变换域窄带干扰检测算法研究

李婷婷+张春泽+王书省

摘 要： 基于数据链的应用背景，在直接序列扩频系统下，研究了不同变换域窄带干扰检测算法的基本原理，包括基于一、二阶矩的门限算法、[K]谱线法、条件中值滤波法及连续均值剔除算法。通过仿真对比了不同算法的干扰检测抑制性能。仿真结果表明，在几种干扰检测算法中，连续均值剔除算法对于典型窄带干扰的检测能力最优，能够实现干扰的快速实时检测处理。

关键词： 变换域； 窄带干扰检测； FFT； 门限算法

中图分类号： TN911.7?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2014）17?0032?04

Abstract： Based on the application of data link， the basic principle of narrowband interference detection algorithms in different transform domain is researched in DSSS system， in which threshold algorithm based on first or second moment， [K]bins algorithm， conditional median filtering algorithm and consecutive mean excision （CME） algorithm are included. The interference detection and suppression performances of the different algorithms are compared according to the simulation results. The simulation results show that CME algorithm has the best detection performance to typical narrowband interference among several interference detection algorithms. It can achieve real?time detection of interference.

Keywords： transform domain； narrowband interference detection； FFT； threshold algorithm

0 引 言

伴随着全球信息化的进步，通信技术也不断发展壮大并应用到各个领域，尤其是在军事方面。随着武器数据链技术的不断发展和各类新型装备的问世，世界各国纷纷加速了对各种新型数据链抗干扰技术的研究，以应对包括自然与人为干扰的复杂电磁环境。直接序列扩频通信体制由于具备良好的抗干扰、抗截获及保密通信能力，是目前国内外各类数据链中应用最广泛、最成熟的通信体制之一。

然而，面对更高的抗干扰要求时，受限于目前器件的处理能力和信道带宽，单纯依靠增大扩频处理增益来提高直扩系统自身的抗干扰容限是不现实的。因此需要采取专项抗干扰技术，以进一步提升系统的抗干扰能力。变换域干扰检测抑制技术具有干扰抑制能力好、处理速度快、灵活性高、实用性强等优势，更能够适应干扰类型灵活多变的复杂电磁环境。

1 变换域窄带干扰检测技术的原理

基于直扩系统的变换域窄带干扰检测抑制技术的思路是很明确的：首先将扩频信号通过正交变换转化到变换域，由于扩频信号和窄带干扰的频谱特性，可以通过一定门限检测算法锁定窄带干扰所在的位置，在此基础上进行干扰置零或钳位处理将干扰滤除。图1是基于频域的窄带干扰检测抑制处理框图。其中两路重叠加窗及时域合成处理能够有效抑制FFT块变换特性所带来的频谱泄漏影响，提高干扰检测的精度。

2.2 [K]谱线算法

由于窄带干扰变换到频域后能量集中，因此其幅度通常远高于信号幅度，[K]谱线法就是利用了这种差异，先将接收到的信号按频域幅值从大到小进行排序，选取其中幅值最大的[K]个频点作为干扰进行滤除。在这种算法中[K]值的确定是一个关键。[K]值过大有可能对有用信号带来不必要的损失，而[K]值过小则不能完全去除干扰。[K]值的选取与窗函数的选取以及干扰的数量有关。[K]谱线法避免了门限值的求取，在强干扰条件下效果较好，但是如果干扰环境较为复杂，干扰参数时变，则[K]值需要重复确定。针对[K]谱线法在快变环境下自适应差的问题，文献[4]提出一种修正的[K]谱线法，首先将谱线幅度降序排列，并利用最小Akaike准则估计其拐点，自适应地确定当前干扰环境下最优的[K]值。该方法具备了较强的自适应性和稳健性。

条件中值滤波算法不需要估计窄带干扰的中心频率、功率、带宽等参数，可自适应地处理接收信号频带内存在的多干扰，并且在没有窄带干扰存在时，不会对有用信号造成不必要的失真，算法性能仅仅受到干扰的带宽和最小功率影响，通过合理设计窗宽[k]以及门限[C]两个参数，可获得较好的干扰抑制效果。缺点是处理较慢，每输入一次数据都需要求出以该数据为中心的宽为[k]的数据窗内的中值，对于时延要求不是很严格的系统适用。[k]值的设置决定了能够抑制的干扰带宽，当[k]值较小时，对于窄带干扰的抑制效果将相对较差；当[k]值较大时，计算量将激增。

2.4 连续均值剔除算法

CME（Consecutive Mean Excision，CME）算法通过迭代更新门限值实现干扰的检测，其核心思路是利用接收的所有谱线来估计没有干扰时谱线幅度的均值，用递归的方法对已经检测出的干扰谱线进行剔除，之后再次估计均值，循环进行前面的步骤，直到没有干扰谱线被检测出来[5]。CME算法首先设定了一个非干扰频点索引集[Im]和干扰频点索引集[Jm，]其中[m]为迭代次数。通过与当前门限值进行比较，将大于门限值的频点从[Im]中去除，放入[Jm]中，形成新的索引集[Im+1，][Jm+1。]根据更新后的非干扰索引集[Im+1，]求取新的门限值以进行下一次迭代计算，直到[Jm+1]长度[P]为0，即最新一次迭代没有干扰频点被检测出来。此时最终的干扰信号索引集为[Jlast=J0?J1?…?Jm。]初始的非干扰索引集[I0]为接收的所有谱线，而初始的[J0]为0，初次门限由[I0]内所有谱线的均值决定。算法的处理流程如图2所示。

