DSSS 系統窄帶干擾抑制技術

摘 要：本文分析直接序列擴頻系統通信中的基于時域和變換域等傳統干擾抑制方法存在

的不足 ,提出一種基于離散傅立葉變換 (D FT)的時域自適應陷波技術。 當干擾為時變窄帶

干擾時 ,基于 D FT的時域陷波技術優于傳統時域和變換域的窄帶干擾抑制技術。針對基于

加窗離散傅里葉變換(DFT) 的直接序列擴頻(DSSS) 系統窄帶干擾抑制工程實現中的關鍵

技術,分析了重疊相加法減小加窗對接收信號失真的效果, 并首次提出一種基于頻域譜線的

模平方服從指數分布假設條件下的干擾檢測和處理算法——自適應多門限檢測干擾抑制算

法, 分析和仿真的結果表明, 該算法有較強的自適應性能, 可抑制擴頻系統中存在的多種窄

帶干擾。

關鍵詞 ：直接序列擴頻 ；窄帶干擾抑制；陷波器； 自適應多門限檢測；子帶判決門限

Abstract：This text analyzes the traditional interference suppression method shortcomings that

bad on time-domain and transform domain of the direct quence spread spectrum system

communication, as propod Time-domain adaptive notch technology bad on discrete Fourier

transform (D FT). When the interference becomes narrow-band interference, the time-domain

notch technology bad on the D FT is superior to the narrowband interference suppression

techniques of the traditional time-domain and transform domain technology. For key technologies

of the direct quence spread spectrum (DSSS) system narrow-band interference suppression

project bad on the windowed discrete Fourier transform (DFT) , the text analysis the effect of

overlap-add and reduces windowed method to the received signal .For the first time propod a

method of Interference detection and processing algorithms under the assumption of Modulus

square bad on frequency domain spectrum obey exponential distribution- adaptive

multi-threshold detection interference suppression algorithms, analysis and simulation results

show that the algorithm has a strong adaptive properties, can inhibit a variety of narrow-band

interference exist in the spread-spectrum systems .

Keywords: direct quence spread spectrum; narrowband interference suppression; notch filter;

