一种空时自适应抗干扰方法及装置与流程

本发明涉及抗干扰通信技术领域，具体涉及一种空时自适应抗干扰方法、装置以及计算机存储介质。

背景技术：

卫星导航系统因其全天候、全天时、全球性的技术优势，在军事领域中发挥着不可替代的作用，但是卫星信号从发射到达地面接收机的时候已经非常微弱，极易受到各种潜在干扰和人为干扰，这就要求接收机必须具备良好的抗干扰能力。空时自适应处理(stap，spacetimeadaptiveprocessing)是卫星导航抗干扰的重要技术手段，通过在阵列天线的各个天线阵元上增加相同数目的延迟抽头，形成空时二维联合处理结构，在不增加阵元的情况下，大大增加了阵列天线的自由度，抗干扰能力明显增强。

空时自适应处理采用线性约束最小方差(lcmv：linearlyconstrainedminimumvariance)准则，在保证导航信号无损失的情况下，使得加权输出信号功率达到最小。空时自适应处理基于采样矩阵求逆(smi，samplematrixinversion)开环算法，采用批处理方式实现，可以消除收敛过程造成的权值滞后性，相比基于最小均方误差(lms，leastmeansquare)的闭环算法具有更好的鲁棒性和抗干扰性能。

然而，传统的smi算法涉及矩阵求逆运算，硬件资源消耗大，一般采用fpga+dsp架构实现，将协方差矩阵计算、空时自适应滤波等大规模并行运算放在fpga中完成，将矩阵求逆和权值求解放在dsp中完成。这种实现方式存在硬件系统复杂、dsp计算速度慢、功耗大等一系列问题。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服上述技术不足，提供一种空时自适应抗干扰方法、装置以及计算机存储介质，解决现有技术中空时自适应抗干扰硬件消耗大的技术问题。

为达到上述技术目的，本发明的技术方案提供一种空时自适应抗干扰方法，包括以下步骤：

采集数字中频信号，并对所述数字中频信号进行正交变频，得到复基带信号；

将各路所述复基带信号按空时抗干扰架构进行时域抽头处理，得到抽头数据；

计算各所述抽头数据的协方差矩阵，并对所述协方差矩阵进行求逆，得到协方差矩阵的逆矩阵；

根据所述逆矩阵采用lcmv准则计算各抽头数据的抗干扰权值；

利用所述抗干扰权值对相应抽头数据进行空时二维滤波，得到抗干扰滤波后的复基带信号。

进一步的,采集数字中频信号，具体为：

获取阵列天线经射频通道模拟变频后输出的模拟中频信号，对所述模拟中频信号进行adc采样得到所述数字中频信号。

进一步的，对所述数字中频信号进行正交变频，得到复基带信号，具体为：

产生本振信号，将所述本振信号分别与各路所述数字中频信号进行混频，并进行fir低通滤波，得到所述复基带信号。

进一步的，将各路所述复基带信号按空时抗干扰架构进行时域抽头处理，得到抽头数据，具体为：

x＝[x11,x12,...,x1n,x21,x22,...,x2n,...,xm1,xm2,...,xmn]^t

其中，x为m通道合并的抽头数据，xmn为第m个通道第n个抽头的数据，m＝1,2,…,m,n＝1,2,…,n，m为通道数量，n为抽头数。

进一步的，计算各所述抽头数据的协方差矩阵，具体为：

将协方差矩阵表示为分块toeplitz矩阵，对所述抽头数据的分块toeplitz矩阵进行求解，得到所述协方差矩阵。

进一步的，采用cholesky分解对所述协方差矩阵进行分解，并对分解后的矩阵进行求逆，得到协方差矩阵的逆矩阵，具体为：

采用cholesky分解对所述协方差矩阵进行分解：

r＝ldl^h

其中，r为协方差矩阵，d为对角矩阵，l为下三角矩阵，且主对角元素都为1，l^h为l的共轭转置矩阵，令p＝ld，则r＝pl^h；

通过按列交叉求解的方法计算出矩阵p和矩阵l：

计算矩阵p的逆矩阵q；

根据逆矩阵q计算所述协方差矩阵的逆矩阵：

l^hg＝q

其中，g为协方差矩阵的逆矩阵。

进一步的，根据所述逆矩阵采用lcmv准则计算各抽头数据的抗干扰权值，具体为：

wopt＝gc[c^hgc]^-1

其中，wopt为抗干扰权值，g为协方差矩阵的逆矩阵，c为约束矩阵，c^h为c的共轭转置矩阵，[]^-1表示逆矩阵。

进一步的，还包括：

对抗干扰滤波后的复基带信号进行数字agc处理，得到功率恒定的复基带信号；

对agc处理后的复基带信号进行正交变频处理，得到抗干扰滤波后的数字中频信号；

对抗干扰滤波后的数字中频信号进行dac处理，得抗干扰滤波后的模拟中频信号；

将抗干扰滤波后的模拟中频信号送入射频通道模块，进行上变频处理后输出给射频接收机。

本发明还提供一种空时自适应抗干扰装置，包括处理器以及存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现所述空时自适应抗干扰方法。

