一种适用于卫星通信的空时联合抗干扰方法、装置及设备与流程

1.本发明涉及天线阵列信号处理技术领域，具体涉及一种适用于卫星通信的空时联合抗干扰方法、装置及设备。


背景技术：

2.目前，北斗卫星导航系统已经完全实现为我国全天候提供精准的导航、授时、定位和短报文通信等服务，在我国经济社会发展过程中扮演着越来越重要的角色。由于卫星通信方式优势明显，受地理位置和时间等客观因素限制较小，因此发展迅速，但发展的过程中仍然面临一定问题，而挑战之一就是日益复杂的电磁环境。由于空间（尤其地面空间）中存在大量电磁干扰，甚至是恶意干扰，导致卫星信号极易受到影响。另一方面，在电网应用场景下，通常有大量电力设备布置在偏远地区，主要通过北斗卫星导航系统提供的授时、定位等服务来实现电网时间基准统一、电站环境监测、电力车辆监控等功能。当干扰严重时，使得地面导航接收机接收信号质量下降，严重影响北斗卫星导航系统服务质量，进而可能带来难以弥补的电力应用损失。因此，如何抑制干扰、提高北斗卫星导航系统通信的可靠性和安全性，保障北斗卫星导航系统服务质量具有重要意义。


技术实现要素：

3.为了解决卫星通信中干扰抑制能力不足的问题，本发明提供了一种适用于卫星通信的空时联合抗干扰方法。本发明采用两级干扰抑制方法，提高干扰场景下北斗卫星导航系统向电网设备提供无线通信服务的可靠性。
4.本发明通过下述技术方案实现：一种适用于卫星通信的空时联合抗干扰方法，包括：采用多重信号分类算法估计接收信号的波达方向；基于期望信号的波达方向，采用线性约束最小方差优化准则求解波束赋形权重矢量；所述期望信号的波达方向为接收信号中有用信号的波达方向；根据波束赋形权重矢量对接收信号进行第一级干扰抑制处理；根据导向矢量原理对经过第一级干扰抑制处理后的信号进行维度扩展；采用基于最大化信号干噪比准则的空时处理方法再次求解波束赋形权重矢量；根据再次求解得到的波束赋形权重矢量对经过维度扩展后的信号进行第二级干扰抑制处理；采用标准最大似然序列估计方法对经过第二级干扰抑制处理后的信号进行检测，恢复出有用符号序列。
5.优选的，本发明采用线性约束最小方差优化准则求解得到的波束赋形权重矢量为：
其中，为约束矩阵，其由所得信号波达方向对应的导向矢量构造；为与期望信号方向有关的约束向量；为天线阵列接收信号的采样协方差矩阵。
6.优选的，本发明的根据波束赋形权重矢量对接收信号进行第一级干扰抑制处理步骤具体为：采用求解得到的权重矢量对第时刻天线阵列接收信号加权处理，输出信号为。
7.优选的，本发明的根据导向矢量原理对经过第一级干扰抑制处理后的信号进行维度扩展步骤具体为：根据天线阵列法线方向对应导向矢量对进行扩展，扩展维度为m，扩展后的信号为。
8.优选的，本发明的采用基于最大化信号干噪比准则的空时处理方法再次求解波束赋形权重矢量步骤具体包括：经过次快拍后接收到序列，计算协方差矩阵；同理，结合接收端已知的训练序列t分别计算矩阵，进一步构造矩阵；求解最小特征值对应的特征向量，则信道矢量估计为；再次求解波束赋形权重矢量。
9.优选的，本发明的根据再次求解得到的波束赋形权重矢量对经过维度扩展后的信号进行第二级干扰抑制处理步骤具体为：根据再次求解得到的权重矢量对扩展维度后的信号加权处理得到实现第二级干扰抑制。
10.第二方面，本发明提出了一种适用于卫星通信的空时联合抗干扰装置，包括波达方向估计模块、一级干扰抑制模块、二级干扰抑制模块、序列检测模块；所述波达方向估计模块采用多重信号分类算法估计接收信号波达方向；所述一级干扰抑制模块采用线性约束最小方差优化准则求解波束赋形权重矢量，并对接收信号进行加权处理实现第一级干扰抑制；所述二级干扰抑制模块首先根据导向矢量原理对经过第一级干扰抑制后的信号进行维度扩展，再采用基于最大化信号干噪比准则的空时处理方法再次求解波束赋形权重矢量，并对维度扩展后的信号进行加权处理实现第二级干扰抑制；所述序列检测模块采用标准最大似然序列估计方法对经第二级干扰抑制后的信号进行检测，恢复出有用符号序列。
