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线性预测滤波器在抗多窄带干扰中的应用

发布时间:2020-07-21 18:14:20 阅读: 来源:清水离心泵厂家

摘要:在通信系统中,干扰抑制是一项基本的工作,对系统的稳定性起到重要的作用。详细讨论了关于线性预测技术在直扩系统中自适应抗窄带干扰的应用。理论仿真和实际验证结果表明,能够有效地抑制多个较强的窄带干扰,提高了系统的稳定性。此外,该算法资源消耗较少,工程实现容易,因此具有很强的实用性。关键词:直扩;多窄带抗干扰;线性预测滤波器;FPGA0 引言 直扩通信系统,由于其独特的抗干扰能力以及保密性能,在军事通信系统中备受青睐。但在今天频谱空间越来越拥挤,电磁环境越来越复杂的情况下,仅靠扩频增益已不足以对干扰进行抑制。特别在军事通信中还会受到敌方有意的窄带强干扰,这些人为干扰往往会超出导航接收机的抗干扰容限,系统将不能正常工作。因此,很有必要采用抗干扰技术对窄带干扰进行抑制,有效提高系统抗干扰性能。 目前针对窄带干扰的抑制技术主要可分为时域预测技术、变换域技术、码辅助技术。其中时域线性预测技术由于它能够抑制干扰较为彻底,滤波器具有线性相位,在工程中得到了更多的应用,然而由于线性预测的最佳抽头系数求解涉及到解维纳一霍夫方程,而高维的矩阵求逆对于工程实现来说是很难的,大量的论文研究给出了一些自适应算法,包括LMS,RLS等一些经典算法,但多数处于理论研究阶段,本文给出了基于FPGA的线性预测滤波器的简化实现技术,算法原理上采用基于LMS的递归求抽头系数,工程上采用符号LMS算法的实现方法,在实际扩频系统中,能够有效地自适应抑制窄带干扰,提高了系统的稳定性。1 线性预测滤波器的基本原理 线性预测滤波器是自适应滤波器的一种,其基本思想是利用窄带信号和宽带信号在可预测性上的差距而达到干扰抑制的目的。因为窄带干扰时非高斯,样值间有很强的相关性,可以通过过去的样值来估计当前样值,而扩频信号频谱平坦,其样值间几乎不相关。当接收信号同时包含宽带有用信号和窄带十扰时,那么对接收信号进行预测,预测的值将主要是窄带信号的预测值,若从当前信号中减去预测值,将大大减小接收信号之中的窄带干扰,提高直扩系统的性能。 线性预测滤波器的两种基本结构是干扰基于状态空间的Kalman-Bucy预测器和抽头延迟线结构的有限脉冲响应的横向滤波器。在这里,主要讨论基于抽头延迟线的横向滤波器,它有两种结构,包括单边横向和双边横向,由于双边横向滤波器的改善性能更加优异,这里只给出双边横向的结构图,如图1所示。

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以图1中的双边横向滤波器来阐述线性预测滤波器的基本原理。在扩频系统中,现假设接收信号为: x(t)=z(t)+j(t)+n(t) (1) 式中:z(t)=Ag(t)c(t)cos(ω0t);j(t)=acos[(ω0+Ω)t+θ];A,a为幅值;g(t)是信号码元,为Tg秒时间的二进制符号的随机序列;c(t)为扩频码序列,持续Tc秒,TcTg;ω0t为载波频率:Ω为频偏;θ为在[0,2π]上均匀分布的随机相位;n(t)为高斯噪声。 在iTc时刻,滤波器抽头取样值以及滤波器抽头系数如下: 式中W0是最佳抽头系数,式(5)即为熟知的维纳-霍夫等式。

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