多车通信系统中的同频电子干扰消除优化方法

杨清学

（成都职业技术学院，成都610041）

多车通信系统中的同频电子干扰消除优化方法

杨清学

（成都职业技术学院，成都610041）

在多接口多信道车联网多车通信系统中，由于车辆的自组织特性和路网网格的不均衡性，产生同频电子干扰，对电子干扰的滤波消除能提高多车通信的信道均衡性，降低误码率。传统方法采用自适应陷波方法实现同频电子干扰消除，无法在突变的载波频率下消除同频电子干扰，导致性能差的问题。提出一种基于自适应线谱增强的多车通信系统中的同频电子干扰消除优化方法。首先构建多车通信系统，引入一种信噪干扰比的观点，对同频电子干扰进行信号模型构建，根据信号比容易分离的特点，使得模型可分离性变强，结合变步长自适应线谱增强方法，实现信号的分离过滤。仿真实验结果表明，进行同频电子干扰消除抑制处理后的功率谱收敛到信号的真实频率附近，多车通信信号能从背景色噪声中有效检测出来，降低了多车通信系统的误码率，展示了较好的信道均衡和改善能力，性能优越。

车联网，多车通信，同频电子干扰，滤波

0 引言

随着智能交通系统的运用和发展，车联网作为车载自组织网络的重要通信网络受到广泛关注和应用，研发的基于IEC61375协议的车联网通信系统能很好地反映地面站、路由系统和中转站之间的信道传输和数据通信能力，解决车与车（V2V）、车与路（V2R）、车与网（V2I）、车与人（V2H）等的互联互通，从而形成了车联网多车通信。车联网多车通信是采用卫星通信和无线短波通信结合构成的通信网络系统，指装载在车辆上的电子标签通过无线射频等识别技术进行无线电通信和卫星通信。尤其是车载自组网作为智能交通系统重要组成部分，集成了车载接口设计、无线网络运行为一体，在无线通信技术中占据着重要地位。在多接口多信道车联网多车通信系统中，由于车辆的自组织特性和路网网格的不均衡性产生同频电子干扰，对电子干扰的滤波消除能提高多车通信的信道均衡性，降低误码率。因此，研究多车通信的同频电子干扰抑制算法具有重要意义［1-5］。

本文提出一种基于自适应线谱增强的多车通信系统中的同频电子干扰消除优化方法。仿真实验证明，改进算法在实现多车通信系统中的同频电子干扰消除时性能优越。

1 系统模型和多车通信信道的信号干扰比的选取

1.1 多车通信系统模型及基本定义

随着车联网技术与产业的发展，多车通信系统是以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，在QoS（Quality of Service）保证的环境下，通过多接口多信道VANET协议实现车联网之间的信息互通［6-10］。按照约定的通信协议和数据交互标准，在信息网络平台上对所有车辆的属性信息进行评估，为车辆节点配备多个射频接口，采用IEC61375协议进行多处理器集群处理对同一个通信区域内的不同射频接口进行调制。多车通信系统车辆聚簇的示意图如图1所示。

图1 多车通信系统车辆聚簇的示意图

在图1中，在TraSD-VANET的路面上，根据车辆密度和路面速度对通信系统不同的射频接口和不同信道进行多源节点调制，根据不同的功能需求对所有车辆的运行状态进行自组织网络拓扑。利用车辆节点间的交互信息，通过基于IEC61375协议构建车联网通信的MVB总线控制器，把车联网TCN网络功能划分为7层，并使用FPGA和ARM处理器进行多车通信系统的PC/104接口模块数据处理，在车-X（X：车、路、行人及互联网等）之间，进行无线通讯和数据交换。根据上述分析，得到多车通信系统的信息收发流程如图2所示。

图2 多车通信系统的信息收发流程

根据上述多车通信系统设计，假设L为交通信息采集的有限域，Θ={w1，w2，…，wn}为多源交通信息的世界集，其中wi={i=1，2，…，n}为L的一个信念函数。一个多车通信的簇头A'可以表达为Θ的一个子集A，根据以上参数可以进行通信模型的设计如下所示：

其中，invnorm（）为归一化的逆向操作，xpi为第i个模型的输入向量，yˆ为多车通信系统模型的最终预测值。

1.2 多车通信的信道的信号干扰比的选取

在上述构建的多车通信系统车辆聚簇模型和车联网通信系统模型的基础上，为了实现对多车通信的同频干扰抑制，引入了一种信噪干扰比的观点，为构建同频电子干扰信号模型提供了更好的前提条件。而信噪干扰比的选取，直接影响最终干扰消除的效果。分布效果示意图如下页图3所示。