adaptive multi-threshold detection; sub-band Decision Threshold

1 引言

由于擴頻通信具有抗干擾能力強、 信息信號隱蔽、便于加密、 任意選址、 以及易于組網

等獨特優點，近幾年來世界各國對擴頻技術的研究已形成高潮，因而擴頻通信作為一種新型

通信方式得到了 迅速發展和廣泛應用。 也由于擴頻通信在可靠性和抗毀性等方面具備了常

規有線通信無法提供的優勢， 因此擴頻通信成為對可靠性敏感的商業及工業機構建立專網

的重要手段。

擴頻通信的研究和應用 之所以在近年來能夠進入一個更廣泛的領域，表現出很強的抗干擾

能力， 一方面是因為其本身具有獨特的工作方式， 在抗干擾方面性能卓著； 另一方面是

因為在這些特有的工作方式基礎上， 又采用了先進的干擾抑制技術，能夠不斷解決通信中

存在的難題。

在許多情況下 ,擴頻系統本身所固有的擴頻增益可以提供足夠的抗干擾能力 ,但在強干擾存

在的情形下 ,擴頻通信系統性能會嚴重惡化。 因此 ,用信號處理技術來彌補擴頻處理增益的

不足 ,通過信號處理的技術在不提高系統處理增益的情況下增強系統的干擾抑制能力是一

種行之有效的方法。

由于直接序列擴頻(DSSS) 通信系統有良好的保密性、 靈活的信道分配以及較強的抗多址

干擾能力, 所以在軍事通信、衛星通信、 移動通信以及室內無線網中得到廣泛的應用。 雖

然擴頻通信系統本身具有一定的抗窄帶干擾能力, 但是當窄帶干擾較強時, 系統性能會明顯

下降, 為了減輕窄帶干擾對系統性能的影響, 通常是在相關器之前插入一個窄帶干擾抑制濾

波器。

窄帶干擾抑制常用的方法有參數估計法和非參數估計法, 參數估計法也叫預測/相減法, 該

方法通過利用擴頻信號和白噪聲的弱相關性和窄帶干擾信號的強相關性實現對窄帶干擾信

號的平滑估計或預測, 然后從接收信號中減去對窄帶干擾信號的估計, 從而有效去除干擾分

量, 這種預測- 相減方案在窄帶干擾信號為平穩信號或慢變化的非平穩信號時效果較好, 可

以有效抑制接收信號中存在的窄帶干擾信號, 但是當干擾信號隨時間變化比較劇烈時, 受自

適應濾波器的收斂速度和穩態性能的影響, 時域預測算法往往不能準確跟蹤干擾信號的變

化。

非參數估計方法也叫變換域處理方法, 該方法利用擴頻信號和窄帶干擾信號在變換域的不

同特征, 使接收信號中的擴頻信號分量盡可能地均勻分布在整個頻段, 同時將窄帶干擾信號

盡可能地壓縮到有限的幾個較窄的子帶 (或譜線) 內, 通過對包含干擾信號的子帶(或譜線)

進行處理, 有效降低干擾信號的影響。不同的變換域處理算法主要區別在于以下 3 個方面:

