一种基于FFT的直扩通信系统中窄带干扰信号参数的估计方法

1、    一种基于FFT的直扩通信系统中窄带干扰信号参数的估计方法        朱冰莲， 张文明， 梁立宏， 时间:2008年09月24日     字 体: 大 中 小        关键词:        摘要：关键词：现代通信系统设计中的一个重要课题是从宽带信号(如QPSK调

2、制信号)中消除窄带干扰信号(NBI)的能力问题121 信号模型及抗干扰方案在DSSS/QPSK通信系统中，接收信号r(t)由三部分组成，即：r(t)=s(t)+i(t)+n(t)(1)式中，s(t)是用PN码扩频经QPSK调制的发送信息数据序列，n(t)是加性高斯白噪声，i(t)是窄带干扰。s(t)的数学表达式为：式中，mI(t)和mQ(t)是同相正交比特流，CI(t)和CQ(t)是相互独立的正交扩频码，其码元宽度相同，时间上同步，取值为±1。在此，选用多个正弦波之和作为窄带干扰模型，可表示为：式中,M表示正弦波个数，fm表示第m个正弦波的频率，Am表示幅度，m为初始相位。对x(t)

3、以chip速率采样，得到接收信号的离散形式：r(k)=s(k)+i(k)+n(k)利用信号和噪声在时间上不相关，而窄带干扰信号具有相关性的特性，可以对窄带干扰信号的频率f、幅度A、初始相位参数进行估计，进而复制干扰信号。这样，只要在r(k)中减去i(k)的估计值就抑制掉了窄带干扰信号。即：式中，n(k)表示估计误差。如果估计误差n(k)接近为零，就表示对DSSS信号中的窄带干扰进行了有效的抑制。据此思想设计出的接收机框图如图1所示。在图1中，通过FFT频谱分析估计出干扰的频率和宽度参数后，由信号发生器单元产生出一个与干扰相同频率的信号，用此信号与r(k)相乘，即可将窄带干扰信号整个搬移到零频，

4、此时采用一个滤波器即可将干扰信号分离出来，再将滤波器输出信号搬移到干扰信号的最初频率位置，就得到了干扰信号的复制信号3。这里的滤波器的宽度是由窄带干扰信号的宽度确定的。这样，原信号与干扰信号的复制信号相减就可以有效地抑制掉窄带干扰信号，而不会影响其它频率点的信号成分。在图1所示的方案中，可以设计出多路通道，每一路分别产生一个干扰信号的复制信号，然后将所有通道产生的干扰复制信号相加，就得到所接收到的信号中的全部干扰信号的复制信号，最后同样经过一个相减的操作就把全部干扰都抑制掉了。由于可以对FFT的每一个数据进行处理，因此这种算法对干扰信号的变化具有很强的自适应能力。图1的方案要求对干扰信号的中心

5、频率要估计得比较准确，否则将难以满足系统要求。因而频率估计单元的实现是该方案的关键，下面将进行讨论。2 基于FFT的窄带干扰信号参数估计根据式(3)的窄带干扰信号模型，以频率fs采样，共记录N点样值。可得：由于FFT变换产生频谱泄露，以信号的第m个分量fm为例：设归一化频率fm/f落入第lm与第(lml)离散频点之间，如图2所示。信号频率可以表示为：fm=(lmm)·f (6)为了简化演算过程，设式(4)中M=1，并利用Dirichlet函数式中，=l+, =(N-1)/N。由式(6)，中心频率f可以按下式计算：f=(l+)·f(7)利用窄带干扰频谱集中在很窄的频带，幅值远

6、高于信号水平的特点，其频率位置l和l+1通过设置干扰门限很容易得到。要计算频率f，需先求干扰信号幅值|I(l)|和|I(l+1)|。而接收信号r(t)经FFT变换的幅值为|R(k)|，下面求|I(l)|和|I(l+1)|关于|R(k)|的函数式。假设加性白噪声n(t)=0，则式(1)可以简化为：r(t)=s(t)+i(t) (8)式中，v是一个很小的整数。v、之间的关系如图3所示。当趋近0.5时，干扰信号I(k)在采样点有较大的幅值，v应选较大的数；相应地，当趋近0或1时，I(k)幅值很小，应选一个较小的v。关系式如下：? 3 仿真结果及分析本系统采用40MHz的频率对70MHz中频带通采样。

7、频谱分析采用2048点FFT数据，则频率分辨率为f40MHz/2048=19531.25Hz。绘出用dB表示的信号幅度谱图如图4所示。为分析方便，所加窄带干扰为单频干扰。根据带通采样定理，图4中020MHz频段频谱与实际的70MHz中频信号的6080MHz频段频谱相对应，由于频谱顺序是镜像的，所以图中0MHz对应着中频80MHz，20MHz对应60MHz。对本文提出的算法在TMS320C5410 DSP(时钟频率为100MHz，时钟周期为0.01s)上进行仿真，软件环境为CCS2.0。程序采用纯汇编语言编写，取8组数据平均时执行周期约为4.1×104时钟周期，处理时间为410s。表1

8、是三个干扰仿真结果。从仿真结果看，窄带干扰中心频率估计的最大相对误差只有8×10-6，这样高的精度说明此方法对窄带干扰信号参数的估计是正确的。同时利用FFT实现了并行处理，提高了处理速度，满足了系统实时性要求。参考文献1 Masry E，Milstein L. Performance of DS Spread Spectrum Receiver Employing Interference Suppression Filters UnderWorstcase Jamming Condition. IEEE Trans. on Commun.，1986(1)：13212 Pickholtz R L，Schilling D L，Milstein L B. Theory of Spread-Spectrum Communications-A TutorialJ.IEEE Trans.on Commun.，1982(5)：8558843 Baccarelli E，Biagi M，Taglione L. A Novel Approach to