直序扩频通信中窄带干扰抑制算法的研究本科生毕业设计(编辑修改稿)

直序扩频通信中窄带干扰抑制算法的研究本科生毕业设计(编辑修改稿)内容摘要：

直接序列扩频就是直接用高码率的扩频码序列在发端扩展信号的频谱。 而在收端，用相同扩频码序列进行解扩，把展宽的扩频信号还原成原始的信息。 这种系统具有信号发射功率小、抗干扰强、抗多径、多址能力强和抗跟踪干扰及抑制远近效应等一系列优点。 直扩系统组成框图如图 33 所示。 信 源振 荡 器高 放解 调伪 码 发 生 器 载 波 同 步伪 码 同 步伪 码 发 生 器 图 33 直扩系统组成框图 首先对信源 的 原始数据进行直序扩频调制、载波调制，然后送入信道。 接收机收到信号后，首先由本地伪码产生器产生与发送端相同的本地伪码 ，用此伪码对混频器的输出信号进行时域相乘，即所谓的解扩。 对解扩后的信号进行解调，恢复出原始信息。 图 34（ a） 直序扩频前频谱图 图 34（ b） 直序扩频后频谱图 直序扩频通信中窄带干扰抑制算法研究 8 图 34（ a）图 34（ b）给出了直序扩频前后的频谱图。 从图（ a）可看出基带信号的频宽为 1Hz，图（ b）的信号带宽约为 40Hz 左右，扩频调制后，信号频谱被大大扩展 了。 （ Frequency Hopping）工作方式，简称跳频（ FH）方式 所谓跳频，即载波频率在伪码 的 控制下不断随机跳变。 跳频可看作是载波按照一定规律变化的多频频移键控（ MFSK）。 简单的频移键控如 2FSK，只有两个频率，分别代表传号和空号。 而跳频系统则有几个、几十个、甚至上千个 的 频率，由所传 的 信息与扩频码的组合进行选择控制，不断 的 跳变。 与直扩系统不同的是，跳频系统的伪码不是 用来 传输，而是用来选择信道。 跳频系统组成框图如图 35所示。 信 源频 率 合 成 器伪 码 产 生 器调 制 高 放 混 频 中 放频 率 合 成 器伪 码 产 生 器解 调载 波同 步伪 码 同 步 图 35 跳频系统组成框图 频率合成器受伪码控制产生一定规律变化的射频频率，用该跳变的频率去调制基带信号，得到载波频率不断变化 的射频信号，发送到信道中去。 在接收端，接收到的信号（含噪声和干扰）经过高频放大滤波后送至混频器。 接收机的本地载波也是一个频率跳变信号，其变化规律和发送端一致。 但与发送频率相差一个固定中频。 只要收发双方的伪码完全同步，就可以使得收发双方的频率合成器同步输出。 经过混频后可以得到一个固定的中频，然后对这个中频信号进行解调就可以获得发送的原始信号。 由于干扰和本振频率不相关，因而被滤除，从而达到抗干扰的目的。 在这里，混频器实际上是担当了解跳器的角色，将接收的信号转化为一个中频信号。 图 36（ a） 跳频 调制前频谱图 图 36（ b） 跳频调制后频谱图 从图 36（ a）中可以看出，跳频调制之前，系统只工作在一个频点。 图 36（ b）中系统在跳频调制之后，工作在四个频点。 如果敌方不知道跳频序列，要 盐城工学院本科生毕业设计说明书（ 2020） 9 跟踪跳频信号会变得十分困难。 实际上跳频通信系统在某一个时刻还是工作在一个固定频点，因此它属于一种“时间段上的扩频”调制方式。 上述两种扩频方式可以组合起来，构成 DS／ FH 混合扩频系统，是一种中心频率在某一频带内跳变的直接序列扩频系统。 它可以实现抗干扰、多址组网、定时定位 和抗多径等功能。 DS／ FH系统组成框图如图 37所示。 信 源频 率 合 成 器跳 频 序 列扩 频解 跳解 扩信 宿扩 频 序 列扩 频 同 步扩 频 序 列调 制频 率 合 成 器跳 频 序 列跳 频 同 步 图 37 DS／ FH系统组成框图 在发送端，原始信息首先用扩频序列进行直接序列扩频，然后用频率合成器输出的载波进行跳频调制，频率合成器输出频率受跳频序列控制。 在接收端，首先进行解跳。 得到一个中频的直扩信号，再进行解扩，最后送至解调器将原始信息恢复出来。 图 38 DS／ FH调制后频谱图 直序扩频通信中窄带干扰抑制算法研究 10 图 38与图 34（ b）、图 36（ b）比较，可以看出混合扩频通信系统比单一的扩频通信系统拥有 更宽的频带。 时域线性自适应算法 时域线性自适应算法采用的是最小均方（ LMS)算法，它是一种线性自适应滤波算法。 一般来说 ,LMS 算法包括两个基本过程：滤波过程和自适应过程。 在滤波的过程中，自适应滤波器将 自 己的输出与期望值相比较，估计出误差信号。 在自适应过程中，滤波器根据估计出的误差信号自动调整自身的参数。 这两个过程共同组成一个反馈环，如图 41所示。 图 41中， x(n） 为输入信号其定义为 TMnxnxnxnx )]()1()([)(   (单输入结构） (41) 或 TM nxnxnxnxnx )]()()()([)( 210  （多输入结构） y（ n)为自适应滤波器的输出信号，表示为 )(ny = )()()()( TT nxnwnwnx  (42) 自适应滤波器的误差信号为 )()()( nyndne 。 令下一刻权矢量与现在的权矢量的关系为 )}({)]([)()1( 2 ndw nedEnwnw   (43) 式中，  0 是一个控制稳定性和收敛速度的参数。 LM S 算法的关键是寻找一个  的递推式，由 0 ，起始值开始，沿着趋于 * （ * 是 )]([E 2 ne =rnin 时权矢量的值）的方向逐步递推，直至 * 为止。 