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摘要 l 目前，扩频技术不仅在军事通信中被大量采用，而且还广泛运用于民用 系绕，这是由于扩频技术具有许多优越性，包括多址能力、隐蔽性好、抗多 径干扰等优点，使其特别适合于无线移动通信环境。它最突出的优点是当扩 频增益足够大时，扩频系统具有良好的抗干扰的能力。然而，扩频系统自身 的干扰抑制能力总是有限的。在实际的扩频通信中存在着大量的干扰因素， 若扩频增益不够大或扩频技术主要用于实现多址时，若不采用其他途径对窄 带干扰和宽带干扰进行抑制，将会大大影响系统的性能，导致系统容量大幅 度减少。 可见在扩频通信系统中，干扰抑制是一个很重要的问题，影响着整个系 统的性能。所以必须在接收机中采用专门的干扰抑制技术。本文即是研究在 直接序列扩频( 简称直扩) 系统中的干扰抑制问题，由于针对窄带干扰的抑 制技术比较成熟，在本文中，只重点针对宽带干扰进彳亍研究。由于干扰和信 道的特性都是动态变化的，为了应用于实际的通信环境中，就必须采用自适 应的接收机结构。 近年来，周期维纳滤波理论在信号接收问题中得到较大的发展。周期维 纳滤波是基于信号的周期平稳特性的，可用来设计单信道的自适应频移 ( f r e s h ，f r e q u e n c y s h i f t ) 滤波器。f r e s h 滤波器利用了周期平稳信号的 谱相关特性，从而达到抑制干扰与噪声的目的。由于大多数数字通信信号都 具有周期影稳特性，f r e s h 滤波器能够在通信接收机中提供良好的干扰抑制 性能。 本文首先对直扩通信系统中的多种千扰抑制技术进行了简要的概述。然 后详细介绍了周期平稳信号的基础理论和周期维纳滤波理论，在这个基础上， 讨论了f r e s h 滤波器是如何运用于宽带干扰情况下的，以及它是如何利用周 期平稳信号的谱相关特性来抑制干扰的。根据f r e s h 滤波器的原理和结构， 本文编写了采用自适应方案的f r e s h 算法，并建立直扩系统模块，进行仿真。 仿真结果表明，在有强干扰的情况下，利用信号谱相关特性的f r e s h 滤波器 具有良好的宽带干扰抑制能力。 关键字：直接序列扩频宽带干扰周期平稳f r e s h 滤波 vl + jl 一 。 a b s t r a c t c u r r e n t l y , s p r e a d s p e c t r u m ( s s ) t e c h n i q u e h a sb e e nw i d e l ya p p l i e db o t hi n m i l i t a r va n di nc i v i l i a nc o m m u n i c a t i o n sf o ri t sm a n ya d v a n t a g e s ，w h i c hm a k ei t s u i t a b l ef o rt h ee n v i r o n m e n t so f w i r e l e s sc o m m u n i c a t i o n t h e b e s ta d v a n t a g ei si t s o u t s t a n d i n ga b i l i t yt oa n t i - j a mi f t h ep r o c e s s i n gg a i ni sl a r g ee n o u g h h o w e v e r , 1 t s a b i l i t yo f i n t e r f e r e n c es u p p r e s s i o ni sa l w a y sl i m i t e d t h es y s t e mp e r f o r m a n c e1 s d r a m a t i c a l l yd e g r a d e da n d i t sc a p a c i t yi sl a r g e l yr e d u c e di ft h ep r o c e s s i n gg a i ni s n o ts u f f i c i e n t l yl a r g ea n dn oo t h e rm e t h o d sc a nb ea d o p t e dt os u p p r e s ss t r o n g i n t e r f e r e n c e t h e r e f o r e ，i n t e r f e r e n c es u p p r e s s i o ni s ac r u c i a li s s u ei ns ss y s t e m s i ti s n e c e s s a r yt oa p p l yt h es p e c i a ls u p p r e s s i o nt e c h n i q u e si nn e w d e t e c t i o ns t r u c t u r e s t h es u p p r e s s i o nt e c h n i q u e st on a r r o w h a n di n t e r f e r