摘 要：隨著通信技術(shù)的發(fā)展，當(dāng)今的無線通信不再只追求高速率，更是將安全性作為衡量通信質(zhì)量的一個重要指標(biāo)，而確保安全通信的一個主要方式就是干擾抑制。根據(jù)干擾抑制的不同階段，可以將其劃分為空域抗干擾、射頻域抗干擾、數(shù)字域抗干擾等，其中關(guān)于空域抗干擾和數(shù)字域抗干擾的研究已較為成熟，而針對射頻域的抗干擾研究大部分聚焦于系統(tǒng)自干擾，關(guān)于非合作干擾的射頻域抗干擾研究幾乎是空白。因此，針對非合作干擾信號，提出了一種射頻域干擾對消系統(tǒng)架構(gòu)，采用多根天線接收干擾信號，利用不同天線之間的時延差和增益差實現(xiàn)主通道的干擾功率抑制，從而確保信號進入功率放大器后不會使器件飽和。仿真結(jié)果表明，所提干擾對消架構(gòu)在無干擾先驗信息的情況下，針對窄帶干擾與寬帶干擾均有較為良好的抑制能力，證明了該架構(gòu)的可行性。

關(guān)鍵詞：干擾抑制；非合作信號；射頻干擾對消

中圖分類號：ＴＮ９７３． ３ 文獻標(biāo)志碼：Ａ 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（ＯＳＩＤ）：

文章編號：１００３－３１１４（２０２４）０６－１１２５－０６

０ 引言

隨著無線通信技術(shù)的發(fā)展，安全、穩(wěn)定、高效的通信在各類場景中都顯得至關(guān)重要。在商業(yè)通信中，通信環(huán)境較為純凈，面臨的敵對干擾較少，因此商業(yè)通信的重點在于如何更為高效穩(wěn)定地通信；而在軍事通信中，尤其是在戰(zhàn)場中，面臨錯綜復(fù)雜的敵方通信干擾，如何確保我方安全地通信是首先需要解決的問題［１］，有效、多樣的抗干擾手段才能確保我方通信的正常進行。

通信抗干擾技術(shù)可以根據(jù)抗干擾的不同階段劃分為空域抗干擾［２］、射頻域抗干擾［３－４］、數(shù)字域抗干擾［５］等。其中，空域抗干擾是指信號進入接收天線之前階段的抗干擾，利用調(diào)整相控陣天線的波束指向，使干擾方向的波束形成零陷；射頻域抗干擾發(fā)生在信號進入接收天線后，進入功率放大器之前的階段，目的是降低干擾信號的功率，確保功放工作在線性區(qū)間內(nèi)；數(shù)字域抗干擾的作用是信號經(jīng)過功放及模數(shù)轉(zhuǎn)換器采樣量化后的階段，目的是在數(shù)字域?qū)Ω蓴_信號進行重構(gòu)、對消。

當(dāng)敵方發(fā)射的大功率壓制式干擾從我方接收天線主瓣或者增益較高的旁瓣進入時，空域抗干擾失效，極高功率的干擾信號與目標(biāo)信號進行混疊，會直接將功率放大器推至飽和區(qū)［６］，影響正常通信，此時必須進行射頻域的干擾對消。

目前針對射頻域干擾對消的研究主要集中在系統(tǒng)自干擾，即合作干擾的消除，根據(jù)不同的射頻自干擾抑制結(jié)構(gòu)，主要可分為直接耦合式射頻自干擾抑制［７－１０］和數(shù)字輔助式射頻自干擾抑制［１１－１２］兩類。無論是哪種全雙工射頻自干擾抑制結(jié)構(gòu)，都需要運用射頻自干擾抑制算法來尋找最優(yōu)的抽頭權(quán)重，目前常見的算法包括自適應(yīng)優(yōu)化算法［１３－１５］、凸優(yōu)化算法、啟發(fā)式優(yōu)化算法［１６－１８］等。

