一种扩频测控链路中PIM的全盲抑制算法

安金坤，田林,丁凯

中国空间技术研究院 载人航天总体部，北京 100094



一种扩频测控链路中PIM的全盲抑制算法

安金坤*，田林,丁凯

中国空间技术研究院 载人航天总体部，北京 100094

针对航天器扩频体制测控链路中无源互调(PIM)干扰的问题，提出了一种基于小波包分解的全盲PIM抑制算法。该算法将接收的扩频测控信号进行小波包多层分解，根据分解后的信号应满足高斯分布的特性，完成对干扰进行抑制，而整个处理过程不涉及干扰门限的设置，是一种全盲的PIM干扰抑制方法。Matlab仿真表明，采用该抗干扰算法可将信干比提高7dB。

测控链路； 扩频通信；无源互调；小波包；干扰抑制

测控通信系统是航天器最重要的组成系统之一，是运行的航天器和地面控制站之间联系的唯一纽带。通过其上行的遥控链路可以实现对航天器的控制，下行的遥测链路可以实现对航天器状态的把握。上下行的话音和图像链路可以实现地面与载人航天器中航天员的交流与沟通。因此，航天器测控通信链路能否有效而可靠地运行是决定航天器任务成败的必要条件。

测控通信链路自身或者外界产生的干扰会对测控链路的有效性和可靠性产生影响[1-4]。两个或两个以上的信号在无源器件中相遇，产生的线性组合产物落入信号带内，产生一种由自身激发的干扰[5-6]，即无源互调(Passive Inter-Modulation, PIM)，其来源于无源器件自身的非线性，可以分为材料非线性和接触非线性两类[7-8]。针对这种由设备本身产生的自干扰，人们通常采用改进工艺或换用材料的方法来降低PIM干扰，但由于PIM建模、预测、测量以及具体机理研究难度较大，国内外研究进展缓慢[9-12]，抑制效果并不理想。

扩频通信系统由于其抗干扰、抗截获、可多址通信、可测距等诸多优点，逐渐成为航天器测控通信系统的主流体制。本文即针对扩频测控链路中的PIM，从信号处理的角度研究PIM的处理方法，在扩频接收机正常处理接收信号前(包括同步、解扩、解调、译码等处理)，先将接收信号经过一个干扰抑制模块完成对带有PIM接收信号的预处理，然后再完成同步、解调等常规处理。采用的处理工具为小波包变换，它计算量小，成熟度高，软件极易实现，且整个算法能够避免对干扰门限的设置，具有较强的灵活性和可实现性，从而为航天器实用化抗PIM接收机的研制提供了一种工程化的实现途径。

1　直扩信号模型及理论依据

1.1含PIM的直扩信号接收模型

PIM是由系统中的非线性部件所引起的，其主要特性表现为如下特点[13]：1)时变特性；2)门限效应；3)功率电平的不可预知性；4)干扰的宽带噪声特性。因此，PIM干扰可建模成一种在时间上随机出现，在频率上(信号带内)随机跳变的宽带干扰模型。

含有抗PIM干扰模块的扩频测控系统框图如图1所示，接收信号R(t)可以表示为

(1)

式中：S(t)为扩频信号；J(t)为PIM干扰信号；N(t)为高斯白噪声信号。

图1　含抗PIM模块的扩频接收系统Fig.1　DSSS signal receiving system with PIM suppression model

(2)

(3)

式中：Ik为第k个信息比特；L为扩频码的码长；ak是第k位扩频码，p(t-kTc)为持续时间为Tc的成形波。接收端依据扩频码与有用信号的相关性和与干扰信号的不相关性，实现扩频信号一定的抗干扰能力。虽然扩频信号本身具有一定的干扰抑制能力，但是当干扰过强，超过了扩频系统固有的干扰容限[14]，仍会造成扩频接收机的失锁或误码。通过在接收信号解扩前对扩频信号进行干扰抑制后再行处理，可以提高扩频系统的抗干扰能力，也是本文研究的出发点。

1.2算法理论依据

下面给出本文算法中用到的一个重要依据：对一个线性系统，若系统输入端的平稳随机过程为非高斯分布，则只要输入过程的等效噪声带宽远大于系统的通频带，在系统的输出端便能得到接近于高斯分布的随机过程[15]。

接收端的噪声满足高斯分布(有用信号由于淹没在噪声中而不于考虑)，时频域随机的PIM干扰信号不满足高斯分布，两者之和不满足高斯分布，小波包分解采用Mallat算法[16],该算法通过线性滤波器实现小波包分解，满足依据中的线性系统的要求。其次，小波包具有带通特性，在小波分解层数足够多的条件下，每层小波包对应的带宽远小于输入信号的带宽。依据上述定理，小波包分解后的无扰信号应接近高斯分布。