11.第三方面，本发明提出了一种卫星通信设备，包括本发明所述适用于卫星通信的空时联合抗干扰装置。
12.本发明具有如下的优点和有益效果：与现有空域处理方法和jst方法相比，本发明具备更好的抗干扰能力，在干扰恶劣环境中具有明显的性能增益。因此，本发明有利于提高北斗卫星导航系统在干扰恶劣环境中为国家电网设备提供定位、授时等通信服务的可靠性。
附图说明
13.此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本技术的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：图1为本发明的抗干扰方法流程示意图。
14.图2为本发明的设备结构示意图。
15.图3为本发明的抗干扰装置原理框图。
16.图4为在训练序列长度为26、信息序列长度为114、天线阵元数目m=16、多径数为3、信道记忆长度为4、干扰用户数目为2、调制方式为bpsk时，在不同信干比时采用本发明方法与jst方法的误码率(ber)比较曲线。图中横坐标为信干比（单位：db），纵坐标为误码率(ber)。图中的标记
“○”
代表jst方法，
“□”
代表本发明方法。
17.图5为在训练序列长度为26、信息序列长度为114、天线阵元数目m=16、多径数为3、信道记忆长度为4、干扰用户数目为2、调制方式为bpsk时，在不同信干比时采用本发明方法与基于lcmv优化准则抗干扰方法的误码率(ber)比较曲线。图中横坐标为信干比（单位：db），纵坐标为误码率(ber)。图中的标记
“○”
代表基于lcmv优化准则的抗干扰方法，
“□”
代表本发明方法。
18.图6为在训练序列长度为26、信息序列长度为114、天线阵元数目m=16、多径数为3、信道记忆长度为4、干扰用户数目为2、调制方式为bpsk，采用本发明方法在不同信噪比时的误码率(ber)比较曲线。图中横坐标为信干比（单位：db），纵坐标为误码率(ber)。图中的标记
“○”
代表基于lcmv优化准则的抗干扰方法，
“□”
代表本发明方法。
19.图7为在训练序列长度为26、信息序列长度为114、天线阵元数目m=16、多径数为3、信道记忆长度为4、干扰用户数目为2、调制方式为bpsk，采用本发明方法在不同信噪比时的误码率(ber)比较曲线。图中横坐标为信噪比（单位：db），纵坐标为误码率(ber)。图中的标记
“×”
代表信干比为
‑
40db时本发明方法的误码率曲线，
“○”
代表信干比为
‑
30db时本发明方法的误码率曲线，
“◇”
代表信干比为
‑
20db时本发明方法的误码率曲线，
“□”
代表信干比为0db时本发明方法的误码率曲线。
具体实施方式
20.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
21.实施例1目前抗干扰技术主要包括以下几类技术：时域抗干扰技术：其核心思想是利用数字信号处理技术设计自适应滤波器，在时域内对接收信号进行处理，从而抑制干扰。时域滤波技术对窄带干扰具有较强的抑制作用，
例如美国mayflower公司研发的时域抗干扰芯片，对干扰功率大于30db的窄带干扰仍具有良好抑制效果。
22.频域抗干扰技术：该技术主要利用快速傅里叶变换(fft, fast fourier transform)将信号从时域变换到频域，进一步在频域上抑制干扰分量功率谱线，达到抗干扰目的。频域抗干扰技术容易实现，相对于时域抗干扰技术能够提供更低的零陷深度，但频域抗干扰技术在抑制干扰的同时也会削弱卫星信号。
