一種盲波束寬帶干擾抑制方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及通信領(lǐng)域，尤其涉及一種盲波束寬帶干擾抑制方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 高功率密度的窄帶和寬帶干擾已經(jīng)成為破壞軍用導(dǎo)航系統(tǒng)最主要的因素，陣列天 線調(diào)零技術(shù)是提高衛(wèi)星導(dǎo)航接收機抗干擾能力的主要方法，它在抑制空間干擾時，通過權(quán) 矢量的更新在干擾的到達方向上形成零點，以對消掉空間干擾。絕大多數(shù)的通信信號都具 有循環(huán)平穩(wěn)特性，因此在無線通信系統(tǒng)中可利用期望信號的循環(huán)頻率進行盲波束形成，優(yōu) 點是無需參考信號、陣列校準、噪聲和干擾相關(guān)特性的先驗知識，只要具有循環(huán)頻率的先驗 知識即可提取期望信號，并抑制干擾和噪聲。在實際應(yīng)用中，由于多普勒效應(yīng)等因素的影 響，準確的循環(huán)頻率很難預(yù)知，而基于循環(huán)頻率的盲波束形成算法對于循環(huán)頻率誤差很敏 感而導(dǎo)致算法性能下降。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明提供一種盲波束寬帶干擾抑制方法及裝置，要解決的技術(shù)問題是由于多普 勒效應(yīng)等因素的影響，引起的盲波束形成算法失效問題。
[0004] 為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了如下技術(shù)方案：
[0005] 一種盲波束寬帶干擾抑制方法，包括：
[0006] 101、對空頻二維處理器的M個接收陣元，分別積累N段長度為K的中頻AD采樣信 號，分別對所述中頻AD采樣信號進行K點快速傅里葉變換得到頻域數(shù)組：
[0007] Xll，Xl2，· · · XlK;X 21，父22，· · · Ak; · · · X Ml，Xm2，· · · Xmk;
[0008] 所述頻域數(shù)組中各頻域信號均是長度為N的序列；
[0009] 102、確定衛(wèi)星信號帶寬對應(yīng)整個帶寬的頻點個數(shù)B ;
[0010] 103、根據(jù)所述頻域數(shù)組，計算信號帶寬內(nèi)的B個頻點的協(xié)方差矩陣Rb，其中 i?b =五[XbXf]，其中 Xb= [X lk，X2b, · · · XJT，b = 1，2, · · ·，B ;
[0011] 104、分別對每個頻點的所述協(xié)方差矩陣Rb進行特征分解，得到每個協(xié)方差矩陣R b 的特征分解表達式，其中每個協(xié)方差矩陣Rb的特征分解表達式包括信號與干擾張成的子空 間和噪聲子空間；
[0012] 105、分別根據(jù)每個協(xié)方差矩陣Rb的特征分解表達式，確定對角加載矩陣約束下的 該頻點的權(quán)向量w b;
[0013] 106、利用各頻點的所述權(quán)向量Wb對所述頻域數(shù)組進行空域濾波處理；
[0014] 107、對空域濾波后的頻域數(shù)據(jù)進行K點快速傅里葉逆變換，得到時域中頻數(shù)據(jù)。
[0015] 其中，所述每個協(xié)方差矩陣Rb的特征分解表達式為：
[0016] Rb - V bsAbsVbs +VbnAbnVbn ,
[0017] 其中，Vbs是信號與干擾張成的子空間，Vbn是噪聲子空間，Vbs、V bn均為正交矩陣， Abs、Abn分別為Vbs、Vbn的對角陣。
[0018] 其中，分別根據(jù)每個協(xié)方差矩陣Rb的特征分解表達式和周期自適應(yīng)波束形成CAB 算法的表達式，得到對角加載矩陣約束下的該頻點的權(quán)向量w b，其中CAB算法的表達表達式 如下：
[0019] min ||iv - CJS ||2
[0020] w e range {Vs}
[0021] 其中，~…=〃.:1〃，其中G是M維的全I列向量。
[0022] 其中，所述對角加載矩陣約束下的權(quán)向量Wb為：
[0023] wb = VbsAbIVbsilRb lG O
[0024] 其中，濾波后得到的輸出信號為：
[0025] yk (n) = WlkXlk (n) +W2kX2k (η) +· · · +wMkXMk (η);
[0026] 其中，yk(η)為第k個頻點空域濾波的輸出，η為時刻的序號。
[0027] -種盲波束寬帶干擾抑制裝置，包括：
[0028] 變換模塊，用于對空頻二維處理器的M個接收陣元，分別積累N段長度為K的中頻 AD采樣信號，分別對所述中頻AD采樣信號進行K點快速傅里葉變換得到頻域數(shù)組：
[0029] ^ll) ^12) · · · Χικ；Χ 21) ^22) * * * Χ2Κ； * * * X ID ^12) * * * Xmk；
[0030] 所述頻域數(shù)組中各頻域信號均是長度為N的序列；
[0031] 確定模塊，用于確定衛(wèi)星信號帶寬對應(yīng)整個帶寬的頻點個數(shù)B ;