本发明还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现所述空时自适应抗干扰方法。

与现有技术相比，本发明的有益效果包括：本发明采用cholesky分解的ldl实现方式，降低了矩阵求逆的复杂度，解决了算法复杂度高和硬件消耗高的矛盾，使得抗干扰方法可以在单独的fpga结构上实现，fpga实现效率较dsp方案提高了10倍，抗干扰权值计算时间缩短到50us以内，并且省去了dsp与fpga之间传输数据的时间消耗，同时简化了系统结构，减小了系统功耗和结构尺寸。

附图说明

图1是本发明提供的空时自适应抗干扰方法一实施方式的方法流程图；

图2是本发明提供的空时自适应抗干扰方法一实施方式的数据流向图；

图3是本发明提供的空时自适应抗干扰方法一实施方式的架构图；

图4是本发明提供的协方差矩阵计算一实施方式的流程图；

图5是本发明提供的协方差矩阵求逆计算一实施方式的流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1

如图1所示，本发明的实施例1提供了空时自适应抗干扰方法，包括以下步骤：

s1、采集数字中频信号，并对所述数字中频信号进行正交变频，得到复基带信号；

s2、将各路所述复基带信号按空时抗干扰架构进行时域抽头处理，得到抽头数据；

s3、计算各所述抽头数据的协方差矩阵，采用cholesky分解对所述协方差矩阵进行分解，并对分解后的矩阵进行求逆，得到协方差矩阵的逆矩阵；

s4、根据所述逆矩阵采用lcmv准则计算各抽头数据的抗干扰权值；

s5、利用所述抗干扰权值对相应抽头数据进行空时二维滤波，得到抗干扰滤波后的复基带信号。

具体的，如图2所示，接收信号的天线具有m个阵元，每个阵元后有n个延时抽头的空时自适应抗干扰框图。对采样得到的数字中频信号进行正交下变频，得到复基带信号。m个阵元的模拟中频数据经adc采样和正交下变频后，进行n阶延时抽头处理，得到各阵列通道抽头数据，将各阵列通道抽头数据送入协方差矩阵计算模块，计算出协方差矩阵，将协方差矩阵送入矩阵求逆和权值求解模块，采用cholesky分解的ldl实现方式进行矩阵求逆计算，进而进行权值求解得到抗干扰权值，然后按照空时二维滤波计算公式对各阵列通道抽头数据进行空时自适应滤波，滤波后的数据经过agc和数字上变频后，数模转换为模拟中频信号输出，具体实现架构如附图3所示。

本实施例采用cholesky分解的ldl实现方式，降低了矩阵求逆的复杂度，解决了算法复杂度高和硬件消耗高的矛盾，使得抗干扰方法可以在单独的fpga结构上实现，fpga实现效率较dsp方案提高了10倍，抗干扰权值计算时间缩短到50us以内，并且省去了dsp与fpga之间传输数据的时间消耗，同时简化了系统结构，减小了系统功耗和结构尺寸。

优选的，采集数字中频信号，具体为：

获取阵列天线经射频通道模拟变频后输出的模拟中频信号，对所述模拟中频信号进行adc采样得到所述数字中频信号。

阵列天线经射频通道模拟下变频后输出模拟中频信号，经adc采样后得到数字中频信号；设阵列天线的通道数为m，对m路模拟中频信号进行adc采样，得到m路数字中频信号。

优选的，对所述数字中频信号进行正交变频，得到复基带信号，具体为：

产生本振信号，将所述本振信号分别与各路所述数字中频信号进行混频，并进行fir低通滤波，得到所述复基带信号。

产生本振信号，分别与输入的m路数字中频信号混频，并进行fir低通滤波，得到m路复基带信号。

优选的，将各路所述复基带信号按空时抗干扰架构进行时域抽头处理，得到抽头数据，具体为：

x＝[x11,x12,...,x1n,x21,x22,...,x2n,...,xm1,xm2,...,xmn]^t

其中，x为m通道合并的抽头数据，xmn为第m个通道第n个抽头的数据，m＝1,2,…,m，n＝1,2,…,n，m为通道数量，n为抽头数。

抽头数为n，则第m个阵列通道经过抽头处理后得到的通道数据为xm1(n)＝xm(n)，xm2(n)＝xm(n-1)，……，xmn(n)＝xm(n-n+1)，合并m通道的抽头数据，则同一快拍下，m通道的n抽头数据可以表示为x＝[x11,x12,...,x1n,x21,x22,...,x2n,...,xm1,xm2,...,xmn]^t。

