基于多径码间干扰滤波的短波通信优化

邸珩烨

摘 要：短波通信的通讯信号受到电台与地面控制站之间的跳频影响会造成多径信道的码间干扰，通过干扰滤波设计可提高短波通信的抗干扰能力，降低通信误码率。为此，文中提出了一种基于直接序列扩频的短波通信多径码间干扰滤波算法，构建了短波通信的多径信道模型，并进行通信信号的时间尺度特征提取，采用PSK调制得到短波通信的伪随机序列，基于二阶自相关方法进行时延和尺度参量估计，同时构建直接序列扩频滤波器来实现多径信号码间干扰抑制。仿真结果表明，采用该算法能在低信噪比下有效实现通信信号的多径干扰滤波，降低通信误码率，改善通信质量。

关键词：短波通信；滤波；直接序列扩频；PSK调制

中图分类号：TN911 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2015）10-00-02

0 引 言

随着科学的不断发展，短波通信已经成为世界军事的重点研究方向，短波通信的原理是在大型无线电通信系统上配上跳频电台，通过跳频电台与地面控制站进行数据通讯，跳频电台通讯有抗干扰性强、保密性高、灵敏度高、传输距离远、重量轻、体积小的特点，非常适用于短波通信的控制系统。短波通信通讯信号受到电台与地面控制站之间的跳频影响，造成多径信道的码间干扰，随着短波通信的通讯信号干扰逐渐增多，抗干扰滤波技术的研究也在不断受到人们的关注[1]，并越来越多地应用在实际中。

关于现阶段对短波通信过程中的电子通讯信号抗干扰算法的研究，主要采用CPM迭代算法，首先，对干扰信号进行分析，CPM信号根据其频率响应函数、指数、脉冲长度与多进制数形成响应函数[2]，在系统中，信息数据有相位的记忆作用，会自动记录干扰的信号，从而形成迭代干扰估计系统，根据迭代估计值，判断抑制短波通信通讯的干扰信号[3]。迭代算法就无法通过记忆体系对跟踪信号进行削弱或排除，如果干扰信号为跟踪式干扰，那么将会严重影响短波通信的通讯信号的传播，从而造成非常严重的后果。针对上述问题，本文提出了一种基于直接序列扩频的短波通信多径码间干扰滤波算法，首先构建短波通信的信道模型，并进行多径码间干扰滤波算法设计，以此为基础，采用伪随机序列产生器产生的伪随机序列，实现短波通信的信号抽取，从而提高系统的抗干扰能力。仿真实验进行了性能验证，展示了本文算法在提高短波通信空间增益，降低误码率方面的优越性能，证明了此方法确实有效。

1 短波通信的多径信道模型及信号分析

1.1 短波通信的多径信道模型

大量研究表明，短波通信具有多径效应，短波通信通讯信号受到电台与地面控制站之间的跳频影响，造成多径信道的码间干扰，为了实现干扰滤波，首先构建短波通信的多径信道模型[4]，假设发射机发送一个极窄的脉冲信号S0（t）=a0δ（t），发射信号沿各个路径到短波通信发射台的脉冲为：

（1）

其中，N为路径个数，τi和ai分别为接收脉冲时延和衰减，wc为码元周期载频，在短波通信系统中，信道受到空变、时变等因素的影响，短波通信的信道时变多径特性可表示为一种梯度的变化特征，具体如下：

（2）

其中，为常量特征值，将指向性增益特征值代入式（2）得到：

（3）

式中，Lgcb为信号干扰参数，则，其中表示为系统带宽。短波通信的信噪比与频率、传播距离的关系具有自相关性，接收信号的宽度为T+Δ，由此导出大型短波系统的输出信号最大信噪比为：

（4）

代入公式（3）得：

（5）

通过上述描述，计算短波通信的多径信道最大传输时延和最小传输时延之间的差值，可实现信道模型构建。由于接收信号中一个码元的波形会扩展到其他码元周期中，进而引起码间干扰，故需要进行干扰滤波[5]。

1.2 通信信号特征分析

在上述进行信道模型构建的基础上，可进行通信信号的特征提取和分析，根据大量实测数据找出时延扩展的统计平均值，通过限定码元速率来避免码间干扰，在信号接收控制系统中，通信信号模型为：

（6）

其中，an（t）是第n条多径信道接收阵元信道冲激响应，τn（t）为第n条路径的通信距离，fc为调制频率，sl（t）为时间扩展，通信信号的最小方差在满足条件情况下输出功率达到最小，则最小方差表达式为：

（7）

其中，G为约束矩阵，H为信号响应量，则输出功率表示为：

（8）

式中，Qaa为输入矢量差值的矩阵，其函数表示为：

（9）

在短波通信控制系统中，滤波器在某个方向上的响应为常数h，若设信号接收矢量为U，则约束信号接收值为LEU=h，根据以上计算，可得出短波通信信号自适应滤波抗干扰算法的最优解为：

