一种基于压缩感知的宽带抗干扰通信方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于压缩感知的宽带抗干扰通信方法和系统，能够有效地恢复原始信号，具有良好的抗干扰性。该方法包括：对第一信号进行稀疏序列映射，获取第一稀疏矢量；根据稀疏变换矩阵和第一稀疏矢量，获取第二信号；根据投影变换矩阵对第二信号进行投影变换，获取第一数据矢量；通过载波信号向接收端发送第一数据矢量；接收端根据载波选择矩阵选择接收未被干扰的载波信号，获取第二数据矢量；根据观测矩阵和稀疏变换矩阵获取感知矩阵；根据第二数据矢量、感知矩阵、以及稀疏度，获取第二信号的估计信号；根据稀疏序列和第二信号的估计信号，获取第一信号的估计信号。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无线通信
，尤其涉及一种基于压缩感知的宽带抗干扰通信方法及系统。
技术介绍
近年来，无线通信技术迅猛发展，各种无线移动设备已经广泛应用于各个领域。在无线通信网络中，无线信号面临着相当复杂的信道环境，无线信号的传播不但受信号功率、地理环境等因素的影响，还面临着信道中可能出现的人为干扰，因此必须研究并采取有效措施进行防护。目前，扩频技术被认为是一种在恶劣通信环境下能够有效抵抗干扰的通信手段。通过扩频技术，无线信号功率被分布在很宽的频带上，功率谱幅值很低，常规侦察机很难检测，因而可以降低截获概率，保密性好；由于信号带宽被展宽，信噪比极低，有用信号功率远低于干扰信号功率时仍然可以实现高质量的通信，干扰难度大；另外，扩频信号在接收端解扩时，将多个径的信号分离出来并按一定规则合并以抵消多径引发的衰弱，具有良好的抗多径干扰性能。扩频通信系统主要可分为直接序列扩频(DSSS)、调频扩频(FHSS)、和跳时扩频(THSS)、脉冲调频(chirp调制)及混合扩频等。传统直扩系统主要通过增加伪码长度来提高处理增益，从而提高抗干扰能力，但这又受限于频谱资源和接收机硬件资源等。接收端采用的RAKE接收、干扰抵消及多用户检测技术可在一定程度上提高抗干扰能力，但在干扰信号占据直扩信号的大部分宽带且功率超过直扩信号时，上述措施均趋于失效。跳频系统主要通过提高跳频速率、增加跳频带宽等措施来提高抗干扰性能，但也受限于频谱资源和软硬件条件。自适应跳频技术通过躲避受干扰频点以提高抗干扰能力，但随着被干扰频点数增加，有限带宽内可用频点不断减少，自适应跳频性能逐渐下降。差分跳频技术在跳频中结合了信息调制及地址编码增强了跳频通信的抗跟踪干扰能力，但当信干比较低时，其抵抗部分频带干扰的能力减弱。近年来还出现了宽间隔跳频、变间隔跳频等技术，提高了跳频通信在窄带阻塞干扰与梳状阻塞干扰下的可靠性，但对抗宽带阻塞干扰的能力比较有限。压缩感知(CompressiveSensing,CS)技术作为一种信号处理理论，在现有无线通信
中主要作为信号采样及其恢复技术使用，仅应用于信道估计、信号测向等方面，目前还没有将其作为一种主动的抗干扰通信手段。
技术实现思路
本专利技术的目的之一至少在于，针对上述现有技术存在的问题，提供一种基于压缩感知的宽带抗干扰通信方法及系统，能够有效地恢复原始信号，具有良好的抗干扰性。本专利技术是首次将压缩感知应用于抗干扰通信
，可以解决无线宽带通信信号在受到宽带阻塞干扰等严重干扰的情况下较好地恢复原始发送信息的问题。为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：一种基于压缩感知的宽带抗干扰通信方法，包括：对第一信号进行稀疏序列映射，获取第一稀疏矢量；根据稀疏变换矩阵和第一稀疏矢量，获取第二信号；根据投影变换矩阵对第二信号进行投影变换，获取第一数据矢量；通过载波信号向接收端发送第一数据矢量；接收端根据载波选择矩阵选择接收未被干扰的载波信号，获取第二数据矢量；根据观测矩阵和稀疏变换矩阵获取感知矩阵；根据第二数据矢量、感知矩阵、以及稀疏度，获取第二信号的估计信号；根据稀疏序列和第二信号的估计信号，获取第一信号的估计信号。优选地，上述稀疏序列中大值项的项数远远小于总项数。优选地，上述稀疏变换矩阵为傅氏变换、小波变换、或者离散余弦变换矩阵。优选地，上述投影变换矩阵为Hadamard矩阵。优选地，上述载波选择矩阵为按列生成的采样矩阵。优选地，上方法中根据采样矩阵，由投影变换矩阵的部分行矢量构成所述观测矩阵。优选地，上述根据第二数据矢量、感知矩阵、以及稀疏度，获取第二信号的估计信号包括：以第二数据矢量、感知矩阵、以及稀疏度，作为稀疏重构算法的输入参数，获取信号稀疏表示估计系数；根据所述稀疏变换矩阵和信号稀疏表示估计系数，通过信号重构获取第二信号的估计信号。优选地，上述根据稀疏序列和第二信号的估计信号，获取第一信号的估计信号包括：通过对稀疏序列和第二信号的估计信号进行相关运算，获取第一信号的估计信号。优选地，上述相关运算为解扩运算或者Viterbi运算。一种基于压缩感知的宽带抗干扰通信系统，包括第一通信装置和第二通信装置，其中：第一通信装置包括：稀疏序列映射模块，用于对第一信号进行稀疏序列映射，获取第一稀疏矢量；稀疏变换模块，用于根据稀疏变换矩阵和第一稀疏矢量，获取第二信号；投影变换模块，用于根据投影变换矩阵对第二信号进行投影变换，获取第一数据矢量；以及，射频发射器，用于通过载波信号向第二通信装置发送第一数据矢量；第二通信装置包括：射频接收器，用于根据载波选择矩阵选择接收未被干扰的载波信号，获取第二数据矢量；感知矩阵生成模块，用于根据观测矩阵和稀疏变换矩阵获取感知矩阵；重构运算模块，用于根据第二数据矢量、感知矩阵、以及稀疏度，获取第二信号的估计信号；以及，相关运算模块，用于根据稀疏序列和第二信号的估计信号，获取第一信号的估计信号。