优选的，计算各所述抽头数据的协方差矩阵，具体为：

将协方差矩阵表示为分块toeplitz矩阵，对所述抽头数据的分块toeplitz矩阵进行求解，得到所述协方差矩阵。为了进一步节省资源消耗，本实施例利用协方差矩阵的平稳特性，将其表示为分块toeplitz矩阵的形式，减小了协方差矩阵的计算量，并且大幅减小了与矩阵求逆模块之间的数据传递量。协方差矩阵r既是hermite矩阵又是块toeplitz矩阵，可以将r写成m×m个子阵形式，每个子阵包含n×n个元素。如附图4所示，在一个权值更新周期内，每个快拍下，以toeplitz子阵为单元，进行协方差矩阵子阵的计算。协方差矩阵共有m个主对角子阵，每个主对角子阵只需要计算出n个复矩阵元素，有个下三角子阵，每个下三角子阵只需要计算出2n-1个复矩阵元素则协方差矩阵计算模块需要传递给矩阵求逆和权值求解模块的复矩阵元素有nm²-m(m-1)/2个，计算完成后，将协方差矩阵元素和同步脉冲输出到矩阵求逆和权值求解模块。

具体的，将协方差矩阵表示为分块toeplitz矩阵，协方差矩阵r既是hermite矩阵又是分块toeplitz矩阵，可以将r写成m×m个子阵形式，每个子阵包含n×n个元素，如下所示：

协方差矩阵r的主对角线上子阵都是hermite型toeplitz矩阵，下三角子阵都是一般的toeplitz矩阵。实际计算时根据各子阵的估计值来构造协方差矩阵r，假设一个权值更新周期内有k个快拍，则协方差矩阵r的第i行，第j列子阵可以表示为

优选的，采用cholesky分解对所述协方差矩阵进行分解，并对分解后的矩阵进行求逆，得到协方差矩阵的逆矩阵，具体为：

采用cholesky分解对所述协方差矩阵进行分解：

r＝ldl^h

其中，r为协方差矩阵，d为对角矩阵，l为下三角矩阵，且主对角元素都为1，l^h为l的共轭转置矩阵，令p＝ld，则r＝pl^h；

通过按列交叉求解的方法计算出矩阵p和矩阵l：

计算矩阵p的逆矩阵q；

根据逆矩阵q计算所述协方差矩阵的逆矩阵：

l^hg＝q

其中，g为协方差矩阵的逆矩阵。

本实施例中，矩阵求逆采用cholesky分解的ldl实现方式，避免了复杂的开方运算。具体的，如图5所示，首先将协方差矩阵计算模块传来的复矩阵元素全部转为双精度浮点数据，采用双精度浮点运算可以提高权值计算精度，同时浮点运算可以提高数据处理的动态范围。转换后，令协方差矩阵r＝ldl^h，d为对角矩阵，l为下三角矩阵且主对角元素都为1。令p＝ld，则r＝pl^h，按列遍历交叉求解，列的索引从1到mn，分别求出矩阵p和矩阵l的各列元素以及q矩阵的主对角元素。计算过程中，中间临时元素存放在ram中寄存并完成累加过程。采用按列交叉求解的方法计算出矩阵p和矩阵l的各列元素，计算公式如下：

pi1＝ri1i＝(1,...,mn)；

li1＝pi1/p11i＝(2,...,mn)；

lij＝pij/pjji＝(3,...,mn),j＝(2,...,mn)

其中，pi1为矩阵p的第i行第1列的元素，ri1为矩阵r的第i行第1列的元素，li1为矩阵l的第i行第1列的元素，pij为矩阵p的第i行第j列的元素，rij为矩阵r的第i行第j列的元素，lij为矩阵l的第i行第j列的元素，pik为矩阵p的第i行第k列的元素，pjj为矩阵p的第j行第j列的元素，为矩阵l的第j行第k列的元素的共轭。

