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    一種基于多級維納濾波器的導(dǎo)航信號抗干擾自適應(yīng)處理裝置

    2015-12-02 19:57張超李智潘長勇
    現(xiàn)代電子技術(shù) 2015年22期

    張超++李智+潘長勇

    摘 要: 為了提高導(dǎo)航系統(tǒng)抗干擾性能,設(shè)計一種基于多級維納濾波器的導(dǎo)航信號抗干擾自適應(yīng)處理裝置。該裝置通過將信號逐級投影到正交空間并濾波,避免了傳統(tǒng)維納濾波器中阻塞矩陣的求解,大大降低了算法復(fù)雜度,因此可以充分利用空時聯(lián)合濾波方法進行抗干擾處理?;贛atlab仿真,提出一種簡單高效的硬件實現(xiàn)方法。實驗表明,該裝置滿足導(dǎo)航信號處理實時性的要求,對于來向變化較為緩慢的干擾信號有著很好的抑制效果,并且利于采用FPGA等硬件實現(xiàn)。

    關(guān)鍵詞: 衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng); 自適應(yīng)抗干擾處理; 多級維納濾波器; STAP

    中圖分類號: TN96?34; TP391.4 文獻標(biāo)識碼: A 文章編號: 1004?373X(2015)22?0001?03

    衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)在過去的幾十年內(nèi)得到了飛速發(fā)展,其在軍事方面的作用已經(jīng)無可替代,同時也在民用方面發(fā)揮巨大作用。然而導(dǎo)航衛(wèi)星距離地球表面幾萬千米,導(dǎo)航信號接收機接收到的信號非常微弱,信噪比甚至只有-20 dB,很容易受到其他信號的干擾[1?2]?,F(xiàn)階段最有效的抗干擾技術(shù)莫過于空時聯(lián)合抗干擾技術(shù)[3?4]。通過天線陣列和時域延時抽頭,空時聯(lián)合抗干擾技術(shù)大大增加了陣列自由度,能夠形成更復(fù)雜的方向圖,對更多的噪聲產(chǎn)生抑制,擁有良好的抗干擾性能。然而,自由度的增加意味著復(fù)雜度的增加,比如采用維納濾波時的阻塞矩陣求解,就會耗費大量資源?;谙嚓P(guān)相減算法的多級維納濾波器利用信號的逐級正交投影降維,恰好能夠避免求解阻塞矩陣,從而實現(xiàn)空時聯(lián)合抗干擾的快速濾波[5?7]。

    1 算法原理

    空時聯(lián)合抗干擾技術(shù)采用M個陣元的天線陣列,并且在每一個陣元后設(shè)置N個延時抽頭。這樣理論上陣列能夠處理T=M×N維的接收信號。將這T路信號乘以不同的權(quán)值并最終相加,得到系統(tǒng)濾波的輸出結(jié)果。通過設(shè)置空時導(dǎo)向矢量,并求解接收信號的協(xié)方差矩陣,可以求得最優(yōu)權(quán)矢量。然而以上方法中需要對接收信號的協(xié)方差矩陣進行求逆運算,對于維度為T的方陣,這樣的運算復(fù)雜度非常高,難以用硬件快速實現(xiàn)以保證系統(tǒng)實時性。相關(guān)相減算法多級維納濾波器(CSA?MWF)通過信號的逐級降維,大大降低了算法的復(fù)雜度。其結(jié)構(gòu)如圖1所示。其中,X(k)為輸入的M維空時聯(lián)合復(fù)信號,k為對應(yīng)采樣快拍數(shù)。本文中采用功率倒置算法,能夠很好地處理干擾功率遠(yuǎn)大于目標(biāo)信號功率的情況[8?9],取導(dǎo)向矢量a(θ0)=[1,0,…,0],則圖1中:

    2 硬件設(shè)計

    根據(jù)濾波器算法特點,在硬件設(shè)計方面,首先確定將裝置分成兩個硬件模塊:濾波器系數(shù)求解模塊和線性濾波模塊,如圖2所示。

    在信號進入濾波器之前,首先需要進行希爾伯特變換產(chǎn)生復(fù)信號。

    濾波器系數(shù)求解模塊連續(xù)的接收訓(xùn)練序列,并利用設(shè)定長度的訓(xùn)練序列求解濾波器系數(shù),包括圖2中的hi和wi等。在求解完一組濾波器系數(shù)后,將其提供給線性濾波模塊以更新濾波器系數(shù),與此同時濾波器系數(shù)求解模塊繼續(xù)接收訓(xùn)練序列并進行下一組濾波器系數(shù)求解及更新。線性濾波模塊利用濾波器系數(shù)求解模塊更新的系數(shù),連續(xù)地對輸入信號進行線性濾波。當(dāng)且僅當(dāng)濾波器系數(shù)求解模塊完成一組系數(shù)求解時,線性濾波模塊更新其系數(shù)。并且,線性濾波模塊的輸出信號速率等于輸入信號速率。

    2.1 濾波器系數(shù)求解模塊設(shè)計

    濾波器系數(shù)求解模塊周期性的接收訓(xùn)練序列并進行濾波器系數(shù)求解,最終更新線性濾波模塊的濾波器系數(shù)。本文中采用滿秩處理,即濾波器級數(shù)為r=M-1。

    由圖1可以看到,每一級求解模塊硬件結(jié)構(gòu)均相同,只有輸入信號不同。所以可以設(shè)計單級濾波器硬件結(jié)構(gòu),配合寄存器及計數(shù)控制單元,將單級輸出信號作為新一輪的輸入信號,完成一種硬件的循環(huán)求解結(jié)構(gòu),如圖3所示。

