一種自適應(yīng)干擾能量檢測(cè)算法

王　爍，陳澤藝

（1.中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第三十八研究所，安徽合肥230088；2.重慶郵電大學(xué)通信學(xué)院，重慶400065）

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一種自適應(yīng)干擾能量檢測(cè)算法

王爍1，陳澤藝2

（1.中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第三十八研究所，安徽合肥230088；2.重慶郵電大學(xué)通信學(xué)院，重慶400065）

摘 要：干擾能量檢測(cè)是干擾抑制處理的基礎(chǔ)，普通的能量檢測(cè)算法性能容易受到背景噪聲不確定性的影響.提出一種自適應(yīng)干擾能量檢測(cè)算法，該算法基于頻域干擾抑制算法模型，通過(guò)背景噪聲估計(jì)設(shè)定信號(hào)處理門限，自適應(yīng)地調(diào)整校標(biāo)值.仿真結(jié)果表明，該算法能夠消除背景噪聲不確定性對(duì)干擾檢測(cè)性能的影響，窄帶干擾的檢測(cè)性能遠(yuǎn)好于普通能量檢測(cè)算法.

關(guān)鍵詞：干擾抑制；背景噪聲；自適應(yīng)；干擾能量檢測(cè)

準(zhǔn)確的干擾檢測(cè)能更好地消除干擾，目前常用的檢測(cè)算法有能量檢測(cè)法［1-3］、匹配濾波法［4］、循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)法［5］.匹配濾波法需預(yù)先知道干擾信號(hào)的具體參數(shù)，以便設(shè)計(jì)匹配濾波器.循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)法需要了解干擾信號(hào)的循環(huán)頻率，但是在多數(shù)情況下，接收機(jī)無(wú)法得到干擾信號(hào)的先驗(yàn)信息，無(wú)法有效地使這些算法達(dá)到目的.普通的能量檢測(cè)法不需要了解被檢測(cè)信號(hào)的先驗(yàn)信息，算法簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)，但其性能容易受到背景噪聲功率大小的影響，當(dāng)背景噪聲發(fā)生變化時(shí)，固定的預(yù)設(shè)校標(biāo)值無(wú)法準(zhǔn)確反映變化的背景噪聲功率，可導(dǎo)致干擾檢測(cè)性能嚴(yán)重下降.因此，如何有效地估計(jì)背景噪聲功率，并能自動(dòng)調(diào)整校標(biāo)值是一個(gè)有待研究的問(wèn)題.參考文獻(xiàn)［6］提出一種基于經(jīng)驗(yàn)來(lái)設(shè)置能量檢測(cè)門限值的方法，但無(wú)法消除噪聲功率時(shí)變對(duì)檢測(cè)性能的影響.參考文獻(xiàn)［7］在假定噪聲的動(dòng)態(tài)范圍是已知的條件下，分析了噪聲不確定性對(duì)檢測(cè)性能的影響，但其動(dòng)態(tài)范圍的設(shè)定沒有明確依據(jù).為了更好地適應(yīng)不同背景的噪聲環(huán)境，有效降低檢測(cè)虛警概率，作者擬提出一種自適應(yīng)干擾能量檢測(cè)算法，以克服噪聲功率不確定性對(duì)干擾檢測(cè)性能的影響.

1　理論框架

衛(wèi)星通信和導(dǎo)航中經(jīng)常使用擴(kuò)頻體制，有用信號(hào)一般埋在噪聲下面，信號(hào)功率比噪聲功率低10dB以上［8-9］.不存在干擾的情況下，接收信號(hào)的頻譜主要成分是噪聲譜，非常平坦.若接收信號(hào)含有干擾，特別是存在大功率的單音干擾或窄帶干擾的情況下，接收信號(hào)頻譜在干擾頻點(diǎn)對(duì)應(yīng)的幅度譜線較大，形狀不再平坦.因此，可以通過(guò)估計(jì)背景噪聲功率，確定干擾消除門限，進(jìn)行頻域消除，將處理后的信號(hào)能量作為校標(biāo)值.對(duì)于背景噪聲環(huán)境的變化，校標(biāo)值能夠自適應(yīng)地調(diào)整，從而有效消除背景噪聲的不確定性對(duì)干擾檢測(cè)性能的影響.