文獻［１３］使用梯度下降算法進行自動搜索，以解決優(yōu)化問題。該方法將輸入信號分解為相同相位分量和正交分量，正交分量經(jīng)過固定延時處理。對同相和正交分量的幅度進行調(diào)節(jié)后，合并這２ 個分量以生成重建的自干擾信號。文獻［１４］針對加性高斯白噪聲無線傳播信道，在加性高斯白噪聲無線自干擾信道中，提出了一種基于梯度下降的射頻域自適應(yīng)干擾抑制算法，并分析了該方法的收斂性以及收斂速度。文獻［１５］在二維梯度下降算法的基礎(chǔ)上，將梯度下降算法擴展到多維空間，同樣需要設(shè)計初始搜索點、步進、門限控制搜索進程。多維梯度算法復(fù)雜度隨著維數(shù)的增長呈現(xiàn)指數(shù)增長，八維下的算法復(fù)雜度將比二維高約８００ 倍。文獻［１１］中，通過偽凸變換，將多抽頭最優(yōu)化問題的解轉(zhuǎn)換為凸函數(shù)，有效解決了傳統(tǒng)模型易收斂至局部最優(yōu)解的問題，成功獲取了優(yōu)化方程的全局最優(yōu)解，并在多抽頭場景下得到理論自干擾抑制上限值，實現(xiàn)了射頻多徑自干擾抑制。文獻［１８］針對室內(nèi)３． ５ ＧＨｚ 和２． ４ ＧＨｚ 頻段，設(shè)計了一種基于粒子群算法的全雙工射頻自干擾抑制算法，實驗數(shù)據(jù)表明，在３２ ｄＢｍ的發(fā)射功率和６０ ｄＢ 的天線自干擾抑制條件下，采用粒子群優(yōu)化的射頻自干擾抑制算法達到了２６ ｄＢ的抑制效果。

由于當(dāng)前缺少針對非合作干擾的射頻干擾對消技術(shù)的研究，因此本文針對該問題提出了一種基于非合作干擾的射頻域干擾對消架構(gòu)。本文的主要貢獻如下：

① 提出了一種射頻干擾對消架構(gòu)，該架構(gòu)采用多根天線對干擾進行接收，利用不同天線接收干擾之間存在的時間差以及增益差，對干擾信號進行調(diào)時延、調(diào)幅操作，將調(diào)整后的干擾信號與主通道干擾信號進行疊加，以實現(xiàn)干擾對消效果。

② 對不同形式的干擾進行了射頻干擾對消系統(tǒng)架構(gòu)下的性能仿真，涉及窄帶干擾以及寬帶干擾，驗證了本文所提架構(gòu)的有效性。針對仿真結(jié)果進行了誤差分析，提出了射頻干擾對消架構(gòu)的未來改進建議。

１ 系統(tǒng)模型

射頻干擾對消系統(tǒng)框圖如圖１ 所示。本系統(tǒng)采用引入輔助天線的方式實現(xiàn)射頻域的干擾對消，其中主天線為定向天線，２ 根輔助天線為全向天線。

主天線接收到的信號可以表示為：

ｒ０（ｔ）＝ Ｓ０（ｔ）＋Ｉ０（ｔ）＋ｎ０（ｔ）， （１）

式中：Ｓ０（ｔ）為主天線接收的目標(biāo)信號，ｎ０（ｔ）為主天線接收到的高斯白噪聲。Ｓ０（ｔ）可以表示為：

Ｓ０（ｔ）＝根號下Ｐｃ ×Ｇ（θｃ）×Ｓｃ（ｔ－τ０）， （２）

式中：Ｐｃ 為目標(biāo)信號的功率，Ｇ（θｃ）為主天線有效信號方向的天線增益，Ｓｃ（ｔ）為功率歸一化的有效信號，τ０ 為主天線時延。Ｉ０（ｔ）為主天線接收的敵方干擾信號，可以表示為：