3 算法仿真分析

这里采用通信仿真中常用的蒙特卡洛仿真模型仿真直扩接收系统，通过误码元数评价各种抗干扰算法的优劣。主要实验参数见表1。

分别加入单音、三音、高斯窄带、扫频干扰，仿真各种干扰检测算法的误码率与干信比的关系曲线，如图3所示。

由以上仿真结果可得不同门限算法的干扰抑制能力（误码率小于[10-3]时），见表2。

4 结 论

二阶矩法与[K]谱线算法简单易行，但抗干扰尤其是扫频干扰的能力不甚理想，主要是由于这两种算法参数设置不够灵活。条件中值滤波法与CME法的干扰抑制能力相当，两者各有优缺点。

条件中值滤波法有一个显著的优点，即对检测到的谱线不直接做置零处理，而是将其置为当前数据窗内的中值，这种方法能够有效地减少信号能量的损失。但是条件中值滤波保证干扰抑制能力的前提是数据窗的宽度足够大，这将带来计算量的激增，处理时延较大。对于数据链的应用环境，处理时延是一个极其关键的指标，关系到系统是否能实时快速地应对快变干扰。CME算法对于单音干扰平均迭代次数为2次，对多音干扰平均迭代次数为3次，对窄带干扰平均迭代次数为3次。因此，从处理时延的角度考虑，CME算法更适用于数据链系统。

参考文献

[1] 夏彩杰，王爱华，安建平.基于CME算法的数字窄带干扰抑制及改进[J].数据采集与处理，2006（21）：114?119.

[2] 樊昌信，曹丽娜.通信原理[M].6版.北京：国防工业出版社，2006.

[3] 姚军勇.基于突发直扩通信的抗干扰技术研究[D].长沙：国防科学技术大学，2006.

[4] 张春海.直接序列扩频通信系统抗干扰技术研究[D].长沙：国防科学技术大学，2006.

[5] HENTTU P， AROMAA S. Consecutive mean excision algorithm [C]// Proceedings of the IEEE International Symposium on Spread Spectrum Techniques and Application. [S.l.]： IEEE， 2002： 450?454.

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[7] 张玉恒，张勇.基于分数阶傅里叶域K谱线算法的LFM干扰抑制[J].系统仿真学报，2009（15）：4794?4796.

[8] 樊明，魏泽鼎，郭艺.DSSS频域干扰检测方法研究[J].现代电子技术，2007，30（13）：15?17.

[9] 张永飞，魏安全，孙玉琦.DSSS系统频域干扰抑制最佳门限选择算法研究[J].山西电子科技，2011（1）：82?84.

[10] LEHTOMAKI J， SALMENKAITA S， VARTIAINEN J， et al. Measurement studies of a spectrum sensing algorithm based on double thresholding [C]// Proceedings of 2009 Second International Workshop on Cognitive Radio and Advanced Spectrum Management. [S.l.]： [s.n.]， 2009： 111?121.

3 算法仿真分析

这里采用通信仿真中常用的蒙特卡洛仿真模型仿真直扩接收系统，通过误码元数评价各种抗干扰算法的优劣。主要实验参数见表1。

分别加入单音、三音、高斯窄带、扫频干扰，仿真各种干扰检测算法的误码率与干信比的关系曲线，如图3所示。

由以上仿真结果可得不同门限算法的干扰抑制能力（误码率小于[10-3]时），见表2。

4 结 论

二阶矩法与[K]谱线算法简单易行，但抗干扰尤其是扫频干扰的能力不甚理想，主要是由于这两种算法参数设置不够灵活。条件中值滤波法与CME法的干扰抑制能力相当，两者各有优缺点。

条件中值滤波法有一个显著的优点，即对检测到的谱线不直接做置零处理，而是将其置为当前数据窗内的中值，这种方法能够有效地减少信号能量的损失。但是条件中值滤波保证干扰抑制能力的前提是数据窗的宽度足够大，这将带来计算量的激增，处理时延较大。对于数据链的应用环境，处理时延是一个极其关键的指标，关系到系统是否能实时快速地应对快变干扰。CME算法对于单音干扰平均迭代次数为2次，对多音干扰平均迭代次数为3次，对窄带干扰平均迭代次数为3次。因此，从处理时延的角度考虑，CME算法更适用于数据链系统。

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3 算法仿真分析

这里采用通信仿真中常用的蒙特卡洛仿真模型仿真直扩接收系统，通过误码元数评价各种抗干扰算法的优劣。主要实验参数见表1。

分别加入单音、三音、高斯窄带、扫频干扰，仿真各种干扰检测算法的误码率与干信比的关系曲线，如图3所示。

由以上仿真结果可得不同门限算法的干扰抑制能力（误码率小于[10-3]时），见表2。

4 结 论

二阶矩法与[K]谱线算法简单易行，但抗干扰尤其是扫频干扰的能力不甚理想，主要是由于这两种算法参数设置不够灵活。条件中值滤波法与CME法的干扰抑制能力相当，两者各有优缺点。

条件中值滤波法有一个显著的优点，即对检测到的谱线不直接做置零处理，而是将其置为当前数据窗内的中值，这种方法能够有效地减少信号能量的损失。但是条件中值滤波保证干扰抑制能力的前提是数据窗的宽度足够大，这将带来计算量的激增，处理时延较大。对于数据链的应用环境，处理时延是一个极其关键的指标，关系到系统是否能实时快速地应对快变干扰。CME算法对于单音干扰平均迭代次数为2次，对多音干扰平均迭代次数为3次，对窄带干扰平均迭代次数为3次。因此，从处理时延的角度考虑，CME算法更适用于数据链系统。

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