综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术至少具有以下有益效果：通过投影变换矩阵对欲传送的用户数据信息矢量进行预编码，使得每个子载波上都能够携带所有用户的数据信息，具有良好的抗干扰性；通过灵活确定的采样矩阵选择接收未受干扰的载波信号，能够实现等效观测矩阵的联合构造；在信号受到宽带阻塞干扰等严重干扰的情况下，能够有效地恢复原始信号，从而实现了用户数据信息的抗干扰传输；并且，有效利用了所传输信号本身的信息冗余，减小了信号传输的带宽占用。附图说明图1是本专利技术实施例一提供的基于压缩感知的宽带抗干扰通信方法的流程图；图2是本专利技术实施例二提供的基于压缩感知的宽带抗干扰通信系统的结构示意图。具体实施方式下面结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明，以使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。实施例一如图1所示，本专利技术实施例一公开的基于压缩感知的宽带抗干扰通信方法包括以下步骤：步骤101：对第一信号进行稀疏序列映射，获取第一稀疏矢量具体地，发送端向接收端发送的用户数据信息可以表示为第一信号，即欲发送的原始信号，可以将原始信号映射成不同的稀疏序列来获取第一稀疏矢量；在优选的实施例中，稀疏序列中大值项(例如，其中的非0项)的项数远远小于总项数。步骤102：根据稀疏变换矩阵和第一稀疏矢量，获取第二信号例如，稀疏变换矩阵可以为傅氏变换、小波变换、或者离散余弦变换矩阵等变换矩阵。步骤103：根据投影变换矩阵对第二信号进行投影变换，获取第一数据矢量在优选的实施例中，投影变换矩阵可以为Hadamard矩阵。步骤104：通过载波信号向接收端发送第一数据矢量具体地，发送端可以将第一数据矢量调制在多个载波上，通过信号发送装置发送给接收端。步骤105：接收端根据载波选择矩阵选择接收未被干扰的载波信号，获取第二数据矢量由于载波在信道中会受到各种干扰，因此，载波选择矩阵可以为按列生成的采样矩阵，接收端可以根据采样矩阵选择接收未被干扰的载波信号，从而获取第二数据矢量，即观测信号。优选地，所选择未受到干扰的载波数远小于总载波数。步骤106：根据观测矩阵和稀疏变换矩阵获取感知矩阵例如，可以先根据采样矩阵，由投影变换矩阵的部分行矢量构成观测矩阵，再根据压缩感知模型，通过观测矩阵本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于压缩感知的宽带抗干扰通信方法，其特征在于，所述方法包括：对第一信号进行稀疏序列映射，获取第一稀疏矢量；根据稀疏变换矩阵和第一稀疏矢量，获取第二信号；根据投影变换矩阵对第二信号进行投影变换，获取第一数据矢量；通过载波信号向接收端发送第一数据矢量；接收端根据载波选择矩阵选择接收未被干扰的载波信号，获取第二数据矢量；根据观测矩阵和稀疏变换矩阵获取感知矩阵；根据第二数据矢量、感知矩阵、以及稀疏度，获取第二信号的估计信号；根据稀疏序列和第二信号的估计信号，获取第一信号的估计信号。

【技术特征摘要】
1.一种基于压缩感知的宽带抗干扰通信方法，其特征在于，所述方法包括：对第一信号进行稀疏序列映射，获取第一稀疏矢量；根据稀疏变换矩阵和第一稀疏矢量，获取第二信号；根据投影变换矩阵对第二信号进行投影变换，获取第一数据矢量；通过载波信号向接收端发送第一数据矢量；接收端根据载波选择矩阵选择接收未被干扰的载波信号，获取第二数据矢量；根据观测矩阵和稀疏变换矩阵获取感知矩阵；根据第二数据矢量、感知矩阵、以及稀疏度，获取第二信号的估计信号；根据稀疏序列和第二信号的估计信号，获取第一信号的估计信号。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述稀疏序列中大值项的项数远远小于总项数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述稀疏变换矩阵为傅氏变换、小波变换、或者离散余弦变换矩阵。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述投影变换矩阵为Hadamard矩阵。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述载波选择矩阵为按列生成的采样矩阵。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据采样矩阵，由投影变换矩阵的部分行矢量构成所述观测矩阵。7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据第二数据矢量、感知矩阵、以及稀疏度，获取第二信号的估计信号包括：以第二数据矢量、感知矩阵、以及稀疏度，作为稀疏重构算法...

【专利技术属性】
技术研发人员：卓永宁，陈翠，张河，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51