23.空域抗干扰技术：该技术根据期望信号与干扰信号在空间中波达方向的差异性，采用合理的优化准则自适应求解波束赋形权重矢量，通过对天线阵列各阵元加权处理，使主波束对准期望信号方向，而零陷位置对准干扰信号方向，从而抑制干扰。空域抗干扰技术因其优异的抗干扰性能受到科研人员的广泛关注。
24.空时联合抗干扰技术：该方法在空域抗干扰技术基础上结合了时域处理技术，克服了纯空域抗干扰技术存在干扰抑制能力受限于阵元个数的缺点，极大提升了天线阵列干扰抑制的自由度，而且时域处理技术的引入，进一步提升了抗干扰性能。该技术是目前卫星通信抗干扰研究的热点之一。
25.在实际应用中，干扰信号的功率通常较大，而且目前使用较多的功率倒置法对卫星信号没有增益，甚至会削弱卫星信号。因此，考虑到空域抗干扰方法和空时联合(jst, joint space
‑
time)抗干扰方法的优异性能，本实施例提出了一种适用于卫星通信的空时联合抗干扰方法，本实施例的方法首先采用多重信号分类算法(music, multiple signal classification)估计信号的波达方向(doa, direction of arrival），然后根据期望信号方向采用基于线性约束最小方差(lcmv, linear constraint minimum variance)优化准则求解波束赋形权重矢量，并对接收信号进行加权处理实现第一级干扰抑制，再采用基于最大化信干噪比(sinr, signal to interference and noise ratio)准则的空时处理方法求解信道矢量和波束赋形权重矢量，再次对经过第一级干扰抑制后的信号进行加权处理实现第二级干扰抑制，最后对经过两级干扰抑制后的接收信号序列采用标准最大似然序列估计(mlse, maximum likelihood sequence estimation)方法接收。相比于基于lcmv优化准则的抗干扰方法、jst方法、最小均方误差(lms, least mean square)方法、递推最小二乘(rls, recursive least square)方法、恒模算法(cma, constant modulus algorithm)，本实施例所提方法具备更好的干扰抑制能力和波束赋形增益。
26.具体如图1所示，本实施例的方法包括：步骤101，估计接收信号的波达方向。
27.本实施例的步骤101采用music算法实现信号波达方向估计，即：对天线阵列接收信号的采样协方差矩阵r进行特征分解，根据所得特征向量构造信号子空间和噪声子空间，进一步得到阵列空间谱函数，最后通过谱峰搜索算法估计信号波达方向。
28.步骤102，基于期望信号的波达方向，采用线性约束最小方差优化准则（lcmv优化准则）求解波束赋形权重矢量。所述期望信号波达方向为实际接收信号中有用信号的波达方向。
29.本实施例求解的波束赋形权重矢量为：
其中约束矩阵由步骤101所得信号波达方向对应的导向矢量构造，是与期望信号方向有关的约束向量。
30.步骤103，根据波束赋形权重矢量对接收信号进行第一级干扰抑制处理。
31.本实施例的步骤103具体包括：根据步骤102求解得到的权重矢量对第时刻天线阵列接收信号加权处理，输出信号为。
32.步骤104，根据导向矢量原理对经过第一级干扰抑制后的信号进行维度扩展。
33.本实施例的步骤104根据天线阵列法线方向对应导向矢量对进行扩展，扩展维度为m，扩展后的信号为，其中m为阵元数。
34.步骤105，采用基于最大化信号干噪比准则（sinr准则）的空时处理方法（jst算法）再次求解波束赋形权重矢量。
