CN106501819B - 基于fpga的卫星接收机抗窄带干扰实现方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于FPGA的卫星接收机抗窄带干扰实现方法，主要解决现有技术对干扰频点位置估计不准确的问题。其采用FPGA及其软核MicroBlaze实现，首先通过FPGA接收卫星接收机的中频采样数据；然后在软核MicroBlaze中使用Gauss‑Newton自适应算法完成对干扰频点位置参数矢量的估计；之后根据干扰频点位置参数矢量，使用模块法设计滤波系数矢量；最后由时域有限冲激响应滤波器FIR将接收滤波系数矢量作为滤波系数，对卫星接收机中窄带干扰信号进行抑制。本发明采用双时域并行处理机制，相比现有技术不仅提高了信号处理的实时性，而且提高对干扰频点位置参数矢量估计的稳定性，可用于卫星导航***。

Description

基于FPGA的卫星接收机抗窄带干扰实现方法
技术领域
本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种抗窄带干扰的实现方法，可用于卫星导航***。
背景技术
由于卫星导航***本身的一些先天因素的制约，造成了某些难以克制的弱点。例如卫星导航信号到达地面接收机强度很微弱，很容易受到各种有意或者无意的干扰，导致卫星接收机不能对导航信号进行捕获或者造成接收机失锁；针对卫星接收机的干扰信号一般可以分为窄带干扰信号和宽带干扰信号，工程上认为的窄带干扰信号定义为干扰信号带宽为有用信号带宽的10％以内。
目前，对于抗窄带干扰的方法主要有两种，分别为时域自适应抑制方法和变换域抑制方法。
时域自适应抑制方法，如最小均方算法LMS，其主要依据梯度下降算法，每一次迭代都需要对梯度值进行一次估计；由于信号中存在随机噪声，梯度值估计不准，将导致对干扰信号带宽为有用信号带宽5％到10％的窄带干扰不能进行完全抑制。
变换域抑制方法，主要通过将接受数据进行快速傅里叶变换，估计干扰位置，其在高采样率和小样本的情况下频率分辨率很低，不能够准确估计干扰频点的位置。
发明内容
为了克服现有方法的缺点，本发明提供了一种基于FPGA的卫星接收机抗窄带干扰实现方法，以有效估计干扰频点的位置和抑制接收机端的窄带干扰。
为实现上述目的，本发明的技术方案包括如下：
(1)将卫星接收机抗接收的N个中频采样数据，送入FPGA的软核MicroBlaze中，1000≤N≤10000；
(2)软核MicroBlaze接收到这些中频采样数据后，使用Gauss-Newton自适应算法完成对干扰频点位置参数矢量k(n)的估计；
(3)根据干扰频点位置参数矢量k(n)，采用模块法计算时域有限冲激响应滤波器FIR的滤波系数矢量wopt；
(4)软核MicroBlaze将滤波系数矢量wopt传递给FPGA逻辑搭建的时域有限冲激响应滤波器FIR；
(5)时域有限冲激响应滤波器FIR将接收到的滤波系数矢量wopt作为滤波系数，对卫星接收机接收到的中频采样数据进行滤波，完成对窄带干扰信号的抑制；
本发明具有以下优点：
第一，本发明采用双时域并行处理的方法，一路为使用时域自适应估计干扰频点位置参数，另一路为使用时域有限冲激响应滤波器FIR对干扰信号进行抑制，提高了信号处理的实时性。
第二，本发明采用时域自适应方法对干扰频点位置参数进行估计，克服了使用快速傅里叶变换对干扰频点位置参数估计的不准确性，提高了对干扰频点位置参数估计的稳定性。
第三，本发明采用FPGA及其软核MicroBlaze来实现，可以更快速的将实时更新的滤波系数矢量传递给FPGA逻辑搭建的滤波器，提高了通信效率。
附图说明
图1为本发明对FPGA的功能划分图；
图2为本发明通过FPGA进行自适应信号处理的原理图；
