《DSSS卫星通信中窄带干扰的盲检测与消除研究.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《DSSS卫星通信中窄带干扰的盲检测与消除研究.pdf（4页珍藏版）》请在三一文库上搜索。
1、第29卷第6期 2008年11月 宇 航 学 报 Journal of Astronautics Vol.29 November No.6 2008 DSSS卫星通信中窄带干扰的盲检测与消除研究 彭 耿,黄知涛,陆凤波,姜文利 (国防科技大学电子科学与工程学院,长沙, 410073) 摘 要:建立了干扰条件下的接收信号模型,提出了干扰抑制方案。利用信号谱包络的相似性,给出了基于 滑动窗最小二乘的干扰盲检测方法,进而根据对消的思想消除窄带干扰。仿真结果表明该方法能有效抑制DSSS 卫星通信中常见的窄带干扰。 关键词:直接序列扩频;窄带干扰;盲检测;最小二乘 中图分类号: TN911.7 文献标识
2、码:A 文章编号:100021328(2008)0621955204 DOI:10.3873j.issn.100021328.2008.06.051 收稿日期:2007211206; 修回日期:2008203231 基金项目:湖南省优秀博士论文基金、 国防科技大学创新研究项目(CX06 - 04)、 武器装备预研(9140A22020607KG0180)、 国防科技大学优秀 研究生创新资助项目 0 引言 DSSS系统有良好的保密性、 灵活的信道分配以 及较强的抗多址干扰能力,因此在卫星通信中得到 了广泛的应用。理论上可通过提高系统的扩频增益 来对抗任意强度的干扰,代价是传输频带的增加和 系统复
3、杂度的提高,但在实际应用中,可用的频率资 源以及发射/接收机复杂度等限定了系统的扩频增 益。当窄带干扰强度超出系统干扰容限时,系统性 能将明显恶化,因此进行干扰抑制就能有效地提高 系统性能 1 。 为了检测和消除窄带干扰,国内外文献 2 - 5 提 出了各种干扰抑制方法。文献2是在传统的 “门限 剔除” 方法的基础上设计各种门限,从而通过陷波的 方法消除干扰。由于信号采样时的有限窗所导致的 “频谱泄漏” 使干扰能量扩散,只去除扩散到少数频 点上的能量最大的干扰而不将其它频点上的干扰去 除干净,就必然会引起相应频点上有用信号的能量 损失,严重影响干扰抑制效果。文献3考虑了这个 问题,但仅能抑制单
4、音干扰。文献4通过建立扩频 信号的循环平稳模型抑制干扰,文献5利用奇异值 分解的方法来抑制干扰,算法的实现存在一定的复 杂度,且仅考虑了单音干扰。上述文献都未对干扰 信号检测算法进行性能分析,即给出基于干信比 (Jam to Signal Ratio ,JSR)的检测性能曲线,且很少考 虑干扰与卫星通信信号的频差、 相位不同步等因素 对比特误码率(Bit Error Rate ,BER)的影响,针对的 窄带干扰类型较单一。滤波算法对干扰虽有一定的 抑制能力,但会受到算法收敛性的影响。 针对上述方法的不足,论文以DSSS卫星通信常 见的窄带干扰为研究对象,利用信号谱包络的相似 性,根据对消的思想
5、,提出了基于滑动窗最小二乘的 干扰抑制方法。 1 窄带干扰与干扰抑制方案 本节先介绍常见的窄带干扰样式,然后建立干 扰条件下的接收信号模型,提出窄带干扰抑制方案。 1. 1 窄带干扰 DSSS卫星通信中常见的窄带干扰是单音、 多 音、 窄带噪声和扫频,详细的数学模型可参考文献 6 ,对于其中的窄带噪声干扰,考虑到便于实现,本 文选取PN码调相作为窄带噪声干扰模型。 1. 2 接收信号模型与干扰抑制方案 干扰条件下接收到的信号由期望信号、 加性信 道噪声和窄带干扰组成,可建立相应的数学模型为: r(t ) = s(t ) + n(t ) + j(t)(1) 其中s(t)为经过伪随机码扩频后的调制
6、信号,n(t) 为加性信道噪声,j(t)表示1.1节中的窄带干扰。 建立了接收信号模型,本文提出如图1所示的 窄带干扰抑制方案。 首先对接收信号加窗(本文选取长度为N的矩 形窗w(t ) , 经FFT后获得长度为N的频谱R(k ) : 图1 窄带干扰抑制方案框图 Fig.1 Block diagram of suppressing narrowband interferences R(k ) = 6 N- 1 n=0 r(n )e -j2k N n n= 0 ,1 ,N- 1(2) 本文把这N个数据称为一帧,R(k)也可表示为: R(k ) = S(k ) + N(k ) + J(k) k=