e n c ea r ev e r ym a t u r ei nd s s s s y s t e m ss o ，i nt h i st h e s i sw ec o n c e n t r a t eo nw i d e b a n di n t e r f e r e n c es u p p r e s s i o n s e c o n d l y ，s i n c e b o t hi n t e r f e r e n c ea n dc h a n n e lc h a r a c t e r i s t i c sa r ed y n a m i c a l l y c h a n g e d i nr e a le n v i r o n m e n t s ，a d a p t i v er e c e i v e rc o n s t r u c t i o nm u s tb ea p p l i e d r e c e n t l yt h et h e o r yo fc y c l i cw i e n e rf i l t e r i n g ，b a s e d o nt h ec y c l o s t a t i o n a r i t y a s s u m p t i o nf o rt h es i g n a l s ，d e v e l o p e dg r e a t l yi ns i g n a lr e c e p t i o np r o g r a ma n d c a n b ea p p l i e dt od e s i g ns i n g l e - c h a n n e la d a p t i v ef r e q u e n c y - s h i f t ( f r e s h ) f i l t e r s t h e f r e s hf i l t e re x p l o i t sb o t ht e m p o r a la n ds p e c t r a lc o r r e l a t i o np r o p e r t i e st or e m o v e i n t e r f e r e n c e sa n dn o i s e sf r o mt h ed e s i r e ds i g n a la sm o s td i g i t a lc o m m u n i c a t i o n s i g n a l sa r ec y c l o s t a t i o n a r y , f r e s hf i l t e r c a np e r f o r me x c e l l e n to fs u p p r e s s i o n i n t e r f e f e n c ei nac o m m u n i c a t i o nr e c e i v e r t h i st h e s i s f i r s t l yi n t r o d u c e st h eb a s i ct h e o r i e so fb o t hc y c l o s t a t i o n a r i t ya n d c y c l i c w i e n e r f i l t e r i n g t h e n ，i ti n v e s t i g a t e s h o waf r e s hf i l t e rr e m o v e s i n t e r f e r e n c e b ye x p l o i t i n gt h ec y c l o s t a t i o n a r i t y o fs i g n a l s i n c l u d i n gb a u d r a t e r e l a t e da n dc a r r i e rr e l a t e dc y c l o s t a t i o n a r i t yf i n a l l ya na d a p t i v ef r e s h a l g o r i t h m i sp r o g r a m m e da n dam o d e lo fd s s ss y s t e mi sb u i l ta n ds i m u l a t e d ，b a s e do nt h e p r i n c i p l ea n ds t r u c t u r eo ff r e s h f i l t e rt h er e s u l t sw i l l p r o v et h a t ，i n c a s eo f s t r o n gi n t e r f e r e n c e ，f r e s h f i l t e rc a n d i s p l a yg o o da b i l i t y t ow i d e b a n d i n t e r f e r e n c er e j e c t i o n k e y w o r d s ：d i r e c t - s e q u e n c e - s p r e a d - s p e c t r u m ( d s s s ) w i d e b a n di n t e r f e r e n c e c y c l o s t a t i o n a r i t y f r e q u e n c y - s h i a ( f p e s n ) f i l t e r m 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作 及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方 外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为 获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与 我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的 说明并表示谢意。 签名：垃亟垫日期：加洱月j 7 日 关于论文使用授权的说明 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文 的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘， 允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全 部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描 等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后应遵守此规定) 签名：i 垒丑童 导师签名： 日期矿肼) 月7 日 电子科技大学硕士学位论文：直扩通信中的干扰抑制技术 1 1 应用背景 第一章绪论 在最近的3 0 年里，数字通信技术得到巨大的发展，特别是在无线通信 领域。在无线通信中，干扰即“影响接收方正常接收的电子信号”，抑制是 一个移去或减小这种电子干扰影响的过程，以达到可靠地接收所需要的信 号，即感兴趣的信号( s i g n a lo fi n t e r e s t ，s o i ) 的目的。在这项研究工作 中，电子干扰假定为人造的信号，而且通常是其他的通信信号。 随着无线带宽利用的臼益加重，干扰成为一个越来越突出的问题。目前 对于网络运营者而言，无线频谱的使用非常昂贵，所以他们希望能最大限度 地扩大网络容量。实际上，3 g 中广泛采用的码分多址( c o d e d i v i s i o n m u l t i p l e a c c e s s ，c d m a ) 即是干扰受限系统，它的容量受系统中用户间的 干扰限制。在军事无线通信中，敌方蓄意的干扰更是不可避免。可见，在现 代通信系统中，干扰的存在是一个普遍而重要的问题，严重影响系统的性能。 所以研究对干扰的抑制技术，具有重大的意义。 在现代通信中，大部分数字调制信号具有周期平稳特性 ( c y c l o s t a t i o n a r i t y ，c s ) ，也即谱相关特性。这意味着它们呈现出固有的频率 分集，换句话说，就是这些信号以某些方式在频域里重复。目前人们对于扰 抑制技术有很多的研究，发现有许多抑制方法可以利用信号间的差异，包括 时域，频域和统计特性上的。本文研究的是利用信号的周期平稳特性来抑制 干扰的技术，也就是利用信号频谱或是统计特性上的差异。 1 2 直扩通信中的千扰抑制概述 1 2 1 扩频系统介绍 在军事通信中，友台往往被敌台侦测或截获，并且容易受到蓄意的干 扰攻击。扩频技术最早就是为了解决这两个问题而提出来的。如今扩频 ( s p r e a ds p e c t r u m ，s s ) 系统不仅用于军事通信，还被广泛用于民用通信系 电子科技大学硕士学位论文：直扩通信中的干扰抑制技术 统，如移动无线网络，定位系统以及卫星通信系统。简单说来，扩频( 调制) 是这样一种通信技术：被发射的调制信号在发射到信道之前，其频带被扩大 若干倍( 简称扩频) ；而在接收端，接收信号的频带则被缩小相同倍数( 称 为解扩) 。扩频技术主要有直接序列扩频( d i r e c ts e q u e n c es p r e a ds p e c t r u m ， d s s s ) 和跳频( f r e q u e n c yh o p p i n g ，f h ) 技术。 直接序列扩频，简称直扩( d s ) ，就是将要传送的信息经伪随机( 或 称伪噪声) ( p s e u d o - - n o i s e ，p n ) 序列编码后对载波进行调制。因为p n 序 列的速率远大于要传送信息的速率，因而受调制的信号的频谱宽度将远大于 要传送信息的频谱宽度，固达到了扩频的效果。直扩系统的原理框图见图 1 1 所示。信号扩频过程的时域及频域示意图如图1 - 2 所示。跳频技术中， 荷载信息的信号频率受p n 序列的控制，快速地在一个频段中跳变，此跳变 的频段范围远大于要传送信息所占的频谱宽度。 图1 - 1直扩通信系统原理示意图 扩频技术被广泛运用是由于它具有许多优越性，包括多址能力、隐蔽性 好、抗多径干扰等优点，使其特别适合于无线移动通信环境。