① 變換基的選取; ② 干擾檢測算法; ③ 陷波算法。

2 DS擴頻通信體制

2.1 DS擴頻通信體制優點

（1）抗寬帶干擾能力強

DS 系統通過接收機的相關解擴處理， 將輸入的寬帶有用信號的頻譜壓縮成窄帶， 而寬帶

干擾的頻譜不僅沒有得到壓縮， 而且被擴展得更寬，從而通過相關解擴器后面的窄帶濾波

器可將大部分寬帶干擾濾除， 其抗干擾能力與處理增益成正比， 只要處理增益足夠大，

DS系統對寬帶干擾有很好的抑制能力。

（2）信號隱蔽性、保密性好

由于 DS 擴頻信號是寬帶信號， 功率譜密度低，接收機可以在低于噪聲的功率譜密度下工

作， 信號的功率譜完全淹沒在背景噪聲下，再加上擴頻碼的偽噪聲特性， 這就決定了 DS

信號具有較強的隱蔽性。

（3）抗多徑干擾能力強

在 DS 信號的多徑傳播過程中 ， 由 于多徑信號存在時延差， 接收機可檢測到來自 多個

傳播路徑的信號， 本地解擴碼可以通過同步系統鎖定在最強的直達路徑電波上使直達路徑

信號得到解擴。當其它路徑電波與直達路徑傳播時延差大于擴頻碼的一個碼元寬度時， 由

于多徑信號與本地擴頻碼不同步， 無法解擴，它們的作用類似于白噪聲而被抑制。 在 DS

擴頻通信體制中 ， 可在接收機端采用 多個相關器， 分別同步于不同的多徑信號， 對不

同路徑擴頻信號分別接收和合并， 并實現多徑分集。從頻域角度講， 多徑分集起到了信道

頻域均衡的作用， 能克服多徑效應引 起的頻率選擇性衰落。 可見DS 系統具有很強的抗

多徑干擾能力。

（4）具有很好的抗多址干擾能力

所謂多址通信，即多址用戶 在同一頻率上同時進行通信， 由于各地址信號所用擴頻碼正交

或準正交，使得接收機通過相關處理， 與本地解擴碼相同的地址信號得到解擴， 而其它多

址信號不僅不能被解擴，反而被擴展到更寬的頻帶上， 從而得到抑制。

DS 系統在移動通信組網時可以采用自 動功率控制(APC)措施， 通過自 動調節各用戶 的

發射功率， 以利于減小多址干擾， 提高 DS系統的多址能力。

2.2 DS擴頻通信體制不足

（1）抗窄帶瞄準干擾能力有限

由于部分頻帶干擾能量相對集中， 對 DS 系統的危害要比全頻帶干擾大些， 即在輸入干

擾總功率相同情況下， 部分頻帶噪聲干擾對 DS 系統的影響要比全頻帶干擾嚴重。

同樣，DS 系統對頻率與其中 心頻率相等的瞄準式單頻或窄帶干擾的抑制能力比對寬帶干

擾的抑制能力低3dB,。 因為對單頻干擾的抑制能力與處理增益有關，當處理增益不夠時，

大功率單頻或窄帶干擾將對DS 系統產生嚴重的干擾。

（2）有遠—近效應的影響

在多址系統中，當其它一些用 戶 的功率比較大時，它們將淹沒小功率有用信號， 這就是

遠—近效應。 對于DS 系統， 由于各地址信號所用的擴頻碼并非完全正交，即使完全正交，

