一种基于小波包变换与空域处理的卫星导航接收机多干扰抑制方法与流程
本发明涉及无线电接收机射频干扰抑制领域，尤其涉及一种基于小波包变换与空域处理的卫星导航接收机多干扰抑制方法领域。
背景技术：
随着全球卫星导航系统(gnss)的蓬勃发展以及其在国防和国民经济各个领域的广泛应用，卫星导航信号的易损性和脆弱性所带来的问题也日益凸显，为了保障gnss服务的可靠性、精确性和连续性，大量的学者对该领域进行了研究并取得了一系列成果。根据干扰算法所需天线阵元数，可以将现有的干扰抑制算法分为：单天线干扰抑制技术、基于阵列天线的干扰抑制技术。单天线干扰抑制技术(时域/频域、时频域)干扰抑制方法，具有体积小、硬件复杂度低的优点；但他们只能处理具有时频稀疏性的干扰，且对多个干扰处理能不强。基于阵列天线的空域干扰抑制技术，可以在不考虑干扰信号时频特性的条件下，利用空域滤波方法对抗宽带或者窄带干扰，但其可对抗干扰的个数受限于阵元数目。为了在不增加天线阵元个数的前提下提高干扰抑制自由度，基于空时处理的干扰抑制算法被引入gnss干扰抑制领域并得到了广泛研究。但是该类方法只增加了抑制窄带干扰的个数，最多可处理的宽带干扰个数为阵元数减一，因此现有基于天线阵的抗干扰算法也面临巨大挑战：(1)在接收机体积受限(例如装备于导引头、无人机等空间资源有限平台的接收机)的情况下，由于无法装备足够的天线阵元，使得其无法有效对抗日益复杂的干扰；(2)干扰个数较多时，干扰之间相互影响，导致空域“奇点”的产生，降低了天线阵波束的有效空域接收范围。因此，在不增加天线阵元数的前提下提高卫星导航接收机对抗多干扰尤其是多种类混合干扰的能力，已经是现代gnss接收机急需解决的难题，并逐渐进入相关领域学者的视野。
技术实现要素：
本发明的目的是针对现有基于阵列天线的干扰抑制技术无法处理大于阵元数的宽带干扰的问题，提出一种基于小波包变换与空域处理的卫星导航接收机多干扰抑制方法。
本方法是这样实现的：
一种基于小波包变换与空域处理的卫星导航接收机多干扰抑制方法，所述方法包括如下步骤：
(1)利用阵元数为n的阵列天线，经过射频处理和数字化处理，获得n通道t个采样点的数字接收信号数据矩阵x；x(t)＝[x1(t)x2(t)…xn(t)]t，其中xn表示第n通道信号数据向量；t＝1,2,…t，表示采样时刻；
(2)将各通道信号xn进行j层的小波包分解，得到各通道信号j层各节点的子频带信号xnj,1,xnj,2,…xnj,m，其中m＝1,2,…,m表示子频带标签，m为小波分解j层上子频带总数；
(3)选取各通道相同子频带信号构建子频带信号矩阵：xm＝[x1j,m,x2j,m,…xnj,m]；
(4)对子频带信号矩阵xm进行空时滤波处理，获得空域滤波后子频带信号数据：y1,y2,…,ym,…,ym；
(5)对空域滤波后子频带信号数据进行消隐处理；
(6)将消隐出后的各子频带信号相加，得到后续处理所需要的数据y。
所述步骤(2)中小波分解按如下方法进行：
其中，
所述步骤(2)中第j层上各节点(j,m)(m＝1,2,…,m)的小波包系数重构得到对应子频带的信号按如下方法计算：
其中：
所述步骤(4)中空时滤波处理，采用基于最小功率无畸变(mpdr)准则，求解空域滤波器权值：
其中，wm为第m个子带信号对应的空域滤波器权矢量，a为空域约束矢量，rm为根据最大似然准则估计获得的协方差矩阵：
其中l为信号长度。
所述步骤(5)消隐处理，定义消隐系数适量κ：
κ＝[κ1κ2…κm…κm]
其中，
本发明的有益效果在于：
通过将小波包分析理论与空时处理理论结合，在空-时频域进行干扰检测与抑制，能够将传统空域或空时域面临的宽带干扰分解为窄带干扰，充分利用宽带稀疏干扰的频域聚集性和稀疏性，避免对阵列空时自由度的重复使用。所以该方法能够在不增加阵列天线阵元个数的前提下增加接收机对抗宽带干扰的个数，且无需估计单个干扰信号特性。
附图说明
图1是基于小波包变换与空域处理的卫星导航接收机多干扰抑制方法流程图；