Ｉ０（ｔ）＝ 根號下Ｐ ｉ ×Ｇ（θｉ）×Ｓｉ（ｔ－τ０）， （３）

式中：Ｐｉ 為干擾信號的功率，Ｇ（θｉ）為主天線干擾信號方向的天線增益，Ｓｉ（ｔ）為功率歸一化的干擾信號，τ０ 為主天線時延。

由于輔助天線是全向天線，即所有方向的天線增益都為１，因此輔助天線接收到的信號可以表示為：

ｒｋ（ｔ）＝ Ｓｋ（ｔ）＋Ｉｋ（ｔ）＋ｎｋ（ｔ），（ｋ＝１，２）， （４）

式中：ｋ＝１，２ 分別表示輔助天線１ 和２，ｎｋ（ｔ）為輔助天線ｋ 接收到的高斯白噪聲。Ｓｋ（ｔ）為輔助天線ｋ接收到的目標(biāo)信號，可以表示為：

Ｓｋ（ｔ）＝ 根號下Ｐ ｃ ×Ｓｃ（ｔ－τｋ），（ｋ＝１，２）， （５）

式中：τｋ 表示輔助天線ｋ 的時延。Ｉｋ（ｔ）為輔助天線ｋ 接收到的敵方干擾信號，可以表示為：

Ｉｋ（ｔ）＝ 根號下Ｐ ｉ ×Ｓｉ（ｔ－τｋ），（ｋ＝１，２）。（６）

主天線與兩根輔助天線接收到信號之后，分別通過低噪聲放大器、下變頻以及濾波操作，此時主天線中的信號若不經(jīng)過任何處理直接進入中頻放大器，會導(dǎo)致中頻放大器飽和，造成目標(biāo)信號失真，因此需要進行射頻干擾對消操作。對兩根輔助天線接收到的干擾信號與主天線進行對比，選擇快于主天線的一根輔助天線，目的是在干擾對消時，只需要為輔助天線增加一定的時延就能保證干擾在時間軸上對齊，便于操作，此處假設(shè)τ１≤τ０≤τ２，即輔助天線１接收的信號快于主天線，輔助天線２ 接收的信號慢于主天線。

通過估計出輔助天線１ 與主天線干擾信號的時延差與幅度比，再對輔助天線的干擾信號進行調(diào)時延、調(diào)幅度操作，令主天線信號減去調(diào)整后的干擾信號，就能得到干擾對消后的信號。

２ 射頻干擾對消數(shù)學(xué)過程

假定干擾信號、目標(biāo)信號和主輔天線接收的高斯白噪聲之間互不相關(guān)，且干擾信號是廣義平穩(wěn)隨機過程，對主天線和輔助天線接收到的信號進行互相關(guān)運算可得：

Ｒｒ０，ｒ１（τ）＝ Ｅ［ｒ０（ｔ）×ｒ１（ｔ＋τ）］＝Ｅ［Ｓ０（ｔ）×Ｓ１（ｔ＋τ）］＋Ｅ［Ｉ０（ｔ）×Ｉ１（ｔ＋τ）］＝ＲＳ０，Ｓ１（τ）＋ＲＩ０，Ｉ１（τ）＝Ｐｃ ×Ｇ（θｃ）×ＲＳｃ（τ＋τ０ －τ１）＋Ｐｉ ×Ｇ（θｉ）×ＲＳｉ（τ＋τ０ －τ１）， （７）

式中：ｔ 為經(jīng)過模數(shù)轉(zhuǎn)換器采樣后的離散時間值，ＲＳｃ和ＲＳｉ 分別為Ｓｃ（ｔ）和Ｓｉ（ｔ）的自相關(guān)函數(shù)。根據(jù)平穩(wěn)過程自相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)可得：

|Ｒ（τ）| ≤Ｒ（０）。（８）

因此，當(dāng)τ＝τ１ －τ０ 時，互相關(guān)函數(shù)Ｒｒ０，ｒ１（τ）取到峰值，即互相關(guān)函數(shù)峰值所對應(yīng)的橫坐標(biāo)即為估計出的主輔天線干擾信號的時延差Δτ＾。

