CN106302293B - 一种基于压缩感知的宽带抗干扰通信方法及*** - Google Patents
一种基于压缩感知的宽带抗干扰通信方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于压缩感知的宽带抗干扰通信方法和***,能够有效地恢复原始信号,具有良好的抗干扰性。该方法包括:对第一信号进行稀疏序列映射,获取第一稀疏矢量;根据稀疏变换矩阵和第一稀疏矢量,获取第二信号;根据投影变换矩阵对第二信号进行投影变换,获取第一数据矢量;通过载波信号向接收端发送第一数据矢量;接收端根据载波选择矩阵选择接收未被干扰的载波信号,获取第二数据矢量;根据观测矩阵和稀疏变换矩阵获取感知矩阵;根据第二数据矢量、感知矩阵、以及稀疏度,获取第二信号的估计信号;根据稀疏序列和第二信号的估计信号,获取第一信号的估计信号。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域,尤其涉及一种基于压缩感知的宽带抗干扰通信方法及***。
背景技术
近年来,无线通信技术迅猛发展,各种无线移动设备已经广泛应用于各个领域。在无线通信网络中,无线信号面临着相当复杂的信道环境,无线信号的传播不但受信号功率、地理环境等因素的影响,还面临着信道中可能出现的人为干扰,因此必须研究并采取有效措施进行防护。
目前,扩频技术被认为是一种在恶劣通信环境下能够有效抵抗干扰的通信手段。通过扩频技术,无线信号功率被分布在很宽的频带上,功率谱幅值很低,常规侦察机很难检测,因而可以降低截获概率,保密性好;由于信号带宽被展宽,信噪比极低,有用信号功率远低于干扰信号功率时仍然可以实现高质量的通信,干扰难度大;另外,扩频信号在接收端解扩时,将多个径的信号分离出来并按一定规则合并以抵消多径引发的衰弱,具有良好的抗多径干扰性能。扩频通信***主要可分为直接序列扩频(DSSS)、调频扩频(FHSS)、和跳时扩频(THSS)、脉冲调频(chirp调制)及混合扩频等。
传统直扩***主要通过增加伪码长度来提高处理增益,从而提高抗干扰能力,但这又受限于频谱资源和接收机硬件资源等。接收端采用的RAKE接收、干扰抵消及多用户检测技术可在一定程度上提高抗干扰能力,但在干扰信号占据直扩信号的大部分宽带且功率超过直扩信号时,上述措施均趋于失效。跳频***主要通过提高跳频速率、增加跳频带宽等措施来提高抗干扰性能,但也受限于频谱资源和软硬件条件。自适应跳频技术通过躲避受干扰频点以提高抗干扰能力,但随着被干扰频点数增加,有限带宽内可用频点不断减少,自适应跳频性能逐渐下降。差分跳频技术在跳频中结合了信息调制及地址编码增强了跳频通信的抗跟踪干扰能力,但当信干比较低时,其抵抗部分频带干扰的能力减弱。近年来还出现了宽间隔跳频、变间隔跳频等技术,提高了跳频通信在窄带阻塞干扰与梳状阻塞干扰下的可靠性,但对抗宽带阻塞干扰的能力比较有限。
压缩感知(Compressive Sensing,CS)技术作为一种信号处理理论,在现有无线通信技术领域中主要作为信号采样及其恢复技术使用,仅应用于信道估计、信号测向等方面,目前还没有将其作为一种主动的抗干扰通信手段。
发明内容
本发明的目的之一至少在于,针对上述现有技术存在的问题,提供一种基于压缩感知的宽带抗干扰通信方法及***,能够有效地恢复原始信号,具有良好的抗干扰性。本发明是首次将压缩感知应用于抗干扰通信技术领域,可以解决无线宽带通信信号在受到宽带阻塞干扰等严重干扰的情况下较好地恢复原始发送信息的问题。
为了实现上述目的,本发明采用的技术方案为:
一种基于压缩感知的宽带抗干扰通信方法,包括:
对第一信号进行稀疏序列映射,获取第一稀疏矢量;根据稀疏变换矩阵和第一稀疏矢量,获取第二信号;根据投影变换矩阵对第二信号进行投影变换,获取第一数据矢量;通过载波信号向接收端发送第一数据矢量;
