隔为相同间隔，通常设置为扩频码的码片间隔或半个码片间隔，可以克服多数的窄带干扰，为提高对不同窄带干扰的抑制能力，人们进一步提出了可变抽头间隔的实现方案，但抽头间隔可变控制一方面带来实现复杂度提高，同时会影响***的连续工作性能。设计能够适应多种干扰模式且阶数较低的基于LMS算法窄带干扰抑制方案具有很好的实用价值。

发明内容

有鉴于此，为了解决上述问题，为此，本发明提出了一种能减少运算量和硬件复杂度的直接序列扩频通信***时域窄带干扰消除方法。

本发明的目的是这样实现的：直接序列扩频通信***时域窄带干扰消除方法，包括如下步骤：

1)将接收的扩频信号分为两路相同的信号，其中一路信号延迟后输出到横向滤波器，另一路作为参考信号；

2)通过不等间隔抽头的横向滤波器，通过时域运算估计出第一路扩频信号中的干扰信号并将所述干扰信号输出；

3)用参考信号减去所述干扰信号，获得消除窄带干扰的扩频信号。

进一步，所述步骤2)中，横向滤波器每次抽头处理输出信号的延迟时间依次为1和递增素数；

进一步，所述步骤2)中，横向滤波器的抽头系数调整算法采用最小均方误差算法；

进一步，所述步骤1)中，所述其中一路信号延迟时间为一个样点；

进一步，所述步骤3)中，通过时域运算消除窄带干扰。

基于上述目的，本发明还提供一种直接序列扩频通信***时域窄带干扰消除装置，包括

延时单元，接收第一路扩频信号，延迟后输出；

窄带干扰估计单元，接收延迟后的第一路扩频信号通过时域运算估计出第一路扩频信号中的干扰信号并将所述干扰信号输出；以及

干扰消除单元，接收第二路扩频信号和干扰信号，从第二路扩频信号中减去所述干扰信号，得到去除窄带干扰的扩频信号。

进一步，所述延时单元将第一路扩频信号延迟一个样点；

进一步，所述窄带干扰估计单元为横向滤波器，所述横向滤波器包括多个依次连接的抽头最小均方误差算法模块，所述多个抽头最小均方误差算法模块抽头处理后输出信号的延迟时间沿输出方向依次为1和递增素数；

进一步，所述抽头最小均方误差算法模块个数保证最大延迟素数大于扩频码的过采样倍数。

与现有的技术相比，本发明的方法和装置运算量小，不需要复杂的硬件结构，易于数字化实现，不等间隔抽头的最小均方误差算法可以适应更多类型的窄带干扰，同时避免了可变抽头间隔实现复杂和***连续工作性能差问题。

本发明的其他优点、目标，和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书，权利要求书，以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述：

图1示出了直接序列扩频通信***时域窄带干扰消除方法的流程示意图；

图2示出了直接序列扩频通信***时域窄带干扰消除装置的原理结构示意图；

图3示出了最小均方误差算法模块原理结构示意图。

具体实施方式

以下将参照附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。

参见图1，本实施例的直接序列扩频通信***时域窄带干扰消除方法，包括如下步骤：

1)将接收的扩频信号分为两路相同的信号，其中一路信号延迟一个样点后作为横向滤波器的输入信号，其延迟数也可为其它数值，但大的延迟需要占用更多的硬件资源，另一路作为参考信号；

2)由于扩频信号和窄带干扰信号的可预测性(即相关性)的差异，因此利用时域运算可有效地估计出干扰信号，所述时域运算为现有技术，在此不再赘述；实际情况下，扩频信号既受到窄带信号的干扰，又没有干扰信号的统计特性可以利用，此时就利用自适应LMS算法对横向滤波器的权值系数进行自适应更新；在估计干扰信号的过程中，延迟信号经过多次抽头，每次抽头处理输出信号的延迟时间依次为1和递增素数(2，3，5，7，11，13，17等)；

参见图3，自适应LMS算法基于最小均方误差准则(MMSE)，所述横向滤波器的涉及准则是使横向滤波器的实际输出y(n)与期望输出d(n)之间的均方误差J(n)最小。推导如下：

设输入信号为u(n)，权值系数为w(n)，则输出y(n)＝w(n-1)*u(n)，误差e(n)＝d(n)-y(n)。

则代价函数J(n)，即均方误差E{|e(n)²|}＝E{|d(n)-y(n)|²}。

采用的自适应算法为梯度算法，J(n)的梯度为

则：

$w\left(n\right)=w(n-1)+\mathrm{\μ}*\▿J\left(n\right);$

通常用-2e(n)*u(n)代替梯度

的值，则得到：

w(n)＝w(n-1)-μ*e(n)*u(n)。

3)通过时域运算，用参考信号减去所述干扰信号，获得消除窄带干扰的扩频信号。

所述去除窄带干扰的扩频信号，一方面作为去干扰的信号输出，另一方面作为误差信号，与LMS步长相乘，更新横向滤波器各抽头的权值系数，实现对横向滤波器2的反馈控制，从而自适应地对权值系数进行更新。