對主輔天線干擾信號的幅度比進行估計，首先對輔助天線接收的信號進行自相關(guān)運算，得到：

由于射頻干擾對消的應(yīng)用場景是敵方大功率壓制式干擾場景，在該場景下，目標(biāo)信號功率遠低于干擾功率，因此式（１０）可以近似為：

即主輔天線干擾幅度比Ｇ（θｉ）可以由主天線輔助天線互相關(guān)函數(shù)的峰值和輔助天線自相關(guān)函數(shù)的峰值的比值來進行估計。

估計出輔助天線與主天線干擾信號的時延、幅度比后，對輔助天線１ 接收到的干擾信號進行時延與幅度調(diào)整，得到調(diào)整后的輔助通道干擾信號為：

３ 仿真結(jié)果與分析

本節(jié)通過計算機仿真來驗證上文所提架構(gòu)的有效性，分別對干擾形式為單音干擾和寬帶白噪聲干擾的情況進行了射頻干擾對消的仿真，最終評判射頻干擾對消性能的指標(biāo)為干擾對消比Ｇ，可以表示為式（１４），由于干擾對消后功率小于對消前功率，因此干擾對消比一般為負值。

仿真中選擇了單音干擾和白噪聲干擾兩種干擾分別作為窄帶和寬帶干擾的代表，仿真參數(shù)設(shè)置為：調(diào)制方式使用ＢＰＳＫ，主天線主瓣增益為２５ ｄＢ，旁瓣增益為１０ ｄＢ，主輔天線時延差為５ ｎｓ，系統(tǒng)干信比為８０ ｄＢ，采樣率為１ ＧＨｚ，載頻為１００ ＭＨｚ，符號速率為１０ Ｍｂｉｔ／ ｓ，信噪比為１０ ｄＢ，仿真時間設(shè)置為１００ ｎｓ。

圖２ 展示了單音干擾情況下主輔天線接收信號的互相關(guān)函數(shù)，可以看出互相關(guān)函數(shù)存在兩個峰值，且兩個峰分別出現(xiàn)在時延差為±５ ｎｓ 時，這是由于單音干擾有周期性，兩個峰值的略微差別是因為采樣的精度限制?；ハ嚓P(guān)函數(shù)峰值所對應(yīng)的其中一個時延差與仿真設(shè)置時延差相同，因此在單音干擾情況下，對５ ｎｓ 的時延差估計正確。

圖３ 展示了單音干擾下射頻干擾對消前后主天線信號的波形對比，可以看出經(jīng)過射頻干擾對消后信號波形未發(fā)生失真，能夠保留有效信息，而且信號幅度大幅度降低，從１×１０５降低到約５×１０３。

圖４ 展示了白噪聲干擾情況下，主天線與輔助天線接收到信號之間的互相關(guān)函數(shù)，可以看出互相關(guān)函數(shù)只有一個峰值，其余時刻在０ 值附近波動，這是由于白噪聲不同時刻之間不具有相關(guān)性。互相關(guān)函數(shù)峰值對應(yīng)的時延差為５ ｎｓ，與仿真設(shè)置相同，因此在白噪聲干擾情況下，對于５ ｎｓ 的時延差估計也是準(zhǔn)確的。

圖５ 展示了白噪聲干擾下，射頻干擾對消前后的主天線信號波形對比，可以看出通過干擾對消，信號的幅度大大降低，從局部放大的干擾對消后波形可以看出，干擾對消并未使原信號產(chǎn)生失真。

圖６ 為單音干擾和白噪聲干擾情況下，射頻干擾對消系統(tǒng)對時延差的估計值與時延差的關(guān)系?？梢钥闯鲈趩我舾蓴_情況下，估計時延差隨時延差的增大呈周期性，且周期長度和單音干擾周期長度相同，為１０ ｎｓ，這是由于單音干擾具有周期性。當(dāng)時延差小于半個周期時，估計時延差會隨著時延差的增大而增大；當(dāng)時延差大于半個周期，小于一個周期時，估計時延差會從負值逐漸增大為零；當(dāng)時延差等于半周期時，估計時延差包含了絕對值相同的正負兩個值，如圖２ 所示。但由于仿真中采樣精度問題，導(dǎo)致正負兩個時延差對應(yīng)的互相關(guān)函數(shù)峰值存在微小差異，使得當(dāng)時延差為半周期時，估計值只有一個正值，而當(dāng)時延差大于半周期時，估計值才產(chǎn)生跳變。在白噪聲干擾情況下，當(dāng)時延差小于等于７２ ｎｓ時，估計出的時延差與真實值相同，當(dāng)時延差大于７２ ｎｓ 時，時延差估計完全失效，這是由于白噪聲干擾為非周期性干擾信號。因此進行互相關(guān)運算估計時延差時，會受到波形時間長度的限制，當(dāng)時延差在整個波形時間內(nèi)占比較大時，利用互相關(guān)峰估計時延差便不再有效。