接收端根据载波选择矩阵选择接收未被干扰的载波信号,获取第二数据矢量;根据观测矩阵和稀疏变换矩阵获取感知矩阵;根据第二数据矢量、感知矩阵、以及稀疏度,获取第二信号的估计信号;根据稀疏序列和第二信号的估计信号,获取第一信号的估计信号。
优选地,上述稀疏序列中大值项的项数远远小于总项数。
优选地,上述稀疏变换矩阵为傅氏变换、小波变换、或者离散余弦变换矩阵。
优选地,上述投影变换矩阵为Hadamard矩阵。
优选地,上述载波选择矩阵为按列生成的采样矩阵。
优选地,上方法中根据采样矩阵,由投影变换矩阵的部分行矢量构成所述观测矩阵。
优选地,上述根据第二数据矢量、感知矩阵、以及稀疏度,获取第二信号的估计信号包括:
以第二数据矢量、感知矩阵、以及稀疏度,作为稀疏重构算法的输入参数,获取信号稀疏表示估计系数;根据所述稀疏变换矩阵和信号稀疏表示估计系数,通过信号重构获取第二信号的估计信号。
优选地,上述根据稀疏序列和第二信号的估计信号,获取第一信号的估计信号包括:通过对稀疏序列和第二信号的估计信号进行相关运算,获取第一信号的估计信号。
优选地,上述相关运算为解扩运算或者Viterbi运算。
一种基于压缩感知的宽带抗干扰通信***,包括第一通信装置和第二通信装置,其中:
第一通信装置包括:稀疏序列映射模块,用于对第一信号进行稀疏序列映射,获取第一稀疏矢量;稀疏变换模块,用于根据稀疏变换矩阵和第一稀疏矢量,获取第二信号;投影变换模块,用于根据投影变换矩阵对第二信号进行投影变换,获取第一数据矢量;以及,射频发射器,用于通过载波信号向第二通信装置发送第一数据矢量;
第二通信装置包括:射频接收器,用于根据载波选择矩阵选择接收未被干扰的载波信号,获取第二数据矢量;感知矩阵生成模块,用于根据观测矩阵和稀疏变换矩阵获取感知矩阵;重构运算模块,用于根据第二数据矢量、感知矩阵、以及稀疏度,获取第二信号的估计信号;以及,相关运算模块,用于根据稀疏序列和第二信号的估计信号,获取第一信号的估计信号。
综上所述,由于采用了上述技术方案,本发明至少具有以下有益效果:
通过投影变换矩阵对欲传送的用户数据信息矢量进行预编码,使得每个子载波上都能够携带所有用户的数据信息,具有良好的抗干扰性;通过灵活确定的采样矩阵选择接收未受干扰的载波信号,能够实现等效观测矩阵的联合构造;在信号受到宽带阻塞干扰等严重干扰的情况下,能够有效地恢复原始信号,从而实现了用户数据信息的抗干扰传输;并且,有效利用了所传输信号本身的信息冗余,减小了信号传输的带宽占用。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的基于压缩感知的宽带抗干扰通信方法的流程图;
图2是本发明实施例二提供的基于压缩感知的宽带抗干扰通信***的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明,以使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
实施例一
如图1所示,本发明实施例一公开的基于压缩感知的宽带抗干扰通信方法包括以下步骤:
步骤101:对第一信号进行稀疏序列映射,获取第一稀疏矢量
具体地,发送端向接收端发送的用户数据信息可以表示为第一信号,即欲发送的原始信号,可以将原始信号映射成不同的稀疏序列来获取第一稀疏矢量;在优选的实施例中,稀疏序列中大值项(例如,其中的非0项)的项数远远小于总项数。
步骤102:根据稀疏变换矩阵和第一稀疏矢量,获取第二信号
例如,稀疏变换矩阵可以为傅氏变换、小波变换、或者离散余弦变换矩阵等变换矩阵。
步骤103:根据投影变换矩阵对第二信号进行投影变换,获取第一数据矢量
在优选的实施例中,投影变换矩阵可以为Hadamard矩阵。
