一种基于数据重排和奇异值分解的抗干扰方法
阅读说明：本技术 一种基于数据重排和奇异值分解的抗干扰方法 (Anti-interference method based on data rearrangement and singular value decomposition ) 是由 国强 王亚妮 戚连刚 于 2021-10-08 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于数据重排和奇异值分解的抗干扰方法,1)将原始信号进行数字化处理,得到离散型的原始信号x；2)计算离散型原始信号的第一次自相关函数及c重自相关函数其中τ为时间延迟量,基于c重自相关函数求得周期调频干扰信号的周期估计值P；3)按照周期估计值P,对离散型的原始信号进行重排,将相同相位位置的离散型原始信号求和组成新的数据矩阵元素,构建得到重排数据矩阵；4)利用奇异值分解方法求得重排数据矩阵中的若干干扰成分λ-(i)；5)消除重排数据矩阵中的至少1个干扰成分,将信号进行逆向重构,获得抑制干扰后信号y。由此,本发明有效降低干扰子空间与信号子空间的交叠,同时有效保护期望信号。(The invention discloses an anti-interference method based on data rearrangement and singular value decomposition, which comprises the following steps of 1) carrying out digital processing on an original signal to obtain a discrete original signal x; 2) calculating the first autocorrelation function of a discrete original signal And c-fold autocorrelation function Wherein tau is a time delay amount and is based on a c-weight autocorrelation function Obtaining a periodic estimated value P of the periodic frequency modulation interference signal; 3) rearranging the discrete original signals according to the period estimated value P, and phase-positioning the discrete original signalsSumming to form new data matrix elements, and constructing to obtain a rearranged data matrix; 4) method for solving a plurality of interference components lambda in rearranged data matrix by using singular value decomposition method i (ii) a 5) And eliminating at least 1 interference component in the rearranged data matrix, and reversely reconstructing the signal to obtain the signal y after interference suppression. Therefore, the invention effectively reduces the overlapping of the interference subspace and the signal subspace and simultaneously effectively protects the expected signal.)
技术领域
本申请发明涉及无线电接收机射频干扰抑制领域，尤其涉及一种利用数据重排和奇异值分解实现卫星导航接收机抑制周期调频干扰的方法。
背景技术
周期调频干扰信号是卫星导航接收机接收信号中干扰信号的常见类型，该类干扰可能产生于雷达、恶意干扰机，不易被时域或频域干扰抑制技术消除。为了保障GNSS服务的连续性和可靠性，研究人员从信号与干扰在时频域、空域以及空时域的差异着手，研究了大量的干扰抑制方法。空域以及空时域方法，利用多个天线的空间分辨率，对多个干扰处理能力较强，且对信号损伤较小。但是天线阵的空间成本和经济成本较高，不适于在空间狭小、预算较少的领域应用。
适用于单天线接收机的变换域干扰检测与抑制方法仍是研究热点。常规单天线方法为将接收信号转换到时频域，检测干扰参数，再利用滤波器或者消隐技术消除干扰成分。典型的时频变换方法有：短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)、小波变换(Wavelet Transform,WT)、wigner-ville分布(Wigner-Ville Distribution,WVD),分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier transform,FRFT)。变换域及其计算方式的不同会影响干扰信号的能量聚集性。基于STFT的方法无法有效地累积信号能量,且有因窗口宽度不变带来的分辨率问题；WVD的非线性变换带来的交叉项严重影响了干扰参数估计精度；FRFT不但解决交叉项问题,且估计精度高,有较强的鲁棒性,但离散的非正交性会对接收性能带来较大的影响。
