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基于盲波束形成的电磁干扰源定位

2017-06-15陈少昌任圣君章耀文

网络安全与数据管理 2017年10期
关键词:干扰源信号源波束

陈少昌,任圣君,章耀文

(海军工程大学,湖北 武汉 430033)

基于盲波束形成的电磁干扰源定位

陈少昌,任圣君,章耀文

(海军工程大学,湖北 武汉 430033)

目前,对于信号来源的定位与判断,主要的研究集中在通信和雷达信号研究领域,对于应用于电磁兼容现场测试中的干扰源定位方法的研究却很少,但是实际应用当中又需要在现场对干扰源进行定位。为此,针对电磁兼容现场测试中信号的特点,借鉴通信和雷达方面对信号来源进行定位的方法,提出一种基于盲波束形成的电磁干扰源定位方法。

盲波束;电磁兼容测试;电磁干扰故障诊断

0 引言

目前,非标准测试环境下的电磁兼容测试、电磁干扰故障诊断、电磁干扰源信号源定位逐渐成为电磁兼容测试信号处理迫切需要解决的重点和难点问题[1-3]。传统的电磁干扰源定位方法非常依赖专业人员的操作和判断。其先分离出环境背景噪声和干扰源噪声,得到测试系统电磁干扰信号的频谱,找出超标的频率点;然后采用排除法或依据对各个设备工作原理的了解,找出具体的干扰源[4]。但同一设备可能在多个位置产生同频率的干扰,不同的设备也可能在同一位置产生同频率的干扰,因此需要进行大量的测试试验。由于测试过程繁琐,测试数据复杂,使得判断困难,最终结果的准确性和效率都不高,误判的情况经常出现。

1 基本原理

大型系统的电磁兼容现场测试信号通常是各种功能信号、背景噪声、干扰信号和各种反射信号相互叠加形成的混合信号,要实现电磁干扰源的定位,首先需要从测试得到的混合信号中分离出电磁干扰信号,最常用的就是盲源分离技术[5]。

盲源分离(Blind Source Separation,BSS)是指在源信号未知、混合系统冲击响应矩阵A未知的条件下,从观测的多通道混合信号中分离并恢复出各个源信号的过程。

如图1所示,盲波束形成(Blind Beam Forming)是指在没有信号方向或阵列流形等先验信息的条件下,得到波束形成器的权向量,实现信号的接收。

图1 信号分离过程

空间K个未知信号源s(n)=[s1(n)s2(n)…sK(n)]T通过空间传播(方向矩阵A表示),由M个阵天线接收,得到信号x(n)=[x0(n)x1(n) …xM-1(n)]T。盲波束形成的目的是,设计K个空域滤波器W=[w1w2…wK]∈CM×K,使滤波器的输出y(n)=WHx(n)=[y1(n)y2(n) …yK(n)]T为空间K个信号源的接收信号。因此,盲波束形成可以看成盲源分离的一个特例[6]。

2 基于奇异值分解的降维预处理

设接收天线阵元数为M,信源个数为K对无噪声阵列接收信号模型,即:

x(n)=As(n)

(1)

式中,矩阵A∈CM×K,信号向量分别为:

s(n)=[s1(n)s2(n) …sK(n)]T∈CK×1

(2)

x(n)=[x0(n)x1(n) …xM-1(n)]T∈CM×1

(3)

用N次快拍的数据构成如下的接收数据矩阵(设K≤M≤N):

X=AS

(4)

式中,A∈CM×K,X和S为:

(5)

假设K个信号源相互独立,即矩阵S是行满秩的;假设K个信号从不同的方向入射到阵列,即矩阵A是列满秩;且它们的秩都是信号源个数K。由矩阵理论可知,接收矩阵X=AS的秩也为信号源个数K。

(6)

(7)

如果存在噪声,阵列信号接收模型变为:

X=AS+E

(8)

式中E∈CM×N是加性噪声矩阵。

由于噪声的存在,矩阵X是行满秩(其秩为M)的,而矩阵X的奇异值分解可表示为:

(9)

定义有噪声情况下观测信号矩阵X的截尾奇异值分解为:

(10)

利用截尾奇异值分解式(10)对X进行预处理,可以减小噪声的影响。另一方面,截尾奇异值分解可以使处理的空间维数减小(从M维降至K维),从而降低运算量。

令W=[w1w2…wK]∈CM×K为需要设计的K个空域滤波器权向量构成的矩阵,wK是对信号sK(n)的空域滤波器权向量,左乘以式(4)两端,可得到波束形成器输出为:

Y=WHX=WHAS

(11)

(12)

(13)

3 基于ESPRIT算法的盲波束形成

考虑由M个阵元组成的均匀线阵,K个远场窄带信号从θ1,θ2,…,θK方向入射到阵列。无噪声时N次快拍的接收数据矩阵为(设K≤M≤N):

X=AS

(14)

式中X∈CM×N,A∈CM×K,S∈CM×N。

分别取A的前M-1行和后M-1构成矩阵A1和A2,且有:

A2=A1Φ

(15)

对角阵Φ定义为:

Φ=diag{e-jφ1,…,e-jφK}

(16)

式子(15)可用选择矩阵表示:

J2A=(J1A)Φ

(17)

其中选择矩阵定义为:

(18)

根据公式(10),对X进行截尾奇异值分解预处理,有:

(19)

(20)

所以:

(21)

(22)

于是通过ESPRIT算法,便可得到满秩序矩阵T。由此可得盲波束形成器权矩阵为:

(23)

且波束形成器的输出为:

(24)

4 仿真实验

设接收阵列为16阵元的均匀线阵,间距为1/2最短信号波长。设空中有3个不同的信号,数学形式如下:

(25)

其中A0=2*A1,A1=A2=1,f0=400 MHz,f1=300 MHz。EUT信号的来波向为20,干扰信号来波方向分别为10、30,n(t)是空间中的白噪声和各个阵元上的加性噪声,信噪比为10 dB。使用MATLAB软件平台进行基于ESPRIT盲波束形成一维干扰源定位仿真实验,结果如图2所示。将信号的来波方向改为二维的,EUT信号的来波向为(5,20),干扰信号来波方向分别为(15,25)、(20,15),进行基于ESPRIT盲波束形成二维干扰源定位仿真实验,结果如图3所示。

图2 一维干扰源定位仿真结果

图3 二维干扰源定位仿真结果

从图2和图3中可以看出,基于ESPRIT的盲波束形成的干扰源定位方法能够较为准确地定位到实验中预设的干扰的坐标。该方法从阵列接收到的信号中得到的混合矩阵,其中包含信号从干扰源到阵元之间的空间传播函数,从中可以计算出阵元到干扰源之间的距离等参数,从而进行干扰源的定位。仿真实验的结果证明了该方法的有效性。

5 结论

本文介绍了基于ESPRIT盲波束形成的干扰源定位原理,将盲源分离理论运用到干扰源定位中,在被测试设备周围设置阵列接收混合信号,使用基于ESPRIT算法盲波束形成方法得到的混合矩阵,从中可以得到阵元到干扰源之间的距离等参数,从而进行干扰源的定位。在仿真实验中,使用MATLAB分别进行了一维和二维的干扰源定位实验,从实验结果可知,该方法可以准确定位干扰源的位置,证明了该方法的可行性。

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[11] 吴小强.基于 ESPRIT 算法的二维 DOA 估计方法研究[D].哈尔滨:哈尔滨工程大学,2008.

Electromagnetic interference source localization based on blind beam forming

Chen Shaochang,Ren Shengjun,Zhang Yaowen

(Navy University of Engineering,Wuhan 430033,China)

At present,for the signal source localization and the judgment,the main researches concentrate on the correspondence and the radar signal research domain,and few researches have been done on the localization method of the interference source used in the electromagnetic compatibility field test.However,in practical application,it is necessary to locate the interference source in the field.For this reason,this paper proposes a kind of electromagnetic interference sources locating method based on blind beam forming for the signal characteristics of electromagnetic compatibility field test and the communication and radar positioning.

blind beam; EMC testing; electromagnetic interference fault diagnosis

TP306

A

10.19358/j.issn.1674- 7720.2017.10.025

陈少昌,任圣君,章耀文.基于盲波束形成的电磁干扰源定位[J].微型机与应用,2017,36(10):89-91.

2016-11-19)

陈少昌(1962-),男,硕士,教授,主要研究方向:电路与系统的电磁兼容性。

任圣君(1995-),男,硕士研究生,主要研究方向:电路与系统的电磁兼容性。

章耀文(1992-),男,硕士研究生,主要研究方向:电路与系统的电磁兼容性。

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