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    基于重排小波變換的GNSS接收機(jī)干擾檢測

    2017-04-27 16:10:44趙慧子孫克文
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2017年11期
    關(guān)鍵詞:小波變換抗干擾

    趙慧子+孫克文

    摘 要:文章通過分析譜圖、Wigner-Ville分布和小波變換在檢測衛(wèi)星導(dǎo)航信號中射頻干擾時存在的缺陷,提出了將重排技術(shù)與小波變換結(jié)合后的重排小波變換的方法。使用該方法檢測導(dǎo)航接收機(jī)中的干擾,可以有效地處理時頻分辨率、交叉項干擾、時頻分布的聚集性等問題,提升了導(dǎo)航系統(tǒng)的抗干擾檢測與抑制能力。

    關(guān)鍵詞:衛(wèi)星導(dǎo)航;抗干擾;時頻分析;小波變換;重排技術(shù)

    引言

    隨著全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System, GNSS)的不斷發(fā)展,GNSS在各個領(lǐng)域的應(yīng)用日趨廣泛。GNSS接收機(jī)是實現(xiàn)衛(wèi)星導(dǎo)航定位的無線電接收設(shè)備,它能夠接收、跟蹤、變換和測量GNSS信號,對導(dǎo)航定位性能起著重要作用[1]。

    為了提高GNSS的導(dǎo)航定位性能,需要在接收機(jī)電路中對GNSS信號中的干擾成分進(jìn)行檢測和抑制。目前,接收機(jī)電路信號處理的干擾抑制算法主要有時域消隱法、頻域濾波法和時頻混合濾波法。時域消隱法實現(xiàn)簡單,但在干擾占空比較大的情況下,置零干擾信號的同時會損失大量的有用信號,影響接收機(jī)對有用信號的捕獲性能。頻域濾波法在濾除干擾的同時也濾除了與干擾同頻的衛(wèi)星信號[2-4]。

    本文討論了GNSS接收機(jī)的射頻前端與基帶信號處理單元之間的導(dǎo)航信號抗干擾處理方法,主要從時頻混合濾波出發(fā),用時頻分析方法對導(dǎo)航信號的特定干擾成分進(jìn)行了檢測。傳統(tǒng)的時頻分析方法中總存在時頻分辨率低,交叉項干擾或時頻聚集性差等問題,這在信號變換域分析中對干擾成分的檢測不利。為了克服這些不足,本文將小波變換與重排技術(shù)相結(jié)合,提出了小波重排算法,并進(jìn)行了仿真和驗證,證明了重排小波算法在GNSS接收機(jī)的射頻干擾檢測中具有良好效果。

    1 導(dǎo)航信號模型

    在射頻干擾的噪聲環(huán)境下,衛(wèi)星導(dǎo)航信號在GNSS接收機(jī)的輸入端可以表示成如下表達(dá)式:

    其中rRF,i是第i個衛(wèi)星發(fā)送的信號,wRF是均值為零的平穩(wěn)加性高斯白噪聲,jRF是非平穩(wěn)射頻干擾信號。本文中jRF為掃頻干擾信號,它的時域表達(dá)式如下:

    GNSS衛(wèi)星導(dǎo)航信號采用擴(kuò)頻通信技術(shù),擴(kuò)頻后的衛(wèi)星信號淹沒在高斯白噪聲中,信號能量均勻分布于整個時頻面。掃頻干擾對直擴(kuò)系統(tǒng)的危害很大,它在其掃頻頻段內(nèi)做周期性掃描,對該頻段內(nèi)的衛(wèi)星導(dǎo)航信號形成壓制性干擾。干擾信號的能量經(jīng)時頻變換后被限定在時頻面內(nèi)某一區(qū)域,可以很好地實施監(jiān)測。通過特定時頻分析方法對信號進(jìn)行處理,即可判定干擾信號能量聚集的位置。然后采用基于時頻分布的陷波器對其濾波,從而有效剔除了干擾信號[5]。在GNSS接收機(jī)抗干擾設(shè)計中,時頻分析方法近年來已逐漸獲得重視。

    2 時頻分析方法

    時頻濾波通過選擇適當(dāng)?shù)臅r頻分析方法對信號進(jìn)行時頻變換,利用信號與干擾在時頻面上的不同分布特性,在時頻域內(nèi)對GNSS信號進(jìn)行干擾抑制處理。對接收機(jī)中的GNSS信號進(jìn)行干擾檢測時,主要的時頻分析方法包括譜圖、Wigner-Ville分布、小波變換等[6,7]。