图 41 自适应横向滤波器原理框图 用梯度 n 表示为 )()()1( nnwnw  ，当  是多维的情况时， n 可用矩阵表示为 盐城工学院本科生毕业设计说明书（ 2020） 11 n = TNdnedEd nedEd nedE   )]([,)]([,)]([ 22212  n =TnNdnedEdnedEdnedE)(22212 )([,)([,)([   = TnNdnded nded ndene)(21)(,)(,)()(2   (44) 又 )()()( nxwndne T ，得 )()(,)(,)(21nXd nded nded nde TN  ，故 n = )()(2 nXne ，带入 )()()1( nnwnw  得自适应滤波器的权矢量递推公式为)()(2)()1( nXnenwnw  (45) 一般，当一个宽带信号既受到周期干扰的污染，又没有外部参考输人可以利用时，可以直接从原始输人引出，接人一具有固定延迟的延迟线，从而得到类似的参考输人。 如图 41所示：原始输人为有用信号与干扰之和 ,参考输入是原始信号的延迟 (有用信号延迟后不相关，而窄带干扰仍然具有相关性）。 自适应滤波器自动调节其权值，使原始输人与输出的差值的均方误差最小。 这样，自适应滤波器的输出应是对干扰的估计，在接收端的宽带信 号是原始输人减去干扰之后的值，即对有用信号的预测。 该算法的基本原理框图如图 42所示 图 42 自适应干扰抵消的原理框图 图 42 中原始输人为： )()( 0 nns 。 参考输人为原始输入的延迟，与噪声)0n（ 相关的信号 )()(), 001 nnn  为（  最佳估值，即两者均方误差最小。 设定)()()( 10 nnns  、 为零均值的平稳随机过程，且 )(ns 与 )()()( 10 nnns  、 互不相关。 自适应噪声抵消器的输出 )()()()( 00 nnnsne   (46) 直序扩频通信中窄带干扰抑制算法研究 12 ))()()((2))()(()()( 0020202 nnnsnnnsne    (47) ))]n()()(([2)]()([)([)]([E 0020202    nnsEnnEnsEne (48) 因为 )()()( 10 nnns  、 为零均值的平稳随机过程，所以 )(ns 与 )() 10 nn  、（无关， 0))]())(([ 00  nnnsE  （。 求自适应滤波是使均方误差最小 )]((E 2 ne =min。 0))]()([ 00  nnE   时， )]((E 2 ne =min。 要求 )() 00 nn  、（ 是相关，这样才能进行噪抵消。 时域非线性自适应算法 线性预测方法是利用有用数据信号的宽带特性抑制干扰，这样的处 理只利用了扩频数据信号的谱结构特点。 如果能利用更多有用信号的结构特点，对线性预测方法进行改进，就可以获得更好的抑制效果。 当背景噪声是高斯白噪声时，线性预测技术是最优的。 而当面临的噪声是非髙斯噪声时，为了获得更好的性能，需要求助于某些非线性技术。 直扩序列是独立同分布的二进制序列，非高斯的，所以即使窄带干扰和背景噪声假设是高斯的，这时的最优滤波也应是非线性的。 利用直扩信号的非高斯结构，可以获得非线性滤波器，这种滤波器在非高斯成分占主要地位的情况，可以获得比线性滤波器更好的窄带干扰抑制效果。 在高速通信领域，实际 问题对算法的计算量有很严格的要求，在自适应滤波器权系数的更新中引人一定的非线性变换，可以在一定程度上简化权系数更新过程中的乘法运算，并因此简化 LMS 自适应滤波器的硬件或软件 实 现。 极性 LMS自适应算法就是这种典型的算法。 此处采用的是对输人信号取符号的信号极性算法 SignData LMS,当输人信号为正时置为 +1，当输人信号为负时置为 1。 它的权矢量迭代公式为 )](s g n[)(2)()1( nxnenwnw  (49) 自 适应算法 频域自适应算法实际上是块 LMS(Block LMS)自适应滤波算法在频率域上的实现，其基本原理及框图与时域的一样，不过两者的滤波器实现方式不同而已。 块自适应滤波器的原理框图如图 43所示。 盐城工学院本科生毕业设计说明书（ 2020） 13 图 43 块自适应滤波器的原理框图 经过串并变换 ,把输人信号序列 )(nx 分为一个一个长度为 L 的数据块。 然后，将这些 据 块一次一块的送入长 度为 M的 F1R 滤波器 ,并且一块一块地进行自适应迭代更新。 设 n 时刻输入信号矢量为 )([)( nxnX  )1( nx „ TMnx )]1(  (410) 相应的，设 n时刻自适应滤波器的 权系数矢量为 )([)( 0 nnw  )1n（ „ Tn)](1M (411) 令 k 表示块下标，且 k 与 n 的关系为 ,1,0,  iikLn „， ,2,1, kL „ 式中， L表示块长。 这样，第 k块输入数据定义为 10)}(  LiikLx｛ ，其矩阵形式为 ，)1(),([)(A  kLxkLxkT „ )]1( lkL (412) 在各输入数据块的持续时间内，滤波器的权系数矢量 )(kw 保持不变，滤波器对输入信号矢量 )( ikLx  的响应输出为  )()()( ikLxkwikLy T。