图2是利用不同算法干扰抑制后c/a码捕获结果对比；
图3是干扰信号参数。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
本发明涉及无线电接收机射频干扰抑制领域，尤其涉及一种基于小波包变换与空域处理的卫星导航接收机多干扰抑制方法领域。
本发明将时频分析与空域处理理论结合，利用小波分解将宽带干扰分解为窄带干扰，再进行空域滤波处理，缓解了空滤波器自由度不足引起的多干扰抑制效果不良的问题。所述方法包括：对天线阵接收机的多通道接收信号进行小波包分解，获得空-时频域数据；然后，进行干扰检测与抑制处理，获得干扰抑制后信号。具体实施步骤为：
(1)利用阵元数为n的阵列天线，经过射频处理和数字化处理，获得n通道t个采样点的数字接收信号数据矩阵x；x(t)＝[x1(t)x2(t)…xn(t)]t，其中xn表示第n通道信号数据向量；t＝1,2,…t，表示采样时刻；
(2)将各通道信号xn进行j层的小波包分解，得到各通道信号j层各节点的子频带信号xnj,1,xnj,2,…xnj,m，其中m＝1,2,…,m表示子频带标签，m为小波分解j层上子频带总数；
(3)选取各通道相同子频带信号构建子频带信号矩阵：xm＝[x1j,m,x2j,m,xnj,m]；
(4)对子频带信号矩阵xm进行空时滤波处理，获得空域滤波后子频带信号数据：y1,y2,…,ym,…,ym；
(5)对空域滤波后子频带信号数据进行消隐处理；
(6)将消隐出后的各子频带信号相加，得到后续处理所需要的数据y。
本发明的核心技术内容在于：
对天线阵接收机的多通道接收信号进行小波包分解，将宽带干扰分解为窄带干扰，获得干扰个数小于空域自由度的子频带数据矩阵；然后，对子频带数据矩阵进行空域滤波处理，再进行子频带消隐完成干扰抑制处理，获得干扰抑制后信号。
本发明进一步描述如下：
一种基于小波包变换与空域处理的卫星导航接收机多干扰抑制方法，包括：
(1.1)对天线阵接收机的多通道接收信号进行小波包分解，获得空-时频域数据；
(1.2)对获得的时频域数据进行干扰检测与抑制处理，获得干扰抑制后信号。
所述方法特征(1.1)包括：
(2.1)利用阵元数为n的阵列天线，经过射频处理和数字化处理，获得n通道t个采样点的数字接收信号数据矩阵x；x(t)＝[x1(t)x2(t)…xn(t)]t，其中xn表示第n通道信号数据向量；t＝1,2,…t，表示采样时刻；
(2.2)将各通道信号xn进行j层的小波包分解，得到各通道信号j层各节点的子频带信号xnj,1,xnj,2,…xnj,m，其中m为小波分解j层上子频带数目；
(2.3)选取各通道相同子频带信号构建子频带信号矩阵：xm＝[x1j,m,x2j,m,…xnj,m]；
所述方法特征(1.2)包括：
(3.1)对子频带信号矩阵xm进行空时滤波处理，获得空域滤波后子频带信号数据：y1,y2,…,ym,…,ym；
(3.2)对空域滤波后子频带信号数据进行消隐处理；
(3.3)将消隐出后的各子频带信号相加，得到后续处理所需要的数据y。
以下实施例用于说明本申请，但不用来限制本申请的范围。
本申请实施例在利用小波包分析理论分析宽带时频稀疏干扰信号特性的基础上，提出一种基于小波包变换与空域处理的卫星导航接收机多干扰抑制方法。所申请方法在传统空域滤波理论的基础上，利用小波包分解的时频表达能力，将宽带时频稀疏干扰分解为时域重叠度低的窄带干扰，进而将传统的空域或空时域处理所面临的欠定宽带干扰抑制问题转化为空时频域的适定或超定干扰抑制问题，实现在不增加接收机阵元个数的前提下，提升接收机干对抗宽带时频稀疏干扰的个数。
为更加清晰的说明所申请方法，本申请实施例通过仿真实验进行流程说明以及效果展示，但不限制本申请实施例的范围。实验条件为：天线阵选取间隔为半波长的均匀线阵，天线单元数n＝4。期望信号为全球定位系统(gps)的c/a码，中频中心频为1.25mhz，采样频率为5mhz；接收信号的入射方向为80°；信噪比为-15db。干扰信号的干噪比为60db，其余参数如图3所示。
