一种基于稀疏分数阶傅立叶变换的无源互调干扰对消方法技术

本发明专利技术一种基于稀疏分数阶傅立叶变换的无源互调干扰对消方法，属于抗干扰技术领域。本方法包括1在天线收发共用的通信系统中，双工器发射下行信号，再接收上行链路信号；2对1接收的上行链路信号进行稀疏分数阶傅立叶变换，估计幂级数模型的参数信息；3利用2估计得到的参数信息和下行信号重建PIM干扰信号；4判断3重建的PIM干扰信号的幅值是否超过阈值并决定跳至步骤5还是步骤6；5采用自适应滤波算法进一步进行PIM干扰自适应滤波，得出经自适应滤波后的PIM干扰信号；6修正上行链路信号，完成PIM干扰对消。本方法无需考虑参数估计收敛困难问题，利用稀疏分数阶傅立叶变换处理LFM信号，实现了低运算量的PIM干扰抑制。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于稀疏分数阶傅立叶变换的无源互调干扰对消方法，属于无线通信、卫星通信及地面通信系统的抗干扰

技术介绍
无源互调(PassiveIntermodulation，简称PIM)是指由两个或两个以上频率成分经过无源器件非线性效应产生的一族产物，其频率为基波频率的线性组合。当线性组合产物落入通信接收机的通带内即形成干扰。无源互调广泛存在于通信系统中，是难以完全消除的现象，最早在上世纪70年代就被发现。随着通信需求的提高，高功率和高灵敏度已成为发展方向，通信所需的天线尺寸越来越大，受平台限制被迫采用收发共用技术。在双工器隔离度低的天线收发共用通信系统中，无源互调产物更易进入接收频带形成干扰，且无法通过频域滤波的方式将其滤除。以卫星转发器为例，下行大功率发射信号的无源互调产物会落入上行接收频带内，对通信系统造成影响。为实现实时PIM干扰对消，爱立信公司、北京理工大学和华为公司均已申请专利，提出了基于数字信号处理的自适应PIM干扰对消方法，但是此类方法复杂度高、收敛速度慢，不能很好地适应PIM信号的时变特性。其中，专利一为爱立信公司申请的专利技术专利，专利申请号为：US8855175B2，标题为“LowComplexityAll-DigitalPIMCompensator”，该专利提出了无需测试模式的自适应PIM干扰对消方法，该方法需要通过测试信号确定PIM参数个数，从而利用参数估计模型得到PIM模型参数，估计出PIM干扰信号。该方法复杂度高，资源消耗较大，且参数估计的收敛速度无法保证。专利二为北京理工大学申请的专利技术专利，专利申请号为：201510547503.5，标题为“一种基于导频的无源互调干扰对消方法”，该专利采用导频时隙和数据传输时隙的双时隙机制对PIM干扰信号进行实时估计和抑制，在导频时隙，快速估计PIM模型参数，在数据传输时隙，利用已知发射导频信号及PIM模型参数，重建PIM干扰信号，并从接收信号中除去，完成PIM干扰对消。该方法可显著提高收敛性能，实现实时对消宽带信号引起的PIM干扰，但是对PIM模型参数的估计精度较差，对信道环境要求较高。此外，北京理工大学、爱立信公司和华为公司申请的其他相关专利都没有解决参数估计收敛困难的问题。本专利致力于提出一种无需考虑收敛问题的一种基于稀疏分数阶傅立叶变换的无源互调干扰对消方法。选用能覆盖整个发射频带的线性调频信号(LinearFrequencyModulation，简称LFM)作为导频信号，利用稀疏分数阶傅立叶变换，实现对落入接收频带内PIM的对消。
技术实现思路
本专利技术的目的在于解决现有无源互调干扰对消技术中参数估计收敛困难的问题，并进一步降低运算量，提高无源互调干扰对消效果和实时性，提出了一种基于稀疏分数阶傅立叶变换的无源互调干扰对消方法。一种基于稀疏分数阶傅立叶变换的无源互调干扰对消方法，简称本方法，包括以下步骤：步骤一：在天线收发共用的通信系统中，双工器发射下行信号，再接收上行链路信号；其中，下行信号包括导频信号和非导频信号，导频信号产生的PIM干扰信号sPIM(t)可以表示为如下公式(1)：sPIM(t)=Σl=1∞alsp(t)l---(1)]]>其中，sp(t)为导频信号，表示对每一项alsp(t)l进行求和，al表示幂级数模型阶次l的幅度值，即：导频信号产生的PIM干扰信号采用幂级数模型表示，且下行信号中的导频信号是线性调频信号，又称为LFM信号；接收的上行链路信号包括上行信号、PIM干扰信号及噪声三部分，可以用如下公式(2)来表示：sR(t)＝sUP(t)+IPIM(t)*h(t)+n0(t)(2)其中，sR(