如果各用戶 地址碼不同步或存在同步誤差， 那么 對于網中 一個DS 信號來說， 多址通

信的各鄰臺信號都是寬帶干擾。 實際的DS通信系統對多址信號的抑制能力并非無窮大，

因此在進行多址通信時就存在著嚴重的遠-近效應。 這種效應將極大地限制DS擴頻通信系

統的容量，從而影響到通信的質量。

3 一種有效的窄帶干擾抑制技術

窄帶干擾對直擴系統的性能影響 ,可以通過在解擴前對信號進行濾波來改善。 常用的干擾

抑制技術包括時域處理和變換域處理兩種。 時域處理又分為線性自 適應濾波和非線性自適

應濾波。 變換域處理又有離散傅立葉變換、小波變換等變換域內的自適應干擾抑制技術。

3.1 時域窄帶干擾抑制技術

時域窄帶干擾抑制技術主要是利用自適應的算法來調整一個橫向濾波器的系數 ,以達到抑

制干擾的目的 。 窄帶干擾是非高斯的 ,樣值間有很強的相關性 ,可以從過去取樣值來估計

當前樣值; 而擴頻信號和噪聲頻譜平坦 ,以切普率取樣的樣值之間幾乎不相關。 當接收信號

同時包含寬帶成分和窄帶成分時 ,如果產生一個接收信號的預測值 ,那么預測值中將主要是

窄帶信號的預測值。利用窄帶信號和寬帶信號在可預測性上的差異 ,得到一個窄帶干擾的精

確復制 ,然后在接收信號中消除復制出的信號 ,從而達到抑制窄帶干擾的目的 。

時域窄帶干擾抑制技術的優點是不需要很多干擾信號的先驗知識 , 就可以有效地抑制窄帶

干擾 ,且基于時域的抑制技術能更徹底的抑制干擾 ,但自適應算法需要迭代運算 ,需要收斂

時間 ,使得實時性比較差 ,同時其收斂速度慢 ,往往只能處理平穩的窄帶干擾。

3.2 變換域窄帶干擾抑制技術

將信號映射到時域以外的分析域去進行干擾抑制的處理方法稱為變換域干擾抑制技術。窄帶

干擾在變換域中進行處理所需解決的一個重要問題是尋找一種合適的變換 ,能將窄帶干擾

映射成沖激函數 ,與之對應的將擴頻信號映射成與之正交的具有平坦譜特性的信號波形。

然后判斷干擾位置和帶寬 ,采用合適的陷波方法有效抑制干擾信號。

頻域陷波技術先將窄帶干擾和擴頻信號的混合信號變換到頻域 ,窄帶干擾相對擴頻信號的

能量集中在很窄的頻帶內 ,檢測出干擾的頻譜位置 ,將這些譜線去掉或進行衰減 ,最后通過

反變換還原成時域信號達到對窄帶干擾的抑制。

頻域陷波不需要自適應算法 ,處理速度遠遠超過時域濾波的方法 ,這種方法可以抑制時變的

窄帶干擾。 但頻域變換濾波由于存在時域截斷效應 ,使得其對應頻譜具有較大的旁瓣 ,導致

很難徹底濾除干擾 ,選用合適的窗函數可以減小干擾信號的旁瓣泄漏 ,但窗函數對傅立葉變

換前的干擾信號有衰減 ,頻域陷波后還需反變換到時域信號 ,窗函數同時也會對擴頻信號造

成衰減。

3.3 一種有效的窄帶干擾抑制技術- 基于 D FT的時域陷波技術

基于 D FT的時域陷波技術的思路是利用 D FT變換找到干擾的頻率和帶寬 ,不利用反變換

