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      基于復(fù)數(shù)陷波器的窄帶干擾抑制研究

      2013-04-25 02:18:16解朦朦王勇超
      電子科技 2013年11期
      關(guān)鍵詞:陷波級聯(lián)復(fù)數(shù)

      解朦朦,王勇超

      (西安電子科技大學(xué) 綜合業(yè)務(wù)網(wǎng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西 西安710071)

      擴(kuò)展頻譜通信技術(shù)是常用的通信抗干擾技術(shù)。從原理上講它能有效地對抗窄帶干擾、多頻干擾,而且擴(kuò)頻增益越高,其干擾容限也越大。其較強(qiáng)的抗干擾、抗衰落和抗多徑性能以及頻譜利用率高、多址通信等諸多優(yōu)點(diǎn)越來越為人們所認(rèn)識,并被廣泛應(yīng)用于軍事通信和民用通信的各個(gè)領(lǐng)域。但當(dāng)干擾幅度較大時(shí),單純的擴(kuò)頻通信體制對干擾的抑制不夠,就會造成大量誤碼,使通信系統(tǒng)的性能降低。因此,有必要考慮在解擴(kuò)前加預(yù)處理模塊,進(jìn)行抗干擾處理。由于擴(kuò)頻信號的頻譜類似于白噪聲頻譜,采用自適應(yīng)濾波進(jìn)行譜白化可以有效削弱這樣的強(qiáng)干擾以獲得更高的干擾容限。在雷達(dá)、通信等系統(tǒng)中,實(shí)際信號可能包含同相和正交分量,其樣本為復(fù)數(shù),因此復(fù)數(shù)自適應(yīng)陷波器也逐漸被應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域[1-2],針對信號中含有的多個(gè)單/多頻信號,本文給出了一種基于LMS算法以及LBFGS算法的二階復(fù)數(shù)自適應(yīng)陷波器的實(shí)現(xiàn)方案。仿真結(jié)果表明,這種級聯(lián)結(jié)構(gòu)的復(fù)數(shù)自適應(yīng)陷波器能快速跟蹤并有效抑制強(qiáng)單/多頻信號,對輸入的寬帶信號損傷小。

      1 一階限制零極點(diǎn)自適應(yīng)復(fù)數(shù)陷波器分析

      一階限制零極點(diǎn)位置的自適應(yīng)復(fù)數(shù)陷波器的結(jié)構(gòu)[3]如圖1所示。通過自適應(yīng)迭代算法,前級A(Z)中的復(fù)系數(shù)h在不斷修改,后級B(z)的復(fù)系數(shù)h'=rh隨之相應(yīng)改變。若迭代算法的修改對象為h=ejω中的ω,且0<r<1,則如圖2所示陷波器的零點(diǎn)位于單位圓上,極點(diǎn)在零點(diǎn)和圓心的連線上且在單位圓內(nèi),陷波器始終能工作在穩(wěn)定狀態(tài)。由于后級B(z)對前級A(z)的幅頻特性和相頻特性的補(bǔ)償,使得整個(gè)陷波器只在陷波頻率處陷波,對其它頻率上的信號放大量基本為1,相移近似為0。因此它可大幅度削弱強(qiáng)干擾,而引入的信號失真很小,使系統(tǒng)的干擾容限顯著提高。

      圖1 一階陷波器結(jié)構(gòu)

      圖2 一階陷波器零極點(diǎn)分布圖

      陷波器傳輸函數(shù)為

      陷波器3 dB帶寬為[4,8]

      設(shè)陷波器的輸入和輸出信號序列分別為{x(k)}和{e(k)},由式(1)可寫出一階陷波器的差分方程

      2 二階復(fù)數(shù)陷波器及所用迭代算法分析

      以一階復(fù)數(shù)自適應(yīng)陷波器為陷波單元,級聯(lián)構(gòu)成二階復(fù)數(shù)自適應(yīng)陷波器,其結(jié)構(gòu)框圖如圖3所示。

      圖3 二階復(fù)數(shù)陷波器結(jié)構(gòu)

      二階陷波器由兩個(gè)一階陷波器級聯(lián)構(gòu)成,兩個(gè)陷波器同時(shí)工作,接收信號x(k)先通過第一個(gè)陷波器,得到輸出e(k),e(k)通過自適應(yīng)迭代算法控制第一個(gè)陷波器參數(shù)ω1(k)的迭代更新,同時(shí)其輸出作為第二個(gè)陷波器的輸入,得到最終的輸出信號y(k),y(k)通過自適應(yīng)迭代算法控制第二個(gè)陷波器參數(shù)ω2(k)的迭代更新,自適應(yīng)算法采用LMS算法或LBFGS算法。ω1(k)、ω2(k)的迭代更新步驟與一階陷波器ω(k)的迭代更新步驟相同。

      2.1 LMS算法分析

      將陷波器的輸出e(k)作為誤差信號,其均方誤差為J(ω)

      其中,Im(·)表示取虛部;E(·)表示數(shù)學(xué)期望。

      ω(k)的更新算法可描述為

      LMS迭代算法[9]的實(shí)現(xiàn)步驟如下,對于每一個(gè)輸入的樣值x(k):第1步初始化,令e(0)=x(0)=0,ω(1)=0;第2步由式(3),式(6)計(jì)算e(k)和L(k);第3步由式(9)更新得到ω(k+1),k=k+1,返回第2步。