t)为接收的上行链路信号，sUP(t)为上行信号，IPIM(t)为下行信号产生的PIM干扰信号，包括导频信号产生的PIM干扰信号sPIM(t)及非导频信号产生的PIM干扰信号，h(t)表示PIM干扰信号由双工器发射到接收的耦合信道冲激响应，IPIM(t)*h(t)表示双工器接收到的PIM干扰信号；其中，*表示卷积运算，n0(t)为噪声；步骤二：对步骤一接收的上行链路信号进行稀疏分数阶傅立叶变换，得到不同分数阶傅立叶旋转角度下的幅度值，对幅度值取峰值即得出导频信号产生的PIM干扰信号在分数域峰值的位置和大小，进而估计导频信号产生的PIM干扰信号携带的参数信息；其中，导频信号产生的PIM干扰信号SPIM(t)携带参数信息：幂级数模型阶次l和幂级数模型阶次l的幅度值al，记为和步骤二，具体为：步骤2.1：对导频信号产生的PIM干扰信号进行量纲归一化，输出量纲归一化后的导频信号产生的PIM干扰信号，简称归一化PIM信号；首先，离散化表示导频信号产生的PIM干扰信号sPIM(t)，通过如下公式(3)：sPIM(n)=Σl=1∞alsp(n)l=Σl=1∞alejl(2πf0n/fs+πβn2/fs2)---(3)]]>其中，sPIM(n)为导频信号产生的PIM干扰信号的离散化表示，n代表离散化变量，sp(n)为导频信号sp(t)的离散化表示；j代表虚数，f0表示LFM信号的起始频率，β表示LFM信号的调频率，采样间隔为1/fs，导频信号产生的PIM干扰信号的频域和时域范围分别为[-fs/2,fs/2]和[-T/2,T/2]；然后，引入一个具有时间量纲的归一化因子定义量纲归一化坐标p＝t/S，q＝f·S，借助量纲归一化坐标，将频域和时域范围两个区间：[-fs/2,fs/2]和[-T/2,T/2]都归一化为[-Δx/2,Δx/2]，归一化PIM信号可用如下公式(4)表示：sPIM′(n)=Σl=1∞alejl(2πf0n/Δx+πβ′n2/Δx2)---(4)]]>其中，sPIM′(n)表示归一化PIM信号，为归一化PIM信号的调频率，1/Δx为归一化PIM信号的采样间隔；步骤2.2：对步骤2.1输出的归一化PIM信号进行稀疏分数阶傅立叶变换，具体采用Pei采样型离散算法进行稀疏分数阶傅立叶变换，得到稀疏分数阶傅立叶变换结果；采用Pei采样型离散算法进行稀疏分数阶傅立叶变换的原因在于：由于导频信号产生的PIM干扰信号为多分量LFM信号，此多分量LFM信号在分数域具有稀疏性，可以用稀疏傅立叶变换(SparseFourierTransform，简称SFT)代替Pei采样型离散算法中的傅立叶变换，达到降低运算复杂度的目的；包括如下步骤：步骤Pei.1：将步骤2.1输出的归一化PIM信号与chirp1信号相乘；相乘后得到序列x(n)用如下公式(5)表示：x(n)=ejcotαn22Δx2sPIM′(n)---(5)]]>其中，为chirp1信号，cot为反正切函数，α为稀疏分数阶傅立叶变换的旋转角度；步骤Pei.2：将步骤Pei.1输出的归一化PIM信号与chirp1信号相乘的结果进行稀疏傅立叶变换，得到归一化PIM信号与chirp1信号相乘结果的稀疏傅立叶变换的估计值，简本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于稀疏分数阶傅立叶变换的无源互调干扰对消方法，简称本方法，所依托的一种基于稀疏分数阶傅立叶变换的无源互调干扰对消系统，包括双工器、PIM参数估计模块、PIM干扰重建模块、PIM干扰检测模块及PIM干扰自适应对消模块；本方法的特征在于：包括以下步骤：步骤一：在天线收发共用的通信系统中，双工器发射下行信号，再接收上行链路信号；步骤二：对步骤一接收的上行链路信号进行稀疏分数阶傅立叶变换，得到不同分数阶傅立叶旋转角度下的幅度值，对幅度值取峰值即得出导频信号产生的PIM干扰信号在分数域峰值的位置和大小，进而估计导频信号产生的PIM干扰信号携带的参数信息；步骤三：利用步骤二估计得到的导频信号产生的PIM干扰信号携带的参数信息和下行信号重建PIM干扰信号；步骤四：判断步骤三重建的PIM干扰信号的幅值是否超过阈值，并决定跳至步骤五还是步骤六；步骤五：采用自适应滤波算法估计PIM干扰信号由双工器发射到接收的耦合信道冲激响应，得出经自适应滤波算法处理后的PIM干扰信号；步骤六：修正上行链路信号，完成PIM干扰对消；至此，从步骤一到步骤六，完成了一种基于稀疏分数阶傅立叶变换的无源互调干扰对消方法。