然而，它最突 出的优点是当扩频增益足够大时，扩频系统具有良好的抗干扰的能力。 这是由于在采用d s s s 技术的通信系统中，由于每一个用户都被分配一 个唯一的伪随机扩频码( p n ) 码，并与其他用户的p n 码近似正交，接收机 可以根据这些p n 码将每个用户分开，所以扩频信号中同一频率的干扰( 多 址干扰) 可以忽略不记。而且，由于窄带干扰在接收端与本地的p n 序列做 2 电子科技大学硕士学位论文：直扩通信中的干扰抑制技术 l ”v 厂一一 u ，7 - ，v ， 厂 n 几 uuul ，7 i ”v ，v 厂 厂r uul jl ，7 图1 - 2 信息扩频过程中的时域及频域示意图 ( a ) 频率 。 频率 【b j 图卜3扩频系统中扩频信号与干扰的频谱 ( a ) 解扩前( b ) 解扩后 互相关运算后扩展到d s 信号的整个频带，使得干扰等效为一幅度较低频谱 较平坦的噪声。因此扩频可以用来减小干扰对接受性能的影响，起到抑制窄 带干扰的作用。解扩前与解扩后的信号与干扰的频谱如图1 3 所示。同时， 电子科技大学硕士学位论文：直扩通信中的干扰抑制技术 多径衰落使得延时的p n 信号和原p n 序列互相关性变差，使其就象一个不 相关的用户信号被接收机忽略，所以扩频系统具有良好的抗多径干扰的能 力。 d s s s 系统自身的抗干扰能力与处理增益有关。处理增益的定义式是： g ，= 三掣= 争，( f ) 和既( ) 分别是p n 序列和信息码序列的带宽，t b 是信 息码岸岁= 6 ) 的周期，t 。是p n 序列的码元周期。所以当信息码序列的速率一 定时，伪随机序列的速率越高，频谱扩得越宽，处理增益就越大，抗干扰能 力就越强。随着电子器件的飞速发展，d s s s 系统中的p n 序列速率也越来 越高，使得d s s s 系统具有更强的抗干扰能力。 d s s s 系统中的一个衡量系统在干扰环境中工作能力的量是干扰容限， 它考虑了一个可用系统输出信噪比的要求而且还要顾及系统内部信噪比和 损耗，其定义式是：m ，= g ，一【上。+ ( s n ) 。，】。其中三，和( s n ) 。分别是 系统的执行损耗和相关解扩输出端要求的信噪比。干扰信号的功率必须在干 扰容限范围之内，系统才能正常工作。 s s 系统自身的干扰抑制能力总是有限的，而且在实际的扩频通信中总 存在着大量的干扰因素，若扩频增益不够大或扩频技术主要用于实现多址 时，如码分多址系统，若不采用其他途径对窄带干扰和宽带干扰进行抑制， 只靠扩频系统自身的抗干扰能力来抑制，将会大大影响系统的性能，导致系 统容量大幅度减少。 c d m a 系统中宽带干扰包括c d m a 系统内部产生的宽带干扰( 包括多 址干扰和多径干扰) 和非c d m a 系统的人为宽带干扰。c d m a 通信的基础 是存在大量自相关性很好的正交伪随机码，从而实现多个用户共享同一频 段。最理想的假设是互相关值为零，但实际上是难以实现的，而且c d m a 异步工作时，系统性能还要取决于部分互相关值和部分自相关值，所以多址 干扰是始终存在的，加上源于多址干扰的远近效应的影响，使多址干扰成为 制约c d m a 系统性能的主要因素。对于无线通信来说，多径干扰的影响几 乎不可避免，加性高斯白噪声( a w g n ) 信道下的系统分析与设计不能完全适 用于存在衰落和码间干扰的多径信道。另外，在许多应用场合，c d m a 宽 带系统与某一窄带通信系统共存，窄带系统相当于一个很强的窄带干扰。在 军事通信系统中，敌方人为的窄带干扰和宽带干扰更是不可避免，若不加以 4 电子科技大学硕士学位论文：直扩通信中的干扰抑制技术 抑制，将对己方的通信系统构成严重威胁。 由以上的分析可知，在d s s s 通信系统中，干扰抑制是一个很重要的问 题，影响着整个系统的性能。所以必须研究在接收机中采用专门的干扰抑制 技术。由于干扰和信道的特性都是动态变化的，为了应用于实际的通信环境 中，就必须采用自适应的接收机结构。 1 2 2 直扩系统千扰抑制技术 因为干扰和信道的动态变化特性，所以在干扰抑制技术中通常采用自适 应技术。经过多年的研究发展，国内外关于扩频系统自适应干扰抑制技术的 理论基础已经建立起来了。在扩频系统干扰抑制技术领域，针对不同的干扰 有不同的自适应抑制技术。 窄带干扰抑制算法可分为线性算法和非线性算法两大类。m i l s t e i n 4 深 入讨论了采用自适应陷形滤波( a d a p t i v e n o t c hf i l t e r i n g ) 的两类干扰抑制方 案。一类基于最小均方( l m s ) 估计技术，另类是基于变换域处理。这两种 方法均要求干扰相对于d s 信号必须是窄带的。p o o r 和r u s c h 7 概括了 c d m a 中的窄带干扰( n a r r o w b a n di n t e r f e r e n c e ，n b i ) 抑制技术。 在c d m a 系统中多址干扰( m u l t i p l ea c c e s si n t e r f e r e n c e ，m a i ) 的抑制问 题即是多用户检测问题，而人为宽带干扰抑制问题则是单用户的检测问题， 即接收机只知道期望用户的扩频码和时延，而不需要其他用户的知识。