CN106168671B - 基于开环自适应滤波的dsss接收机抗异址干扰方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开基于开环自适应滤波的DSSS接收机抗异址干扰方法，一、设置迭代次数上限以及滤波器系数初值二、滤波模块利用对接收信号进滤波，滤波结果作为距离像xk(l)的估计，迭代次数加1；三、相关函数计算模块接收并进行距离像相关函数估计，得到ρk(l,0)、ρk(l,L)和ρk(l,‑L)；四、滤波器系数计算模块接收ρk(l,0)、ρk(l,L)和ρk(l,‑L)，并计算新的输出给滤波模块；五、滤波模块更新并对接收信号进滤波，输出新的滤波结果作为新的距离像估计，迭代次数加1；若迭代次数达到迭代次数上限，则执行步骤六；否则将新的滤波结果输出给相关函数计算模块，重复步骤三～五，开始新一轮的迭代滤波处理；六、结束对接收信号的自适应滤波，输出本发明能实现对由于异址干扰造成的互相关的抑制。

Description

基于开环自适应滤波的DSSS接收机抗异址干扰方法
技术领域
本发明属于航天技术领域，具体涉及一种基于开环自适应滤波的DSSS接收机抗异址干扰方法。
背景技术
直接序列扩频(DSSS)信号具有高隐蔽性，抗截获、干扰能力强等优点，在卫星导航定位***、航天测控通信***、民用通信等领域得到了广泛应用。DSSS接收机利用DSSS信号中调制伪码的相关特性，实现对接收信号的检测和同步。然而，由于不同用户分配的伪码序列之间并非完全正交，其互相关函数不为零，导致用户间存在异址干扰。当异址干扰功率较大时，DSSS接收机会性能急剧下降。
基于自适应滤波的抗干扰算法，具有较好的抗干扰能力，因此受到了广泛的关注。
最小均方(LMS)算法是自适应滤波法的一个典型代表。它基于最小均方误差(MMSE)准则，且采用最陡下降法实现自适应滤波的递推过程，实现简单，在DSSS接收机中得到了广泛应用。然而，该方法基于闭环结构，收敛性对初始状态和参数设置较为敏感，且收敛速度较慢。
在2006年IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems第42卷3期第891页至903页由Shannon D.Blunt等人发表的“Multistatic adaptive pulsecompression”一文中，提出利用迭代最小均方误差(RMMSE)算法，实现多基地脉冲雷达的自适应脉冲压缩。RMMSE算法保留了自适应滤波算法良好的抗干扰能力。它采用开环结构，较LMS算法而言收敛条件鲁棒性更高，所需的迭代次数更少。然而现有的RMMSE算法均是针对雷达脉冲信号模型进行设计的，并不适用于具有连续波形特点的DSSS信号模型，因此限制了其在航天领域DSSS接收机中的应用。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于开环自适应滤波的DSSS接收机抗异址干扰方法，能够通过对接收信号进行自适应滤波，实现对由于异址干扰造成的互相关的抑制，获得观测距离范围内各距离单元的信号能量估计(即距离像估计)，进而实现对接收信号的检测与参数估计。
实现本发明的技术方案如下：
基于开环自适应滤波的DSSS接收机抗异址干扰方法，所述抗异址干扰方法所采用的***包括滤波模块、相关函数计算模块和滤波器系数计算模块，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、设置迭代次数上限以及滤波器系数初值为
其中，表示对应于发射机k的一个伪码周期内的伪码采样序列，k＝0,1,2...,K-1，K为发射机数目，L为一个伪码周期内的采样点数目，l是离散距离采样标号，上标H表示共轭转置，上标T表示转置，为移位结果，移位量为|j|，j为正则左移，j为负则右移；
步骤二、滤波模块利用滤波器系数初值对接收信号进滤波，滤波结果作为距离像xk(l)的估计，输出给相关函数计算模块，迭代次数加1；
步骤三、相关函数计算模块接收并进行距离像相关函数估计，得到ρk(l,0)、ρk(l,L)和ρk(l,-L)，并将其输出给滤波器系数计算模块，其中，E为求期望算子，*为取共轭符号，d为用于相关的两距离像间的距离差；
步骤四、滤波器系数计算模块接收ρk(l,0)、ρk(l,L)和ρk(l,-L)，并利用公式(4)、(5a)和(5b)计算新的滤波器系数输出给滤波模块；
其中，表示一个伪码周期内的接收信号采样序列，σ2为噪声功率，IL为L×L的单位阵；
步骤五、滤波模块更新滤波器系数并对接收信号进滤波，输出新的滤波结果作为新的距离像估计，迭代次数加1；
若迭代次数达到迭代次数上限，则执行步骤六；否则，将新的滤波结果输出给相关函数计算模块，重复步骤三～五，开始新一轮的迭代滤波处理；
步骤六、结束对接收信号的自适应滤波，输出
有益效果：
该方法利用RMMSE算法对接收基带数字信号进行开环自适应滤波，可以实现对异址干扰的互相关旁瓣的抑制。
从功能上分析：相比已有的基于雷达脉冲信号的RMMSE算法，本发明所提算法针对具有连续波形特征的信号模型，对RMMSE滤波器系数进行了修正，满足了常规航天领域的DSSS接收机抗异址干扰的需求。
从性能上分析：本发明方法采用自适应滤波技术，抗异址干扰能力强。同时，该方法采用开环结构，相比已有的LMS算法在收敛速度和收敛条件的鲁棒性上具有明显优势。
附图说明
