民航地空通信中单通道最优恒模干扰抑制方法及其系统

摘要

一种民航地空通信中单通道最优恒模干扰抑制方法及其系统，包括将通过天线接收的甚高频调幅信号转化为中频信号；对被转化的中频信号进行数字转换、滤波抽取；对滤波抽取后的信号进行载频估计；进行自适应陷波；对去除调幅载波的信号进行正交变换；对正交变换后的信号利用非线性最小二乘方法估计恒模干扰信号；将正交变换后的信号与估计的恒模干扰信号一起送入减法器，将两信号进行相减；对相减输出的信号取实部，与载波信号相乘，进行解调，再经低通滤波器滤除高频杂波后输出音频信号。本发明的单通道最优恒模干扰抑制方法能够实时估计出恒模干扰信号的幅度和相位，避免了一般自适应干扰抑制方法中的收敛问题，给出了批处理和递推两种实现方法，证明了递推方式的收敛性。

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于民航地空通信的单通道自适应干扰抑制方法。特别是涉及一种符合现有民航地空通信体制、实现简单且性能优，可提高通信质量，增强飞行安全系数的民航地空通信中单通道最优恒模干扰抑制方法及其系统。

背景技术

依国际民航组织公约附件10第I卷规定，在空中交通管制中，地面管制员和空中飞行员之间的联系主要依靠VHF(甚高频)地空通信电台进行，它采用AM(调幅)的工作方式。调幅的优点是占用频带窄，节省频率资源，硬件容易实现，因此早期国际民航组织将其作为地空通信调制方式的标准。虽然在地空通信中AM接收机的背景噪声很低，但AM接收机的抗干扰能力差，且现有的VHF地空通信设备都没有考虑抗干扰问题。

特别地，随着中国电信事业近年来的迅猛发展，民航通信频率被干扰的程度越来越严重，已对航空安全构成了严重的隐患。就干扰源来看，主要有寻呼台发射机、大功率无绳电话、乡村的调频广播电台、车载电台等。这些干扰源均具有恒模特性，而且同一时间一般仅存在一个干扰，其信号非法占用了民航VHF通信频段，造成了在频域上对AM有用信号频谱的混叠，单纯使用带通滤波器不能将其滤除，故现有VHF地空通信设备受干扰情况严重。

在申请号为200710057266.X的专利申请中，公开一种基于单通道的民航地空通信自适应干扰抑制方法及其系统，它是利用恒模算法(CMA)提取恒模干扰信号(对变换后的复信号采用简单的归一化处理)，再将其作为LMS自适应对消器的参考信号，进行自适应对消。但存在有自适应对消器收敛慢，且初始值和步长因子难以选取的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种符合现有民航地空通信体制、实现简单且性能优，可提高通信质量，增强飞行安全系数的民航地空通信中单通道最优恒模干扰抑制方法及其系统。

本发明所采用的技术方案是：一种民航地空通信中单通道最优恒模干扰抑制方法，包括有以下步骤：

(1)将通过天线接收的甚高频调幅信号转化为中频信号；(2)对被转化的中频信号进行数字转换、滤波抽取；(3)在调幅信号载频频率范围已知的基础上，对滤波抽取后的信号进行载频估计；(4)以载频频率估计值作为参考信号，进行自适应陷波，将调幅信号中的载波陷掉，从而避免恒模算法出现干扰捕获现象；(5)对去除调幅载波的信号进行正交变换；(6)对正交变换后的信号利用非线性最小二乘方法估计恒模干扰信号；

(7)将步骤5中正交变换后的信号与步骤6中估计的恒模干扰信号一起送入减法器，将两信号进行相减；(8)对步骤7输出的信号取实部，与步骤4输出的载波信号相乘，进行解调，再经低通滤波器滤除高频杂波后输出音频信号。