    2.1 譜圖

    譜圖定義為短時傅里葉變換模的平方,表達(dá)式如下:

    其中,h(t)是中心在t的窗函數(shù)。譜圖是實值,非負(fù)的二次型分布,具有時移和頻移不變性。譜圖存在時間分辨率和頻率分辨率的矛盾,窗函數(shù)時寬越窄,時間分辨率越高。這時帶通濾波器的通帶就越窄,頻率分辨率也就越低。

    由四個Gauss元組成的信號在不同窗函數(shù)寬度下得到如圖1所示的譜圖。對比分析這兩個譜圖可以看出,當(dāng)窗函數(shù)的寬度增加時,提高了頻域分辨率,但時域分辨率明顯降低了。根據(jù)Heisenberg不確定性原理,時間分辨率與頻率分辨率不能同時任意小,它們的乘積受到了一定值的限制。

    2.2 Wigner-Ville分布

    Wigner-Ville分布是分析非平穩(wěn)時變信號的重要工具,在一定程度上解決了譜圖存在的問題。y(t)的Wigner-Ville分布定義[8]如下:

    其中,R(t,τ)=y(t+)y*(t-)為瞬時相關(guān)函數(shù),Wigner-Ville分布可以理解為瞬時相關(guān)函數(shù)R(t,t)關(guān)于t 的傅里葉變換。

    Wigner-Ville分布具有好的時頻聚集性,但是根據(jù)卷積定理可知,對于多分量信號,不同信號分量之間會交叉作用而產(chǎn)生交叉項,這在時頻分布中會產(chǎn)生“虛假信號”。交叉項通常是振蕩的,有時幅度能達(dá)到自主項的兩倍,嚴(yán)重影響了信號的時頻特征。

    四個Gauss分量信號的Wigner-Ville分布如圖2所示,任意兩個分量在它們的幾何中心產(chǎn)生了交叉項,四分量信號的Wigner-Ville分布中有六個交叉項,并有兩個交叉項在中心位置發(fā)生重疊。這些交叉項的幅度比自主項的幅度還大,對信號的分析處理產(chǎn)生了嚴(yán)重影響。

    3 重排小波變換

    3.1 小波變換

    小波變換是一種線性時頻表示方法,它不會出現(xiàn)像二次型時頻表示所產(chǎn)生的交叉干擾項問題,而且它在時頻定位方面所表現(xiàn)得優(yōu)良特性也是譜圖難以達(dá)到的[9]。小波變換和傅里葉變換一樣,也是一種積分變換,其表達(dá)式如下:

    ψ(t)滿足下述稱為“容許性條件”的式子:

    其中,Ψ(ω)是ψ(t)的傅里葉變換,我們稱ψ(t)為小波母函數(shù),簡稱為小波。ψa,b中的尺度參數(shù) 使ψa,b具有適應(yīng)頻率變化的可變窗寬,它的倒數(shù)在一定意義上對應(yīng)于頻率ω。即尺度越小,對應(yīng)的頻率越高;尺度越大,對應(yīng)的頻率低。小波變換對短時高頻現(xiàn)象有更好的顯微效果。將小波變換用于衛(wèi)星導(dǎo)航信號的干擾檢測中,對射頻干擾、脈沖干擾等高頻干擾的檢測效果會更好。

    然而小波變換的時間分辨率和尺度分辨率是相互制約的,兩者不可能同時得到提高,因此很難在時頻分析中取得很好的時頻聚集性。將時頻重排方法用于小波變換的時間-尺度能量分布中,能夠提高信號分量的時頻聚集性。

    3.2 重排技術(shù)

    重排技術(shù)就是重新安排信號在時頻面內(nèi)的能量分布,改善信號分布聚集的尖峰。重排后新的時頻分布不必以(t,f)作為時頻域的幾何中心,而是將在任何點處計算得到的值,轉(zhuǎn)換到圍繞這一點的能量分布的“重心”。它在任何點處的值等于重排到這一點的所有值的和,在“重心”位置達(dá)到最大值。在時頻圖中處于“重心”位置的值并不重排,故“重心”位置對應(yīng)于時頻平面的相位平穩(wěn)點和局部最大點。