7、0 ,1 ,N- 1(3) 然后进行干扰的盲检测。若检测到干扰,则提 取干扰的最佳近似J(k ) , 并将它与原信号谱进行 对消处理,于是接收信号的频谱变为: R(k ) = R(k ) - J(k) =S(k ) + N(k ) + J(k ) - J(k) S(k ) + N(k)(4) 这样窄带干扰在一定程度上就得到了抑制。 最后对干扰被抑制后的频谱R(k)进行逆快 速傅立叶变换(IFFT) ,送解扩处理。 2 窄带干扰的盲检测与抑制 本节首先提出基于滑动窗最小二乘的干扰盲检 测方法,然后进行干扰的抑制和参数估计,最后给出 了算法性能的评估方法。 2. 1 基于滑动窗最小二乘的盲检测 干
8、扰盲检测的依据:连续帧之间的信噪比变化 很小,对于干扰出现的前后两帧,除去干扰后的频谱 包络是非常相似的。于是就可由干扰前的一帧信号 谱估计干扰后的信号谱,直观的方法是最小二乘,使 干扰出现前后两帧谱的误差平方和最小: 6 M m=1 e 2 m = ( ARi-Ri+1) T (ARi-Ri+1)(5) 其中系数A在本文中设定为一个常数。 通过最小二乘估计值可获得最佳系数Aopt,但 由于干扰的存在,实际上并不能得到Aopt从而有效 地估计(或逼近)干扰后的信号谱。为此本文提出了 滑动窗最小二乘的方法,即依据Welch法 7 的思想, 对每帧谱的N个数据分段,段与段之间有一定的重 叠,即:
9、R i X(n ) = R(n+iY) i= 0 ,1 ,Z- 1 n= 0 ,1 ,X- 1(6) 其中Z表示段数,X为每段长度,段与段之间的重 叠为X-Y,且满足(Z - 1) Y+XN。 分段之 后再用最小二乘法估计每段的系数Ai(i= 1 ,2 , Z ) , 最后用直方图法统计Ai,得到最佳系数Aopt。 前后两帧谱以乘子Aopt相减,可得到新的一帧 Rnew。 若无干扰,则这帧基本上就是噪声,否则就是 噪声和干扰。用能量法对Rnew进行干扰的盲检测, 设置如下的门限T1: T1=mean(Rnew ) + c1var(Rnew)(7) 其中c1为门限系数。若超过T1则认为存在干扰,
10、 否则就不存在。 2. 2 干扰的抑制和参数估计 若检测到干扰,可认为Rnew就是干扰,即获得了 J(k)。 根据对消的思想,利用(4)式可在一定程度 上抑制干扰,有利于提高DSSS卫星通信系统的抗窄 带干扰能力。相对于门限裁剪或陷波法 2 ,对消的 方法能尽可能地减小信号的能量损失。 设置门限T2,可进行干扰参数的估计: T2=mean(Rnew ) + c2var(Rnew)(8) 其中c2为门限系数,一般要远小于(7)式中的c1。 可估计的参数主要有:中心频率、 码元速率、 干扰类 型(单音、 多音与窄带噪声和扫频)、 多音个数、 扫频 速率、 单次扫频带宽等,方法可参考相应文献6。 2
11、. 3 算法性能的评估方法 计算不同 JSR( 度量干扰是否有效的参数,一般表 示为接收机端的干扰功率与信号功率之比)下的检测 概率,可评估盲检测方法的性能;计算干扰抑制前后不 同JSR下的BER(指错误接收的信息量在传送信息量 中所占的比例,或是码元的信息量在传输中被丢失的 概率 ) , 可以衡量系统抗窄带干扰能力的提高。 3 仿真实验 本节先分别对干扰盲检测和基于对消的干扰抑 制进行仿真,然后对仿真结果进行分析总结。 3. 1 干扰盲检测仿真 以采样频率100MHz对中心频率25MHz、 信息速 率10MHz、 码长10bit的DS - BPSK信号采样。各种 干扰的中心频率均为25MHz
12、 ,初相在0 , 2内随机 变化。扫频干扰带宽2MHz、 扫频速率50kHz/ s;窄带 噪声干扰信息速率1MHz、 码长10bit、 调制系数1。 干扰前的SNR为5dB ,干扰前后SNR的变化服从正 态分布N(0 , 1)。JSR从- 20dB变化到0dB ,进行 Monte Carlo仿真,得图2所示的检测性能曲线(图中 的 “检测1” 、“检测2” 表示虚警概率10 - 4 、10 - 5下的 6591宇航学报第29卷 检测性能,同时频偏对检测性能的影响很小,故没给 出相应的仿真结果)。 图2 窄带干扰盲检测性能曲线 Fig.2 Performance curve of narrowb