本算法不需要对信号的统计特性有先验的了解，只使用它们的瞬时估计值，运算得到的只是权值系数的估计值，但随着时间的增加，权值系数逐步调整，估计值也逐步改善，最终得到收敛值。

与现有的固定间隔横向滤波器相比，能抑制和预测的窄带干扰类型更为广泛，增大了对干扰频率的预测范围，与可变抽头间隔的方法相比，没有复杂的检测及控制处理，避免了可变抽头方式连续工作不稳定的缺陷。而且LMS算法便于数字化实现，所需资源较少。该方法可适合于抑制不同类型的窄带干扰，符合当前扩频通信发展的要求，具有广阔的应用前景。

参见图2，本实施例的直接序列扩频通信***时域窄带干扰消除装置，包括

延时单元1，接收第一路扩频信号，延迟一个样点后输出；

横向滤波器2，接收延迟后的第一路扩频信号，通过时域运算估计出第一路扩频信号中的干扰信号并将所述干扰信号输出；包括多个依次连接的抽头LMS模块，每一个抽头LMS模块有两路输出：一路是抽头LMS模块对应的不等间隔的延迟输出，它作为下一次抽头处理的输入信号；另一路是经过LMS算法处理后的预测信号，所有抽头输出的预测信号分量相加，即可得到预测的干扰信号；所述多个抽头LMS模块抽头处理后输出信号的延迟时间沿输出方向依次为1和递增素数；所述抽头LMS模块的个数保证最大延迟素数大于扩频码的过采样倍数，如某直接序列扩频通信***，扩频倍数为64，接收端扩频码过采样倍数为8，则横向滤波器需要共6个LMS计算模块，对应的延迟样点数分别为1，2，3，5，7，11，实际应用中，采用7个LMS计算模块，可达到计算复杂度和估计性能的折中；

干扰消除单元3，接收第二路扩频信号和干扰信号，从第二路扩频信号中减去所述干扰信号，得到去除窄带干扰的扩频信号，一路去除窄带干扰的扩频信号作为误差信号输入横向滤波器2，与LMS步长相乘后，更新横向滤波器2的权值系数。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.直接序列扩频通信***时域窄带干扰消除方法，其特征在于：包括如下步骤：

1)将接收的扩频信号分为两路相同的信号，其中一路信号延迟后输出到干扰估计模块，另一路作为参考信号；

2)通过采用不等间隔抽头的横向滤波器，利用时域运算估计出第一路扩频信号中的干扰信号并将所述干扰信号输出；

3)用参考信号减去所述干扰信号，获得消除窄带干扰的扩频信号。

2.如权利要求1所述的直接序列扩频通信***时域窄带干扰消除方法，其特征在于：所述步骤2)中，横向滤波器每次抽头处理输出信号的延迟时间依次为1和递增素数。

3.如权利要求1或2所述的直接序列扩频通信***时域窄带干扰消除装置，其特征在于：所述步骤2)中，横向滤波器的抽头系数调整算法采用最小均方误差算法。

4.如权利要求1所述的直接序列扩频通信***时域窄带干扰消除装置，其特征在于：所述步骤1)中，所述其中一路信号延迟时间为一个样点。

5.如权利要求1所述的直接序列扩频通信***时域窄带干扰消除装置，其特征在于：所述步骤3)中，通过时域运算消除窄带干扰。

6.直接序列扩频通信***时域窄带干扰消除装置，其特征在于：包括

延时单元，接收第一路扩频信号，延迟后输出；

窄带干扰估计单元，接收延迟后的第一路扩频信号，通过时域运算估计出第一路扩频信号中的干扰信号并将所述干扰信号输出；以及

干扰消除单元，接收第二路扩频信号和干扰信号，从第二路扩频信号中减去所述干扰信号，得到去除窄带干扰的扩频信号。

7.如权利要求6所述的直接序列扩频通信***时域窄带干扰消除装置，其特征在于：所述延时单元将第一路扩频信号延迟一个样点。

8.如权利要求6或7所述的直接序列扩频通信***时域窄带干扰消除装置，其特征在于：所述窄带干扰估计单元为横向滤波器，所述横向滤波器包括多个依次连接的抽头最小均方误差算法模块，所述多个抽头最小均方误差算法模块抽头处理后输出信号的延迟时间沿输出方向依次为1和递增素数。

9.如权利要求8所述的直接序列扩频通信***时域窄带干扰消除装置，其特征在于：所述抽头最小均方误差算法模块的个数保证最大延迟素数大于扩频码的过采样倍数。

10.如权利要求8所述的直接序列扩频通信***时域窄带干扰消除装置，其特征在于：所述干扰消除单元获得的去除窄带干扰的扩频信号与最小均方误差算法步长相乘后，作为横向滤波器的权值系数。

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