假设在多车通信运行过程中，每个节点都会选择一个整数C作为唤醒周期（以下简称为周期），即节点当前时隙序号WY能够被该整数C整除时，多车通信的传感设备被唤醒，其余时刻传感设备都处于睡眠状态。当两个节点相遇，节点B采用周期C，为节点J当前时隙号，节点S采用周期c1，tm1为节点B的当前时隙号。为了更清晰地描述互质周期能够有效实现唤醒，EAPSD机制在单个时隙下通信的信道模型描述为：

图3 多车通信的信道分布效果示意图

其中，i表示多车通信网络系统心中的第i条车道，Ni为第i条车道内的簇成员数目，AT=（aij）m×n为消息源节点所在的速度指标值矩阵。在同一条道路上，簇内的车辆密度：

根据式（3）可知，如果c1，c2互质，那么在c1×c2个时隙内，方程组有解，并且在参考时隙为X时，节点B、C能够被同时唤醒，实现在多车通信系统的信道分配，降低网络传输的耗能，耗能降低率为：

其中，β通信信道模型的带宽，zk为单个方向上的车道数目，L（y，yk）为簇内路面上的空时加权。

假设所有的车辆节点都具有邻居节点，在射频接口状态与信道切换队列中，用基于NAV的虚拟介质监听技术，计算每个信道的信号干扰比SIRi：

其中，Pt是接收节点信道k上的发射功率，Prij是在k节点在多车通信信道i上控制发送节点j的接收功率。由此实现多车通信的信道分配，为进行同频电子干扰消除提供信道基础。

2 同频电子干扰信号模型及干扰消除算法改进实现

2.1 同频电子干扰信号模型

在多接口多信道车联网多车通信系统中，由于车辆的自组织特性和路网网格的不均衡性产生同频电子干扰，对电子干扰的滤波消除能提高多车通信的信道均衡性，降低误码率。通过对多车通信的信道分配，完成对同频电子干扰信号模型的构建。当采用自适应陷波方法实现同频电子干扰消除，无法在突变的载波频率下消除同频电子干扰。为此，本文提出一种基于自适应线谱增强的多车通信系统中的同频电子干扰消除优化方法。

假设装有RFID阅读器的车辆传输信号IMF分量为ci（t），采用可变步长滤波分解得到多车通信的输出信号为：

其中，采样时间t，通信信道的瞬时频率ω，上式反映了多车通信的GPS定位和无线网络信道幅值、时间和频率之间关系，由于车辆的自组织特性和路网网格的不均衡性产生同频电子干扰，车载定位系统的同频干扰函数的谱特征为H（ω，t）：

进而得到WSSUS信道的自相关函数可表示为：

车联网总线通信控制系统中，确定节点一跳范围内通信信道的幅值，车控中心接收到的时延估计值为：

2.2 自适应线谱增强同频电子干扰消除算法实现

通过得到的同频电子干扰信号模型，设计自适应线谱增强器可以抑制多车通信系统中的同频干扰中的线谱成份，对于多个已知干扰线谱中的信号检测，可以用多个自适应线谱增强器级联抑制干扰成份，然后检测信号。

去除信噪比选取自适应线谱增强迭代步长。输入多车通信系统中的同频干扰信号n（k）的实部nr（k）和虚部ni（k）分别为独立的白噪声，且均值均为零，方差为σn2，自适应线谱增强迭代步长应选取：

式中：

因此，通过表7至表9的稳健性检验后，作者认为研究结果较为科学可靠，与目前学术界对于发展中国家城市空间结构与经济效率的关系以及东盟各国城市化进程这两部分文献的研究结论一致。

求取同频电子干扰消除后的信道输出，上述选取的去除信噪比自适应线谱增强迭代步长可更好的实现信号的分离过滤，为信道的输出提供根本依据。通过在z平面的单位圆上的复积分得到自适应线谱增强同频电子干扰消除后的信道输出为：

由上可见，以θ1（k）为自变量的自适应线谱增强算法通过高阶谱包络调制，引入一种信噪干扰比的观点，构建的信号模型，可得到更准确的自适应线谱增强迭代步长，有效抑制了多车通信系统中的同频电子干扰，在突变的载波频率下也能消除同频电子干扰，提高了通信信道均衡能力。