图3为本发明中二阶格型IIR自适应滤波器的结构图；
图4为本发明中采用的三角级联滤波结构。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式，对本发明作进一步说明。
参照图1，本发明在FPGA的RAM中存储N个中频采样数据，并通过FPGA中的软核MicroBlaze接收这些采样数据后，再使用Gauss-Newton自适应算法对这些接收数据进行处理，以完成对干扰频点位置参数k(n)的估计，然后根据k(n)采用模块法设计滤波系数矢量wopt，最后将得到的滤波系数矢量wopt传递给时域有限冲激响应滤波器FIR，完成对窄带干扰信号的抑制。
参照图2，本发明对FPGA中软核MicroBlaze接收的这些采样数据进行信号处理，完成对窄带干扰信号抑制的具体实施步骤如下：
步骤1，将卫星接收机接收到的N个中频采样数据存入FPGA设计的RAM中，1000≤N≤10000。
步骤2，FPGA中的软核MicroBlaze接收RAM中存储的N个中频采样数据，使用Gauss-Newton自适应算法对这些接收数据进行处理，完成对干扰频点位置参数矢量k(n)的估计。
(2a)初始化干扰频点位置参数矢量k(n)＝[k10(n) k20(n)]T和Hession矩阵其中k10(n)表示z域第一变换函数H1(z)对应的干扰频点位置参数，k20(n)表示z域第二变换函数H2(z)对应的干扰频点位置参数；
所述z域第一变换函数H1(z)和z域第二变换函数H2(z)表示如下：
该z域的第一变换函数H1(z)和第二变换函数H2(z)的结构，如图3所示，其中，α表示自适应滤波器的开口控制因子，k0表示对应的干扰频点位置参数，⊕表示加法运算，z-1表示时间延时因子，x(n)表示自适应滤波器的输入信号，y(n)表示自适应滤波器的输出信号；
由z域第一变换函数H1(z)和z域第二变换函数H2(z)一起形成的三角级联滤波结构，如图4所示，该图4对角线上的z域变换函数相同，可以实现对两个干扰频点位置的估计；上标T表示矩阵转置，-1≤k10(n)≤1，-1≤k20(n)≤1，k10(n)≠k20(n)，D表示N个接收到的中频采样数据的均方值；
(2b)计算z域第一变换函数H1(z)的梯度估计值grad_1(n)和z域第二变换函数H2(z)的梯度估计值grad_2(n)：
grad_1(n)＝2x(n-1)-(1+α)y(n-1)，
grad_2(n)＝2x(n-1)-(1+α)y(n-1)，
其中n表示迭代次数，0<n<N，x(n-1)表示二阶格型IIR自适应滤波器的第n-1次迭代输入信号，y(n-1)表示二阶格型IIR自适应滤波器的第n-1次迭代输出信号；
(2c)根据得到的两个梯度估计值grad_1(n)和grad_2(n)，形成梯度矢量ψ(n)＝[grad_1(n) grad_2(n)]T；
(2d)根据梯度矢量ψ(n)和Hession矩阵P(n)，迭代计算当前的Hession矩阵:其中λ表示遗忘因子，0<λ<1；
(2e)根据梯度矢量ψ(n)和Hession矩阵P(n+1)，计算最佳收敛因子其中τ(n)＝ψ(n)TP(n+1)ψ(n)；
(2f)根据(2c)-(2e)的结果迭代计算干扰频点位置参数矢量：k(n+1)＝k(n)-μP(n+1)ψ(n)e(n)，其中e(n)表示二阶格型IIR自适应滤波器输出的误差信号。
步骤3，根据得到的干扰频点位置参数矢量k(n)，采用模块法设计滤波系数矢量wopt，其中滤波系数矢量wopt的第m个索引值，按如下公式计算：
其中L表示滤波系数矢量wopt的长度，m表示滤波系数矢量wopt的索引号，1≤m≤L，为冲激函数，wi表示干扰参数，wi＝acos(-ki0)，window(m)为加窗函数，J为滤波系数设计因子，其中E[window(m)]表示窗函数的均值。
