王 妙，王 燦，胡曉天

(中國人民解放軍95430部隊，四川 成都 610081)

·工程應(yīng)用·

衛(wèi)星導(dǎo)航接收系統(tǒng)中一種快速穩(wěn)健的干擾抑制技術(shù)

王 妙，王 燦，胡曉天

(中國人民解放軍95430部隊，四川 成都 610081)

在基于陣列信號處理技術(shù)的衛(wèi)星導(dǎo)航接收系統(tǒng)中，當(dāng)衛(wèi)星信號的估計導(dǎo)向矢量與真實導(dǎo)向矢量失配時，常規(guī)的干擾抑制算法將有較大的性能損失。將導(dǎo)向矢量旋轉(zhuǎn)法引入到多級維納濾波器中(CSA-MWF)，該方法在提高系統(tǒng)穩(wěn)健性的同時，有效降低了計算量。計算機仿真表明，小快拍條件下新算法的干擾抑制性能優(yōu)于導(dǎo)向矢量旋轉(zhuǎn)法。

衛(wèi)星導(dǎo)航接收系統(tǒng)；多級維納濾波；導(dǎo)向矢量旋轉(zhuǎn)；干擾抑制

0 引言

Goldstein等人提出的多級維納濾波(MWF)[1]算法，突破了矩陣求逆、協(xié)方差矩陣特征分解的思路，使得干擾抑制算法計算量得以降低，因而被應(yīng)用于衛(wèi)星導(dǎo)航接收系統(tǒng)[2]。該技術(shù)要求已知衛(wèi)星信號的精確導(dǎo)向矢量，當(dāng)實際導(dǎo)向矢量與估計導(dǎo)向矢量失配時，常規(guī)波束形成算法性能急劇下降[3]。針對這一問題，文獻[4]對期望信號導(dǎo)向矢量進行旋轉(zhuǎn)形成新的導(dǎo)向矢量，并用新的導(dǎo)向矢量產(chǎn)生自適應(yīng)權(quán)，該方法稱為導(dǎo)向矢量旋轉(zhuǎn)法。文獻[5]利用模約束來提高算法的穩(wěn)健性，文獻[6]研究了基于導(dǎo)向矢量誤差不確定集的穩(wěn)健算法，文獻[7]對傳統(tǒng)對角加載算法進行迭代計算，從而得出較為準(zhǔn)確的期望信號導(dǎo)向矢量。文獻[8]采用支持向量回歸機算法與波速形成算法相結(jié)合的方式來提高系統(tǒng)性能。這些算法在提高系統(tǒng)的魯棒性的同時，帶來了運算量增大的缺點。

本文將導(dǎo)向矢量旋轉(zhuǎn)法引入多級維納濾波器[9]，分析了該方法的運算量，仿真試驗結(jié)果驗證了有效性。

1 算法原理

多級維納濾波通過一系列正交投影，將輸入信號進行多級分解，再進行多級標(biāo)量維納濾波，綜合出維納濾波器的輸出誤差ε0(k)，級數(shù)為r的MWF結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1中hi是前一級參考信號和觀測數(shù)據(jù)的互相關(guān)函數(shù)歸一化矢量：

(1)

CSA-MWF的迭代算法如下：

向前初始化：d0(k)，X0(k)

向前遞推：開始i=1,2,…,r

hi=rXi-1di-1/δi

Xi(k)=Xi-1(k)-hidi(k)

結(jié)束

向后初始化：εr(k)=dr(k)

向后遞推：開始i=r,r-1,…,1

結(jié)束

在衛(wèi)星導(dǎo)航接收機中，h0=a(θ0)(‖a(θ0)‖)-1，式中a(θ0)為衛(wèi)星信號估計導(dǎo)向矢量。為有效克服導(dǎo)向矢量失配對濾波效果的影響，文獻[4]將估計導(dǎo)向矢量分別向左右旋轉(zhuǎn)一定角度后求平均，推導(dǎo)出一個導(dǎo)向矢量擴展矩陣T，將擴展矩陣T與a(θ0)作Hadmard積，對其進行修正：

b(θ0)=a(θ0)°T

(2)

式中，T為：

T=(1,cos(Δφ),…,cos((M-1)Δφ))T

(3)