所述的将甚高频调幅信号转化为中频信号，是通过低噪音高频放大器、三级混频器及自动增益控制电路进行的。

所述的将甚高频调幅信号转化为中频数字信号，是通过A/D转换对模拟中频信号实施数据采集及模数转换。

所述的对滤波抽取后的信号进行载频估计，是利用Goertzel算法进行载频估计。

所述的对去除调幅载波的信号进行正交变换，是对陷波器输出的误差信号进行正交变换，将实信号变换成复信号。

所述的估计恒模干扰信号，是利用非线性最小二乘方法进行恒模信号幅度和相位的实时估计。

一种实现民航地空通信中单通道最优恒模干扰抑制方法的系统，包括有依次相连的天线、射频前端单元、模/数转换单元、自适应干扰抑制平台、数/模转换单元及音频输出单元；所述的自适应干扰抑制平台包括有：滤波抽取模块；分别与滤波抽取模块相连的自适应陷波器及载频估计模块，自适应陷波器还与载频估计模块相连；与自适应陷波器相连的正交变换模块；分别与正交变换模块相连的恒模干扰信号实时估计模块及减法器，恒模干扰信号实时估计模块还与减法器相连；分别与自适应陷波器及减法器相连的解调模块。

本发明的民航地空通信中单通道最优恒模干扰抑制方法及其系统，充分考虑了民航地空通信的干扰源特性和民航通信实际问题，提出的基于非线性最小二乘的恒模干扰抑制方法，提高了民航地空通信系统的抗干扰能力，且易于维护和升级。本发明基于现有电台结构，无须增加接收天线；无须使用任何参考信号，采用自适应信号处理方法即可对消严重影响电台接收性能的外部恒模干扰。本发明还在提高民航地空通信抗干扰性能的同时，并没大幅度增加整个通信电台的硬件成本，易于维护和升级。本发明的方法也可用于其它调幅接收机中，提高接收性能，实用性强，成本低，市场应用前景广阔。

附图说明

图1是民航地空通信自适应干扰抑制系统；

图2是射频前端组成框图；

图3是自适应干扰抑制平台；

图4是Goertzel算法递推流程图；

图5是自适应陷波器；

图6是正交变换模块；

图7a是原语音信号波形图；

图7b是混合信号直接解调的语音信号波形图；

图7c是现有技术中所提方法得到的语音波形图；

图7d是经本发明得到的语音波形图；

图8是不同方法收敛性能对比图；

图9是不同方法干扰抑制效果对比图。

具体实施方式

下面参照附图和具体实施例对本发明的民航地空通信中单通道最优恒模干扰抑制方法及其系统给予详细说明。

本发明的民航地空通信中单通道最优恒模干扰抑制方法，是利用图1所示的民航地空通信中单通道最优恒模干扰抑制系统实现的，具体做法如下：

第一步，将通过天线接收的甚高频调幅信号转化为中频信号。首先，使受干扰的民航地空通信调幅信号通过如图2所示的射频前端，射频前端由低噪声高频放大器、三级混频器及自动增益控制电路(图2中虚框部分)组成，无线电信号通过射频前端后转化为1.25MHz中频信号，以便后续信号处理。

在本实施例中，所述的低噪声高频放大器、三级混频器及自动增益控制电路等电路均由现有的电路或原理实现。三级混频后得到的三级中频分别为465MHz、70MHz、1.25MHz。

然后将数字化后的中频信号通过如图3所示的自适应干扰抑制平台，进行后述的各步骤。即，利用本发明的自适应干扰抑制方法对受干扰调幅信号中的恒模干扰实施抑制，提高信干比。其自适应干扰抑制平台包括有滤波抽取模块、载频估计模块、自适应陷波器、正交变换模块、恒模干扰信号实时估计模块、减法器、解调模块。自适应抑制民航地空通信过程中的单个恒模干扰，提高信干比，增强飞行安全系数。

第二步，对被转化的中频信号进行数字转换、滤波抽取。通过A/D转换单元对射频前端输出的模拟中频信号实施数据采集及模数转换。为了降低对后续数字滤波器的设计要求，本实施例中采用了过采样的方案，实际使用的采样率为5MHz，采样位数12bit。在滤波抽取模块对模数转换输出数字信号进行滤波抽取，将数据率从5MSps下降到合适的程度。目的是提高实时性和降低后续信号处理的运算量。在本实施例中，使用了两级带通滤波抽取，每次抽取5倍，最后采样率降到200KSps。

第三步，在调幅信号载频频率范围已知的基础上，对滤波抽取后的信号进行载频估计。所述载频估计是在载频估计模块中对滤波抽取模块输出的数字信号s(n)利用Goertzel算法进行载频估计，目的是为自适应陷波器提供一个频率初始值f_kmax，以提高陷波器的收敛速度。