2　干扰抑制算法

扩频测控链路全盲抗PIM算法流程如图2所示，其基本步骤如下：

1)对含有PIM干扰的直扩通信信号采用db30小波进行小波包完全分解，小波包分解采用Mallat算法，分解到8层信号。

2)对小波包分解后的信号进行频移，防止信号频率混叠。

3)对小波包分解后的叶子节点进行处理，计算每个叶子节点系数的方差,将超过M倍方差的系数置零或者钳位，M取2～5。再计算此时叶子节点系数的方差，将超过M倍方差的系数置零或者钳位。

4)不断重复步骤3)的过程，直到叶子节点系数基本保持不变为止。

5)根据处理后的叶子节点重构信号，此步完成PIM干扰的抑制。

6)对完成干扰抑制的信号送常规的扩频接收机完成信息解扩、解调和译码。

图2　扩频系统全盲抗PIM算法流程Fig.2　PIM suppression algorithm flow graph

3　仿真结果

采用仿真软件Matlab完成扩频测控链路全盲抗PIM算法抑制效果的性能仿真，结果如图3所示，其包含不抑制干扰的误码率曲线，每次循环系数倍数M的取值范围为2～5。横坐标为信干比SIR=-30∶5∶0；对应每个信干比下的信噪比SNR=SIR+15。纵坐标为误码率(取对数后的结果)，可以看到该盲算法能够显著抑制具有时频随机特征的PIM干扰信号。

图3　不同M下全盲抗PIM算法的性能Fig.3　Algorithm performance under different M

从图3可以看到，当M这一倍数选择为2时，该算法处理后的系统误码率水平获得很大的提升，在10-2的误码率上，经过全盲算法处理后的误码率比不经过处理后的误码率提高了约7 dB。当M过大的时候，由于抑制干扰的同时也抑制了有用信号，系统的误码性能反而降低。

4　结束语

本文提出了一种实用化的扩频体制测控链路PIM干扰全盲抑制算法，该算法利用无干扰扩频信号经小波包分解后应满足高斯分布的特性，完成对含PIM干扰的扩频体制测控信号的盲处理，而无须扩频测控信号的任何先验信息。最后，通过计算机仿真技术验证了该算法PIM干扰抑制性能。

References)

[1]张建军, 薛明. 全球导航卫星系统互干扰评估分析及启示[J]. 航天器工程，2014，23(6):93-98.

ZHANG J J, XUE M.Intersystem and intrasystem interference assessment theory of global navigation satellite system[J].Spacecraft Engineering, 23(6):93-98(in Chinese).

[2]张建军, 薛明. 全球卫星导航系统兼容性评估方法研究[J]. 中国空间科学技术,2015,35(4):10-16.

ZHANG J J,XUE M. Research on performance analysis method of global satellite navigation system signal[J]. Chinese Space Science and technology, 2015,35(4)：10-16(in Chinese).

[3]殷复莲，郭黎利，卢满宏. 扩频测控系统常见干扰检测技术研究[J].系统工程与电子技术，2009，31(9):2195-2199.

YIN F L , GUO L L, LU M H. Research on common Interference detection techniques of spread spectrum TT&C system[J]. System Engineering and Electronics, 2009，31(9):2195-2199 (in Chinese).

[4]殷复莲，卢满宏，郭黎利. 测控通信干扰抑制技术综述[J]. 宇航学报，2009，30(5)：1757-1764.

YIN F L, LU M H, GUO L L. Overview on interference suppression of wireless TT&C[J]. Journal of Astronautics, 2009，30(5)：1757-1764 (in Chinese).

[5]叶鸣，贺永宁，孙勤奋,等. 大功率条件下的无源互调干扰问题综述[J]. 空间电子技术,2013，10(1)：75-83.

YE M, HE Y N, SUN Q F,et al. Review of passive intermodulation interference problem under high power signals[J]. Space Electronic Technology 2013,10(1):75-83 (in Chinese).

[6]唐志辉, 李洪超，王苏明. 非线性媒质无源交调电平预测[J]. 中国空间科学技术，2010,30(3):43-50.

TANG Z H, LI H C, WANG S M. Prediction method analysis of PIM power level in nonlinear medium[J]. Chinese Space Science and Technology, 2010,30(3):43-50(in Chinese).

[7]刘强. 无源互调类型预测及接触非线性分析[D].西安：西安电子科技大学，2014.