35.本实施例的步骤105具体包括：步骤201，经过次快拍后接收到序列，计算协方差矩阵；同理，结合接收端已知的训练序列t分别计算矩阵，进一步构造矩阵；步骤202，求解最小特征值对应的特征向量，则信道矢量估计为；步骤203，再次求解波束赋形权重矢量。
36.步骤106，根据再次求解得到的权重矢量对经过扩展维度后的信号进行第二级干扰抑制处理。
37.本实施例的步骤106根据再次求解得到的权重矢量对扩展维度后的信号加权处理得到实现第二级干扰抑制。
38.步骤107，采用标准mlse方法对经过第二级干扰抑制处理后的信号进行检测，恢复出有用符号序列。
39.本实施例步骤107根据所得信道矢量对经过第二级干扰抑制后的信号进行检测，恢复出有用序号序列。
40.本实施例提出的方法采用两级干扰抑制架构实现抗干扰目的。首先估计信号的波达方向，然后基于期望信号方向采用lcmv优化准则求解波束赋形权重矢量，根据所得对天线阵列接收信号进行加权处理实现第一级干扰抑制，经过第一级抑制后干扰信号能量已经充分降低。接着根据导向矢量原理对经过第一级干扰抑制后的信号扩展维度，再采用基于最大化信干噪比准则的空时处理方法求解信道矢量和波束赋形权重矢量，根据所得对扩展维度后的信号进行加权处理实现第二级干扰抑制，最后根据所得信道矢量对经过两级干扰抑制后的信号序列采用标准mlse方法进行检测，进一步提升算法抗干扰性能。
41.本实施例还提出了一种计算机设备（接收端设备），用于执行本实施例的上述方法。
42.具体如图2所示，计算机设备包括处理器、内存储器和系统总线；内存储器和处理器在内的各种设备组件连接到系统总线上。处理器是一个用来通过计算机系统中基本的算术和逻辑运算来执行计算机程序指令的硬件。内存储器是一个用于临时或永久性存储计算程序或数据(例如，程序状态信息)的物理设备。系统总线可以为以下几种类型的总线结构中的任意一种，包括存储器总线或存储控制器、外设总线和局部总线。处理器和内存储器可以通过系统总线进行数据通信。其中内存储器包括只读存储器(rom)或闪存（图中未示出），以及随机存取存储器(ram)，ram通常是指加载了操作系统和计算机程序的主存储器。
43.计算机设备一般包括一个外存储设备。外存储设备可以从多种计算机可读介质中选择，计算机可读介质是指可以通过计算机设备访问的任何可利用的介质，包括移动的和固定的两种介质。例如，计算机可读介质包括但不限于，闪速存储器（微型sd卡），cd
‑
rom，数字通用光盘(dvd)或其它光盘存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其它磁存储设备，或者可用于存储所需信息并可由计算机设备访问的任何其它介质。
44.计算机设备可在网络环境中与一个或者多个网络终端进行逻辑连接。网络终端可以是个人电脑、服务器、路由器、智能电话、平板电脑或者其它公共网络节点。计算机设备通过网络接口（局域网lan接口）与网络终端相连接。局域网(lan)是指在有限区域内，例如家庭、学校、计算机实验室、或者使用网络媒体的办公楼，互联组成的计算机网络。wifi和双绞线布线以太网是最常用的构建局域网的两种技术。
45.应当指出的是，其它包括比计算机设备更多或更少的子系统的计算机系统也能适用于发明。
46.如上面详细描述的，适用于本实施例的计算机设备能执行空时联合抗干扰方法的指定操作。计算机设备通过处理器运行在计算机可读介质中的软件指令的形式来执行这些操作。这些软件指令可以从存储设备或者通过局域网接口从另一设备读入到存储器中。存储在存储器中的软件指令使得处理器执行上述的群成员信息的处理方法。此外，通过硬件电路或者硬件电路结合软件指令也能同样实现本发明。因此，实现本实施例并不限于任何特定硬件电路和软件的组合。
47.实施例2本实施例提出了一种适用于卫星通信的空时联合抗干扰装置，具体如图3所示，本实施例的装置包括波达方向估计模块、一级干扰抑制模块、二级干扰抑制模块、序列检测模块。