還原信號 ,而是直接

在時域對干擾頻率進行陷波 ,這樣可以避免由于反變換帶來的信號失真 ,同時又克服了時域

自適應濾波中自適應算法收斂時間的問題。

基于 D FT的時域陷波技術主要由三個功能模塊組成 :離散傅立葉變換模塊 ,干擾檢測定位

模塊 ,時域陷波器設計模塊。

3.3.1 離散傅立葉變換模塊

離散傅立葉變換模塊主要是實現混合信號從時域到頻域的變換。在窗函數的選取時 ,我們盡

量要采用主瓣寬度比較窄 ,旁瓣衰減比較大 ,而且形狀比較平坦的窗函數,對工程上比較常

用的窗函數進行比較分析后 ,海明窗更適合作為離散傅立葉變換的窗函數。

在離散傅立葉變換的實現時可以選用基 2頻率抽取的 FFT算法。 離散傅立葉變換在具體

的實現時需要考慮的不僅僅是算法的運算量 ,更重要的是算法的復雜性、規模性和模塊化。

基 2的頻率算法相對于更高基數的算法 ,在硬件的實現中 ,資源的占用上具有優勢。

3.3.2 干擾檢測定位模塊

經過傅立葉變換后的輸出結果反映了信號的頻譜分布 ,窄帶干擾的頻譜比較集中幅值較大 ,

而擴頻信號的頻譜比較平坦 ,由頻譜分析的結果我們可以大概了解干擾的頻率 ,但是 ,不能

準確地確定哪些點上有干擾。 一種簡單的確定干擾頻率的方法是 :通過某種算法計算出干

擾門限 ,將各頻率點的幅值與干擾門限相比 ,大于門限的頻率點就認為是存在干擾的頻率

點。這種方法確定干擾位置比較簡單 ,但是要求給出的門限值比較精確 ,否則將

產生誤判 。

由于擴頻系統帶寬受限、長周期序列難于解擴等原因 ,使得實際系統中的 DSSS 信號頻譜

寬度受限 ,不再是白色譜 ,那么各個子帶的判決門限再用相同的值 ,顯然會使干擾抑制性能

下降。 自適應子帶能量判決門限算法 (SA ET),實現各個頻帶的能量判決門限 B 根據各自

頻帶 DS 信號功率密度的特征而動態設定。

計算第 i個子帶的功率密度

其中 n為子帶個數 ,由此可生成 DS 信號子帶功率密度矢量 B0 ={PS

(w1),Ps(w2), …,Ps(wn)}。

根據對信道中白噪聲功率密度的估計 ,生成自適應子帶能量判決門限 AET = { AET1,

AET2, …AETn},其中 AET = k·B0 + ,AETi 為第 i個子帶的自適應能量判決門限。 k針對各

子帶為常數 ,與信道傳輸衰耗有關。 為估算的各子帶中白噪聲功率密度矢量 , ={ , ,…… }。

可見 ,自 適應子帶能量判決門限 A ET和 DS 信號子帶功率密度矢量 B0 呈線性關系 。

這樣 , 能量判決門限 B 針對各子帶將不再是常數 ,而是根據 A ET動態設定。

3.3.3 時域陷波器設計模塊

設計一種陷波頻率和陷波寬度都可以調整的陷波器。 IIR 數字濾波器的傳輸函數H (z)