（10）

上述算法实现了短波通信信号的特征提取，使得短波通信信号具有较高的时间和频率分辨力，从而为下一步进行多径码间干扰滤波算法设计奠定基础。

2 多径码间干扰滤波优化算法

本文在上述进行信号分析和信道模型构建的基础上，进行短波通信的多径码间干扰滤波设计，通过干扰滤波设计提高短波通信的抗干扰能力，降低通信误码率。本文提出一种基于直接序列扩频的短波通信多径码间干扰滤波算法，算法改进设计关键技术描述如下：

假设短波通信信号源产生的信号a（t）为扩频信号，短波通信过程中多径码元速率为Ra，随机序列的码元宽度为Ta，Ta=1/Ra，则a（t）为：

（11）

采用PSK调制可得到短波通信的伪随机序列c（t），干扰信号JI（t）和其它网的扩频信号sJ（t）同步时，有c（t）=c'（t），对于噪声分量nI（t），码流速率为Rc，经解扩处理后，短波通信的码间干扰切普宽度为Tc，Tc=1/Rc，则：

（12）

式中：cn为伪随机码码元，取值+1或-1，基于二阶自相关方法进行时延、尺度的估计，假设gc（t）为通信抗干扰滤波的门函数，信号的背景噪声为加性色噪声v（n），表示为高斯分布，设白噪声是均值为零，方差为σ2的白噪声序列，短波通信信号检测为如下二元假设检验问题：

（13）

式中，r（t）为信号单边指数分布，g（t）为回波信号，n（t）为均值为零、方差为σ2的复平稳高斯白噪声。由此得到直接序列扩频滤波器的传输函数为：

（14）

通过上述算法描述可见，扩频过程实质上是信息流a（t）与伪随机序列c（t）的模2加或相乘的过程，且Rc/Ra>>1，所以扩展后序列的速率仍为伪随机码速率Rc，通过直接序列扩频滤波，实现对短波通信的抗干扰滤波，改善通信质量。

3 仿真实验

为了测试本文算法在实现短波通信干扰滤波和通信优化中的性能，可进行仿真实验。实验的硬件环境为：Inter Pentium 43 000 MHz，内存1.5G，显卡为NVIDIA GeForce 9600，任意波形产生器（AWG2005），示波器（Agilent 54624A，ADS3034）。仿真软件为Matlab7。仿真环境参数设为：短波通信信号发出间隔为F=L/2，圆阵半径为R=L/2，入射平面波长为L，入射方向角度在0≤a<90°范围内，方位角在0≤b<360°范围内，噪声比在-15～-25 dB之间，设置中频为52.87 MHz，速率设置在9.2。产生噪声的窄带滤波器的带宽参数ρ=0.96，采样频率为10倍载波频率，观测序列的长度取为3 000。迭代步长分别为0.003、0.005，0.003选择平滑系数β=0.995。根据上述仿真环境和参数设计，构建短波通信的多径信道模型，在多径信道中进行通信信号采集，得到的信号采集结果如图1所示。

图1 短波通信信号时域波形

从图可见，原始的短波通信信号受到多径码间干扰，几乎看不到信号的有用信息，需要进行码间干扰抑制，采用本文算法进行直接序列扩频滤波，进行信号抽取，得到多径码间干扰滤波后的通信信号输出结果如图2所示。

从图2可见，采用本文算法有效实现了短波通信信号的码间干扰滤波，在信噪比变为SNR=-8.5 dB条件下仍然具有较好的空间增益，滤波输出后可以看到信号的瞬时频率和功率谱密度等有用特征，可见提高了通信质量。为了对比算法性能，采用本文算法在低信噪比下分析通信误码率，得到的仿真结果如图3所示，从图3可见，采用本文算法可有效降低通信误码率，改善通信质量，展示了较好的应用价值。

图2 多径码间干扰滤波实现信号抽取后的输出结果

图3 通信误码率仿真结果

4 结 语

为了改善短波通信性能，本文提出一种基于直接序列扩频的短波通信多径码间干扰滤波算法，构建短波通信的多径信道模型，并进行通信信号的时间尺度特征提取，采用PSK调制得到短波通信的伪随机序列，基于二阶自相关方法进行时延、尺度参量估计，构建直接序列扩频滤波器，实现多径信号码间干扰抑制。仿真结果表明，采用该算法能在低信噪比下有效实现通信信号的多径干扰滤波，降低了通信误码率，改善了通信质量。

参考文献

[1]邓异，梁燕，周勇.水声换能器基阵信号采集系统优化设计[J].物联网技术，2015，5（4）：36-37，41.

[2]刘家亮，王海燕，姜喆，等.垂直线列阵结构对PTRM阵处理空间增益的影响[J].鱼雷技术，2010，18（4）： 263-267.

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