48.其中，方向估计模块采用music算法估计接收信号波达方向。
49.一级干扰抑制模块采用基于lcmv优化准则求解波束赋形权重矢量，并对接收信号进行加权处理实现第一级干扰抑制。
50.二级干扰抑制模块首先根据导向矢量原理对经过第一级干扰抑制后的信号进行维度扩展，再采用基于sinr准则的空时处理方法（即jst算法）再次求解波束赋形权重矢量和信号数量，并对维度扩展后的信号进行加权处理实现第二级干扰抑制。
51.序列检测模块采用标准mlse方法对经第二级干扰抑制后的信号进行检测，恢复出有用符号序列。
52.本实施例还提出了一种卫星通信设备，该设备包括上述抗干扰装置。
53.实施例3本实施例对上述实施例提出的抗干扰方法进行仿真验证，仿真实验具体条件为：训练序列长度为26、信息序列长度为114、天线阵元数目m=16、多径数目为3、信道记忆长度为4、干扰用户数为2、调制方式为bpsk。
54.图4为在上述具体仿真条件下，在不同信干比时本发明方法与jst方法的误码率(ber)比较曲线。图中横坐标为信干比（单位：db），纵坐标为误码率(ber)。图中的标记
“○”
代表jst方法，
“□”
代表本发明方法。
55.从图4可以看出，本发明方法的抗干扰性能优于jst方法。当码率为时，相比jst算法，本发明方法的抗干扰性能提升了约15db。
56.图5为在上述具体仿真条件下，在不同信干比时本发明方法与基于lcmv优化准则抗干扰方法的误码率(ber)比较曲线。图中横坐标为信干比（单位：db），纵坐标为误码率(ber)。图中的标记
“○”
代表基于lcmv优化准则的抗干扰方法，
“□”
代表本发明方法。
57.从图5可以看出，本发明方法的抗干扰性能优于基于lcmv优化准则抗干扰方法。当误码率为时，相比基于lcmv优化准则抗干扰方法，本发明方法的抗干扰性能提升了约18db。
58.图6为在上述具体仿真条件下，本发明方法在不同信噪比时误码率(ber)比较曲线。图中横坐标为信噪比（单位：db），纵坐标为误码率(ber)。图中的标记
“×”
代表信干比为
‑
40db时本发明方法的误码率曲线，
“○”
代表信干比为
‑
30db时本发明方法的误码率曲线，
“◇”
代表信干比为
‑
20db时本发明方法的误码率曲线，
“□”
代表信干比为0db时本发明方法的误码率曲线。
59.从图6可以看出，当信干比为
‑
40db和
‑
30db时，本发明方法的误码率曲线出现平层现象，此时算法的抗干扰性能受干扰功率影响较大。随着信干比增大，算法抗干扰能力有所提升，当信干比为0db时，平层现象消失，误码率随着信噪比的增加而快速下降。
60.图7为在上述具体仿真条件下，在不同信干比时本发明方法与lms方法、rls方法、cma方法、基于lcmv优化准则的抗干扰方法、jst方法的误码率(ber)比较曲线。图中横坐标为信干比（单位：db），纵坐标为误码率(ber)。图中的标记“＋”代表lms方法的误码率曲线，
“×”
代表rls方法的误码率曲线，“*”代表cma方法的误码率曲线，
“◇”
代表基于lcmv优化准则抗干扰方法的误码率曲线，
“○”
代表jst方法的误码率曲线，
“□”
代表本发明方法的误码率曲线。
61.从图7可以看出，与传统抗干扰方法相比，本发明方法抗干扰性能更优。当误码率为时，相比于jst方法，本发明方法的抗干扰性能提升约15db；相比于基于lcmv优化准则的抗干扰方法，本发明方法的抗干扰性能提升约18db；相比于lms方法、rls方法及cma方法，本发明方法的抗干扰性能具有更明显的性能提升。
62.以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。