其中载频估计模块采用的Goertzel算法是利用旋转因子$>W_N^k=e^{-j2\mathrm{\pi k}/N}$>的周期性$>W_N^{-\mathrm{kN}}=1,$>将DFT(离散傅里叶变换)运算表示成线性滤波运算，差分运算的形式使得其递推性更好。图4给出Goertzel算法递推流程图，其递推表达式为：

$>v_k\left(n\right)=2\cos \frac{2\mathrm{\pi k}}{N}{v}_k(n-1)-v_k(n-2)+s\left(n\right)---\left(1\right)$>

$>f_k\left(n\right)=v_k\left(n\right)-W_N^k{v}_k(n-1)---\left(2\right)$>

在本实施例中，式(1)、式(2)中的N取200K，k为需搜索频率区间的频率点，式(1)的初始条件设为v_k(-1)＝v_k(-2)＝0，n＝0，1，…，N₁，N₁取N/10(即20K)，s(n)为滤波抽取模块输出的数字信号，输出f_k(n)是对应频率点k的频谱。本实施例采用基于Goertzel算法载频估计的具体流程为：

(1)在每个频率点k，对n＝0，1，…，N₁迭代计算式(1)，然后在n＝N₁计算式(2)，从而得到L个频率点的频谱(本实施例中，频率点k位于以载频估计初始值即50KHz为中心±500Hz的频率区间内，L取101，即频率点之间间隔10Hz)；

(2)求L个频率点频谱f_k(N₁)中幅度最大对应的频率点f_kmax(即对L个点的f_k(N₁)取模，求这些模值中的最大值)，并以此载频估计值f_kmax为中心更新频率区间为[f_kmax-10Hz，f_kmax+10Hz]；

(3)对更新的频率区间使用新的采样数据重新开始L个频率点的频谱计算，在采样点再次达到N₁时求L个频率点频谱中幅度最大对应的频率点f_kmax，以此时得到的f_kmax为自适应陷波器的频率初始值。

第四步，以载频频率估计值作为参考信号，进行自适应陷波，将调幅信号中的载波陷掉，从而避免恒模算法出现干扰捕获现象。所述自适应陷波是在如图5所示的自适应陷波器中进行，其输入信号有：滤波抽取输出的数字信号s(n)和载频估计输出值f_kmax，输出两路信号：输出的载波信号y(n)送入解调模块，用于解调。去除载波的误差输出信号e(n)接正交变换模块，将其转换成复信号，以便后续自适应信号处理。

图5所示的自适应陷波器的基本工作过程为，滤波抽取输出的数字信号x(n)通过IIR滤波器，输出去除载波的误差信号e(n)：

e(n)＝x(n)+a(n)x(n-1)+x(n-2)-ra(n)e(n-1)+r²e(n-2)    (3)

其中a(n)是需要调整的陷波器参数，它最终收敛到-2cosω₀，以陷除位于频率ω₀的调幅载波，r是陷波器的极半径，应该略小于1，本实施例中取0.99995。

对于a(n)的更新算法，先令$>g\left(n\right)=\frac{\partial e\left(n\right)}{\partial a\left(n\right)},$>即式(3)对a(n)求偏导，得：

g(n)＝x(n-1)-re(n-1)-ra(n)g(n-1)+r²g(n-2)    (4)

应用LMS算法，得a(n)的更新公式：

a(n+1)＝a(n)-2μe(n)g(n)    (5)

相应陷出的载波y(n)为：

y(n)＝x(n)-e(n)    (6)

式(5)中，0≤μ≤1为步长，a(0)为载波估计值。

由以上推导，本实施例采用自适应陷波算法步骤如下：

1)初始化：g(0)＝g(-1)＝0，e(0)＝e(-1)＝0，r＝0.99995，μ＝0.0001，a(0)由载频估计模块的输出值求出，即-2cos(2πf_kmax)；

2)计算上述的式(3)和式(4)，得到去除载波的误差信号e(n)；

3)计算上述的式(5)和式(6)，进行系数更新以及输出载波y(n)，然后重复步骤2)和步骤3)。

第五步，对去除调幅载波的信号进行正交变换。所述正交变换是在如图6所示的正交变换模块中进行，对陷波器输出的误差信号e(n)进行正交变换，将实信号变换成复信号e₁(n)，得出的e₁(n)送入恒模干扰信号实时估计模块和减法器