求p的逆矩阵q，先求对角元素，然后按行从2到mn开始遍历，依次求与对角元素平行的其它元素，只计算q矩阵的第一列元素。计算过程中的中间临时元素存放在ram中并完成累加过程。先计算对角线元素，再计算与对角线元素平行的其它元素，计算公式如下：

qii＝1/piii＝(1,...,mn)；

其中，qii为矩阵q的第i行第i列的元素，pii为矩阵p的第i行第i列的元素，qij为矩阵q的第i行第j列的元素，pir为矩阵p的第i行第r列的元素，qrj为矩阵q的第r行第j列的元素。

为了提高运算效率，进一步优化计算公式为：

qii＝1/piii＝(1,...,mn)；

求r的逆矩阵g，根据l^hg＝q，按行从mn到1开始遍历，依次计算g矩阵的第一列元素。计算过程中的中间临时元素存放在ram中并完成累加过程。求r的逆矩阵g，根据l^hg＝q，从矩阵g的最后一行开始，依次向上一行进行陆续计算，计算公式如下

gmn,j＝qmn,jj＝(1,...,mn)；

其中，gmn,j为矩阵g的第mn行第j列的元素，qmn,j为矩阵q的第mn行第j列的元素，gij为矩阵g的第i行第j列的元素，qij为矩阵q的第i行第j列的元素，grj为矩阵g的第r行第j列的元素，为矩阵l的第r行第i列的元素的共轭。

优选的，根据所述逆矩阵采用lcmv准则计算各抽头数据的抗干扰权值，具体为：

wopt＝gc[c^hgc]^-1

其中，wopt为抗干扰权值，g为协方差矩阵的逆矩阵，c为约束矩阵，c^h为c的共轭转置矩阵，[]^-1表示逆矩阵。

根据lcmv准则，由r的逆矩阵g，计算得到抗干扰权值w，定标并转为定点数据输出到空时滤波模块。

然后利用得到的抗干扰权值对各阵列通道抽头数据进行空时二维滤波，得到抗干扰滤波后的复基带数据；利用得到的抗干扰权值w对m通道的n抽头数据进行滤波，得到抗干扰滤波后的复基带数据y＝w^hx。

优选的，还包括：

对抗干扰滤波后的复基带信号进行数字agc处理，得到功率恒定的复基带信号；

对agc处理后的复基带信号进行正交变频处理，得到抗干扰滤波后的数字中频信号；

对抗干扰滤波后的数字中频信号进行dac处理，得抗干扰滤波后的模拟中频信号；

将抗干扰滤波后的模拟中频信号送入射频通道，进行上变频处理后输出给射频接收机。

得到抗干扰滤波后的复基带信号后，对滤波后的复基带数据进行数字agc处理，输出功率恒定的复基带信号；采用前置开环agc实现数字信号的自动增益控制。对agc处理后的复基带信号进行正交上变频，得到数字中频信号。利用dac将数字中频信号转换为模拟中频信号后送给射频通道，射频通道将模拟中频信号上变频后输出给射频接收机。

实施例2

本发明的实施例2提供了空时自适应抗干扰装置，包括处理器以及存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现实施例1提供的空时自适应抗干扰方法。

本发明实施例提供的空时自适应抗干扰装置，用于实现空时自适应抗干扰方法，因此，空时自适应抗干扰方法所具备的技术效果，空时自适应抗干扰装置同样具备，在此不再赘述。

具体的，本实施例中空时自适应抗干扰装置采用fpga处理器实现，本发明将传统dsp实现的矩阵求逆运算优化到fpga上实现，采用cholesky分解的ldl实现方式，降低了矩阵求逆的复杂度，解决了算法复杂度高和资源有限的矛盾，fpga实现效率较dsp方案提高了10倍，抗干扰权值计算时间缩短到50us以内，并且省去了dsp与fpga之间传输数据的时间消耗，同时简化了硬件系统，减小了系统功耗和结构尺寸。本发明基于fpga实现空时自适应抗干扰，具有硬件系统简单、权值更新速度快的特点，能够有效提高导航接收机在复杂快变干扰场景下的抗干扰能力。

实施例3

本发明的实施例3提供了计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现实施例1提供的空时自适应抗干扰方法。

本发明实施例提供的计算机存储介质，用于实现空时自适应抗干扰方法，因此，空时自适应抗干扰方法所具备的技术效果，计算机存储介质同样具备，在此不再赘述。

以上所述本发明的具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何根据本发明的技术构思所做出的各种其他相应的改变与变形，均应包含在本发明权利要求的保护范围内。