图1为本发明的基于开环自适应滤波的DSSS接收机抗异址干扰方法的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
本发明提供了一种基于开环自适应滤波的DSSS接收机抗异址干扰方法，如图1所示，本发明方法所用的***包括：滤波模块，相关函数计算模块和滤波器系数计算模块。
包括以下步骤：
步骤一、设置迭代次数上限和滤波器系数初值为
其中，表示对应于发射机k的一个伪码周期内的伪码采样序列，k＝0,1,2...,K-1，K为发射机数目，L为一个伪码周期内的采样点数目，l是离散距离采样标号，上标H表示共轭转置，上标T表示转置，为移位结果，移位量为|j|，j为正则左移，j为负则右移。
步骤二、滤波模块利用滤波器系数初值对接收信号进滤波，滤波结果作为距离像xk(l)的估计，输出给相关函数计算模块，迭代次数加1；
步骤三、相关函数计算模块接收并进行距离像相关函数估计，得到ρk(l,0)、ρk(l,L)和ρk(l,-L)，并将其输出给滤波器系数计算模块，其中，E为求期望算子，*为取共轭符号，d为用于相关的两距离像间的距离差；
步骤四、滤波器系数计算模块接收ρk(l,0)、ρk(l,L)和ρk(l,-L)，并利用公式(4)、(5a)和(5b)计算新的滤波器系数输出给滤波模块；
其中，表示一个伪码周期内的接收信号采样序列，σ2为噪声功率，IL为L×L的单位阵，xk(l)为对应于发射机k的距离l处的距离像。
步骤五、滤波模块更新滤波器系数并对接收信号进滤波，输出新的滤波结果作为新的距离像估计，迭代次数加1；
若迭代次数达到迭代次数上限，则执行步骤六；否则，将新的滤波结果输出给相关函数计算模块，重复步骤三～五，开始新一轮的迭代滤波处理；
步骤六、结束对接收信号的RMMSE自适应滤波，输出
所提方法在已有的RMMSE算法的基础上进行了修正，使之适用信号模型，由原有的雷达脉冲信号模型，转变为航天领域DSSS接收机中更加常用的连续波形信号模型。
假设发射机(用户)数目为K，数字基带接收信号可以表示成
其中，和分别表示一个伪码周期内的接收信号采样序列、对应于发射机k的伪码采样序列、噪声采样序列。这里，上标T表示转置，是l是离散距离采样标号，L即一个伪码周期内的采样点数目。L×L的距离像矩阵Xk为
其中，是L点的距离像采样序列，xk(l)为对应于发射机k的距离l处的距离像。
假设RMMSE滤波器系数为则基于RMMSE算法进行自适应滤波所得的距离像估计为
其中，上标H表示共轭转置。滤波器系数的计算是所提方法和核心部分。当MMSE代价函数最小时，可以获得为
这里，
其中，IL为L×L的单位阵，E为求期望算子，*为取共轭符号。为移位结果，移位量为|j|，j为正则左移，j为负则右移，即 噪声功率σ2往往可以通过先验信息或者对接收机噪声特性进行预先估计获得。距离像相关函数为
其中，d是用于相关的两距离像间的距离差。对于雷达脉冲信号而言，ρk(l,0)＝E[|xk(l)|2]而ρk(l,d)|d≠0＝0，因此已有的基于雷达脉冲信号模型下的
RMMSE算法，式(5a)的中括号中退化为一个求和项。相比之下，对于连续波形的DSSS信号模型下的RMMSE算法，需要考虑模糊距离像之间的相关性,即存在关系xk(l)＝xk(l+L)＝xk(l-L)，因此式(5a)中包含了更多的求和项。
可见，本发明所提出的RMMSE算法，考虑了航天领域常规DSSS信号具有连续波形的特点，其滤波器设计不同于已有的基于雷达脉冲信号模型的RMMSE算法。
综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.基于开环自适应滤波的DSSS接收机抗异址干扰方法，所述抗异址干扰方法所采用的***包括滤波模块、相关函数计算模块和滤波器系数计算模块，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、设置迭代次数上限以及滤波器系数初值为
其中，表示对应于发射机k的一个伪码周期内的伪码采样序列，k＝0,1,2...,K-1，K为发射机数目，L为一个伪码周期内的采样点数目，l是离散距离采样标号，上标H表示共轭转置，上标T表示转置，为移位结果，移位量为|j|，j为正则左移，j为负则右移；
步骤二、滤波模块利用滤波器系数初值对接收信号进行滤波，滤波结果作为距离像xk(l)的估计，输出给相关函数计算模块，迭代次数加1；
步骤三、相关函数计算模块接收并进行距离像相关函数估计，得到ρk(l,0)、ρk(l,L)和ρk(l,-L)，并将其输出给滤波器系数计算模块，其中，E为求期望算子，*为取共轭符号，d为用于相关的两距离像间的距离差；
步骤四、滤波器系数计算模块接收ρk(l,0)、ρk(l,L)和ρk(l,-L)，并利用公式(4)、(5a)和(5b)计算新的滤波器系数输出给滤波模块；
其中， 和分别表示一个伪码周期内的接收信号采样序列、对应于发射机k的伪码采样序列和噪声采样序列，L×L的距离像矩阵Xk为
其中，是L点的距离像采样序列，xk(l)为对应于发射机k的距离l处的距离像，σ2为噪声功率，IL为L×L的单位阵；
步骤五、滤波模块更新滤波器系数并对接收信号进行滤波，输出新的滤波结果作为新的距离像估计，迭代次数加1；
若迭代次数达到迭代次数上限，则执行步骤六；否则，将新的滤波结果输出给相关函数计算模块，重复步骤三～五，开始新一轮的迭代滤波处理；
步骤六、结束对接收信号的自适应滤波，输出
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