LIU Q. Type prediction and contact nonlinear analysis of passive inter-modulation[D].Xi′an:Xidian University, 2014(in Chinese).

[8]LIU P L. Passive Intermodulation interference in communication systems[J].Electronics & Communication Engineering Journal, 1990,2(3):109-118.

[9]王海宁，梁建刚,王积勤,等. 高功率微波条件下的无源互调问题综述[J]. 微波学报，2005,21(增刊)：1-6.

WANG H N, LIANG J G, WANG J Q,et al.Review of passive intermodulation in HPM condition[J]. Journal of Microwave, 2005,21(Supplement):1-6(in Chinese).

[10]张世全，傅德民，葛德彪. 无源互调干扰对通信系统抗噪性能的影响[J],电波科学学报， 2002,17(2):138-142.

ZHANG S Q, FU D M, GE D B.The effects of Passive intermodulation interference on the anti-noise property of communications systems[J].Chinese Journal of Radion Science,2002, 17(2):138-142(in Chinese).

[11]张文强， 年夫顺. 无源互调测试系统的组建与分析[J]. 国外电子测量技术，2012,31(5)：28-31.

ZHANG W Q , NIAN F S. Donstruction and analysis of passive intermodulation testing system[J]. Foreign Electronic Measurement Technology, 2012,31(5)：28-31(in Chinese).

[12]杜邓宝，阳辉，宋健.无源互调失真的数字化测量[J]. 电子测量与仪器学报，2009，23(增刊)：73-77.

DU D B, YANG H, SONG J.The digital measurement of passive intermodulation distortion[J]. Journal of Electronic Measurement and Instrument,2009, 23(Suppl.):73-77(in Chinese).

[13]HOEBER C F, et al. Passive intermodulation product generation in high power communication satellites,AIAA-1986-361[R]. Reston:AIAA,1986.

[14]薛敦伟，李志强，张北江,等. 扩频测控系统干扰容限的分析[J]. 遥测遥控，2011，32(1):15-21.

GUO D W, LI Z Q, ZHANG B J, et al.Analysis of jamming threshold for spread spectrum TT&C system[J]. Journal of Telemetry,Tracking and Command, 2011，32(1):15-21 (in Chinese).

[15]向前，林春生，龚沈光. 基于小波包变换的非高斯噪声信号结构分析[J]. 电子与信息学报，2004，26(1):60-64.

XIANG Q, LIN C S, GONG S G.The signal structure analysis of non-Gaussian noise band on wavelet packet transform[J].Journal of Electronics & Information Technology,2004，26(1):60-64(in Chinese).

[16]侯正信,王成优,杨爱萍.有限长度信号mallat算法的边界延拓方法[J]. 数据采集与处理,2009,24(6):714-720.

HOU Z X, WANG C Y, YANG A P.Boundary extension methods for mallat algorithm of finite length signal[J]. Journal of Data Acquisition & Processing, 2009,24(6):714-720(in Chinese).

(编辑：高珍)

A full-blind PIM suppression algorithm for spread spectrum TT & C link

AN Jinkun*，TIAN Lin，DING Kai

Institute of Manned Space System Engineering，China Academy of Space Technology，Beijing 100094，China

Focusing on the passive inter-modulation (PIM) problem in spread spectrum scheme TT & C link, a wavelet packet decomposition based full-blind PIM suppression algorithm was proposed. Multi-layers wavelet packet decomposition was employed on the received spread spectrum TT & C signals,according to the characteristic the decomposed signal should obey Gaussian distribution,and interference suppression was achieved,No suppression gate was set during the whole process and this was a full-blind PIM suppressed algorithm. Finally,Matlab simulation result shows that 7 dB signal interference ratio gain can be obtained.

TT & C link；spread spectrum；passive inter--modulation； wavelet packet； interference suppression

10.16708/j.cnki.1000-758X.2016.0043

2015-12-25；

2016-04-15；录用日期：2016-05-11；

时间：2016-07-1213:26:37

http:∥www.cnki.net/kcms/detail/11.1859.V.20160712.1326.002.html

安金坤(1982-)，男，博士，ajk8208@163.com，主要研究方向为航天器测控与通信系统设计，通信抗干扰

V416.6

A

http:∥zgkj.cast.cn

引用格式：安金坤,田林,丁凯. 一种扩频测控链路中PIM的全盲抑制算法[J].中国空间科学技术, 2016,36(4)：

47-50.ANJK,TIANL,DINGK.Afull-blindPIMsuppressionalgorithmforspreadspectrumTT&Clink[J].ChineseSpaceScienceandTechnology, 2016,36(4)：47-50(inChinese).