    圖3中,對于前向濾波,利用寄存器存儲每一級的計算結(jié)果,然后作為新的輸入進行下一級的求解;對于后向濾波也有相同結(jié)構(gòu)。通過計數(shù)控制模塊,記錄當(dāng)前求解級數(shù)及求解狀態(tài),并控制下一級的求解。通過這種硬件結(jié)構(gòu),不僅能夠保存所有需要的濾波器系數(shù),以供線性濾波模塊更新,更能夠節(jié)省很大的硬件邏輯資源,使得硬件結(jié)構(gòu)更為簡單高效。

    2.2 線性濾波模塊設(shè)計

    線性濾波模塊周期性的從濾波器系數(shù)求解模塊更新濾波器系數(shù),并按照信號輸入速率輸出濾波結(jié)果。在這種設(shè)計要求下,線性濾波模塊不能利用單級循環(huán)結(jié)構(gòu)完成濾波,而是必須設(shè)計出每一級的濾波器結(jié)構(gòu)。但是,由于不需要對濾波器系數(shù)進行求解,每一級濾波只是簡單的乘加,所以硬件結(jié)構(gòu)仍然較為簡單。其具體結(jié)構(gòu)如圖1所示,不同之處在于其周期性的更新濾波器系數(shù),即h和w變量。

    3 算法仿真

    3.1 性能仿真

    為了驗證算法性能,本文利用Matlab生成的隨機信號進行測試仿真??紤]到Y(jié)型陣列具有更好的波束成形性能[10],仿真采用4個陣元的Y型陣列,陣元間隔為半波長。

    仿真中,利用隨機序列產(chǎn)生3個寬帶干擾信號,其來向角分別為:

    [θ1=60°,φ1=-50°θ2=25°,φ2=-35°θ3=85°,φ3=-10°]

    同時在接收信號中添加高斯噪聲,并且設(shè)定干擾?噪聲比(INR)為40 dB??紤]到通常期望的導(dǎo)航接收信號功率非常小,可以達(dá)到信噪比-20 dB左右,所以性能仿真時并未添加期望信號。取10 000個快拍數(shù)的信號塊,并且取前200個快拍的信號作為濾波器系數(shù)訓(xùn)練序列,用來求解濾波器系數(shù)。經(jīng)過仿真,得到陣列輸入信號與濾波后輸出信號功率比為42.515 1??梢钥吹剑ㄟ^CSA?MWF后,接收信號功率大大降低,這就意味著信號中占主要功率比例的干擾信號得到了有效抑制。

    圖4位信號的功率譜密度,其中上曲線為輸入信號功率譜密度,下曲線為輸出信號功率譜密度。通過對比同樣能夠看到輸出信號功率降低了40 dB左右。

    圖5為歸一化后的陣列方向圖。觀察可以看到陣列方向圖在干擾信號方向均形成了較深零陷,對接收信號中的干擾信號起到了有效的衰減。

    3.2 定點仿真

    在硬件編程實現(xiàn)該裝置前,需要通過Matlab進行算法的定點仿真。定點仿真一方面可以觀察將浮點數(shù)改為定點數(shù)后算法性能的下降情況,另一方面也能夠通過觀察數(shù)據(jù)大小進行硬件中變量位寬的設(shè)計,并進行合理的截位寬度選擇。仿真中采用實采數(shù)據(jù),包含3個寬帶干擾信號,數(shù)據(jù)輸入為16位有符號整數(shù)??紤]到算法流程中存在矩陣的乘加,所以將信號輸入及中間變量擴大到18位,并且對所有中間變量進行高位截位(即截取最高幾位,絕對值超過最大值的用截位后最大值表示)。同時,針對硬件無法較快完成的除法操作,建立18位除法索引表,通過查表的方式,犧牲內(nèi)存資源,用乘法代替除法。除此之外,對算法流程中其他的細(xì)節(jié)同樣進行定點設(shè)計,并進行適當(dāng)截位。取10組數(shù)據(jù)進行定點仿真,其中每組數(shù)據(jù)快拍數(shù)為2 041,訓(xùn)練序列塊排數(shù)為256。分別仿真定點與非定點情況,并觀察濾波前信號與濾波后信號的功率比。表1為定點仿真結(jié)果。

    可以看到,定點仿真后算法性能幾乎沒有下降,相比于浮點仿真,定點仿真結(jié)果僅降低0.1 dB以下。定點仿真為硬件結(jié)構(gòu)的代碼實現(xiàn)提供了保障。硬件代碼最終將能夠真實反映定點仿真的結(jié)果。

    4 結(jié) 語

    本文提供了一種基于相關(guān)減法多級維納濾波器的導(dǎo)航信號抗干擾自適應(yīng)處理裝置,并通過原理介紹、算法仿真以及最終的硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計給出了具體分析及實現(xiàn)方案。可以看到,本文所述裝置不僅充分利用了空時聯(lián)合濾波技術(shù)的優(yōu)點,對方向變化緩慢的噪聲有很好的抑制作用,同時也能夠避免較高的算法復(fù)雜度,保障裝置的實時性。不僅如此,利用單級硬件結(jié)構(gòu)配合寄存器實現(xiàn)循環(huán)求解濾波器系數(shù),也能夠節(jié)省一部分硬件資源。綜上,本文所述裝置是一種性能較好的導(dǎo)航信號抗干擾自適應(yīng)裝置。

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