[0032] 矩陣計算模塊，用于根據(jù)所述頻域數(shù)組，計算信號帶寬內(nèi)的B個頻點的協(xié)方差矩 陣Rb;
[0033] 其中炅=戶[W' 其中 Xb= [Xlk，X2b，· · .X腿]T，b = 1，2，···，Β;
[0034] 矩陣分解模塊，用于分別對每個頻點的所述協(xié)方差矩陣Rb進行特征分解，得到每 個協(xié)方差矩陣R b的特征分解表達式，其中每個協(xié)方差矩陣Rb的特征分解表達式包括信號與 干擾張成的子空間和噪聲子空間；
[0035] 權(quán)向量確定模塊，用于分別根據(jù)每個協(xié)方差矩陣Rb的特征分解表達式，確定對角 加載矩陣約束下的該頻點的權(quán)向量W b;
[0036] 空域濾波模塊，用于利用各頻點的所述權(quán)向量Wb對所述頻域數(shù)組進行空域濾波處 理；
[0037] 逆變換模塊，用于對空域濾波后的頻域數(shù)據(jù)進行K點快速傅里葉逆變換，得到時 域中頻數(shù)據(jù)。
[0038] 其中，所述每個協(xié)方差矩陣Rb的特征分解表達式為：
[0039] Rb - V bsAbsVbs +VbnAbnVbn ,
[0040] 其中，Vbs是信號與干擾張成的子空間，Vbn是噪聲子空間，V bs、Vbn均為正交矩陣， Abs、Abn分別為V bs、Vbn的對角陣。
[0041] 其中，分別根據(jù)每個協(xié)方差矩陣Rb的特征分解表達式和CAB算法的表達式，得到 對角加載矩陣約束下的該頻點的權(quán)向量w b，其中CAB算法的表達表達式如下：
[0042] min||w-irc,af
[0043] w e range {Vs}
[0044] 其中，=壙〃，其中G是M維的全I列向量。
[0045] 其中，所述對角加載矩陣約束下的權(quán)向量wb為：
[0046] Wb=VbXsVbstiR blG。
[0047] 其中，濾波后得到的輸出信號為：
[0048] yk (n) = WlkXlk (n) +W2kX2k (η) +· · · +wMkXMk (η);
[0049] 其中，yk(η)為第k個頻點空域濾波的輸出，η為時刻的序號。
[0050] 本發(fā)明提供實施例，改進了盲處理算法波束形成的方法，利用信號干擾空間的權(quán) 值來糾正導(dǎo)向向量的循環(huán)頻率的失配。該方法不需先驗信息，增強了寬帶干擾抑制算法的 實時性和穩(wěn)健性。
【附圖說明】
[0051] 圖1為本發(fā)明提供的盲波束寬帶干擾抑制方法的流程圖；
[0052] 圖2為本發(fā)明提供的盲波束寬帶干擾抑制裝置的結(jié)構(gòu)圖。
【具體實施方式】
[0053] 為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合附圖及具體實施例對 本發(fā)明作進一步的詳細描述。需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請中的實施例及實施 例中的特征可以相互任意組合。
[0054] 圖1為本發(fā)明提供的盲波束寬帶干擾抑制方法的流程圖。圖1所示方法，包括：
[0055] 101、對空頻二維處理器的M個接收陣元，分別積累N段長度為K的中頻AD采樣信 號，分別對所述中頻AD采樣信號進行K點快速傅里葉變換得到頻域數(shù)組：
[0056] Χη，Χ12，· · · Χ1Κ;Χ21，Χ22，· · · Χ2Κ; · · · ΧΜ1，ΧΜ2，· · · Xmk;
[0057] 所述頻域數(shù)組中各頻域信號均是長度為N的序列；
[0058] 其中X11是指第1個接收陣元中第1個采樣點的頻域信號，Xk是指第M個接收陣 元中第K個采樣點的頻域信號，其它以此類推；所述頻域數(shù)組中各頻域信號均是長度為N的 序列；
[0059] 102、確定衛(wèi)星信號帶寬對應(yīng)整個帶寬的頻點個數(shù)B ;
[0060] 103、根據(jù)所述頻域數(shù)組，計算信號帶寬內(nèi)的B個頻點的協(xié)方差矩陣Rb，其中 i?b = ，其中 Xb= [X lk，X2b, · · · XjT，b = 1，2, · · ·，B ;
[0061] 104、分別對每個頻點的所述協(xié)方差矩陣Rb進行特征分解，得到每個協(xié)方差矩陣R b 的特征分解表達式，其中每個協(xié)方差矩陣Rb的特征分解表達式包括信號與干擾張成的子空 間和噪聲子空間；
[0062] 105、分別根據(jù)每個協(xié)方差矩陣Rb的特征分解表達式，確定對角加載矩陣約束下的 該頻點的權(quán)向量w b;
[0063] 106、利用各頻點的所述權(quán)向量Wb對所述頻域數(shù)組進行空域濾波處理；
[0064] 107、對空域濾波后的頻域數(shù)據(jù)進行K點快速傅里葉逆變換，得到時域中頻數(shù)據(jù)。
[0065] 本實施例的一種實施方式中，所述每個協(xié)方差矩陣Rb的特征分解表達式為：
[0066] 所述每個協(xié)方差矩陣Rb的特征分解表達式為：
[0067] Rb= VbsAbsVbsH+Vb