[发明专利]宽带专网系统高精度的干扰对齐窄带干扰抑制算法

说明书

本发明是宽带专网系统高精度的干扰对齐窄带干扰抑制算法。本发明通过双门限法检测干扰簇及其个数，若存在，则进行干扰抑制处理。利用FFT与CZT的结合对局部频谱实现了NBI频率的精估计，提高了受NBI影响的群组用户的NBI频率估计的精度；利用频谱搬移实现了NBI与OFDM子载波的干扰对齐，降低了NBI的频谱泄漏，改善了存在窄带干扰时OFDM宽带专网系统的BER性能。本发明提高了宽带专网系统频域置零窄带干扰抑制算法的BER性能，对5G时代NB‑IoT窄带网络与宽带专网系统的共存与兼容、提高宽带专网系统对环境的普适性具有重要的理论及应用价值。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，是一种宽带专网系统高精度的干扰对齐窄带干扰抑制算法。

背景技术

以指挥调度为核心业务的专网通信作为无线通信的重要组成部分，在全球范围内正在迅猛发展。行业用户迫切需要专网提供高速数据、图像、视频等宽带业务，专网通信系统的宽带化势在必行、刻不容缓。近年来，基于4G核心技术OFDM的宽带专网系统的研究得到了广泛关注。群组业务是宽带专网系统的核心业务，提高群组业务的性能对促进宽带专网系统的发展具有重要的理论意义及应用价值。

正交频分复用(OFDM)具有抗频率选择性衰落及高频谱利用率等特点，在4G宽带系统得到了广泛的应用。但是，OFDM宽带系统对窄带干扰(NBI)非常敏感，少量的带内NBI即可对OFDM宽带系统的性能造成很大的损失。例如：蓝牙设备产生的NBI会影响基于802.11a/g协议的无线局域网的性能；短波无线电的射频干扰(RFI)也是一种NBI，对电力线(PLC)通信系统会产生影响；在军事通信领域的信息对抗中，人为的NBI会使OFDM宽带战术电台无法正常工作；尤其，近年作为5G技术之一的窄带物联网(NB-IoT)，具有覆盖范围大等特点，对现有4G宽带系统引入了NBI，如何减轻NB-IoT对宽带系统的影响是5G发展的重要问题之一。近年，国内外学者对如何有效地抑制NBI，提高窄带干扰场景下OFDM宽带系统的性能进行了很多研究。但多数NBI抑制的研究均针对公网宽带系统的点对点业务，尚未见针对宽带专网系统的点对多点群组业务的报道。

窄带干扰抑制算法可分为时域法及频域法，时域法在接收端的FFT之前进行干扰抑制，可有效避免NBI的频谱泄漏，但时域法存在实时性较差的问题，主要有加窗、预测滤波等方法；频域法的实时性较好，缺点是不可避免地引入了NBI的频谱泄漏，NBI的频率估计及减少NBI频谱泄漏是频域法的核心研究问题。