[发明专利]一种扩频通信系统中窄带干扰抑制方法、装置和接收机有效
申请号: | 201110092156.3 | 申请日: | 2011-04-13 |
公开(公告)号: | CN102185630A | 公开(公告)日: | 2011-09-14 |
发明(设计)人: | 游爱民;杨泽亮;赵宏志;刘凤威 | 申请(专利权)人: | 中兴通讯股份有限公司 |
主分类号: | H04B1/71 | 分类号: | H04B1/71;H04L25/02 |
代理公司: | 深圳市爱派知识产权事务所 44292 | 代理人: | 王桂香 |
地址: | 518057 广东省深圳市南山*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 通信 系统 窄带 干扰 抑制 方法 装置 接收机 | ||
技术领域
本发明属于宽带扩频通信系统领域,特别是涉及一种宽带扩频通信系统中窄带干扰抑制方法、装置和接收机。
背景技术
宽带扩频通信系统是现阶段应用最为广泛的数字通信系统之一,具有抗多径能力强、发射功率低、低截获率等多种优势。窄带干扰(如单音干扰、窄带数字干扰等)是目前宽带扩频通信系统中存在的一种主要干扰,如图1所示为宽带扩频通信系统与窄带系统频谱交叠示意图,由图1中可知,宽带信号和窄带信号的频谱存在交叠,因此系统相互之间会产生频谱干扰。
现有的窄带干扰抑制技术可分为以下三类:
(1)时域预测技术:将接收信号中的宽带扩频信号看做时间上不相关的随机信号,是不可预测的。而其中的窄带干扰由于时间上具有较强相关性,因而是可预测的,由此设计自适应滤波器,由系统过去时刻的输入预测系统当前的输入,而将系统当前实际输入值当做自适应滤波器的期望输出,得到的预测误差即为宽带扩频信号。时域预测技术是基于窄带干扰可预测的假设进行设计的,在窄带干扰为数字信号时,这种假设常常是不满足的,所以时域预测技术对数字窄带干扰抑制的性能较差。而且宽带扩频信号并不是随机的,所以为了达到较好的抑制性能,预测技术必须引入非线性的修正函数,这将加大系统开销。
(2)变换域抑制技术:从频域上来看,宽带扩频信号的功率分布在较宽的一段频谱上,而窄带信号的功率分布则相对集中,由此可通过DFT(离散傅里叶变换)将接收信号变换到频域,对其中幅度过大的谱线做删除或裁减处理,再通过IDFT(反离散傅里叶变换)将其反变换到时域,由此达到干扰抑制的目的。变换域技术存在的问题是频谱泄露及有用信号丢失。通过加窗的方法可以一定程度来抑制频谱泄露,但加窗的同时又造成了有用信号的失真。由于变换域方法是通过删除和裁减过大谱线的方法来抑制干扰,因此有用信号不可避免的在抑制过程中受到损失,在窄带干扰为单音干扰或线性调频信号时,这种损失可以忽略,但是当窄带干扰为带宽相对较大的AR随机过程或数字信号时,谱线处理造成的有用信号损失会对系统性能造成很大影响。
(3)码辅助干扰抑制技术:窄带干扰可以视作多个宽带扩频用户信号的叠加,由此可利用多用户检测的方法对其进行抑制。码辅助技术利用如MMSE这样的多用户检测技术进行窄带干扰抑制。码辅助技术分为固定码辅助技术和自适应码辅助技术,前者适用于干扰信号统计特性已知的情况,后者适用于干扰信号未知的情况。固定码辅助技术需要干扰信号的先验信息,在实际系统中不便实现。而自适应码辅助技术的性能并不理想,且在对维数为扩频因子的自相关矩阵做处理时运算量过大。另外码辅助技术都需要在接收信号已同步的情况下进行,在强干扰存在情况下系统常常无法顺利同步。
宽带扩频通信系统自身存在一定的抗窄带干扰能力,且随着扩频增益的增大而增大,但利用增大扩频增益来抵抗窄带干扰将减少系统容量,同时增加系统复杂度。随着干扰功率的增强,这两种代价将达到不可容忍的程度。因此,有必要研究一种低复杂度的窄带干扰抑制方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种宽带扩频通信系统中窄带干扰抑制方法、装置和接收机,能有效地抑制多种窄带干扰的同时具有复杂度低、鲁棒性强。
为解决以上技术问题,本发明提供一种宽带扩频通信系统中窄带干扰抑制方法,包括,
步骤1,对接收信号进行分组缓存处理,得到接收信号向量;
步骤2,计算自相关P矩阵;
步骤3,采用自相关P矩阵对接收信号向量做线性变换,得到窄带干扰抑制后的接收信号向量;
步骤4,对窄带干扰抑制后的接收信号向量做功率归一化处理,得到功率调整后的接收信号向量;
步骤5,将功率调整后的接收向量信号恢复为正常接收码片信号。
进一步地,所述步骤2中,采用以下方式计算自相关P矩阵:
当窄带干扰的先验信息已知时,取P[k]=R-1[k]或P[k]=(Rj[k]+βI)-1,其中,R[k]表示M维接收向量的自相关矩阵;Rj[k]表示M维干扰向量的自相关矩阵;I表示M维单位矩阵;β≥0,典型取值为0或σ2,σ2表示白噪声功率;(·)-1表示矩阵的逆;
当窄带干扰的先验信息未知时,P[k]为R-1[k]的一个估计值,采用算法对R-1[k]进行估计。
进一步地,所述步骤2进一步包括:
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