= /1- 將復變量 z用 代替后得到IIR數字濾波器的頻率特性 和 分別為傳遞函數的零

極點 , 濾波器的頻率特性由它的零、極點的位置唯一確定 ,所以可以用選擇零點和極點位置

的方法 ,按照濾波器幅度和相位的要求來設計所要求的濾波器。

如要設計對 w0 點進行陷波的濾波器 ,即當 時 |H ( )|=0,取零點 ,同時為了保證 w≠w0 時

|H ( )j|≈ 1,取極點 ,可得傳輸函數為

, 展開后為

。 參數 a的值決定極點的位置 ,而對于穩定系統要求極點位于單位圓內 ,因此 a應小于 1

而接近 1。

圖 2 a = 0.93,w0 = pi/3時陷波器的幅頻特性

從圖 2和圖 3可以看出 ,a值增大時陷波器陷波頻率寬度變小 ,所以可以通過調整改變陷波

頻率, 調整 a而改變陷波的寬度。

圖 3 a = 0.99,wo = pi/3時陷波器的幅頻特性

4 三基于加窗DFT 的DSSS 系統變換域窄帶干擾抑制技術

在常用的變換域干擾抑制技術中, 由于離散傅里葉變換 (DFT) 可以通過高效的快速傅里葉

變換(FFT) 實現。 因此, 在工程實踐中得到了廣泛的應用, 在不加窗的情況下 (相當于加矩

形窗), 離散傅里葉變換的第一旁瓣衰減只有- 13 dB, 存在嚴重的頻譜泄漏, 會導致窄帶干

擾信號對臨近頻帶內的信號造成嚴重的“污染”, 因此對信號進行DFT 變換之前加窗是非常

必要的。該部分結合工程實踐, 給出了信號的加窗變換和恢復的詳細算法, 提出一種基于

FFT 變換之后, 譜線的模平方近似服從指數分布條件下新的自適應多門限檢測窄帶干擾抑

制算法, 并對該算法進行了性能分析和仿真。

4.1 基于加窗DFT 變換域處理算法

接收機接收到的信號由期望信號、信道噪聲和窄帶干擾信號 3 部分組成, 可以寫成數學表

達式為:r(t) = s(t) + g(t) + j(t), (1)其中,s(t) 為數據序列經過偽隨機碼擴頻之后, 進行BPSK 調

制得到的發射信號,g(t) 為零均值, 雙邊功率譜密度為N 0?2 的加性高斯白噪聲,j(t) 為窄帶

干擾信號。

圖 1 為基于加窗 DFT 窄帶干擾抑制接收機原理圖。 首先對接收信號進行加窗, 然后進行

快速傅里葉變換, 對變換后的譜線進行干擾檢測, 將存在干擾的譜線置零或者衰減至與背景

噪聲相當的程度, 以達到減輕和抑制窄帶干擾的目的。 對經過濾波處理之后的譜線進行逆

快速傅里葉變換(IFFT) 回到時域, 與本地 PN 碼相關運算, 經過判決器得到發送的信息序

列。

圖 1 變換域窄帶干擾抑制框圖

4.2 信號加窗與恢復

DFT 變換隱含了對長度為N 的截斷序列進行周期拓展, 如果截斷后序列在邊界不連續, 則

會導致信號經過 DFT 變換之后出現能量泄漏, 從而使得窄帶干擾信號的能量對臨近的頻

譜產生嚴重的“污染”, 為了減輕 DFT 變換的能量泄漏, 常用的方法是在對信號進行 DFT

之前進行加窗, 窗函數的引入使得截斷序列的邊界變得平滑, 因此可以減輕DFT 的能量泄

漏問題。

另一方面, 窗函數的引入也使得信號波形產生失真, 通常用信號的信噪比損失來衡量加窗對

信號的影響, 假定窗函數的系數為:{w (n),n= 0,1,2,…,N - 1}。則定義加窗引入的信噪比損失

為:

常用的 Hamming 窗, 其旁瓣為- 31 dB, 引 入的信噪比損失為 1.36 dB, 而Blackman

窗, 其旁瓣為- 60 dB, 引入的信噪比損失為 2.7 dB[6]。 通過選擇旁瓣較低的窗函數, 可以

將窄帶干擾信號的大部分能量限定在有限的幾根譜線之內, 從而減少需要抑制的譜線的根

數, 最大程度地減小對期望信號的失真。 對于不是很強 的 窄 帶 干擾信號, 通過加

Hamming 窗可以將窄帶干擾的能量集中在有限的譜線內。但是干擾信號較強時, 仍然有較

大的旁瓣,會對臨近的信號頻譜造成一定的影響, Blackman窗函數的旁瓣抑制效果較好, 其

旁瓣抑制可以達到- 60 dB, 考慮到系統工作環境比較惡劣, 可以選擇Blackman 窗函數對序

列進行加窗。

以下分析可知, 對接收信號加窗將使得接收信號產生失真, 如圖 2 所示。 從而使得信號信

噪比下降, 為了減輕加窗對信號波形產生的失真, 可以通過在相鄰的變換截斷序列之間存在

50% 重疊的方法來減弱加窗對信號波形的失真。

如圖 3 所示, 對輸入序列進行截斷時, 相鄰 2 塊之間存在 50% 的重疊,2 塊截斷序列分

別與等長度的Blackman 窗函數相乘, 之后進行 FFT 變換, 經過頻域濾波處理之后, 進行

FFT 反變換, 然后將 2 個相鄰的截斷序列中重疊的部分相加, 得到輸出序列圖 2(a) 為輸

入序列的波形圖, 圖 2(b) 為沒有重疊情況下進行加窗 FFT 之后, 恢復得到的信號波形圖,

對比圖 2(a) 和圖 2(b) 可以看出, 無重疊情況下,恢復得到的信號相對于輸入信號波形產生

嚴重的失真, 在不考慮頻域處理的情況下, 這種失真主要是由于時域加窗產生的。

圖 2 連續波信號加窗與恢復

圖 3 存在 50% 重疊的加窗DFT 抗干擾算法

圖 2(d) 為存在重疊的情況下得到的恢復波形, 可以看出, 存在重疊的情況下, 恢復信號的

失真程度大大減小。 對于 256 點Blackman窗, 存在 50% 重疊的情況下, 恢復信號的信噪

比損失從 3 dB 降低為 0.6 dB 左右。

重疊?相加處理可以減輕加窗產生的信號失真,代價是計算量增加 1 倍, 正常通路和延遲通

路的信號都需要進行加窗、FFT、 頻域處理以及 FFT 反變換, 最后對 2 個序列進行求和,

對系統進行的硬件設計時, 其所需要的硬件資源增加 1 倍。 可見, 重疊/相加法減小加窗引

入的信號失真是以增加系統復雜度為代價的。

4.3 頻域干擾檢測與處理方法。

在DSSS 系統中, 接收到的信號由于經過 PN碼擴頻之后的序列相關性很小, 可以近似看成

是一個白噪聲, 信道噪聲 g(n) 是服從高斯分布的白噪聲。 在擴展比較大的情況下, 由于信

號的功率遠遠小于噪聲的功率(在 GPS 接收機中, 信號功率比噪聲低 20 dB 左右), 在頻譜

中表現為 ,而 DFT 變換等效于將信號通過一組中心頻率 ,(k = 0,1,2, …, N - 1), 頻率響應

為 的窄帶濾波器組,X (k) 即輸入序列 x(n) 經過第 k 個濾波器在(N - 1) 時刻的輸出。 因

此,高斯白噪聲s(n)+ g(n) 通過一個窄帶濾波器在 (N- 1) 時刻的輸出值S (k)+ G (k) 可以看

作一個包絡服從瑞利分布, 包絡的平方服從指數分布, 相位服從[0,2 ) 的均勻分布窄帶高斯

隨機變量。

假設信道噪聲的功率為 = , 信號的功率為 ，則 服從瑞利分布, 且 ，2 服從參數為

K的指數分布, 由瑞利分布和指數分布之間的關系可得 2。 因此, 在無窄帶干擾情況下, 可

以認為接收序列經過DFT 變換之后得到的N 根譜線的幅度平方服從參數為 K指數分布,

由指數分布的數字特征可知:

假定在頻域干擾檢測時取門限 T, 則記 不超過該門限的概率 p 為 分別取 ，n= 1,2,3,4,5

可以得到表 1所示的結果。

譜線幅度平方分布表

當 FFT 變換的點數N 較大(N > 256) 時, 可以用譜線幅度平方和的平均值作為平均值 估

計，即：

頻域進行干擾檢測的問題轉化為檢測N 根譜線模的平方分布是否服從指數分布的問題, 首

先假定序列服從指數分布的假設成立, 對譜線的模平方求均值, 然后進行統計。 根據表 1

可知, 指數分布中X 大于 的概率非常小, 可以近似認為是不可能發生的小概率事件。 因此,

認為所有幅度平方值超過門限 5?K的譜線不符合指數分布, 可以將其進行裁剪至

與均值相當的幅度或置零, 然后重新對新的序列進行統計分析。 干擾檢測與處理算法具體

步驟描述如下:

