gnss频域抗干扰中重叠加窗处理的优化设计

《gnss频域抗干扰中重叠加窗处理的优化设计》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、GNSS频域抗干扰中重叠加窗处理的优化设计【摘要】随着卫星导航应用所需面对的电磁环境越来越复杂，卫星导航抗干扰性能越来越受到广泛重视。频域抗干扰算法由于无收敛性问题且实现简单，能够对窄带干扰信号进行快速识别和准确滤除，因此在工程实践中应用广泛。本文主要深入分析了频域抗干扰算法中加窗处理窗函数的优化选择，以及重叠处理的优化设计问题，分别提出了采用Kaiser窗作为最优化的加窗处理，以及重叠相加再加窗的重叠处理方案。【关键词】卫星导航系统;频域抗干扰;快速离散傅里叶变换；窗函数1.引言本文首先介绍了卫星导航频域抗干扰的基本原理以及重叠加窗DFT抗干扰算法的框

2、架流程，然后将算法框架分解归纳为加窗处理、重叠处理、FFT/IFFT运算、门限估计、干扰零陷五个关键问题，进行深入探讨如何才能迗到最佳的抗干扰效果，针对频域抗干扰算法中前两个问题，提出了采用Kaiser窗作为最优化的加窗处理，以及重叠相加再加窗的重叠处理方案。对于频域抗干扰中窗函数的选取，本文建立明确了唯一的评价标准，认为在频谱抗干扰中采用Kaiser窗能够实现对干扰泄露的最佳抑制。对于重叠处理，本章分析比较了重叠选择、重叠相加、重叠相加再反加窗三种处理方式的信噪比损耗，重叠相加再反加窗可以实现原始时域信号的准确重构，信噪比损耗可忽略不计，适合在抗干扰算

3、法中使用。1.频域抗干扰基本原理频域抗干扰的基本原理，是导航信号与环境热噪声整体上呈现高斯白噪声特性，频谱十分平坦；而窄带干扰信号能量经过傅里叶变换后则集中在少部分频点上，呈现出高而窄的脉冲形状，只要通过合理的检测手段估计出环境热噪声的频谱包络，即可区分出干扰谱线，然后采用合适的陷波算法将干扰滤除1给出了GNSS导航信号在环境热噪声淹没下，并混合有多个窄带干扰的频谱图，频域上很容易识别出干扰谱线来，干扰抑制方法简单明了，处理迅速。在实际的频谱分析中，由于计算资源与存储空间有限，需要对输入信号分块后再进行DFT运算，但如果直接DFT,分块数据周期拓展后的非

4、连续性会产生严重的频谱泄露现象，使得干扰能量在整个频谱中扩散，影响后续的干扰识别和干扰滤除。为了缓解频谱泄露问题，通常先对输入信号经过时域加窗（非矩形窗）处理，再进行DFT运算［1］。加窗处理在减轻频谱泄露的同时，也带来了分块数据在边缘处的畸变，这会对信噪比造成一定损耗。所以，频谱干扰抑制技术中大都采用了重叠处理的方式，来弥补加窗带来的信噪比损耗［2］。1含窄带干扰混合信号的频谱分析重叠处理是指在分块进行加窗DFT的数据块中，相邻的数据块之间有一部分数据重叠，在经过频谱分析、干扰抑制，又逆变换回时域后，通过重叠相加，或者舍弃两头保留中间（下文中称为重叠选

5、择）的方法来去除重叠。这在实现上是采用有固定延迟区别的多路数据，分别干扰抑制处理后，再进行重叠融合。对于DFT运算的实现，实际应用中都会采用快速算法FFT。在抗干扰算法中我们关心的是所选FFT/IFFT的长度，即分块处理的块长，这直接关系到频谱分辨率，以及固定带宽内的干扰抑制能力。在进行了FFT运算之后，可以通过自适应算法合理地估计出噪声与干扰之间的门限，区分出干扰谱线，然后采用陷波算法将干扰滤除。对于频谱门限的估计有众多自适应算法：N-sigma算法［3］、条件中值滤波［4］、最大似然门限估计［5］等。干扰陷波算法［6］则有：直接零陷、非线性钳位、幅度

6、倒置等。总结起来，门限估计和干扰陷波就是一个将含干扰的混合频谱进行白噪化处理的过程。综上所述，整个重叠加窗DFT抗干扰算法的原理框图如2所示，主要可分为加窗处理、重叠处理、FFT/IFFT长度选择、门限估计、干扰陷波这五个关键问题。本章的主要目的是深入分析前2个问题，探讨如何才能达到最佳的窄带干扰抑制性能，以及兼顾计算复杂度方面的考虑。2重叠加窗DFT抗干扰算法的原理框1.窗函数的优化选取对于频域抗干扰中窗函数的选取问题，已有众多文章对此进行了分析讨论［5,6,7］。在这些文章中，选取窗函数的标准其实都一样，包括两个方面：一是窗函数扭曲有用信号带来的信噪

7、比损耗，二是窗函数对干扰泄露的抑制能力，也即窗函数自身的幅频特性。由于窗函数在这两方面的性能没有必然联系，要在这两者之间寻找一种平衡或者折衷也就十分困难，所以上述文章都没有给出一个在频域抗干扰中窗函数选择的最优结果。本文认为，频谱抗干扰算法中窗函数的选择可以不必考虑加窗带来的信噪比损耗问题，因为后续的重叠处理可以准确重构或近似重构原始信号，重叠加窗整体的信噪比损耗可忽略不计，详细内容在下一小节中讨论。前人在选择窗函数时之所以纠缠加窗的信噪比损耗问题，只是因为在重叠加窗DFT抗干扰框架下没有找到准确重构原始信号的重叠处理方法。而本文选取窗函数的评价标准只有

8、一个，就是窗函数对DFT谱分析时对干扰泄露的抑制能力。假设输入窄带干扰信号为一个