步骤104:通过载波信号向接收端发送第一数据矢量
具体地,发送端可以将第一数据矢量调制在多个载波上,通过信号发送装置发送给接收端。
步骤105:接收端根据载波选择矩阵选择接收未被干扰的载波信号,获取第二数据矢量
由于载波在信道中会受到各种干扰,因此,载波选择矩阵可以为按列生成的采样矩阵,接收端可以根据采样矩阵选择接收未被干扰的载波信号,从而获取第二数据矢量,即观测信号。优选地,所选择未受到干扰的载波数远小于总载波数。
步骤106:根据观测矩阵和稀疏变换矩阵获取感知矩阵
例如,可以先根据采样矩阵,由投影变换矩阵的部分行矢量构成观测矩阵,再根据压缩感知模型,通过观测矩阵和稀疏变换矩阵获取感知矩阵。
步骤107:根据第二数据矢量、感知矩阵、以及稀疏度,获取第二信号的估计信号
具体地,先以第二数据矢量、感知矩阵、以及稀疏度,作为稀疏重构算法(例如,正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP))的输入参数,获取信号稀疏表示估计系数;再根据稀疏变换矩阵和所获取的信号稀疏表示估计系数,通过信号重构获取第二信号的估计信号。
步骤108:根据稀疏序列和第二信号的估计信号,获取第一信号的估计信号
优选地,可以通过对稀疏序列和第二信号的估计信号进行解扩运算或者Viterbi运算等相关运算,获取第一信号的估计信号,即原始信号的估计信号。
上述实施例中,基于无线信号的压缩感知原理,将在某个变换域上具有稀疏特性的原始信号加权混合并分散到多个载波进行调制发送,在信道存在有较大频率范围的干扰情况下,通过发射端信号的加权混合处理和接收端的载波选择过程,形成等效观测矩阵并获取感知矩阵,再通过观测信号和感知矩阵恢复原始信号。因此,当干扰信号阻塞了有用信号的一部分带宽时,原始信号依然可以高质量地传输,从而实现了无线信号的抗干扰传输。
实施例二
如图2所示,本发明实施例二公开的基于压缩感知的宽带抗干扰通信***包括第一通信装置和第二通信装置,其中:
第一通信装置包括:稀疏序列映射模块,用于对第一信号进行稀疏序列映射,获取第一稀疏矢量;稀疏变换模块,用于根据稀疏变换矩阵和第一稀疏矢量,获取第二信号;投影变换模块,用于根据投影变换矩阵对第二信号进行投影变换,获取第一数据矢量;以及,射频发射器,用于通过载波信号向第二通信装置发送第一数据矢量;
第二通信装置包括:射频接收器,用于根据载波选择矩阵选择接收未被干扰的载波信号,获取第二数据矢量;感知矩阵生成模块,用于根据观测矩阵和稀疏变换矩阵获取感知矩阵;重构运算模块,用于根据第二数据矢量、感知矩阵、以及稀疏度,获取第二信号的估计信号;以及,相关运算模块,用于根据稀疏序列和第二信号的估计信号,获取第一信号的估计信号。
上述第一通信装置和第二通信装置可以分别应用于宽带无线接入网(RadioAccess Network,RAN)中的无线终端和接入设备,或者LTE-A***中的移动终端和基站,或者卫星通信***中的地面站和通信卫星。
实施例三
下文结合图1和图2对本发明实施例三提供的基于压缩感知的宽带抗干扰通信方法应用于包括移动终端和基站的宽带多载波无线通信***进行详细说明。所述各步骤虽以移动终端向基站发送数据为例进行说明,但同样可以应用于基站向移动终端、或者其他网络通信设备之间的数据传送。并且,这些步骤可以按照预定的顺序执行,也可以由不同的网络设备按照不同的顺序分别执行。
步骤一:对原始信号x0进行稀疏序列映射,获取稀疏矢量β
移动终端向基站发送的用户数据信息可以表示为原始信号x0=[x1 x2…xNum],例如,原始信号为包括二进制0和1的序列,比特位数Num=3500。