    將重排算法應(yīng)用到小波變換中,得到小波重排的尺度圖。小波變換的尺度圖算式如下:

    小波尺度圖的重排算式如下:

    式中 。最后得到重排小波尺度圖表達(dá)式如下:

    重排小波尺度圖進(jìn)一步提高了小波變換時頻分布的聚集性,使得衛(wèi)星導(dǎo)航接收機(jī)對干擾信號的檢測更準(zhǔn)確。

    4 結(jié)果分析

    本文中的干擾檢測方法均在真實的GPS數(shù)據(jù)下進(jìn)行測試,用到的GPS數(shù)據(jù)采集自GPS軟件接收機(jī)。實驗中,先往GPS數(shù)據(jù)中加入信噪比為5dB的高斯白噪聲,然后與歸一化掃頻范圍為[0.35, 0.15]的掃頻干擾信號進(jìn)行合成,得到了噪聲環(huán)境下含掃頻干擾的導(dǎo)航信號模型。

    對比圖3和圖4,可看出Wigner-Ville分布比譜圖具有更佳的時頻分辨率,掃頻干擾在其時頻面上的聚集性更好。但Wigner-Ville分布在整個時頻面上布滿了交叉項,嚴(yán)重影響了接收機(jī)對干擾信號的分析處理。

    如圖5所示,傳統(tǒng)小波變換在接收機(jī)干擾檢測中,雖然在時頻分辨率上較之譜圖有所提升,也完全不存在Wigner-Ville分布中的無用交叉項,但時頻分布的能量聚集性較差。如圖6所示,重排小波變換顯著提升了小波變換的時頻聚集性,對GPS信號中干擾成分的檢測表現(xiàn)出了更佳的時頻特性,提高了GNSS接收機(jī)對干擾信號檢測的準(zhǔn)確性。

    5 結(jié)束語

    為提高GNSS接收機(jī)對干擾信號的檢測和識別能力,本文提出了一種新的GNSS信號檢測方法,即將時頻重排算法與小波變換相結(jié)合,得到重排小波變換的方法。這種新的時頻分析方法在提高時頻聚集性的同時,兼具小波變換的優(yōu)良時頻特性。既克服了譜圖中時間分辨率與頻率分辨率相互牽制的問題,又無Wigner-Ville分布中固有的交叉項,能更有效地檢測GNSS信號中的干擾成分。

    參考文獻(xiàn)

    [1]謝鋼.GPS原理與接收機(jī)設(shè)計[M].北京:電子工業(yè)出版社,2012.

    [2]楊東凱,張飛舟,張波.軟件定義的GPS和伽利略接收機(jī)[M].北京:國防工業(yè)出版社,2009.

    [3]劉偉,孫克文,陶帥.基于時頻分析的GNSS連續(xù)波干擾檢測[J].合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2014, 37(9):1089-1092.

    [4]E.D.Kaplan,C.Hegarty. Understanding GPS principles and applications [M].London: Artech House, 2005.

    [5]L. Cohen.時-頻分析:理論與應(yīng)用[M].白居憲,譯.西安:西安交通大學(xué)出版社,1998.

    [6]K.W.Sun,D.K.Yang. A New Reassigned Spectrogram Method in Interference Detection for GNSS Receivers[J].Sensors,2015, 15(9):22167-22191.

    [7]居后鴻,曾慶化,岳亞洲,等.兩種衛(wèi)星導(dǎo)航抗干擾算法對載波相位測量精度影響分析[J].全球定位系統(tǒng),2015,40(1):13-16.

    [8]K.W.Sun,M.Zhang,D.K.Yang. A New Interference Detection Method based on Hybrid Time-Frequency Distribution for GNSS Receivers [J].IEEE Trans. on Vehicular Technology,2006,65(11):9057-9071.

    [9]F.Dovis, L.Musumeci. Use of Wavelet Transforms for Interference Mitigation[C]//2011 International Conference on Localization and GNSS (ICL-GNSS), Tampere, Finland, 2011.

    作者簡介:趙慧子(1991-),女,湖北荊州,碩士,主要研究方向為衛(wèi)星導(dǎo)航抗干擾。

    孫克文(1979-),男,安徽馬鞍山,博士,碩士生導(dǎo)師,教授,主要研究方向為衛(wèi)星導(dǎo)航接收機(jī)設(shè)計、導(dǎo)航信號抗干擾關(guān)鍵技術(shù)。

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