一种导航卫星接收机窄带干扰抑制的算法

摘要

本发明公开了一种导航卫星接收机窄带干扰抑制的算法，其在接收机中实现抗干扰功能，主要解决现有接收机抗窄带干扰性能低、实时性差的问题，对于提高卫星导航系统在复杂电磁环境下的工作性能及增强其在各种环境中的适用性具有重要的意义。本方法中窄带干扰抑制算法采用的是相关相减多级维纳滤波算法，这种算法具有计算量小、可靠性高的优点，能够实时处理卫星信号。在工程实现中以FPGA为核心进行技术实现，围绕ZYNQ-7000芯片以及集成的Microblaze软核的信号处理功能进行设计，通过Microblaze软核完成相关相减多级维纳滤波算法实现权值的更新，将实时更新的权系数传递给FIR滤波器进行信号的滤波处理，完成抗窄带干扰功能。

说明书

技术领域

本发明属于导航卫星通信技术领域，具体涉及一种导航卫星接收机窄带干扰抑制 的算法。

背景技术

全能全球导航卫星系统(英文全称是GlobalNavigationSatelliteSystem，简 称GNSS)，是依靠先进的现代科学技术而建立发展起来的卫星定位系统，具有全能性、全天 候、连续性和实时性等特点，能够为用户提供精确的定位、测速和授时服务，在军事和民用 领域得到了广泛应用。因此，世界各国都在争相发展自己的卫星导航系统，如美国的GPS系 统、俄罗斯的GLONASS系统、欧盟的GALILEO系统，以及中国的北斗导航系统。

但是，卫星导航接收机所处的工作环境日益复杂，而且卫星信号容易受到有意或 无意的干扰，卫星导航接收机的抗干扰能力成为其能否正常工作的关键问题。研究卫星导 航接收机抗干扰技术，对于提高卫星导航系统在复杂电磁环境下的工作性能及增强其在各 种环境中的适用性具有重要意义。

在卫星导航系统中，窄带干扰是一个非常重要的问题，影响着整个系统的性能，若 窄带干扰信号总功率超过了系统的干扰容限，则系统性能会严重恶化甚至不能工作。

GNSS(GlobalNavigationSatelliteSystem)即全球卫星导航系统，是伴随着现 代科技不断发展起来的一个卫星导航定位系统。地面的接收机接收到卫星的信号进行解 算，实现定位授时等功能。GNSS已经在诸如军事、农业、测绘、气象等领域发挥出了巨大的作 用。目前全球各个国家都将其视为一个重点发展领域，并将会对国计民生产生重大影响。

早在上世纪80年代，随着GNSS系统的发展，国外已经开始对干扰抑制技术领域进 行了初步的探索，到目前，有关干扰方面的研究与实现已成为世界各国导航领域学者研究 的一个热点。GNSS系统采取直接序列扩频通信技术，本身会对干扰产生抑制效果，但是当来 自外界的干扰过大时，将无法对干扰产生抑制作用，使得系统性能降低，因此这一问题必须 得到解决或改善。国内外有关抗窄带的相关理论很多，但是具体实践应用目前仍比较稀缺， 不能满足目前的性能要求。

发明内容

本发明的目的在于针对工程实践上技术的不足，提出了一种基于相关相减多级维 纳滤波算法的导航卫星接收机窄带干扰抑制的算法。

实现本发明的技术思路是：以FPGA(FieldProgrammableGateArray，现场可编程 门阵列)为核心进行了技术实现，重点围绕ZYNQ-7000芯片以及集成的Microblaze软核的信 号处理功能进行了设计，完成了基于时域的相关相减多级维纳滤波算法的工程设计。该导 航卫星接收机窄带干扰抑制的算法包括如下步骤：

1)天线接收导航卫星信号后首先经过射频模块进行射频前端处理，将高频信号变 为模拟中频信号x(t)＝s(t)+j(t)+nos(t)，其中，s(t)为接收到的卫星信号，j(t)为来自外 界的窄带干扰信号，nos(t)为系统的白噪声；

2)将模拟中频信号送至ADC转换器中进行采样，变为数字中频信号X(n)＝S(n)+J (n)+N(n)，其中，n表示经过采样后的时间序列,S(n)为采样后的卫星信号，J(n)为采样后的 窄带干扰信号，N(n)为采样后的噪声信号；

3)将数字中频信号送至FPGA中，进行窄带干扰抑制。

优选的技术方案，所述步骤3)中FPGA采用自适应FIR滤波器和带有集成的 Microblaze软核作为微处理器作为芯片；利用集成的Microblaze软核作为微处理器进行相 关相减多级维纳滤波算法实时计算出FIR滤波器的权系数，然后将更新好后的权值送到 FPGA逻辑部分搭建的自适应FIR滤波器滤除接收到的信号中的干扰成分。

