基于ICA-R算法的2FSK信号抗干扰方法及装置与流程

基于ica
‑
r算法的2fsk信号抗干扰方法及装置
技术领域
1.本发明涉及信号传输领域，特别是涉及一种基于ica
‑
r算法的2fsk信号抗干扰方法及装置。


背景技术：

2.由于卫星通信的覆盖范围较广，因此在海上、高山或丛林等偏远地区通常使用卫星进行通信。现有技术中，2fsk(binary frequency shift keying，二进制频移键控)是一种比较常用的调制方式，且由于2fsk的转换速度快、波形好、稳定度高且易于实现，通常使用2fsk进行卫星通信，以将通信信号由发送端传输至接收端，但是通信信号在传输过程中容易受到其他无线电信号的干扰，此时接收端接收到的信号不仅包括通信信号，还包括其他的干扰信号，造成通信性能较差。
3.为解决上述技术问题，现有技术中使用基于ica(independent component analysis，独立分量分析)算法的盲源分离方法将通信信号从天线接收的包含通信信号与干扰信号的输入信号中提取出来。具体地，该方法基于信号的独立性，利用统计学分析方法，可以将通信信号和干扰信号分别从接收的混合信号中分离还原，从而实现抗干扰的目的。但是，使用这种方法只能将通信信号和干扰信号分离，但是并不能区分分离后的信号中哪个是通信信号，哪个是干扰信号，还需要对分离后的多个信号进行后续的信号识别或者人工选择处理才能准确地提取到通信信号，步骤繁琐，对输入信号进行分离的效率较低。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种基于ica
‑
r算法的2fsk信号抗干扰方法及装置，可以直接获取到输入信号中的通信信号，不需要在分离干扰信号及通信信号之后，再对各信号进行区分识别，减少了对输入信号进行信号分离的步骤，提高了信号分离的效率，也实现了抗干扰的目的。
5.为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于ica
‑
r算法的2fsk信号抗干扰方法，包括：
6.接收输入信号，所述输入信号包括干扰信号及通信信号；
7.基于2fsk中的任意一个调制频率生成余弦式的参考信号；
8.基于所述参考信号和所述输入信号使用ica
‑
r算法获取所述输入信号中的所述通信信号；
9.将获取到的所述通信信号发送至信号接收端。
10.优选地，接收输入信号之后，还包括：
11.将所述输入信号输入至无线信道；
12.接收n个天线从所述无线信道获取的n个混合信号；
13.基于所述参考信号和所述输入信号获取所述输入信号中的所述通信信号，包括：
14.基于所述参考信号和n个所述天线接收到的混合信号使用所述ica
‑
r算法获取所
述输入信号中的所述通信信号；
15.其中，n不小于所述输入信号中的信号个数。
16.优选地，所述输入信号中的信号个数为2，所述无线信道表示为2行2列的满秩矩阵。
17.优选地，基于所述参考信号和n个所述混合信号使用ica
‑
r算法获取所述输入信号中的所述通信信号，包括：
18.根据n个所述混合信号及负熵最大化原理构建目标函数；
19.根据所述参考信号构建与所述目标函数相关的约束条件；
20.将所述目标函数及所述约束条件转换为增广拉格朗日函数；
21.初始化拉式参数、分离变量及收敛标准；
22.基于所述拉式参数、所述分离变量、所述收敛标准及所述增广拉格朗日函数计算出n个所述混合信号中提取的通信信号。
23.优选地，所述余弦式的参考信号的关系式为：r(t)＝cos(2πf
c1
t)或r(t)＝cos(2πf
c2
t)；
24.其中，r(t)为参考信号，f
c1
和f
c2
为2fsk的两个调制频率，t为时间。
25.为解决上述技术问题，本发明还提供了一种基于ica
‑
r算法的2fsk信号抗干扰装置，包括：
26.存储器，用于存储计算机程序；
27.处理器，用于在执行所述计算机程序时实现上述所述的基于ica
‑
r算法的2fsk信号抗干扰方法的步骤。
28.本技术提供了一种基于ica
‑
r算法的2fsk信号抗干扰方法，在接收到的输入信号中包括干扰信号及通信信号时，可以基于2fsk信号的任意一个调制频率生成一个参考信号，然后利用此参考信号，用ica
‑
r算法，对输入信号中包含的通信信号进行分离提取，继而可以直接获取到输入信号中的通信信号，不需要在分离干扰信号及通信信号之后，再对各信号进行区分识别，减少了对输入信号进行信号分离的步骤，提高了信号分离的效率，也实现了抗干扰的目的。
29.本技术还提供了一种基于ica
‑
r算法的2fsk信号抗干扰装置，与上述描述的基于ica
‑