图6中的FIRQ为-Hilbert滤波器，其系数满足：

$>h_q\left(k\right)=\frac{1}{\pi (k-M/2)}[1-{(-1)}^{k-M/2}]w\left(k\right),(1\le k\le M+1)---\left(7\right)$>

式(7)中，M为滤波器阶数，w(k)为Blackman窗，满足下式：

w(k)＝0.42-0.5cos(2πk/(M+2))+0.08cos(4πk/(M+2))(1≤k≤M+1)(8)

图6中的FIRI为一延时器，延时M/2个单元，在本实施例中M取88。

陷波器输出的误差信号e(n)通过FIRI和FIRQ后形成同相分量e_1I(n)和正交分量e_1Q(n)，最后合并成复信号e₁(n)：

e₁(n)＝e_1I(n)+j*e_1Q(n)    (9)

第六步，对正交变换后的信号利用非线性最小二乘方法估计恒模干扰信号，即借助干扰信号的恒模特性利用非线性最小二乘方法进行恒模干扰信号幅度与相位的直接估计。设恒模信号为：

J(n)＝αe^jφ(n)    (10)

其中，α＞0表示未知恒模信号的幅度，{φ(n)}为未知恒模信号的相位序列。建立如下关于α与{φ(n)}_n＝1^N的最小化准则，即：

$>C=\underset{n=1}{\overset{N}{\Sigma }}{|e_1\left(n\right)-\alpha e^{\mathrm{j\phi }\left(n\right)}|}^2$>

$>=\underset{n=1}{\overset{N}{\Sigma }}\{{\left|e_1\left(n\right)\right|}^2+{\alpha }^2+2\mathrm{\alpha Re}[e_1\left(n\right)e^{-\mathrm{j\phi }\left(n\right)}\left]\right\}---\left(11\right)$>

$>=N{\{\alpha -\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\Sigma }}\mathrm{Re}[e_1\left(n\right)e^{-\mathrm{j\phi }\left(n\right)}\left]\right\}}^2-\frac{{\left\{\underset{n=1}{\overset{N}{\Sigma }}\mathrm{Re}\right[e_1\left(n\right)e^{-\mathrm{j\phi }\left(n\right)}\left]\right\}}^2}{N}+\underset{n=1}{\overset{N}{\Sigma }}{\left|e_1\left(n\right)\right|}^2$>

则：

$>\underset{\alpha ,\phi \left(n\right)}{\min }C\iff \left(\begin{array}{c}\underset{\phi \left(n\right)}{\max }\frac{{\left\{\underset{n=1}{\overset{N}{\Sigma }}\mathrm{Re}\right[e_1\left(n\right)e^{-\mathrm{j\phi }\left(n\right)}\left]\right\}}^2}{N}\\ \alpha =\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\Sigma }}\mathrm{Re}\left[e_1\left(n\right)e^{-\mathrm{j\phi }\left(n\right)}\right]\end{array}\right)---\left(12\right)$>

由式(12)得到恒模干扰信号序列的相位估值为：

$>\hat{\phi }\left(n\right)=\arg \left[e_1\left(n\right)\right],n=1,···,N---\left(13\right)$>

恒模干扰信号序列的幅度估值为：

$>\hat{\alpha }=\frac{\underset{n=1}{\overset{N}{\Sigma }}\left|e_1\left(n\right)\right|}{N}---\left(14\right)$>

至此我们的得到了恒模干扰信号估值的显示解：

$>\hat{J}\left(n\right)=\hat{\alpha }{e}^{J\bar{\phi }\left(n\right)}---\left(15\right)$>

将式(15)中直接送入减法器(13)即可得到干扰抑制后的信号。这是一种单通道最优恒模干扰抑制器。但从式(14)可以看出它是一种批处理(或块处理)方式。

为实现干扰的自适应实时抑制，基于式(14)本专利中幅度可用以下方式递推实现：

$>{\hat{\alpha }}_{n+1}=\frac{n{\hat{\alpha }}_n+\left|e_1(n+1)\right|}{n+1}---\left(16\right)$>

比较式(16)和式(14)，不难证明：

当n→N时，$>{\hat{\alpha }}_n\to \hat{\alpha }$>且$>{\hat{\alpha }}_n=\hat{\alpha }---\left(17\right)$>