优选的技术方案，其还包括步骤4)：FPGA滤除干扰后，将信号送到后端进行卫星信 号的捕获跟踪和定位功能。

优选的技术方案，其中步骤1)中天线可以接收到4个频点的卫星信号：B3、B1、GPS 和GLONASS；高频信号经过射频模块中前置滤波器和放大器的滤波放大后，再经射频模块转 为模拟中频信号。

优选的技术方案，其中步骤3)中采用自适应FIR滤波器滤除接收到的信号中的干 扰成分，且在FPGA的芯片中使用Microblaze软核实现滤波算法，其中所使用的相关相减多 级维纳滤波算法为：

前向迭代初始化：

d₀(n)＝S^HX(n)X₀(n)＝X(n)-Sd₀(n)

前向迭代

fori＝1,2,…,D

$h_i=E\left\{X_{i-1}\left(n\right)d_{i-1}^{*}\left(n\right)\right\}/\left|\right|E\left\{X_{i-1}\left(n\right)d_{i-1}^{*}\left(n\right)\right\}\left|\right|$

$d_i\left(n\right)=h_i^H{X}_{i-1}\left(n\right)$

X_i(n)＝X_i-1(n)-h_i(n)d_i(n)

end

后向迭代初始化

e_D(n)＝d_D(n)

后向迭代

fori＝D，D-1，…，1

$w_i=E\left\{e_i\left(n\right)d_{i-1}^{*}\left(n\right)\right\}/E\left\{\right|\left|e_i\left(n\right)\right|{|}^2\}$

$e_{i-1}=d_{i-1}\left(n\right)-w_i^{*}{e}_i\left(n\right)$

end

权向量初始化

w_p＝1

权向量迭代计算

fori＝1,2,…,D

$w_p=-w_p{w}_i^{*}$

W_i＝w_p

end

令T_MWF＝[S,h₁,…,h_D],W_T＝[1,W₁,…,W_D]^T,则W_MWF＝T_MWFW_T

将Microblaze中计算出来的更新后的权系数送到FIR滤波其中，完成干扰滤波，输 出为：$y\left(n\right)=X_n^T{W}_n.$

其中,d₀(n)表示需要逼近的期望响应初始信号，H表示共轭转置，d_i(n)表示需要逼 近的期望响应信号,x(n)表示输入信号,X(n)表示输入信号矩阵,即X(n)＝[x(n),x(n- 1),…,x(n-M)]^T,M为滤波器阶数,X₀(n)表示输入的观测数据向量,S＝[1,0,…,0]^T为约束 矢量,D为迭代次数,h_i为归一化的互相关向量,表示输入信号X(n)与期望 信号d_i(n)的互相关向量，*表示共轭转置，e_i(n)表示滤波器输出的估计误差，w_i、w_p、T_MWF和W_T均表示计算过程的中间值，W_MWF表示最终计算出的最优权向量。

优选的技术方案，所述FPGA的芯片采用ZYNQ-7000芯片，且该芯片集成有 Microblaze软核。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

(1)现有接收机干扰抑制系统多在接收机天线中实现，主要是针对宽带干扰进行 处理。而针对窄带干扰抑制的算法多采用的是LMS算法和RLS算法进行滤波处理。LMS算法计 算量小、简单易于工程实现，但是存在收敛慢的缺点，无法实时的进行干扰处理，而且收敛 因子很难确定。而RLS算法虽然解决了收敛速度的问题，但是存在数值不稳定的缺点，而且 需要进行矩阵的求逆运算，实现复杂度高，运算量大。本发明使用相关相减多级维纳滤波算 法，兼顾了两种算法的优点，提高了收敛速度，实现了实时性，同时易于工程实现。

(2)本发明采用FPGA技术中的Microblaze软核作为处理器，替代了常用的DSP，提 高了芯片的集成度。同时可以更快捷的将计算的权值传递到FPGA中的滤波器中。

附图说明

图1是本发明的硬件设计框图；

图2是本发明的自适应FIR滤波器结构图；

图3是本发明中窄带干扰抑制模块的具体实现框图；

图4是本发明中Microblaze计算权值的算法设计流程图。

具体实施方式

以下参照附图对本发明的实现步骤及效果作进一步说明：

参照图1至图4所示，本发明的具体实现步骤如下：

步骤1，天线接收机四个频点的高频信号B3、B1、GPS和GLONASS，即B1频点为 1561.098MHz，B3频点为1268.52MHz，GPS两个频点L1和L2(L1为1575.42MHz、L2为 1227.60MHz)，GLONASS两个频点L1和L2(L1为1602MHz、L2为1246MHz)。卫星信号在射频模块 进行射频前端处理，得到62Mhz和22.046MHz的模拟中频信号。对模拟中频信号使用A/D转换 器进行采样处理为数字中频信号。ZYNQ-7000对采样的数字中频信号进行处理，首先对进入 FPGA(FieldProgrammableGateArray，现场可编程门阵列)中的数字中频信号进行抗干扰 处理，然后再完成信号的捕获、跟踪，最后进行卫星信号的定位解算。