本文 只讨论非m a i 的d s s s 系统宽带干扰抑制问题，即单用户检测问题，此类 抑制技术可分为码速率结构和分数间隔结构。 目前，国内外对于直接序列扩频通信系统自适应干扰抑制技术的研究情 况可作如下概述。 1 2 2 1 窄带干扰抑制技术 a 线性窄带干扰抑制算法 文献 4 ，5 ，6 】中详细讨论了线性自适应陷形滤波技术，包括预n 估计 滤波、判决反馈滤波以及变换域处理。其基本思想是利用d s s s 信号频谱宽 而且扁平，n b i 频谱却窄而尖锐的特性，挖去或变平干扰频谱。文献【2 3 】在 电子科技大学硕士学位论文：直扩通信中的干扰抑制技术 前面的基础上提出了组合滤波器的算法，可有效降低自适应处理对信号的抑 制作用，并且有好的数值稳健性和稳定的信噪比改善，收敛速度快于非组合 的同类基本滤波器。 时域预测估计滤波： 预测估计滤波可以看作是对整个接收信号完成白化处理。其基本原理 是窄带干扰的时间相关性很强，可以精确预测，而宽带扩频信号的时间相关 性很弱，难以预测，因而可以预测窄带干扰，然后在接收信号中将预测到的 干扰减去，得到无窄带干扰的信号。它的基本结构如图1 4 所示，自适应滤 波部分采用按码元宽度抽头的单边带预测滤波器或双边带中心抽头横向滤 波器，滤波权值用一些自适应算法( l m s 算法，格型r l s 算法等) 加以更 迭，这一基本方法在文献【4 ，5 】中有较详细的阐述。 在这种方法中，因为是对整个接收信号进行白化处理。所以干扰的降低 是以引入了一些信号失真为代价的，而且干扰必须是相对窄带的。 宽带信号 、 卜_ 土。 1 4 预测估计滤波 带干扰 判决反馈滤波器d f ( d e c i s i o nf e e d b a c kf l i t e r ) 它的基本原理很简单。在预测估计滤波中，是白化整个接收信号，从 而引入了定的信号失真。而在判决反馈自适应方法中，对其进行了改进， 6 电子科技大学硕士学位论文：直扩通信中的干扰抑制技术 只白化噪声和干扰，这样可以改善系统性能。为此在自适应滤波器输出端做 出判决或者说是对信号进行估计，将此判决反馈至滤波器，从接收信号中减 去该估计，然后输入到自适应滤波器，进行训练，从而实现干扰抑制。文献 【6 】中详细讨论了这种方法。判决，反馈滤波器结构如图i - 5 所示。 l x la 图i - 5 判决l 反馈滤波器 变换域算法 在变换域对干扰进行抑制的技术具有许多优点，在时域复杂的滤波过程 在变换域可以通过简单的相乘来完成，而且变换域处理的速度更快，许多技 术的进步使得许多变换得以实时进行。 不同于预测估计滤波方法，文 4 ，5 】中的变换域处理采用实时傅立叶变 换完成陷形滤波。它是由对接收波形的傅立叶变换，开一关操作，以及反傅 立时变换实现的。它仍是自适应的，可用包络检测器来决定窄带干扰的位置， 然后调整陷波器的位置来抑制掉窄带干扰。它的优点是它可以瞬时地自适 应，而不需要自适应算法，速度更快。可抑制单音干扰或是慢变化单音干扰， 当干扰频谱宽度较大时，此技术仍可行。 b 非线性窄带干扰抑制算法 由于d s s s 序列是独立等概率分布的二进制序列，是非高斯的。所以对 于干扰抑制，意味着滤波环境( a w g n 和d s 数据信号) 是非高斯的。由信 号滤波理论知道，此时非线性技术比线性技术更有效。当干扰的统计特性末 电子科技大学硕士学位论文：直扩通信中的干扰抑制技术 知时，可由自适应非线性滤波器来估计于扰的参数并将其抑制掉。 文献【7 ，8 基于实际的非高斯的滤波环境( a w g n 和d s 信号) ，在近 似条件均值a c m ( a p p r o x i m a t e c o n d i t i o n a lm e a n ) 滤波基础上提出了非线 性的窄带干扰抑制算法e n a ( e n h a n e en o n l i n e a ra d a p t i v ef i l t e r ) ，并改变权值 更新方式，使其更少依赖于剩余项。此非线性滤波能比线性滤波得到明显的 s n r 改善，特别是在多扩频用户条件下。文献 2 2 】中修改了前面提出的自适 应非线性滤波方法中的抽头更新算法，用预测误差的非线性函数来调节抽头 更新。并推广到了格型结构。使非线性滤波的性能进一步提高，具有收敛速 度快、不受干扰信号统计特性变化的影响等优点。 文献f 1 7 】将接收到的扩频信号建模为有限状态马尔可夫链，提出了另 外一种非线性算法，即h m m k f 算法。 基于a c m 的非线性滤波 文 7 】中简要介绍了a c m 滤波的基本思想，它是卡尔曼滤波器在非高斯 分布时的状态处理时的变形。在卡尔曼最小均方误差( m i n i m u mm e a ns q u a r e e r r o r ，m m s e ) 估计中，以时刻0 到k 1 的观察为条件，k 时刻的状态为一 个条件均值。若上述模型中观测噪声为高斯的，则上述条件均值亦为高斯分 布。而在实际中的观测噪声( a w g n 和数据信号) 为非高斯的，对一般的 非高斯噪声的状态空间滤波器方程，m a s r e l i e s 提出一种近似，即在卡尔曼 滤波推导中的一些高斯假设可以保留在对非线性递归更新滤波器的定义中， 保留了条件均值为高斯分布的近似，故此法叫做a c m ( 近似条件均值) 。 