r算法的2fsk信号抗干扰方法具有相同的有益效果。
附图说明
30.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对现有技术和实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
31.图1为本发明提供的一种基于ica
‑
r算法的2fsk信号抗干扰方法的流程示意图；
32.图2为本发明提供的一种基于ica
‑
r算法的2fsk调制信号抗干扰方法的系统框图；
33.图3为本发明提供的一种ica
‑
r算法处理模块的示意图；
34.图4为本发明提供的在不同参考信号条件下的图2中各个信号的时域波形图；
35.图5为在不同参考信号条件下的图2中的各个信号的频谱图；
36.图6为本发明提供的抗干扰性能的分析示意图；
37.图7为本发明提供的一种基于ica
‑
r算法的2fsk信号抗干扰装置的结构框图。
具体实施方式
38.本发明的核心是提供一种基于ica
‑
r算法的2fsk信号抗干扰方法及装置，可以直接获取到输入信号中的通信信号，不需要在分离干扰信号及通信信号之后，再对各信号进行区分识别，减少了对输入信号进行信号分离的步骤，提高了信号分离的效率，也实现了抗干扰的目的。
39.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
40.此处对ica
‑
r(independent component analysis with reference，参考独立分量分析)算法的原理进行大体描述：
41.基于ica
‑
r的盲源分离方法可以很好地解决基于ica算法的盲源分离方法的不足。通过引入含有目标通信信号先验信息的参考信号，基于ica
‑
r算法的盲源分离方法可以准确分离提取唯一的目标通信信号。该方法成功的关键是选取合适的参考信号，它必须是含有目标信号先验信息的非高斯信号。通过对已有的公开文献调研可知，产生参考信号的方法主要包括以下几种：基于信号的符号函数、基于接收信号的到达方位角信息、基于目标信号的统计学特性、基于训练序列、基于信号频率等。
42.请参照图1，图1为本发明提供的一种基于ica
‑
r算法的2fsk信号抗干扰方法的流程示意图，该方法包括：
43.s11：接收输入信号，输入信号包括干扰信号及通信信号；
44.s12：基于2fsk中的任意一个调制频率生成余弦式的参考信号；
45.考虑到现有技术中的基于ica算法的盲源分离方法无法从多个混合通信信号中直接分离提取某个目标信号，针对分离还原的多个信号的顺序是不确定的，也即，通信信号以及每个干扰信号会随机的出现在各个输出支路上，需要再对这些输出信号进行后续的信号识别和人工选择处理才能准确提取目标通信信号，这为提取通信信号增加了复杂度。
46.为解决上述技术问题，本技术的设计思路为：引入含有通信信号先验信息的参考信号，在输入信号中包括干扰信号时，可以基于此参考信号直接将通信号从输入信号中提取出来，降低提取通信信号的复杂度。
47.基于此，本技术使用2fsk中的任意一种调制频率生成余弦式的参考信号，从而在输入信号中包括通信信号及干扰信号时，使用此参考信号可以将混合了通信信号和干扰信号及噪声信号的2fsk信号中直接分离出通信信号，从而降低干扰信号和噪声的频谱成分，提高2fsk通信系统的抗干扰性能。使用本技术中的基于余弦式的参考信号获取通信信号的方式无需其他先验信息，只需使用2fsk调制信号的两个调制频率中的任意一个来产生参考信号，方法简单，容易实现，本技术中的参考信号生成方案中，只需要知道发送端通信信号的调制频率即可，且不需要进行2fsk调制，对通信信号所需的先验信息更少，也更容易实现。
48.其中，2fsk传输信号时，使用两种调制频率传输信号，其中一种频率表示数据1，另一种频率表示数据0。余弦式的参考信号可以但不限于为余弦脉冲信号。
49.需要说明的是，本技术中对输入信号的信号格式没有要求，信息比特可以是任意比特序列，此时，输入信号具有不需要导频符号，从而具有不浪费信道容量的好处。此外，本技术中的输入信号可以是只包括两种信号的混合信号，也可以是经过模拟信道混合的混合信号，具体根据实际情况而定，本技术在此不做特别的限定。
50.s13：基于参考信号和输入信号使用ica
‑
r算法获取输入信号中的通信信号；
51.s14：将获取到的通信信号发送至信号接收端。
52.具体地，使用此参考信号获取输入信号中的通信信号时，不需要其他的先验信息，参考信号容易生成。
53.需要说明的是，若输入信号中包括干扰信号时，此干扰信号可以但不限于为白噪声信号、单音信号、多音信号及各类调制信号中一种或多种的组合，具体根据实际情况而定。