步驟 1, 求N 根譜線模平方的平均值, 作為對 的估計。

步驟 2, 計算 和 的值。

步驟 3, 對N 根譜線進行統計, 如果有譜線模平方的值大于 , 則認為該組譜線模平方中有

不服從指數分布的譜線存在, 則對其進行裁剪或者置零。如果采取譜線置零法, 則下次統計

時要對平均值進行適當放大。

步驟 4, 檢查模平方大于 K的譜線有沒有連續N ×p (X > ) 根以上出現的現象, 如果出現則

認為該段譜線中存在窄帶干擾, 對該段譜線進行裁剪或置零處理。

步驟 5, 返回步驟 1, 對處理之后的譜線再次進行統計, 直到無滿足步驟 3 和步驟 4 處理

條件的譜線出現為止。

4.4 數值仿真與分析

為了檢驗本文提出算法的性能, 我們對其進行M onte Carlo 仿真試驗, 仿真采用 BPSK 調

制方式,擴頻碼取周期為 63 的 m 序列, 每一信息比特被一個完整周期的偽隨機碼擴頻, 接

收信號按 chip 速率采樣, 窗函數采用 256 點Blackman 窗, 變換采用重疊 50% 的加窗

256 點 FFT 變換。

圖 4 給出多音干擾(3 個單音干擾信號) 情況下本文算法的處理效果。 其中,3 個單音干擾

信號的強度均為 rj,s= 24 dB, 干擾相對載頻的歸一化頻差分別為 0.3533,0.55,0.777。 圖 4

中,2 根虛線分別對應統計平均值 的估計以及自適應門限 T = 。經過 5 次反復濾波之后,

所有譜線的模平方值均沒有超過門限, 此時, 可以認為干擾信號被完全濾除。由表 1 可知,

在無干擾信號存在的情況下, 譜線的模平方值超過自 適應門限的概率小于 0.7%, 是小概

率事件, 一般認為是不可能發生的, 因此在沒有干擾信號的情況下, 該算法不會對有用信號

產生不必要的失真, 只有在干擾信號存在的情況下, 該算法才會被激活, 從而可以有效提高

系統性能。 從硬件實現的角度來看, 該算法避免了在 FPGA 中難以實現的求根運算, 計算

頻域序列的模平方可以通過實部和虛部

圖 4 干擾檢測與處理算法效果分析

平方和得到, 自適應門限基于模平方和的平均值可直接求出, 譜線處理可以通過寄存器清零

實現, 具有實現簡單的優點。

圖 5 給出了接收機在無干擾、 單音干擾、 多音干擾(3 個單音干擾) 和AR 模型窄帶干擾

情況下的誤碼率曲線。 為了便于進行性能比較, 圖中同時給出無干擾時誤碼率的理論曲線

(圖中用 THE 表示)、 K譜線法干擾檢測和處理法 (圖中用 K bins 表示)的性能曲線,K 譜

線法在每次加窗 FFT 之后, 對譜線按模值從大到小進行排序, 并將模值最大的 K 根譜線

置零來去除接收信號中的干擾分量, 參數 K 可以根據實際情況取固定值或根據變換域干擾

能量的分布情況取最優的值。為簡單起見, 仿真中取 K = 8, 即在 256 點 FFT 之后, 每次

固定將幅度最大的 8 根譜線進行置零。

從圖 5(a) 可以看到, 在無窄帶干擾信號存在時, 由于 K 譜線法將幅度最大的8 根譜線進

行置零處理, 因此對有用信號的能量具有一定的損失。而采用本文提出的自 適應多門限檢

測法進行處理, 譜線的模平方值超過門限為小概率

圖 5 接收機誤碼率性能仿真

事件, 因此一般不會在無干擾情況下造成有用信號能量的損失。圖 5(b)為存在一個 rj,s= 25

dB, 歸一化頻率為 0.837 的單音干擾時系統的誤碼率曲線。 從圖中可以看出, 當存在單音

干擾時, 自適應多門限檢測法的性能與 K 譜線法相當, 但當單音干擾很強旁瓣較高時, 該

算法的性能將明顯優于 K 譜線法。 圖 5(c) 為存在 3 個單音干擾時的情況,3 個單音干擾

信號的強度分別為 rj,s= 25 dB,15 dB,20 dB, 歸一化頻率分別為 0.3333,0.577,0.84。 此時,K

譜線法通過抑制幅度最大的 8根譜線已經無法有效抑制干擾, 自 適應多門限檢測法則可以

有效抑制多音干擾信號。 由于需要將譜線模平方值較大的譜線置零, 因此抑制干擾的同時,

也將相應頻帶上的有用信號抑制, 從而造成一定的信號能量損失。 圖 5(d) 為存在AR 模

型窄帶干擾信號時的情況,AR 模型參數取 r= 0.95, = ,rj=25 dB。 從誤碼率曲線可以看出, 自

適應多門限檢測法可以有效檢測和抑制接收信號中存在的AR 模型窄帶干擾信號。

5 結 論

本文針對時域處理與變換域處理存在的不足 ,提出了一種基于 D FT的時域陷波技術 , 并

從理論到實際應用做了一些探討 , 驗證了基于 D FT時域陷波技術可行性 ,為工程實現奠

定了理論基礎 ,具有一定的現實意義。詳細分析了加窗 FFT 對信號產生的失真,給出通過引

入重疊加窗法減輕加窗引起的信號失真的方法, 提出一種基于擴頻信號和白噪聲之和經過

DFT 之后得到頻域序列的模平方服從指數分布假設下新的干擾檢測和處理算法——自適應

多門限檢測法。該算法可自適應地確定干擾檢測門限, 并可通過多次迭代, 使得干擾檢測門

限逼近最優干擾檢測門限。算法具有計算簡單, 易于在硬件中實現等優點。 仿真結果表明,

自適應多門限檢測法可以有效抑制DSSS 通信系統中的單音、 多音和窄帶干擾, 并且在無

干擾情況下, 不會對信號造成不必要的損失。 文中算法可實現性強, 硬件設計簡單, 具有較

高的工程實用價值, 目前已應用于某高速擴頻數字接收機。

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