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信息科学ScienceandTechnologyInnovationHerald
DOI:.1674--5640-0817
扩频导航接收机抗干扰技术研究①
王迪
(61081部队北京100094)
摘要:本文提出了基于FADP(频域幅值处理技术)的抗干扰方法,并把该方法应用在扩频导航接收机中,提高
导航系统的抗干扰能力。FADP是根据统计判决理论,利用局部最优检测思想得到了一个非线性函数,通过这
个非线性函数对干扰进行抑制。把FADP应用在常规平方和伪码捕获结构中,它能够根据非高斯干扰的统计特
性来消除干扰以提高扩频系统信噪比。仿真结果证明了本文提出的这种干扰抑制结构能够有效自适应的消除
扩频导航接收机中的窄带干扰,提高扩频系统的检测性能。
关键词:FADP局部最佳检测扩频系统抗干扰技术检测概率
中图分类号::A文章编号:1674-098X(2021)01(c)-0095-03
OntheAntiJammingTechnologyofSpreadSpectrumNavigation
Receiver
WANGDi
(Unit61081,Beijing,100094China)
Abstract:Thispaperpresentsananti-jammingmethodbasedonFADP(frequencydomainamplitude
processingtechnology),andappliesthismethodtospreadspectrumnavigationreceivertoimprovetheanti-
,usingtheideaoflocal
optimaldetectiontoobtainanonlinearfunction,
isappliedtotheconventionalsquaresumPNcodeacquisitionstructure,itcaneliminatetheinterference
accordingtothestatisticalcharacteristicsofnonGaussianinterference,soastoimprovethesignal-to-

proposedinthispapercaneffectivelyandadaptivelyeliminatethenarrowbandinterferenceinthespread
spectrumnavigationreceiverandimprovethedetectionperformanceofthespreadspectrumsystem.
KeyWords:FADP;Localoptimumdetection;Spreadspectrumsystem;Antijammingtechnology;Detection
probability
扩频通信是目前在军事和民用领域广为应用的一种扰就变得越来越迫切。
通信方式,因为它有很多的优点,尤其是抗干扰方面。本文针对在特定的频段内存在多个干扰的情况,提
扩频系统自身所固有的扩频增益可以提供足够的抗干出了一种基于频域幅值信号处理的抗干扰技术。当多个
扰能力,但当干扰功率超过干扰容限的时候,系统性能干扰集中在特定的频段时,由统计学理论中的极限定理
急剧下降。如今在通信中包括很多有意无意的干扰,其也可知此时的观测噪声分布可以近似用高斯分布,结果
中无意干扰来自自然的干扰,这些干扰是客观存在的,它们叠加在一起时的概率密度也呈现高斯特性,对于
只能对其削弱并不能完全消除,而有意干扰指人为的干这样的结果,时域的幅值信号处理滤波就不能从高斯
扰,这种干扰可以削弱或者能够消除,随着电磁环境越噪声中分辨多个干扰源,但是多个干扰的频谱与高斯白
来越来恶化,有意无意的干扰功率相对于信号功率变得噪声的不同,因此,干扰信号加高斯白噪声在频域更容
越来越大的时候,这种干扰造成的影响将足以使接收机易检测和消除。本文介绍局部最优检测原理,给出其非
不能正常工作,因此研究有效的信号处理技术来抑制干线性函数;接着把频域幅值信号处理技术应用在二维
①作者简介:王迪(1982—),男,硕士,工程师,研究方向为导航检测。
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图1非线性函数应用于信号幅值的检测回路原理图,
(a)伪码滑动量(1/2码片)(未经信号处理)
(b)伪码滑动量(1/2码片)(经信号处理)
图2应用FADP的检测结构检测性能
捕获结构中,得到基于频域幅值处理的检测器结构,本常有意义。
文提出的频域幅值处理技术对强功率的连续波窄带干在实际扩频系统工作环境中,天线接收端观测噪声
扰进行抑制并仿真,而且仿真了将频域幅值信号处理应的概率密度函数(PDF)是无法确定的,而在这种情况下,
用在检测结构时的检测性能;最后给出结论。通常的解决方案是假定接收观测噪声为加性高斯白噪
1应用FADP技术的接收机捕获结构声,因此,此时采用的最佳检测方式为相关累加器捕获