在a c m 滤波器中，一个双曲正切( t a n h ) 项提供了软决策反馈，它是 用【一l ，1 】中的一个因子来估计信号从而修正测量值。把a c m 中的这个非线性 函数引入到线性滤波中，即有效地在传统滤波器中引入了软判决反馈，本质 上移去了数据信号对滤波的影响，从而改善了滤波的性能。文【7 ，8 ，2 2 1 中 详细讨论了这种非线性滤波器。图1 - 6 即是此非线性滤波器结构。其中的 p 。( ) 即是该非线性函数。 s 电子科技大学硕士学位论文：直扩通信中的干扰抑制技术 被干 信 输出( 没有干扰) 图1 - 6 非线性滤波 h m m kf 算法 文 1 7 】中提出了另一种非线性n b i 抑制算法，它联合了递归隐藏马尔可 夫模型( h i d d e nm a r k o vm o d e l ，h m m ) 、卡尔曼滤波器( k a l m a nf i l t e r ，k f ) ， 以及递归最大期望算法( r e c u r s i v ee x p e c t a t i o nm a x i m i z a t i o na l g o r i t h m ， r e c u r s i v ee m ) ，提出了h m m k f 算法。该算法将接收到的扩频信号建模 为有限状态马尔可夫链，窄带干扰建模为自回归过程( a u t o r e g r e s s i v e ，a r ) 。 此算法将非线性的h m m 和k f 联合起来，采用两个对偶的e m 算法，一个 用于h m m ，另一个用于a r 模型。a r 递归e m 估计器可以提供干扰的状 态及参数估计，再反馈至h m m 递归e m 估计器，而产生的d s 信号的状态 及参数估计再反馈至a r 估计器。在较低的输入s n r 上，得到明显的误码 率和信噪比改善。虽然在增大观测噪声及用户数目时，h m m k f 与a c m 算法均有性能下降，但h m m k f 在中到高的观测噪声时性能优于a c m 滤 波器。 1 2 2 2 宽带干扰抑制技术 c d m a 系统受到的宽带干扰主要有多径干扰，多址干扰和人为宽带干 扰。对于多径干扰，其抑制方法主要有分集、均衡、交织编码和多进制传输 等。多址干扰是存在于d sc d m a 系统中的典型宽带干扰，减小多址干扰的 ：差要途径有多用户检测技术，最近这几年在这一领域产生了大量论文。人为 的宽带干扰抑制问题即是单用户的检测问题，即接收机只知道一个期望用户 9 电子科技大学硕士学位论文：直扩通信中的干扰抑制技术 的扩频码和时延，而无需知道其他用户的信息。这里只讨论非m a i 的d s s s 系统宽带干扰抑制问题，即单用户检测问题，自适应的单用户检测问题可分 为码速率结构和分数间隔结构。 文【9 ，1 0 ，1 1 ，1 3 】中均采用了最小均方误差( m i n i m u m m e a ns q u a r e e r r o r t m m s e ) 准则，以码速率结构对c d m a 中的干扰进行抑制。文【8 】中提出了 三种基本实现方案。这些方案不需要干扰的先验知识，可以自适应地实现， 而且实现复杂度低( 相对于多用户检测) ，同时最大程度地减轻远- 近问题。 性能明显优于传统的匹配接收机。当扩频增益n 过大时，n 抽头检测器会 因为抽头数目过多而导致收敛慢，性能下降，所以在【1 3 】和【1 0 】中都提出了 在大n 下的简化实现方案。 分数间隔法( f r a c t i o n a l l ys p a c e d ) 包括决策反馈算法和基于周期平稳的算 法。决策反馈算法，即是在扩频序列匹配滤波器后面接分数间隔决策反馈均 衡器的m m s e 滤波结构，此技术仅仅需要特定用户的扩频码序列和训练序 列。f f t 时间相关自适应滤波和f r e s h ( f r e q u e n c y s h i f t ) 算法是两种典 型的基于信号谱相关特性的干扰抑制算法。文【1 8 】中简要介绍了一种f f t 时 间相关自适应滤波( t i m e d e p e n d e n t a d a p t i v ef i l t e r ，t d a f ) 算法，它的思 想是将扩频过程看作是以码速率的倍数在多个载波上复制信号序列，通过一 个时变滤波器自适应地组合这些复制的谱相关信号。文【l 】分析了对多周期 的周期平稳信号进行周期维纳滤波的理论和实现方法，介绍了f r e s h 算法 的结构，重点讨论了a m 、b p s k 和q p s k 三种调制信号的周期平稳性。文 2 】利用干扰的谱相关性，把f r e s h 滤波用于自适应窄带干扰抑制。 a 码速率法( c h i p r a t e ) 码速率法即是先对接收信号以码速率采样，再以自适应f i r 滤波器来进 行干扰抑制。m a d h o w 和h o n i g 在文 1 1 】提出了三种基本的m m s e 干扰抑制 方案。即n 抽头码速率滤波器( n 为处理增益) ，循环滤波器组和数据符号 过采样。 