【技术特征摘要】
1.一种基于稀疏分数阶傅立叶变换的无源互调干扰对消方法，简称本方法，所依托的一种基于稀疏分数阶傅立叶变换的无源互调干扰对消系统，包括双工器、PIM参数估计模块、PIM干扰重建模块、PIM干扰检测模块及PIM干扰自适应对消模块；本方法的特征在于：包括以下步骤：步骤一：在天线收发共用的通信系统中，双工器发射下行信号，再接收上行链路信号；步骤二：对步骤一接收的上行链路信号进行稀疏分数阶傅立叶变换，得到不同分数阶傅立叶旋转角度下的幅度值，对幅度值取峰值即得出导频信号产生的PIM干扰信号在分数域峰值的位置和大小，进而估计导频信号产生的PIM干扰信号携带的参数信息；步骤三：利用步骤二估计得到的导频信号产生的PIM干扰信号携带的参数信息和下行信号重建PIM干扰信号；步骤四：判断步骤三重建的PIM干扰信号的幅值是否超过阈值，并决定跳至步骤五还是步骤六；步骤五：采用自适应滤波算法估计PIM干扰信号由双工器发射到接收的耦合信道冲激响应，得出经自适应滤波算法处理后的PIM干扰信号；步骤六：修正上行链路信号，完成PIM干扰对消；至此，从步骤一到步骤六，完成了一种基于稀疏分数阶傅立叶变换的无源互调干扰对消方法。2.根据权利要求1所述的一种基于稀疏分数阶傅立叶变换的无源互调干扰对消方法，其特征在于：步骤一中，下行信号包括导频信号和非导频信号，导频信号产生的PIM干扰信号sPIM(t)可以表示为如下公式(1)：sPIM(t)=Σl=1∞alsp(t)l---(1)]]>其中，sp(t)为导频信号，表示对每一项alsp(t)l进行求和，al表示幂级数模型阶次l的幅度值，即：导频信号产生的PIM干扰信号采用幂级数模型表示，且下行信号中的导频信号是线性调频信号，又称为LFM信号；接收的上行链路信号包括上行信号、PIM干扰信号及噪声三部分，可以用如下公式(2)来表示：sR(t)＝sUP(t)+IPIM(t)*h(t)+n0(t)(2)其中，sR(t)为接收的上行链路信号，sUP(t)为上行信号，IPIM(t)为下行信号产生的PIM干扰信号，包括导频信号产生的PIM干扰信号sPIM(t)及非导频信号产生的PIM干扰信号，h(t)表示PIM干扰信号由发射到接收的耦合信道冲激响应，IPIM(t)*h(t)表示双工器接收到的PIM干扰信号，其中*表示卷积运算，n0(t)为噪声。3.根据权利要求1所述的一种基于稀疏分数阶傅立叶变换的无源互调干扰对消方法，其特征在于：步骤二中，导频信号产生的PIM干扰信号sPIM(t)携带参数信息：幂级数模型阶次l和幂级数模型阶次l的幅度值al，记为和步骤二，具体为：步骤2.1：对导频信号产生的PIM干扰信号进行量纲归一化，输出量纲归一化后的导频信号产生的PIM干扰信号，简称归一化PIM信号；首先，离散化表示导频信号产生的PIM干扰信号sPIM(t)，通过如下公式(3)：sPIM(n)=Σl=1∞alsp(n)l=Σl=1∞alejl(2πf0n/fs+πβn2/fs2)---(3)]]>其中，sPIM(n)为导频信号产生的PIM干扰信号的离散化表示，n代表离散化变量，sp(n)为导频信号sp(t)的离散化表示；j代表虚数，f0表示LFM信号的起始频率，β表示LFM信号的调频率，采样间隔为1/fs，导频信号产生的PIM干扰信号的频域和时域范围分别为[-fs/2，fs/2]和[-T/2，T/2]；然后，引入一个具有时间量纲的归一化因子定义量纲归一化坐标p＝t/S，q＝f·S，借助量纲归一化坐标，将频域和时域范围两个区间：[-fs/2，fs/2]和[-T/2，T/2]都归一化为[-Δx/2，Δx/2]，归一化PIM信号可用如下公式(4)表示：sPIM′(n)=Σl=1∞alejl(2πf0n/Δx+πβ′n2/Δx2)---(4)]]>其中，sPIM′(n)表示归一化PIM信号，为归一化PIM信号的调频率，1/Δx为归一化PIM信号的采样间隔；步骤2.2：对步骤2.1输出的归一化PIM信号进行稀疏分数阶傅立叶变换，具体采用Pei采样型离散算法进行稀疏分数阶傅立叶变换，得到稀疏分数阶傅立叶变换结果；采用Pei采样型离散算法进行稀疏分数阶傅立叶变换的原因在于：由于导频信号产生的PIM干扰信号为多分量LFM信号，此多分量LFM信号在分数...

【专利技术属性】
技术研发人员：卜祥元，胡天存，崔万照，孙灿灿，安建平，刘建纯，田露，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京;11