      2.2 LBFGS算法分析

      L-BFGS(Limit-Memory BFGS)算法[10]是限制存儲量擬牛頓算法的一種,是BFGS算法的改進(jìn)形式。其基本思想是:定義存儲量m,只存儲最新迭代的m個(gè)斜率信息,并用這些信息校正近似Hessian矩陣;拋棄早期迭代的斜率信息,因?yàn)樗鼈儗τ诋?dāng)前的Hessian矩陣沒有太大影響。換而言之,L-BFGS并不直接產(chǎn)生和存儲每次迭代需要的Hessian矩陣,而是維護(hù)一個(gè)列表,該列表存儲了最近m次迭代的變量ω和梯度g的信息,這些信息可以用來近似需要的Hessian矩陣。

      假設(shè)sk=ωk+1-ωk,yk=gk+1-gk搜索方向由如下方式得到

      其中,gk為目標(biāo)函數(shù)的梯度;在本文中目標(biāo)函數(shù)為;ωk為所求的變量;m用來控制所需的存儲量;為初始對稱正定矩陣(常取為單位矩陣I);pk就是所求的搜索方向。

      LBFGS迭代算法的實(shí)現(xiàn)步驟如下:

      第1步初始化ω0,m>0,k:=1;

      第3步更新變量ωk+1=ωk+pk×αk,計(jì)算gk+1;

      第4步如果k>m,從存儲中拋棄{sk-m,yk-m},轉(zhuǎn)到第5步,否則,直接跳到第5步;

      第5步計(jì)算并存儲sk=ωk+1-ωk,yk=gk+1-gk,k:=k+1,返回第2步。

      3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論

      為驗(yàn)證本文所采用濾波器的性能,設(shè)計(jì)以下實(shí)驗(yàn)來考察不同算法的收斂特性和陷波器的陷波效果,并假設(shè)陷波器的輸入x(k)是在擴(kuò)頻信號中疊加了幅值不同的兩個(gè)單頻干擾。

      實(shí)驗(yàn)1 設(shè)x(k)包含兩個(gè)單頻干擾n1=A1ej2π·0.1k,n2=A2ej2π·0.95k(k=1,2,3,…),單頻干擾強(qiáng)度A1=70,A2=7,ω1(0)=0,ω2(0)=0,極點(diǎn)半徑r(0)=0.85,r(∞)=0.98,采用Armijo準(zhǔn)則計(jì)算搜索步長。在此條件下分別采用LMS算和LBFGS算法得到的仿真結(jié)果如圖所示。

      圖4 實(shí)驗(yàn)1仿真結(jié)果

      實(shí)驗(yàn)2把實(shí)驗(yàn)1中ω1(k)、ω2(k)的初始值改為ω1(0)=0,ω2(0)=π其他條件不變,仿真結(jié)果如圖5所示。

      圖5 實(shí)驗(yàn)2仿真結(jié)果

      實(shí)驗(yàn)3 設(shè)x(k)包含兩個(gè)單頻干擾n1=A1ej2π·0.02k,n2=A2ej2π·0.05k(k=1,2,3,…)單頻干擾強(qiáng)度A1=70,A2=7,ω1(0)=0,ω2(0)=0,極點(diǎn)半徑r(0)=0.85,r(∞)=0.98,采用Armijo準(zhǔn)則計(jì)算搜索步長,在此條件下分別采用LMS算法和LBFGS算法得到的仿真結(jié)果如圖6所示。

      實(shí)驗(yàn)4把實(shí)驗(yàn)1中ω1(k)、ω2(k)的初始值改為:ω1(0)=0,ω2(0)=2,其他條件不變,仿真結(jié)果如圖7所示。

      仿真結(jié)果表明,對于幅值不同的干擾,采用本文所用結(jié)構(gòu)的陷波器,可以把干擾陷掉,而且只在單頻點(diǎn)處陷波,在有效抑制單頻干擾的同時(shí),對寬帶信號的損傷較小。對于本文所采用的兩種迭代算法,ω1(k)和ω2(k)具有良好的收斂性,并且其初始點(diǎn)可以隨意選取。文獻(xiàn)[5~7]中的Gradient-based算法在針對兩個(gè)單頻干擾時(shí)卻需要近400次的迭代才能收斂,而且陷波單元頻點(diǎn)的初始值要選的與最優(yōu)值接近??梢姳疚牡乃惴ň哂懈斓氖諗克俣?。

      圖6 實(shí)驗(yàn)3仿真結(jié)果

      若采用文獻(xiàn)[3]所提出的矩陣型高階陷波器,要陷掉兩個(gè)干擾則需要4個(gè)一階陷波器,陷波單元的頻點(diǎn)初始值不能設(shè)為相同值,否則算法不收斂。當(dāng)加入本文所加干擾的時(shí),在相同的條件下,仿真結(jié)果如圖8所示。

      仿真結(jié)果表明,當(dāng)加入的干擾幅值不同,特別是當(dāng)干擾幅值較小時(shí),文獻(xiàn)[3]所提出的矩陣型高階陷波器不能夠陷掉干擾,算法不能收斂。

      圖7 實(shí)驗(yàn)4仿真結(jié)果

      圖8 采用文獻(xiàn)[1]所用結(jié)構(gòu)陷波器仿真結(jié)果

      4 結(jié)束語

      針對幅值相差較大的干擾,本文提出了一種將一階陷波器作為陷波單元級聯(lián)構(gòu)成二階陷波器的方案,討論了兩種迭代算法LMS算法和LBFGS算法以及把這兩種迭代算法用于該陷波器的收斂性。仿真結(jié)果表明,采用本文所提結(jié)構(gòu)的陷波器可以有效地抑制幅值不同的兩個(gè)干擾,對輸入陷波器的寬帶信號損傷小,相應(yīng)代算法具有良好的收斂性能。

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