n 抽头码速率滤波器是对接收信号以码速率采样，再以n 个抽头的自 适应f i r 滤波器来最小化均方误差( m e a ns q u a r ee r r o r ，m s e ) 。此处的m s e 即为传输符号与检测符号之间的均方误差。这是基于m m s e 线性检测器可 由无限长分数间隔抽头一延时线结构来实现，在符号同步与码元同步c d m a 电子科技大学硕士学位论文：直扩通信中的干扰抑制技术 传送时，n 抽头检测器与m m s e 线性检测器是等效的。董是符号异步的， m m s e 线性检测器需要无限数目的抽头，若是码元异步的，则m m s e 线性 检测器要求的抽头间隔小于码元周期。结果表明，即使是码元与符号均异步， n 抽头m m s e 检测器仍比匹配滤波器性能好很多。 当处理增益n 及用户数均较大时，n 抽头检测器会因为抽头数目过多 而导致收敛慢，性能下降。此时考虑抽头数目更少的方案。循环移位滤波器 组( c y c l i c a l l ys h i f t e df i l t e r b a n k ，c s f b ) 采用d 个滤波器，每个滤波器都 是匹配滤波器的循环移位。或者是其中每个滤波器长度为n ，d ，在每个符号 间隔内采样d 次。数据符号过采样法只用一个单独的匹配滤波器，但在每 个符号间隔对其输出抽样d 次。这两种方案下，判决均是对个符号间隔 内的d 个采样的线性联合，权值使m s e 最小。因为d 比n 小很多，所以 这鼹种方案易于自适应。 文 1 3 】中提出的分解的自适应滤波接收机( d e c o m p o s e da d a p t i v e r e c e i v e r , d a r ) ，是另一种在大处理增益情况下的简化方案。因为当把大n 个抽头滤波器分解成更小的滤波器时，输入信号空间的维数变小了，每个小 滤波器权值的特征值扩散更小，从而保证了更快的收敛速度。文【l o 】在d a r 的基础上提出了分解自适应接收机自适应联合滤波器( d a r a c f ) ，即是将 n 抽头的自适应接收机分解成d 个子滤波器，再由一个d 抽头的自适应联 合滤波器将所有子滤波器的输出联合滤波。两种滤波器均采用m m s e 准则。 收敛速度比n a r 快，具有比d a r 更小的稳定m s e 。适于大n ，快速变化 的信道。 b 分数间隔法( f r a c t i o n a l l ys p a c e d ) 此类算法包括决策反馈算法和基于周期平稳的算法。在此重点分析后 者。 在最近1 0 年，人们逐渐认识到，利用接收信号周期平稳特性的接收算 法性能要明显优于传统的接收算法。在传统的接收算法中，信号通常都假定 为平稳信号。然而，大多数人为产生的信号都呈现周期平稳模型，而不是平 稳模型。就是说，大多数人造信号都具有谱相关性( s p e c t r a lc o r r e l a t i o n ) ， 即信号与它的时移频移信号间具有相关性。若信号的统计特性是周期的，就 说信号表现出周期平稳性，也就是谱相关性。许多模拟和数字的载波调制信 电子科技大学硕士学位论文：直扩通信中的干扰抑制技术 一 号，比如a m ，q a m ，p s k 和f s k 等调制信号都在其波特率、载波频率的 倍数及组合的频率上具有谱相关性。利用此谱冗余，可以方便地抑制干扰， 同时只产生最小信号失真。f f t 时间相关自适应滤波和f r e s h 算法是两种 典型的基于信号谱相关特性的干扰抑制算法。 g a r d n e r 在文【l 】分析了数字调制信号的周期平稳性，发展了f r e s h 滤 波理论，因为在f r e s h 滤波中利用了信号的周期平稳特性，所以最佳f r e s h 滤波理论以周期维纳滤波理论为基础。文【2 】假定信号与干扰都是c s ( c y c l i c s t a t i o n a r y ) 过程，而非通常假定的广义平稳( w i d e s e n s es t a t i o n a r y ， w s s ) 过程，因此通常采用时平均最小均方误差( t a m s e ，t i m e - a v e r a g e d m e a n s q u a r e d e l l o r ) 的滤波器就变为了多周期时变( p t v ，p o l y p e r i o d i c a l l y t i m e v a r y i n g ) 滤波器。周期维纳滤波理论即是把维纳理论推广到对于周期 平稳时间序列的最佳多周期时变滤波理论。由f r e s h 滤波，可以分离频谱 交叠信号，抑制宽带干扰等。其中l c l f r e s h ( l i n e a r - c o n j u g a t e - l i n e a r - f r e q u e n c y s h i f t ) 算法的实现结构是将输入信号及其共轭进行一系列频移操 作，移到各个周期频率( c y c l i cf r e q u e n c y ，c f ) 的倍数上，再经过一组线性 时不变滤波器，最后将输出相加。这种“谱分集”能明显提高干扰抑制能力。 为了减小实现的复杂度，l t i 滤波器采用有限冲激响应( f i r ，f i n i t ei m p u l s e r e s p o n s e ) 滤波器，并采用自适应滤波方案。