式中，Δφ通常取0.6π/M[4]。

用b(θ0)代替CSA-MWF中的a(θ0)，即為基于多級維納濾波技術(shù)的導(dǎo)向矢量旋轉(zhuǎn)法。

算法步驟總結(jié)如下：

1)根據(jù)式(3)求得擴張矩陣T，并根據(jù)式(2)得到修正導(dǎo)向矢量b(θ0)。

2)利用b(θ0)進行初始化，即h0=b(θ0)/

(‖b(θ0)‖)，再進行CSA-MWF濾波。

可以看出，本算法實質(zhì)是通過導(dǎo)向矢量擴張矩陣T修正CSA-MWF的初始化匹配濾波器后再進行多級維納濾波。相比于導(dǎo)向矢量旋轉(zhuǎn)法，本文算法的運算量為O(M)，而導(dǎo)向矢量旋轉(zhuǎn)法的運算量為O(M3)。

2 仿真及其結(jié)果分析

仿真1：考察一均勻直線陣，陣元數(shù)M=10，陣元間距為衛(wèi)星信號載波半波長，衛(wèi)星信號實際入射角為0°，估計值為3°，信噪比為-25dB，兩個非相干窄帶干擾的入射角分別為-25°和45°，干噪比均為20dB。比較導(dǎo)向矢量旋轉(zhuǎn)法以及本文方法的方向圖，本文方法的秩取3，快拍數(shù)為100，仿真結(jié)果如圖2(a)所示。由此可知，兩種方法方向圖完全重合，且方向圖主瓣有一定程度展寬，即在大快拍條件下，兩種方法對指向誤差具有魯棒性。圖2(b)為快拍數(shù)為10連續(xù)做5次實驗后的方向圖。由此可知，在小快拍條件下，導(dǎo)向矢量旋轉(zhuǎn)法的方向圖發(fā)散，即數(shù)值穩(wěn)健性差，而本文方法5次仿真的方向圖接近重合，即具有較好的數(shù)值穩(wěn)健性。

仿真2：陣列模型同仿真1，衛(wèi)星信號輸入信噪比為-20dB，估計入射角為0°。一個非相干窄帶干擾，入射角為40°，干噪比為20dB，分析輸出SINR隨角度偏移的關(guān)系，本文方法的秩為2，僅考慮主波束寬度內(nèi)的誤差。圖3(a)和圖3(b)分別為快拍數(shù)取200和10時做50次Monte Carlo實驗求平均的結(jié)果。由3(a)可知，在大快拍條件下，兩種方法干擾抑制性能一致。在小快拍條件下，導(dǎo)向矢量旋轉(zhuǎn)法不能對干擾進行有效抑制，本文方法則可以較好地實現(xiàn)干擾抑制，且在整個主波束寬度內(nèi)，輸出SINR高于導(dǎo)向矢量旋轉(zhuǎn)法。

3 結(jié)束語

針對衛(wèi)星導(dǎo)航接收系統(tǒng)中衛(wèi)星信號實際導(dǎo)向矢量與估計導(dǎo)向矢量失配時輸出SINR降低問題，本文將估計導(dǎo)向矢量作適當(dāng)?shù)男D(zhuǎn)平均處理，形成新的導(dǎo)向矢量，將該導(dǎo)向矢量作為CSA-MWF的初始化導(dǎo)向矢量，再進行多級維納濾波，使得導(dǎo)向矢量旋轉(zhuǎn)法運算量大大減低。仿真結(jié)果表明，在小快拍條件下，新算法輸出SINR與數(shù)值穩(wěn)健性均優(yōu)于導(dǎo)向矢量旋轉(zhuǎn)法。■

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Afastandrobustinterferencesuppressingtechniqueinsatellitenavigationreceiversystems

Wang Miao, Wang Can, Hu Xiaotian

(Unit 95430 of PLA, Chengdu 610081,Sichuan, China)

Traditional adaptive array processing suffers performance degradation in the presence of mismatch between the actual and presumed array steering vectors in satellite navigation systems. The steering vector rotation technique is introduced to the multistage wiener filter(MWF). The proposed approach improves robustness and reduces the computation complexity obviously. Simulation results demonstrate its superiority in low sample support environments.

Satellite Navigation Systems; Multistage Wiener Filter; Steering vector rotation; interference suppression

2017-08-08；2017-09-06修回。

王妙(1981-)，男，工程師，博士，主要研究方向為自適應(yīng)陣列處理。

TN 967. 1

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