54.综上，利用此参考信号，用ica
‑
r算法，对输入信号中包含的通信信号进行分离提取，继而可以直接获取到输入信号中的通信信号，不需要在分离干扰信号及通信信号之后，再对各信号进行区分识别，减少了对输入信号进行信号分离的步骤，提高了信号分离的效率，也实现了抗干扰的目的。
55.在上述实施例的基础上：
56.作为一种优选的实施例，接收输入信号之后，还包括：
57.将输入信号输入至无线信道；
58.接收n个天线从无线信道获取的n个混合信号；
59.基于参考信号和输入信号使用ica
‑
r算法获取输入信号中的通信信号，包括：
60.基于参考信号和n个混合信号获取输入信号中的通信信号；
61.其中，n不小于输入信号中的信号个数。
62.本实施例旨在提供一种输入信号在发送端和接收端之间进行传输的方式，具体地，输入信号通过无线信道进行传输，将输入信号传输至无线信道中，使用n个天线从无线信道中的接收n个混合信号，其中，n的个数不小于输入信号中的信号个数。
63.作为一种优选的实施例，输入信号中的信号个数为2，无线信道表示为2行2列的满秩矩阵。
64.此时，使用两个天线获取无线信道中的天线信号时，无线信道可以用2行2列的满秩矩阵进行表示，矩阵中的第一列表示为输入信号中的两种信号，矩阵中的第二列表示为从无线信道中获取到的2个天线信号。
65.请参照图2，图2为本发明提供的一种基于ica
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r算法的2fsk调制信号抗干扰方法的系统框图，其中s(t)为通信信号，j(t)为输入信号中的干扰信号，x1(t)，x2(t)分别为两个天线信号，当然，无线信道的表现形式不限于使用矩阵，也可以使用其他的实现方式，本技术在此不做特别的限定。
66.本实施例中的2行2列的满秩矩阵可以完成对信号的传递，且实现方式简单可靠。
67.作为一种优选的实施例，基于参考信号和n个天线信号使用ica
‑
r算法获取输入信号中的通信信号，包括：
68.根据n个混合信号及负熵最大化原理构建目标函数；
69.根据参考信号构建与目标函数相关的约束条件；
70.将目标函数及约束条件转换为增广拉格朗日函数；
71.初始化拉式参数、分离变量及收敛标准；
72.基于拉式参数、分离变量、收敛标准及增广拉格朗日函数计算出n个混合信号提取的通信信号。
73.为更好地说明图1中ica
‑
r算法处理模块是如何利用参考信号r(t)完成目标信号s(t)的分离提取的，请参照图2和图3，其中，图3为本发明提供的一种ica
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r算法处理模块的示意图。其主要思想是将输出信号y(t)与参考信号r(t)的接近性度量引入传统ica的差异函数中，然后以某种循环迭代方式完成对分离向量的学习，待分离向量收敛后与观测信号x(t)相乘，即可实现目标通信信号s(t)的分离提取。具体步骤如下：
74.(1)初始化拉氏参数(μ,λ)、学习速率(η)，随机产生分离向量(ω0)，并设置收敛标准；
75.(2)选择接近性度量函数(ε(y,r))，比较输出信号y(t)和参考信号r(t)的接近程度，当输出信号y(t)为期望通信信号s(t)时，接近性度量达到最小值。它可以有以下三种形式可以选择：
[0076][0077]
其中，e{
·
}表示数学期望。
[0078]
(3)构建不等式约束(g(y)≤0)。g(y)将输出信号和参考信号的接近程度控制在某个门限内(ξ)，用于区分目标信号与其他通信信号，其表达形式为：
[0079]
g(y)＝ε(y,r)
‑
ξ≤0
ꢀꢀ
(公式2)
[0080]
(4)构建等式约束(h(y)＝0)。该约束条件可以保证分离提取信号具有单位方差，其表达式为：h(y)＝e(y2)
‑
1＝0
ꢀꢀ
(公式3)
[0081]
(5)构建最优化目标函数(j(y))。可以是基于负熵的差异函数，其表达式为：max j(y)≈ρ[e{f(y)}
‑
e{f(v})]2ꢀꢀ
(公式4)
[0082]
其中，ρ是一个正的常数，f(
·
)是任意非二次函数，v是零均值、单位方差的高斯变量。
[0083]
(6)采用增广法，将上述约束条件下的最优化问题转化为带拉氏参数(μ,λ,γ)的增广拉格朗日函数的极值问题。求得极值为：
[0084][0085]
式中μ和λ是与两约束条件相对应的拉格朗日乘子，γ为惩罚参数，||
·
||为euclidean范数。
[0086]
(7)通过对(5)式求解关于ω的极值，得到分离向量ω的迭代学习公式为：
[0087]