基于式(13)，可得：

$>e^{j\hat{\phi }\left(n\right)}=\frac{e_1\left(n\right)}{\left|e_1\left(n\right)\right|}---\left(18\right)$>

则恒模干扰信号估值的解为：

$>\hat{J}(n+1)={\hat{\alpha }}_{n+1}\frac{e_1(n+1)}{\left|e_1(n+1)\right|}---\left(19\right)$>

上式有效地减小了由式(13)求解相位所需的运算量。将直接送入减法器(13)即可得到干扰抑制后的信号。

本发明给出了非线性最小二乘方法下的恒模信号最优解，避免了一般自适应干扰抑制方法中的收敛问题(如局部收敛，初始值和步长因子的选取等)。

第七步，将步骤5中正交变换后的信号e₁(n)与步骤6中估计的恒模干扰信号做减法运算输出信号u(n)，输出信号u(n)送解调模块。

第八步，对步骤7输出的信号取实部，与步骤4输出的载波信号相乘，进行解调，再经低通滤波器滤除高频杂波后输出音频信号。此步是在解调模块中进行，其输入信号有：自适应陷波器输出的载波信号y(n)、减法器输出信号u(n)。在本实施例中，取u(n)实部后与y(n)相乘，经过LPF(低通滤波器)模块滤除高频杂波，从而得到抑制干扰后的数字音频信号。

第九步，对自适应干扰抑制平台输出的数字音频信号，利用数/模(D/A)转换单元进行数模转换，就可输出清晰的音频信号。

本实施例中对AM有用信号和FM干扰信号功率相同的混合信号进行干扰抑制实验，得到实验结果如下：

图7a、7b、7c、7d给出了有无干扰抑制处理的效果对比图。其中图7a为原语音信号波形图，图7b为混合信号直接解调的语音信号波形图，图7c为公开专利申请200710057266.X中所提方法得到的语音波形图，而图7d为经本发明得到的语音波形图，可见图7d最接近原语音信号波形图，充分体现了本发明的优势和实用价值。

图8给出了本发明与公开专利申请200710057266.X中所述方法模值收敛效果比较图(反映算法收敛性能)。图中8a为本发明模值收敛图，8b、8c、8d是专利申请200710057266.X中步长分别为5×10^-4、1×10^-4、0.5×10^-4时的模值收敛图，可见本发明所采用的非线最小乘恒模估计方法较公开专利申请200710057266.X采用的自适应对消方法具有更快的收敛速度。

图9给出了本发明与公开专利申请200710057266.X中所述方法所得到的语音信号与原语音信号的相关系数(反映干扰抑制效果)比较图，图中9a为本发明的相关系数，9b、9c、9d是专利申请200710057266.X中步长分别为5×10^-4、1×10^-4、0.5×10^-4时的相关系数，可见本发明相关系数大于专利200710057266.X中的相关系数。

如图1所示，实现本发明的民航地空通信中单通道最优恒模干扰抑制方法的系统，包括有依次的天线1、射频前端单元2、A/D(模/数)转换单元3、自适应干扰抑制平台4、D/A(数/模)转换单元5及音频输出单元6。

如图2所示，所述的射频前端单元2包括有：依次相连的LNA(低噪声放大器)14、BPF(带通滤波)放大电路15、一级混频电路16、BPF放大电路17、二级混频电路18、BPF放大电路19、压控衰减器20、中放电路21、三级混频电路22、BPF放大电路23，一级混频电路16还连接第一频率合成器24，二级混频电路18还连接第二频率合成器25，第一频率合成器24和第二频率合成器25还分别连接晶振电路26，中放电路21的输出还连接检波电路28、检波电路28还通过比较器27与压控衰减器20相连，三级混频电路22还连接三本振电路29。

如图1、图3所示，所述的自适应干扰抑制平台4包括有：滤波抽取模块7；分别与滤波抽取模块7相连的自适应陷波器8及载频估计模块11，自适应陷波器8还与载频估计模块11相连；与自适应陷波器8相连的正交变换模块9；分别与正交变换模块9相连的恒模干扰信号实时估计模块12及减法器13，恒模干扰信号实时估计模块12还与减法器3相连；分别与自适应陷波器8及减法器13相连的解调模块10。