对原始信号x0进行稀疏序列映射,稀疏度为K,例如,将原始信号序列中的0映射成稀疏序列sequence0=[00…01…1]'N*1,将原始信号序列中的1映射成稀疏序列sequence1=[11…10…0]'N*1,获取稀疏矢量β,其中,稀疏序列sequence0和sequence1中非0项的项数K(即含有K个1)远远小于总项数N;所获取的稀疏矢量β为映射后的N×Num维稀疏矢量。
步骤二:根据稀疏变换矩阵Ψ和稀疏矢量β,获取稀疏表示的原始信号x
即x=Ψ·β,其中,稀疏变换矩阵为傅氏变换、小波变换、或离散余弦变换等变换矩阵。
以傅里叶变换矩阵为例,N=64,则Ψ为N×N维,欲发送的稀疏表示的原始信号x为64×3500维的矢量。
步骤三:根据投影变换矩阵Σ对稀疏表示的原始信号x进行投影变换,获取数据矢量S
例如,投影变换矩阵为64阶Hadamard矩阵,将稀疏表示的原始信号x与Hadamard矩阵相乘,实现64路信号的相互混叠,得到数据矢量S,该过程可以表示为:
其中,投影变换矩阵Σ为64×64的Hadamard矩阵。
利用投影变换矩阵Σ对稀疏表示的原始信号x进行预编码,使每个子载波上都能够携带经过预编码混合在一起的所有稀疏表示的原始信号x的数据信息。
步骤四:移动终端通过载波向基站发送数据矢量S
例如,移动终端将数据矢量S调制到N个载波(例如,N=64),射频发射器通过载波信号将数据矢量S发送给基站,其中,载波传输信道会受到诸如自然环境、建筑物阻挡、以及人为因素等原因造成的随机信道干扰。
步骤五:根据载波选择矩阵B选择接收未受干扰的载波信号,获取数据矢量y
基站根据载波选择矩阵BM×N选择接收M个未被干扰的载波信号,其中,所选择未受到干扰的载波数M远小于总载波数N,可以根据未受干扰的载波信号获取数据矢量y=[y1y2…yM]T,其可以表示为:
其中,载波选择矩阵BM×N可以是按列生成的(N-M)×N维采样矩阵Bi(i=1,2,...,Num),例如,载波选择矩阵BM×N中每一个行矢量为一个N维的单位矢量,其每一个行矢量元素中只有一个元素为1,其余元素为0,因此,y为按列采样所得的(N-M)×1维矢量。
进一步地,由载波选择矩阵BM×N和投影变换矩阵Σ可以获取观测矩阵ΦM×N;其中,观测矩阵ΦM×N由投影变换矩阵Σ的部分行矢量构成,其可表示为:
步骤六:根据观测矩阵ΦM×N和稀疏变换矩阵Ψ获取感知矩阵Θ
对于根据原始信号x0进行K稀疏序列映射获取的N×1维稀疏矢量β,以及根据采样所获取的(N-M)×1维矢量y,其压缩感知模型为:
y=BM×N·S=BM×N·ΣN×N·x=ΦM×Nx=ΦM×NΨ·β
因此,可以根据观测矩阵ΦM×N和稀疏变换矩阵Ψ获取感知矩阵Θ:
Θ=ΦM×NΨ=BM×N·ΣN×NΨ
步骤七:获取稀疏表示的原始信号x的估计信号
基站以获取的数据矢量y、感知矩阵Θ、以及稀疏度K,作为OMP重构算法的输入参数,获取信号稀疏表示估计系数
进一步地,根据稀疏变换矩阵Ψ和所获取的信号稀疏表示估计系数通过信号重构获取稀疏表示的原始信号x的估计信号
步骤八:获取原始信号x0的估计信号
通过对稀疏表示的原始信号x的估计信号与sequence0、sequence1进行相关运算(例如,解扩运算、Viterbi运算等),获取移动终端欲向基站发送的原始信号x0的估计信号从而实现受干扰信号的有效恢复。
上述方法中,原始信号x0经过序列映射后得到稀疏信号β=[β1β2…βNum],其稀疏度为K=6,序列维度N=64,再经过稀疏反变换之后可以得到稀疏表示的原始信号x,采用Hadamard矩阵(64×64)对其进行投影变换处理,接收端按列采用如OMP重构算法的稀疏重构算法对按列采样得到的M(M<<N)路信号进行恢复重建,得到估计信号将其与sequence0、sequence1做相关运算得到移动终端发送原始信号的估计信号通过投影变换矩阵对欲传送的用户数据信息矢量进行预编码,使得每个子载波上都能够携带所有用户的数据信息,具有良好的抗截获性;通过灵活确定的采样矩阵选择接收未受干扰的载波信号,能够实现等效观测矩阵的联合构造;在信号受到宽带阻塞干扰等严重干扰的情况下,能够有效地恢复原始信号,从而实现了用户数据信息的抗干扰传输;并且,有效利用了所传输信号本身的信息冗余,减小了信号传输的带宽占用。