圖７ 為單音干擾和白噪聲干擾情況下，射頻干擾對消比與時延差的關(guān)系，可以看出單音干擾情況下的干擾對消比與圖６ 中的估計時延差呈現(xiàn)相似的周期性變化。當(dāng)時延差為整數(shù)倍干擾周期時，干擾對消效果最好，干擾對消比為－５０ ｄＢ；當(dāng)時延差為整數(shù)倍周期加半周期時，干擾對消效果最差，干擾對消比約為－２５ ｄＢ。白噪聲干擾情況下，射頻干擾對消的效果隨著時延差的增大而變差，當(dāng)時延差較小時，例如在１０ ｎｓ 以內(nèi)，白噪聲干擾情況下的射頻干擾對消效果極佳；當(dāng)時延差大于７２ ｎｓ 時，根據(jù)圖６的仿真結(jié)果，時延差估計失效，此時的干擾對消比數(shù)據(jù)不具有可靠性。干擾對消性能隨時延差增大而變差的原因是：在式（１１）中，對幅度比Ｇ（θｉ）的估計利用了自相關(guān)函數(shù)ＲＳｉ（τ＋τ０ －τ１），而在實際計算時，為了方便獲得，此處采用了自相關(guān)函數(shù)ＲＳｉ（τ），當(dāng)仿真時間非常大時，這兩個函數(shù)的峰值幾乎相同。然而在實際操作中，受到仿真時間的限制，ＲＳｉ（τ）的峰值會大于ＲＳｉ（τ＋τ０ －τ１ ），且隨著時延差在仿真時間中占比的增大，二者的差值也逐漸增大，導(dǎo)致當(dāng)時延差增大時，估計出的幅度比偏小，這也解釋了為何干擾對消效果會隨著時延差的增大而變差。

４ 結(jié)束語

本文針對無線通信場景中的非合作壓制式干擾信號，在空域抗干擾失效或者效果不好的前提下，提出了一種射頻域的干擾對消系統(tǒng)架構(gòu)。該架構(gòu)利用一根定向天線作為主天線，兩根全向天線作為輔助天線，通過估計出輔助天線與主天線之間的時延差與增益比，將快于主天線的一根輔助天線中的干擾信號進行時間與幅度的修正，以實現(xiàn)主天線中干擾信號的對消，確保干擾功率被限制在功率放大器的線性區(qū)間內(nèi)。

仿真結(jié)果表明，本文所提射頻干擾對消架構(gòu)在面對窄帶干擾與寬帶干擾時，當(dāng)時延差在總體仿真時間中的占比較小時，兩種干擾情況均有較好的干擾對消性能；當(dāng)時延差占比增大時，周期性干擾的干擾對消效果要明顯好于非周期性干擾。

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［１８］劉一鴻． 室內(nèi)５Ｇ 同時同頻全雙工多抽頭射頻自干擾抵消技術(shù)［Ｄ］． 成都：電子科技大學(xué)，２０２０．

作者簡介：

張 琢 男，（１９９７—），博士研究生。主要研究方向：衛(wèi)星通信、非線性通信系統(tǒng)。

鄧 柯 男，（１９８０—），高級工程師。主要研究方向：衛(wèi)星通信、衛(wèi)星導(dǎo)航。

張 穎 女，（２００２—），碩士研究生。主要研究方向：通信集成電路。

劉軼倫 男，（１９９６—），博士研究生。主要研究方向：衛(wèi)星定位、衛(wèi)星通信抗干擾。

朱立東 男，（１９６８—），博士，教授，博士生導(dǎo)師。主要研究方向：衛(wèi)星通信、天地網(wǎng)絡(luò)融合、通信信號處理等。

基金項目：國家自然科學(xué)基金（６２３７１０９８）