步骤4，FPGA中软核MicroBlaze将滤波系数矢量wopt传递给FPGA逻辑搭建的时域有限冲激响应滤波器FIR。
步骤5，时域有限冲激响应滤波器FIR将接收到的滤波系数矢量wopt作为滤波系数，完成对卫星接收机中窄带干扰信号的抑制。
以上描述仅是本发明的一个具体实例，不构成对本发明的任何限制，显然对于本领域的专业人员来说，在了解了本发明内容和原理后，都可能在不背离本发明原理、结构的情况下，进行形式和细节上的各种修改和改变，但是这些基于本发明思想的修正和改变仍在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于FPGA的卫星接收机抗窄带干扰实现方法，包含如下步骤：
(1)将卫星接收机接收的N个中频采样数据，送入FPGA的软核MicroBlaze中，1000≤N≤10000；
(2)软核MicroBlaze接收到这些中频采样数据后，使用Gauss-Newton自适应算法完成对干扰频点位置参数矢量k(n)的估计，n表示迭代次数，0<n<N；
(3)根据干扰频点位置参数矢量k(n)，采用模块法计算时域有限冲激响应滤波器FIR的滤波系数矢量wopt，其公式如下：
其中L表示滤波系数矢量wopt的长度，m表示滤波系数矢量wopt的索引号，1≤m≤L，为冲激函数，wi表示干扰参数，wi＝acos(-ki0(n))，ki0(n)为第i干扰频点位置参数，i取值1和2，其中-1≤ki0(n)≤1，k10(n)≠k20(n)，window(m)为加窗函数，参数其中E[window(m)]表示窗函数的均值；
(4)软核MicroBlaze将滤波系数矢量wopt传递给FPGA逻辑搭建的时域有限冲激响应滤波器FIR；
(5)时域有限冲激响应滤波器FIR将接收到的滤波系数矢量wopt作为滤波系数，对卫星接收机接收到的中频采样数据进行滤波，完成对窄带干扰信号的抑制。
2.根据权利要求1所述的方法，其中步骤(2)中使用Gauss-Newton自适应算法对干扰频点位置参数矢量k(n)的估计，按如下步骤进行：
(2a)初始化干扰频点位置参数矢量k(n)＝[k10(n) k20(n)]T和Hession矩阵P(n)，其中上标T表示矩阵转置，k10(n)表示第一个干扰频点位置参数，k20(n)表示第二个干扰频点位置参数，-1≤k10(n)≤1，-1≤k20(n)≤1，k10(n)≠k20(n)；
(2b)计算二阶格型IIR自适应滤波器的第一个梯度估计值grad_1(n)和第二个梯度估计值grad_2(n)：
grad_1(n)＝2x(n-1)-(1+α)y(n-1)，
grad_2(n)＝2x(n-1)-(1+α)y(n-1)，
其中n表示迭代次数，0＜n＜N，α表示二阶格型IIR自适应滤波器的开口控制因子，x(n-1)表示二阶格型IIR自适应滤波器的第n-1次迭代输入信号，y(n-1)表示二阶格型IIR自适应滤波器的第n-1次迭代输出信号；
(2c)根据得到的两个梯度估计值grad_1(n)和grad_2(n)，形成梯度矢量ψ(n)＝[grad_1(n) grad_2(n)]T；
(2d)根据梯度矢量ψ(n)和Hession矩阵P(n)，迭代计算当前的Hession矩阵其中λ表示遗忘因子，0＜λ＜1；
(2e)根据梯度矢量ψ(n)和Hession矩阵P(n+1)，计算最佳收敛因子其中τ(n)＝ψ(n)TP(n+1)ψ(n)；
(2f)根据(2c)-(2e)的结果迭代计算干扰频点位置参数矢量：
k(n+1)＝k(n)-μP(n+1)ψ(n)e(n)，
其中e(n)表示二阶格型IIR自适应滤波器输出的误差信号。
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