以上实施方式仅用于说明本发明的较佳实施例,而非对本发明的限制。相关技术领域的技术人员在不脱离本发明的原则和范围的情况下,做出的各种替换、变型以及改进均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于压缩感知的宽带抗干扰通信方法,其特征在于,所述方法包括:
对第一信号进行稀疏序列映射,获取第一稀疏矢量;根据稀疏变换矩阵和第一稀疏矢量,获取第二信号;根据投影变换矩阵对第二信号进行投影变换,获取第一数据矢量;通过载波信号向接收端发送第一数据矢量;
接收端根据载波选择矩阵选择接收未被干扰的载波信号,获取第二数据矢量;根据观测矩阵和稀疏变换矩阵获取感知矩阵;根据第二数据矢量、感知矩阵、以及稀疏度,获取第二信号的估计信号;根据稀疏序列和第二信号的估计信号,获取第一信号的估计信号;
其中,所述载波选择矩阵为按列生成的采样矩阵;根据采样矩阵,由投影变换矩阵的部分行矢量构成所述观测矩阵。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述稀疏序列中大值项的项数远远小于总项数。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述稀疏变换矩阵为傅氏变换、小波变换、或者离散余弦变换矩阵。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述投影变换矩阵为Hadamard矩阵。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法,其特征在于,所述根据第二数据矢量、感知矩阵、以及稀疏度,获取第二信号的估计信号包括:
以第二数据矢量、感知矩阵、以及稀疏度,作为稀疏重构算法的输入参数,获取信号稀疏表示估计系数,根据所述稀疏变换矩阵和信号稀疏表示估计系数,通过信号重构获取第二信号的估计信号。
6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法,其特征在于,所述根据稀疏序列和第二信号的估计信号,获取第一信号的估计信号包括:通过对稀疏序列和第二信号的估计信号进行相关运算,获取第一信号的估计信号。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述相关运算为解扩运算或者Viterbi运算。
8.一种基于压缩感知的宽带抗干扰通信***,其特征在于,所述***包括第一通信装置和第二通信装置,其中:
第一通信装置包括:稀疏序列映射模块,用于对第一信号进行稀疏序列映射,获取第一稀疏矢量;稀疏变换模块,用于根据稀疏变换矩阵和第一稀疏矢量,获取第二信号;投影变换模块,用于根据投影变换矩阵对第二信号进行投影变换,获取第一数据矢量;以及,射频发射器,用于通过载波信号向第二通信装置发送第一数据矢量;
第二通信装置包括:射频接收器,用于根据载波选择矩阵选择接收未被干扰的载波信号,获取第二数据矢量;感知矩阵生成模块,用于根据观测矩阵和稀疏变换矩阵获取感知矩阵;重构运算模块,用于根据第二数据矢量、感知矩阵、以及稀疏度,获取第二信号的估计信号;以及,相关运算模块,用于根据稀疏序列和第二信号的估计信号,获取第一信号的估计信号;
其中,所述载波选择矩阵为按列生成的采样矩阵;根据采样矩阵,由投影变换矩阵的部分行矢量构成所述观测矩阵。
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