13、and interferences blind detection 3. 2 干扰抑制仿真 本节的信号同3. 1节。单音干扰的中心频率分 别为25MHz、20MHz ,JSR从200dB变化到230dB(JSR 小于200dB时干扰抑制后的BER小于10 - 5 ) , 得图3 所示的单音干扰抑制效果曲线。 图3 单音干扰抑制效果曲线 Fig.3 Suppression result of single2tone jamming 扫频干扰的中心频率分别为25MHz、20MHz ,带 宽2MHz ,扫频速率50kHz/ s。JSR从- 5dB变化到 20dB (JSR小于- 5dB时干扰抑制后的
14、BER小于 10 - 5 ) , 得图4所示的扫频干扰抑制效果曲线。 窄带噪声干扰的中心频率分别为25MHz、 20MHz ,信息速率1MHz ,码长分别为10bit、12bit (也 即m值)。JSR从- 10dB变化到15dB (JSR小于 - 10dB时干扰抑制后的BER小于10 - 4 ) , 得图5所 示的窄带噪声干扰抑制效果曲线。 图4 扫频干扰抑制效果曲线 Fig.4 Suppression result of sweep2frequency jamming 图5 窄带噪声干扰抑制效果曲线 Fig.5 Suppression result of narrowband noise
15、jamming 3. 3 仿真分析 文献6的研究表明:如果将BER提高到10 - 1 , 那么干扰机就能对干扰目标实施有效的干扰。据此 结论和上面的仿真结果,可分析得出如下结论: (1)通过本文的干扰抑制方法,可使DSSS卫星 通信系统抗多种窄带干扰的能力至少提高10dB以 上(其中抗单音干扰高达60dB以上 ) , 优于文献2 - 5的结果。 (2)能有效检测并抑制DSSS卫星通信中常见 的单音、 多音、 窄带噪声和扫频等多种窄带干扰。 (3)干扰的频率、 初相、 伪码序列(m值)与卫星 通信信号越靠近,引起的BER越大。 (4)本算法主要由FFT、 频谱幅度变换和IFFT 组成,运算复杂度
16、O(N)很低 8 ,能实时处理。 4 总结 针对DSSS卫星通信中常见的单音、 多音、 窄带 7591第6期彭 耿等:DSSS卫星通信中窄带干扰的盲检测与消除研究 噪声和扫频等干扰,提出了基于滑动窗最小二乘的 干扰盲检测方法,根据对消的思想可有效抑制窄带 干扰。仿真实验首次给出了关于JSR的干扰盲检测 性能曲线,通过BER的变化展示了干扰抑制效果, 相对于传统的门限法及一些复杂的算法具有一定的 优势。如何有效地消除DSSS卫星通信中的各种宽 带干扰是值得进一步研究的课题。 参考文献: 1 LasterJ D , ReedJ H. Interference rejection in digita
17、l wireless commu2 nicationsJ . IEEE Signal Processing Magazine , 1997 , 14(3) : 37 - 62. 2 吴 ,胡光锐,孙丽萍.数字卫星通信系统中共信道窄带干扰 检测的FFT技术J .上海交通大学学报, 2003 , 37(10) : 1600 - 1602. WU Jun , HU Guang2rui , SUN Li2ping. An FFT narrow2 band interference detection scheme in digital satellite communication systemsJ
18、. Journal of Shanghai Jiaotong University , 2003 ,37(10) : 1600 - 1602. 3 应小凡,褚振勇,田红心,等.多载波扩频系统中单音干扰抵 消的新方法J .电波科学学报, 2005 ,20 (1) :95 - 99. YING Xiao2fan , CHU Zhen2yong , TIAN Hong2xin , et al. A novel single tone jamming elimination scheme for multi2carrier spread spectrum sys2 temJ . Chinese Jou