其中，和分别为l对ω的一阶和二阶偏导，r
zz
为白化的观测矩阵z的协方差矩阵，η为学习速率。同时，拉氏参数μ和λ的迭代更新公式为：
[0088][0089]
(8)循环迭代计算公式6和公式7，判断ω是否满足收敛标准，如果满足则停止循环计算，保存最终得到的分离向量ω
p
，否则继续迭代计算。
[0090]
(9)通过公式计算，可直接得到与参考信号r(t)最接近的预期独立分量y(t)，即目标信号s(t)的恢复样本，目标信号的分离提取完成。
[0091]
其中，为了保证在计算过程中的信号的稳定性及可靠性，本实施例在(1)之前先将n个天线信号进行中心化和白化。
[0092]
可见，本实施例中的上述计算方式可以将通信信号从n个天线信号中提取出来，且实现方式简单可靠，进而实现通信信号传输过程中的抗干扰性。
[0093]
作为一种优选的实施例，余弦式的参考信号的关系式为：r(t)＝cos(2πf
c1
t)或r(t)＝cos(2πf
c2
t)；
[0094]
其中，r(t)为参考信号，f
c1
和f
c2
为2fsk的两种调制频率，t为时间。
[0095]
具体地，本实施例旨在提供一种参考信号的具体实现方式，本实施例中的实现方式简单，信号易于生成，且能完成对通信信号的提取。当然，也不仅限于上述实施方式，只要能实现对通信信号的提取即可，本身请在此不做特别的限定。
[0096]
请参照图4、图5及图6，图4为本发明提供的在不同参考信号条件下的图2中各个信号的时域波形图，图5为在不同参考信号条件下的图2中的各个信号的频谱图，图6为本发明提供的抗干扰性能的分析示意图。其中，不同的参考信号指的是使用cos(2πf
c1
t)作为参考信号还是使用cos(2πf
c2
t)作为参考信号。
[0097]
其中，通信信号s(t)是一个调制频率分别为16khz和24khz的2fsk调制信号，干扰信号j(t)为包含双音(载波频率分别为15.9khz和24.1khz)、2fsk调制(调制频率分别为16.1khz和23.9khz)和π/4dqpsk(differential quadrature phase shift keying，差分正交相移键控)调制(载波频率为24khz)的混合信号，s(t)与j(t)的功率比为
‑
20db。如图4和图5可见，采用源2fsk调制信号的任意一个调制频率(f
c1
，f
c2
)来产生参考信号(r(t)＝cos(2πf
c1
t)或r(t)＝cos(2πf
c2
t))都能成功分离提取目标信号，分离提取的目标信号(y1(t)，y2(t))与源通信信号s(t)相比，两者时域波形相似，主要的频谱成分也相同，分离提取信号的载噪比都大于20db。
[0098]
图5是在sjr为
‑
20db时，分别在没有干扰、有干扰不使用ica
‑
r算法处理、有干扰使用本发明提出的基于ica
‑
r算法进行处理等不同情况下系统的抗干扰性能比较。如图可见，没有干扰时的仿真结果与理论值一样，有干扰不使用ica
‑
r算法进行处理则误码严重(也即抗干扰性能极差)，但如果使用本发明提出的基于ica
‑
r算法进行处理，无论使用源2fsk调制信号的哪个调制频率(f
c1
或f
c2
)作为参考信号的载波(f
r
)，系统误码性能都大大改善(抗干扰性能明显增强)，且两种情况的误码性能相同。与没有干扰情况下的理论值和仿真值相比，获得相同误码水平所需要的e
b
n0仅只需提高1db左右，很好地体现了本发明提出的基于
ica
‑
r算法的2fsk信号抗干扰方法的抗干扰能力。
[0099]
请参照图7，图7为本发明提供的一种基于ica
‑
r算法的2fsk信号抗干扰装置的结构框图，包括：
[0100]
存储器71，用于存储计算机程序；
[0101]
处理器72，用于在执行计算机程序时实现上述的基于ica
‑
r算法的2fsk信号抗干扰方法的步骤。
[0102]
为解决上述技术问题，本技术还提供了一种基于ica
‑
r算法的2fsk信号抗干扰装置，对于基于ica
‑
r算法的2fsk信号抗干扰装置的介绍请参照上述实施例，本技术在此不再赘述。
[0103]
需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0104]
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
[0105]
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其他实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。