图1是基于时域数据重组的空时gnss多干扰干扰抑制算法的流程图，该方法包括：
s110获取n(n＝4)个通道的信号数据：
x(t)＝[x1(t)x2(t)…xn(t)]t
式中，m代表第m个采样时刻，t代表转置运算。
s120对各通道接收信号进行小波分解，得到相应的小波系数：
其中n＝1,2,...,n为各阵元所对应的接收通道编号，j＝1,2,…,j表示小波包分解层数，m＝1,2,…,m表示小波包分解各层子频带标号，k为小波系数顺序标签，wj,m,k(·)小波包分解树节点小波包函数。
s130将第j层上各节点(j,m)(m＝1,2,…,m)的小波包系数重构得到对应子频带的信号为：
其中：
s140选取第j层上各节点小波包系数重构的子带信号构建子频带信号空域数据矩阵：
xm＝[x1j,m,x2j,m,…xnj,m]
利用空域滤波器进行干扰抑制。
步骤s140可进一步包括：
s141采用基于最小功率无畸变(mpdr)准则，求解空域滤波器权值，
其中，wm为第m个子带信号对应的空域滤波器权矢量，a为空域约束矢量，本实施例中a为卫星导航信号的空域导向矢量，rm为根据最大似然准则估计获得的协方差矩阵：
其中l为信号长度。由于小波包分解过程中采用了下采样和上采样处理，由于重构信号的部分数据是通过相应小波包系数插值得到，由相同系数插值得到的数据相似性较高；根据小波包重构特性可知，相邻小波包系数之间插值个数为2j-1。为了避免由此导致的权值不收敛，信号长度应该大于2j-1。
利用拉格朗日求解发，最优权值为：
空域滤波后的子频带信号为
ym＝wmhxm
s150为了防止某些子频带数据块内的干扰个数大于空域滤波器的自由度而引起的干扰抑制效果下降，需要对空域滤波后数据做消隐处理，定义消隐系数适量κ：
κ＝[κ1κ2…κm…κm]
其中，
令空域滤波后的子频带信号与相应频带消隐系数相乘κmym，实现消除残余干扰的目的。
s160将干扰消除后的信号相加，得到干扰抑制后信号：
干扰抑制后，导航信号捕获结果由图2给出，为了说明所申请算法的有效性，将所申请的基于小波包变换与空域处理的卫星导航接收机多干扰抑制方法与经典空域算法和空时算法进行比较，可以发现本发明所提出方法可以不增加阵列天线阵元个数的前提下，增加接收机抗宽带干扰个数。
综上，本实施例的方法能够通过将小波包分析理论与空时处理理论结合将传统空域或空时域面临的宽带干扰分解为窄带干扰，充分利用宽带稀疏干扰的频域聚集性和稀疏性，避免对阵列空时自由度的重复使用，实现了在不增加阵列天线阵元个数的前提下增加接收机抗干扰个数的目的，且无需估计单个干扰信号特性。
综上所述，本申请发明提供了一种基于小波包变换与空域处理的卫星导航接收机多干扰抑制方法。所述方法包括：利用n阵元天线阵获得n通道的接收信号数据；对天线阵接收机的多通道接收信号进行小波包分解；利用小波包子节点系数重构子频带信号，然后，对子频带数据矩阵进行空域滤波处理；对空域滤波后的子频带信号，进行子频带消隐完成干扰抑制处理，最后将消除干扰后的数据进行重构以得到后续处理所需信号。本申请方法能够在不增加阵列天线阵元个数的前提下增加接收机对抗宽带干扰的个数，且无需估计单个干扰信号特性。
本领域技术人员可以理解，在本申请具体实施方式的上述方法中，各步骤的序号大小并不意味着执行顺序的先后，各步骤的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请具体实施方式的实施过程构成任何限定。
以上实施例仅用以描述本发明的技术方案而不是对本技术方法进行限制，本发明在应用上可以延伸为其他的修改、变化、应用和实施例，并且因此认为所有这样的修改、变化、应用、实施例都在本发明的精神和教导范围内。
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