19、rnal of Radio Science , 2005 , 20(1) : 95 - 99. 4 Mangalvedhe Nitin R. Development and analysis of adaptive interfer2 ence rejection techniquesfor direct sequence code division multiple ac2 cess systems D . USA , Virginia : Virginia Polytechnic Institute , 1999. 5 孙丽萍,胡光锐.直接序列扩频通信中窄带干扰抑制的奇异 值分解方法J .
20、电子与信息学报, 2003 ,25 (9) :1290 - 1293. SUN Li2ping , HU Guang2rui. Narrow2band interference rejection in PN spread spectrum systems using SVD methodJ . Journal of Elec2 tronics and Information Technology , 2003 , 25(9) :1290 - 1293. 6 Richard A , Poisel. Modern Communications Jamming Principles and Tec
21、hniquesM. USA , Boston: Artech House , 2003. 7 Alan V , Oppenheim, Ronald W, Schafer. Digital Signal Processing M. USA , NewJersey: Prentice - Hall , 1975. 8 Jeffrey A , Y oung , James S, Lehnert. Analysis of DFT2based frequen2 cy excision algorithmfor direct - sequence spread - spectrum communi2 ca
22、tionsJ . IEEE Transaction on Communications , 1998 ,46(8) :1076 - 1087. 作者简介:彭耿(1980- ) ,男,国防科技大学电 子科学与工程学院博士研究生,研究方向为 通信侦察、 空间信息对抗和电子战仿真。 通信地址:湖南长沙国防科技大学电子科 学与工程学院一所五室(410073) 电话:(0731)4573489 E2mail :hjhy2penggeng Research on Blind Detection and Rejection of Narrowband Interferences in DSSS Satel
23、lite Communication PENG Geng , HUANG Zhi2tao , LU Feng2bo , JIANGWen2li (School of Electronic Science and Engineering , National University of Defense Technology , Changsha 410073 , China) Abstract:After building receiving signal model under narrowband interferences , a suppression scheme is propose
24、d. From similarityof signal spectrum envelope , blind detection method based on least square technique of sliding window is presented. Then , narrowband interferences can be effectively rejectedfrom the idea of corresponding elimination. Simulation results show that the algorithm can effectively reject common narrowband jamming in DSSS satellite communication. Key words: Direct sequence spread spectrum (DSSS) ; Narrowband interference; Blind detection; Least square 8591宇航学报第29卷