l c l f r e s h 滤波算法是本文 研究的重点，在后面会有系统的论述。 1 2 2 3 其他干扰抑制技术 除了上述方法以外，文献中还提出了大量的其他干扰抑制算法。比如无 需训练序列的盲自适应算法，采用自适应均衡的恒模算法，基于小波分析的 算法，矢量空间法等方法。 盲自适应干扰抑制技术不需要传送训练序列，故而更加灵活，适用于移 动台。文【1 2 】提出了一种m l c c m a ( 多信道l c c m a ) 算法，它是l c c m a ( 线 性约束常模算法) 的变形并利用了多径分量。文【1 4 】提出了盲部分比特 d s c d m a 接收机，可抑制窄带干扰以及m a i ，而不需要其他用户的扩频码， 定时或相位特性。它还能减轻对功率控制的要求，可适于大的处理增益而无 需很大的抽头数或计算量。 1 2 电子科技大学硕士学位论文：矗扩通信中的干扰抑制技术 文 2 0 提出了在变换域对干扰进行抑制。文 2 0 】利用多分辨重叠变换 ( h i e r a r c h i c a ll a p p e dt r a n s f o r m s ，h l t ) 把接收机信号映射到变换域进行抗 干扰处理，与重叠变换( l a p p e d t r a n s f o r m s ，l t ) 不同，h l t 对信号频谱的 非均匀划分可以有效地把干扰能量集中到有限的变换子带( t r a n s f o r m b i n s ) 中，可有效抑制非时变窄带干扰和时变宽带干扰，明显改善系统性能。 1 3 本文研究的主要内容 本章分析了扩频通信系统在窄带及宽带干扰情况下的抑制技术。 由于 目前对n b i 和c d m a 系统内部产生的多径干扰和多址干扰都有较成熟的抑 制方法，而对人为宽带干扰的研究还较少，缺乏成熟的抑制技术。现有的一 些性能较好的算法，大多存在计算量大，收敛速度慢，难以实现的问题。所 以研究性能较好，收敛速度较快，可实现的快速宽带干扰抑制算法成为今后 的一个重要研究方向。基于自适应滤波的单用户检测结构不需要系统中其他 用户的知识，在多用户的环境中( 如c d m a 系统) ，可以有效地抑制宽带干 扰。基于谱相关的周期维纳滤波技术利用了信号的谱相关特性，还可以利用 于扰的知识来进一步提高滤波性能。 本文就是在研究周期维纳滤波理论的基础上，搭建扩频系统模型，通过 仿真研究利用信号周期平稳的算法在扩频系统中的干扰抑制效果，并与其他 现有的干扰抑制方法进行比较。本文所采用的仿真工具是m a t l a b 及其 s i m u l i n k 仿真工具箱。 电子科技大学硕士学位论文；直扩通信中的干扰抑制技术 第二章周期平稳理论 本章主要是通过在时域和频域与平稳信号相比较，来描述周期平稳信号 的性质，这也是后面有关f r e s h 滤波器结构的章节的理论基础。许多数字 通信信号具有周期平稳性，这是由它们内含的周期性导致的，这些周期性是 与信号的波特率，载波频率或是其它周期分量有关的。把信号的模型建立为 周期平稳信号，则与传统的信号处理理论有许多差异，因为传统信号处理理 论大多是以平稳信号为假设的。 本章第一节中给出了周期平稳信号的定义，主要集中在时域的描述，即 自相关函数的描述上。在第二节中，主要是通过频域来描述周期平稳信号所 呈现的谱相关性。频域的描述更直观，有助于后面理解滤波器的结构以及工 作原理。 2 1 周期平稳过程的时域表示 统计特性随时间变化的随机过程统称为非平稳过程。非平稳过程中有一 个重要的子类，它们的非平稳性表现为周期平稳性。通信信号常用待传输信 号对周期性信号的某个参数进行调制来实现，例如对正弦载波进行调幅、调 频和调相，以及对周期性脉冲进行脉幅、脉宽和脉位的调制，都会产生具有 周期平稳性的信号；信号的编码也具有周期平稳性质。此外，对接收的通信 波形进行过采样( 也称分数采样) ，也会在接收信号中产生周期平稳性。因 此，周期平稳性是通信信号一个十分重要的特征。统计特性呈周期或多周期 ( 各周期不能通约) 平稳变化的过程通常称为循环平稳或周期平稳( c s ， c y c l o s t a t i o n a r y ) 过程。在雷达和声纳系统中，一些人工信号也具有周期平 稳性。 这一节从时域角度描述周期平稳信号，并着重比较周期自相关函数与传 统的自相关函数。自相关函数是研究周期平稳信号的一个起点，它的周期性 导致了信号的谱冗余，后面的信号处理恰是利用了这点来提高系统对干扰的 抵抗作用的。 电子科技大学硕士学位论文：直扩通信中的干扰抑制技术 2 1 1 自相关函数和均值的定义 相关函数是信号相似程度的一种度量，而自相关函数则是度量信号与它 的时移副本的相似程度。自相关函数是把信号与它的时移副本相乘以后再进 行某种形式的平均，所以它是时问变量和时移变量的函数。 有三种形式的自相关函数的定义： 特定有限长的信号的自相关函数。这要对整个信号区间2 p 取时间平 均。定义为： 月，( f ，f ) = 而1 c x ( “f 2 ) x ( ，2 ) d r ( 2 - 1 ) 当信号长度增大时，自相关函数就要采用下面两种定义式。 随机信号的自相关函数，对其取集平均。定义为： r ，( t ，f ) = e x ( t + r 2 ) x (