自適應(yīng)能量檢測(cè)法，是在能量檢測(cè)算法基礎(chǔ)上的改進(jìn)，屬于非線性檢測(cè)法，用于檢測(cè)噪聲中的干擾信號(hào)是否存在.基本思想是根據(jù)頻域變換后的頻率分量估計(jì)背景噪聲功率，依據(jù)背景噪聲功率設(shè)定門限值，將觀測(cè)到的能量值與門限值相比較，若在門限值之上，則判定干擾信號(hào)存在；如果在門限值之下，則判定干擾信號(hào)不存在.

自適應(yīng)干擾能量檢測(cè)算法［10-12］由干擾檢測(cè)和抑制兩部分組成，干擾檢測(cè)和抑制模塊見圖1.

圖1　干擾檢測(cè)和抑制模塊Fig.1　Module of interference detection and suppression

假設(shè)接收到的信號(hào)頻率分量的形式為

其中：S（K）為有用信號(hào)頻率分量，W（K）為高斯白噪聲頻率分量，J（K）為干擾信號(hào)頻率分量，Y（K）為進(jìn)入接收機(jī)的信號(hào)頻率分量.

接收信號(hào)的能量可以表示為

設(shè)X（K）為進(jìn)入接收機(jī)處理后的信號(hào)頻率分量，則處理后信號(hào)能量可以表示為

將處理后信號(hào)能量的k倍作為校標(biāo)值，則校標(biāo)值為

將接收信號(hào)能量與處理后的信號(hào)能量進(jìn)行比較

其中：系數(shù)k可根據(jù)虛警概率的要求適當(dāng)調(diào)整.

圖2為作者提出的自適應(yīng)干擾能量檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)的具體流程圖.

圖2　算法實(shí)現(xiàn)流程圖Fig.2　Flowchart of algorithm implementation

2　算法性能分析

通常采用檢測(cè)概率Pd與虛警概率Pf的大小來(lái)衡量能量檢測(cè)算法的性能.Pd是干擾信號(hào)存在的情況下，正確檢測(cè)到干擾的概率，因此，實(shí)際工作中要盡量增大檢測(cè)概率Pd來(lái)提高系統(tǒng)性能.

判定干擾信號(hào)是否存在，等效于在以下2種條件假設(shè)下對(duì)變量EY與門限值λE進(jìn)行比較

檢測(cè)概率Pd的表達(dá)式可以表示為

Pf為干擾信號(hào)不存在時(shí)，誤認(rèn)為其存在時(shí)的虛警概率.要盡可能地減小虛警概率，來(lái)避免系統(tǒng)性能的惡化.Pf可以表示為

一般情況下，在增大Pd的同時(shí)，不可能使Pf減小，此時(shí)門限值的設(shè)定非常重要.門限值λE的設(shè)定就是在Pd和Pf之間尋求一個(gè)平衡點(diǎn).

假設(shè)背景噪聲服從均值為零、方差為σ20的加性高斯白噪聲，干擾服從均值為零、方差為σ21的高斯分布.因此，當(dāng)不存在干擾時(shí)，接收信號(hào)Y（N）～N（0，σ20）；當(dāng)存在干擾時(shí)，接收信號(hào)Y（N）～N（0，σ2J），其中其均值和方差可以表示為

當(dāng)觀測(cè)點(diǎn)數(shù)N足夠大時(shí)，EY則服從下面的高斯分布

因此，檢測(cè)概率Pd及其虛警概率Pf可以表示為

3　仿真結(jié)果及分析

實(shí)際應(yīng)用中，一般選擇門限值使虛警概率Pf處在一定的閥值之下，同時(shí)盡量增大檢測(cè)概率Pd.仿真中，為使虛警概率足夠小，設(shè)定系數(shù)k為2，門限值λE＝2EX.下面對(duì)窄帶干擾條件下該文算法與普通能量檢測(cè)算法的性能進(jìn)行比較分析.

仿真一：?jiǎn)我舾蓴_條件下，不同干噪比對(duì)應(yīng)的該文算法和普通能量檢測(cè)算法的檢測(cè)概率.