3 仿真实验与性能测试

为了测试本文算法在实现多测通信系统同频干扰中的性能，进行仿真实验。用Netlogo建立仿真场景，实验中，将多车通信信道分为7个子信道，将5.850 GHz～5.925 GHz之间75 MHz的频段用于车载通信，配备多个射频接口，采用车载自组织网进行信道切换以及该接口切换，MAC层的协议采用IEEE 802.11，模拟场景是在1 000 m*1 000 m的矩形区域进行车联网组网和多车通信场景仿真，车联网组网的通信半径r是270 m，同频电子干扰假设为一组线性调频信号干扰，信噪比为-13 dB～0 dB，同频电子干扰半径是550m，交通数据流采用Random wave point模型，道性能阈值为0 m/sec～50 m/sec，多车通信过程中数据包发送速率分为5、10、15、20、 25、30、40、50、60随机生成若干个业务类型为UDP的CBR流，请求带宽是50 K，基于上述仿真环境和参数设定，进行多车通信系统中的同频电子干扰消除仿真，首先得到同频电子干扰消除前的通信信号及功率谱如图4所示。

图4 同频电子干扰下的多车通信信号及功率谱

从图4可见，在同频电子干扰下，多车通信信号及功率谱受到了噪声污染，信道均衡性能不好，采用本文算法设计自适应线谱增强器实现对同频电子干扰的消除和抑制，得到同频电子干扰消除后的输出信号功率谱如图5所示，采用传统方法得到同频电子干扰消除后的输出信号功率谱对比结果如图6所示。

图5 本文方法进行同频电子干扰消除后的输出信号功率谱

图6 传统方法进行同频电子干扰消除后的输出信号功率谱

对比上述结果可见，在信噪比等于-10 dB下，采用本文算法进行同频电子干扰消除抑制处理后的功率谱收敛到信号的真实频率附近，多车通信信号能从背景色噪声中有效检测出来，而传统方法对同频电子干扰的消除能力有效，仍然有较大的毛刺和伪峰的存在。为对比本文算法进行同频电子干扰消除后对多车通信的通信质量改善性能，采用不同算法，以误码率为测试指标，得到仿真对比结果如图7所示，从图可见，采用本文算法，降低了多车通信系统的误码率，展示了较好的信道均衡和改善能力，性能优越。

图7 多车通信性能对比

4 结论

在多接口多信道车联网多车通信系统中，由于车辆的自组织特性和路网网格的不均衡性产生同频电子干扰，对电子干扰滤波的消除能提高多车通信信道的均衡性，降低误码率。本文提出一种基于自适应线谱增强的多车通信系统中的同频电子干扰消除优化方法。首先构建多车通信系统，设计多车通信的信道分配算法，对同频电子干扰进行信号模型构建，设计自适应线谱增强器实现对同频电子干扰抑制，仿真实验进行了性能验证，展示了本文算法在实现多车通信系统中的同频电子干扰消除的优越性能，实验结果表明，采用本文算法具有较好的干扰抑制性能，提高了通信质量。

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Study on Optimization Method of Same Frequency Electronic Interference Cancellation in Multi Vehicle Communication System

YANG Qing-xue
（Chengdu Polytechnic，Chengdu 610041，China）

Car in interface multichannel car networking communication system，because of the selforganizing characteristics of vehicles and the imbalance of the road network grid，the frequency electronic jamming is produced，electronic interference filter can improve more car communication channel balance，reduce the bit error rate.Traditional methods using adaptive notch method with frequency electrical interference cancellation，cannot under the carrier frequency of the mutation to eliminate the frequency electronic interference，lead to poor performance.In this paper，a multiple vehicle communication system based on adaptive line enhances the same frequency electronic interference elimination method.First multiple vehicle communication system is built，the design is more communication channel allocation algorithm and carried out on the same frequency jamming signal modeling，the adaptive line enhancement，the implementation of same frequency electronic interference suppression，multiple vehicle communication system for the same frequency electronic interference elimination of optimization.Simulation experimental results show that the frequency electronic interference elimination suppression processing after the power spectrum of convergence to near the true frequency of signal，multiple vehicle communication signals can be effectively detected from the background noise，reduces the error rate of multiple vehicle communication system，shows the good channel equalization and improve ability，superior performance.

car networking，multi vehicle communication，CO frequency electronic jamming，filtering

TN911

A

1002-0640（2016）12-0121-04

2015-10-18

2015-12-30

杨清学（1965-），男，四川青川人，副教授。研究方向：电子通信、光伏发电技术及应用。