步骤2，将模拟中频信号送至ADC转换器中进行采样，变为数字中频信号X(n)＝S (n)+J(n)+N(n)，其中，n表示经过采样后的时间序列,S(n)为采样后的卫星信号，J(n)为采 样后的窄带干扰信号，N(n)为采样后的噪声信号。

步骤3，将AD采样的数字中频信号首先缓存到双端口RAM中，Microblaze作为微处 理器从RAM中读取数据，在Microblaze中实现自适应算法计算出最优权值，然后将系数送到 FIR滤波器中进行信号处理。其中标志信号flag用来控制RAM读使能信号，用以控制RAM数据 的存取。

窄带干扰抑制模块采用的是一个50阶的自适应FIR滤波器，在FPGA中使用逻辑电 路搭建一个权值实时更新的FIR的滤波器，其权值由Microblaze提供，用来处理A/D转换器 过来的数字中频信号，将信号中的窄带干扰滤除掉，在逻辑设计中，需要用到50个乘法器以 及6级加法器组成。

使用Microblaze完成相关相减多级维纳滤波算法，用以计算滤波器的权系数，计 算自适应权值的公式为：

前向迭代初始化：

d₀(n)＝S^HX(n)X₀(n)＝X(n)-Sd₀(n)

前向迭代

fori＝1,2,…,D

$h_i=E\left\{X_{i-1}\left(n\right)d_{i-1}^{*}\left(n\right)\right\}/\left|\right|E\left\{X_{i-1}\left(n\right)d_{i-1}^{*}\left(n\right)\right\}\left|\right|$

$d_i\left(n\right)=h_i^H{X}_{i-1}\left(n\right)$

X_i(n)＝X_i-1(n)-h_i(n)d_i(n)

end

后向迭代初始化

e_D(n)＝d_D(n)

后向迭代

fori＝D,D-1,…,1

$w_i=E\left\{e_i\left(n\right)d_{i-1}^{*}\left(n\right)\right\}/E\left\{\right|\left|e_i\left(n\right)\right|{|}^2\}$

$e_{i-1}=d_{i-1}\left(n\right)-w_i^{*}{e}_i\left(n\right)$

end

权向量初始化

w_p＝1

权向量迭代计算

fori＝1,2,…,D

$w_p=-w_p{w}_i^{*}$

W_i＝w_p

end

令T_MWF＝[S,h₁,…,h_D],W_T＝[1,W₁,…,W_D]^T,则W_MWF＝T_MWFW_T

其中，S为归一化方向矢量，S＝[1,0,…,0]

其中,d_i(n)表示需要逼近的期望响应信号,x(n)表示输入信号,X(n)表示输入信 号矩阵,即X(n)＝[x(n),x(n-1),…,x(n-M)]^T,M为滤波器阶数,X₀(n)表示输入的观测数据 向量,S＝[1,0,…,0]^T为约束矢量,D为迭代次数,h_i为归一化的互相关向量, 表示输入信号X(n)与期望信号d_i(n)的互相关向量，*表示共轭转置，e_i(n) 表示滤波器输出的估计误差，w_i、w_p、T_MWF和W_T均表示计算过程的中间值，W_MWF表示最终计算出 的最优权向量。

Microblaze将计算所得的自适应权值传回到FPGA中逻辑搭建的FIR滤波器中。传 送之前与FPGA约定好数据与地址命令，完成通信。

步骤4，FPGA滤除干扰后，将信号送到后端进行卫星信号的捕获跟踪和定位功能。

本发明在接收机中实现抗干扰功能，可以解决现有接收机抗窄带干扰性能低、实 时性差的问题，对于提高卫星导航系统在复杂电磁环境下的工作性能及增强其在各种环境 中的适用性具有重要的意义。本方法中窄带干扰抑制算法采用的是相关相减多级维纳滤波 算法，这种算法具有计算量小、可靠性高的优点，能够实时处理卫星信号。在工程实现中以 FPGA为核心进行技术实现，围绕ZYNQ-7000芯片以及集成的Microblaze软核的信号处理功 能进行设计，通过Microblaze软核完成相关相减多级维纳滤波算法实现权值的更新，将实 时更新的权系数传递给FIR滤波器进行信号的滤波处理，完成抗窄带干扰功能。