圖3是單音干擾條件下該文算法與普通能量檢測(cè)算法的性能對(duì)比.從圖3中可以看出，該文干擾檢測(cè)算法的性能要好于能量檢測(cè)算法的性能.當(dāng)干噪比達(dá)到-10dB時(shí)，檢測(cè)概率達(dá)到90%以上；當(dāng)干噪比達(dá)到-7dB時(shí)，檢測(cè)概率接近100%.

圖3　單音干擾條件下該文算法與普通能量檢測(cè)算法的性能對(duì)比Fig.3　Comparison between algorithm of this paper and general algorithm in the presence of single tone interference

仿真二：窄帶干擾條件下（干擾比例ρ＝0.1），不同干噪比對(duì)應(yīng)的該文算法和普通能量檢測(cè)算法的檢測(cè)概率.

圖4為窄帶干擾條件下該文算法與普通能量檢測(cè)算法的性能對(duì)比.從圖4中可以看出，該文干擾檢測(cè)算法的性能要好于能量檢測(cè)算法的性能，當(dāng)干噪比達(dá)到-5dB時(shí)，檢測(cè)概率接近100%.

圖4　窄帶干擾條件下該文算法與普通能量檢測(cè)算法的性能對(duì)比Fig.4　Comparison between algorithm of this paper and traditional algorithm in the presence of narrow-band interference

仿真三：在沒有干擾的條件下，不同背景噪聲大小對(duì)應(yīng)的該文算法和普通能量檢測(cè)算法的虛警概率.

圖5給出了不同背景噪聲功率下該文算法與普通能量檢測(cè)算法的性能對(duì)比曲線，從圖5中可以看出，當(dāng)背景噪聲功率高于信號(hào)功率1.5dB時(shí)，能量檢測(cè)算法的虛警概率迅速變大，能量檢測(cè)算法無(wú)法準(zhǔn)確檢測(cè)干擾.而該文算法的虛警概率幾乎為0，對(duì)于不同大小的背景噪聲，該文算法仍能有效完成干擾檢測(cè).

圖5　不同背景噪聲功率下該文算法與普通能量檢測(cè)算法的性能對(duì)比Fig.5　Comparison between algorithm of this paper and traditional algorithm at different levels of background noise power

4　結(jié)束語(yǔ)

作者提出了一種自適應(yīng)干擾能量檢測(cè)算法，此算法通過(guò)對(duì)接收信號(hào)的頻率分量進(jìn)行處理，能依據(jù)處理后的信號(hào)能量自適應(yīng)調(diào)整校標(biāo)值.仿真結(jié)果表明，在不同噪聲環(huán)境下，該算法能有效消除背景噪聲的不確定性對(duì)干擾檢測(cè)性能的影響.該算法尤其適用于窄帶干擾環(huán)境下的干擾能量檢測(cè)，可大幅降低干擾檢測(cè)的虛警概率，有效地改善干擾抑制系統(tǒng)的效率和性能.

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（責(zé)任編輯 鄭小虎）

An adaptive interference energy detection algorithm

WANG Shuo1，CHEN Zeyi2
（1.Corporation No.38Research Institute，China Electronics Technology Group，Hefei 230088，China；
2.School of Communication，Chongqing University of Posts and Telecommunications，Chongqing 400065，China）

Abstract：Interference energy detection is the foundation for the algorithm of interference suppression.General energy detection algorithm is simple and easy to be implemented，but the performance is easily influenced by the uncertainty of the background noise.An adaptive frequency domain energy detection algorithm which was based on frequency domain interference suppression algorithm model was presented in this paper.This algorithm set the threshold of signal through estimating the background noise power，adjusted the reference value adaptively based on the processed signal power.The simulation results showed that this algorithm could effectively eliminate the influence of the uncertain background noise. The performance of detection was much better than general energy detection algorithm extremely under narrowband interference condition.

Key words：interference suppression；background noise；adaptation；interference energy detection

doi：10.3969／j.issn.1000-2162.2016.01.010

作者簡(jiǎn)介：王 爍（1981-），男，安徽合肥人，中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第三十八研究所高級(jí)工程師，博士.

基金項(xiàng)目：國(guó)防科工局民用航天“十二五”預(yù)先研究項(xiàng)目（D030202）

收稿日期：2015-05-11

中圖分類號(hào)：TN961

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1000-2162（2016）01-0059-05