频域幅值处理技术(FADP)是在频域里应用幅值信环路。但这种捕获方式在实际非加性噪声模型下的工
号处理技术,幅值域信号处理滤波技术是基于Capon和作性能会变差甚至无法捕获到信号。因此,需要研究未
Neyman-Pearson所做工作的一种统计检测判决理论,它知信道模型下的近似最佳捕获结构,其中观测噪声PDF
是局部最优检测思想的一个简化的可实现结构。在扩估计将是解决上述难题的关键。常用的PDF估计方式主
频导航系统中,接收机接收到的信号中存在多个干扰,要有两种:连续多项式近似算法和离散柱状图统计方
而这些干扰在时域里不能被分辨出多个干扰源,但是式。由于后一种方式计算量相对较少,执行结构相对简
大部分的干扰集中在一些特定的频率范围,所以频域的单,所以本文采用离散柱状图统计方法来估计噪声的
数字信号处理会更有效。本文提出的频域幅值信号处概率密度估计,但是用这种方法得到的PDF是基于实时
理技术,对于抑制扩频导航系统中的多个干扰效果更明统计估计的是离散的,而实际信号检测所需的PDF是连
显,所以把频域幅值处理技术应用在扩频接收机中是非续的,所以需要增加滤波环节来平滑所统计到的采样信
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号的概率密度函数曲线。都采用功率密度谱即单位频率内的信号功率来表征其
但是实时统计估计两独立分布通道的概率密度函频域信号结构。
数仍然非常困难。
构实际应用起来仍有困难,因为必须要同时知道两支路本文针对扩频系统常见的强功率的脉冲干扰
的联合噪声分布函数,然而频域幅值信号处理技术则(PWI),对其进行干扰抑制,该干扰是最常见的一种干
根据输入信号的统计判决理论对接收信号幅值(强干扰了。最终频域幅值信号处理滤波器是要插入到现有的
扰信号和有用信号的混合信号)进行一个非线性优化处扩频系统捕获结构中,提高扩频系统的抗干扰性能,提
理来提高跟踪环路输入信号信噪比。主要将这个的最高信噪比,使系统能更好的检测到信号,它将采样信号
优检测函数的应用从笛卡尔坐标系转换到极坐标系,这结构重新变换到对于传统平方和检测器最优的特征,
样就只需要对信号幅值作这个非线性处理。应用幅值信也即是高斯分布特征,最终能够在强窄带等干扰情况下
号处理思想的检测回路结构图如图1。提高检测概率。将频域幅值信号处理技术应用在检测
这样从射频到基带转换后的输入信号被解析成两结构中,其检测性能如图2。
正交支路,经过数字采样再转换为极坐标的幅值R和相在图2中(a)图是没有经过频域幅值处理环节的检
角θ形式。原来的非线性幅值信号处理函数就相应的变测器,已经不能分辨相关谱峰,出现了很多相关值很高
成了:的伪峰,而(b)图是通过幅值信号处理,极大的衰减强
∂fn(r)/r窄带干扰,并且信噪比损失不大,所以能够恢复传统检
∂f(r)
g(r)=−∂r=−lnn(1)
fn(r)/r∂rr测器在高斯背景下的检测状况。
这个非线性函数就是基于采样输出的信号幅值的3结语
概率密度函数的。因为输入信号相对于干扰来说非常的本文将幅值信号处理算法扩展到了频域进行,形成
小,所采样输出信号幅值的概率密度函数几近于干扰加了频域幅值信号处理,它跟幅值信号处理过程非常相
噪声的概率密度函数。时域幅值处理滤波器对于高斯似,只是在采样信号处理之前先将它转换到频域,经过
白噪声和扩频导航信号是透明的,如果有很多干扰信号幅值信号处理再转换回来,这使得它在频域具有更好
出现的频谱中,由统计学理论中的中心极限定理可知此的分辨能力。通过对扩频系统常见干扰的仿真,证明频
时观测噪声的分布可以近似用高斯分布表示,结果它们域幅值信号处理对于脉冲干扰有很明显的衰减,而对信
叠加在一起的概率密度函数可出现高斯特性,这时时域噪比的损失相对也比较小,在-3dB以内。通过将它插入
幅值处理滤波器不能从高斯噪声中分辨出多个干扰,到传统平方和检测器中,它能够使传统的扩频捕获结构
但是多个干扰在频域里能被检测出,因为它们的频谱会获得较强的干扰能力,在强干扰时提高伪码捕获性能。
和高斯噪声完全不同,即通过FFT变换可以很清晰的分
参考文献
辨时域上难以区分的多非高斯干扰,因此将输入信号首
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先进行FFT变化,然后再进行幅值信号处理滤波,最后
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A码也叫粗码,它由两个M序列产生,是gold码的一种。它航接收机抗干扰技术[J].无线电工程,2018,48(8):684-
是1023个chirp组成的序列。本次仿真中采用码速率1M/689.
s,因此一个码序列周期为1ms,采样周期为20MHz。因为[6]
作为伪随机信号,严格的理论上讲它的傅立叶变换条件研究[J].导航与控制,2017,16(3):7-11,34.
是不满足的,所以不能够对它进行FFT变换,所以这里
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