另外，由于干扰在时频域内仍然与GNSS信号严重重叠，因此在消除干扰时会对GNSS信号造成很大的损害。所以，现有的基于时频分析的干扰抑制方法不能很好地处理快速时变的周期调频干扰。因此，进一步提高周期调频干扰信号检测与消除方法的效能仍然是相关领域学者的研究重点。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于数据重排和奇异值分解的抗干扰方法，适用于单天线卫星导航接收机的周期调频干扰检测与抑制。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：
一种基于数据重排和奇异值分解的抗干扰方法，按照接收信号中周期调频干扰的周期特性对接收信号进行重排，构建重排数据矩阵，再利用奇异值分解消除重排数据矩阵中干扰成分，然后将信号进行重构，获得干扰抑制后信号。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
优选地，步骤如下：
(1)对单天线接收机接收到的射频信号，经过数字化处理，获得TT个采样点的数字接收信号矢量x；
x＝[x(1) x(2),…,x(t),…,x(TT)]T，
其中
其中，t＝1,2,…TT表示采样次序，sn表示第n颗卫星的导航信号，N是卫星数量，j表示周期调频干扰信号，η表示接收机热噪声，[·]T表示转置；
(2)计算x的第一次自相关函数，结果记为其中τ为时间延迟量，0≤τ≤TT·Ts,Ts为对原始数据进行数字化处理时的采样间隔；
以第一次自相关函数为基础数据，取TT1<TT，进行自相关计算得到一重自相关结果一重自相关结果数据总量相比第一次自相关函数数据总量少约5％，设其数据总量为TT1t个；
以一重自相关结果为基础数据，取TT2<TT1，进行自相关计算得到二重自相关结果设二重自相关结果数据总量为TT2t个；
以此类推，以c-1重自相关结果为基础数据，取TTc<TTc-1，进行自相关计算得到其中c＝1,2,…C为多重自相关次数，取得C重自相关结果C的取值理论上上不封顶，但是会导致计算量的增加，实际应用时选择10以下基本就能满足要求。
搜索时的峰值，记为其所对应的最小非0的τ即为周期调频干扰信号周期估计值，记为P；
(3)根据周期调频干扰信号的周期估计值P，将接收信号进行重排，组成重排数据矩阵X，
X＝[x1 x2 … xq … xQ]T
其中，
xq＝[x(q) x(q+P) … x(q+(m-1)P) …]T
其中q＝1,2,…,Q，Q为最大行数，满足Q＝P/Ts，Ts前面已经解释，为采样间隔；m＝1,2,…,M，满足 表示向下取整数，Ls为原始信号的采样数据长度。由于采样间隔远远短于周期调频干扰信号的周期估计值P，所以可以近似认为单个采样点中仅含有单一频率的干扰信号，且由于数据是按照周期P进行了重排，且重排后的矩阵元素xq是周期P中位于相同相位位置的离散型原始信号的集合，故可以认为重排数据矩阵中，同一行数据中的干扰信号的频率是相同的。
(4)对重排数据矩阵X进行奇异值分解
X＝UΣVT
得到左奇异向量矩阵U，右奇异向量矩阵V，以及奇异值矩阵Σ，其中Σ＝diag{λ1λ2 λ3 …λi…}，即奇异值矩阵Σ主对角线元素为特征值λi下角标i表示主对角线元素的次序；其余元素为0。
由于重排后的数据矩阵中各行的干扰成分频率相同，则奇异值分解后干扰主要集中在第一个奇异值所对应的子空间中。
将最大特征值λ1置零，λ1＝0，获得新的奇异值矩阵进而获取不含干扰成分的数据矩阵
(5)将消除干扰后数据矩阵进行重构，获得后续处理所需信号y
与现有技术相比，本发明具有如下技术效果：
根据周期调频干扰信号的广义周期特性，发明一种采样数据重排技术构建重排数据矩阵，使得原始数据中周期调频干扰成分转换成重排数据矩阵中每行中单频干扰，再利用重排数据矩阵中干扰成分频率相同的特性，采用奇异值分解提取并消除干扰成分；进而在重采样数据的频域完成干扰抑制，有效降低干扰子空间与信号子空间的交叠，使得消除干扰的同时能够有效保护期望信号。
附图说明
图1为本发明的基于数据重排和奇异值分解的抗干扰方法的结构示意图；
图2为干扰抑制效果对比图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明所提方法进行进一步详细说明。以下实施例用于说明本申请，但不用来限制本申请的范围。
本申请实施例根据周期调频干扰的广义周期特性，提出一种基于数据重排和奇异值分解的抗干扰方法。本方法无需对信号进行时频变换，通过时域周期估计、数据重排，以及奇异值分解处理，使得宽带调频干扰的检测与抑制问题转变为矩阵中单频干扰信号的检测与抑制问题。所申请方法可以将分散的干扰能量集中到较小的子空间内，减少了干扰与期望信号的交叠，在消除干扰成分时对期望信号损伤较小。
为更加清晰的说明所申请方法，本申请实施例通过仿真实验进行流程说明以及效果展示，但不限制本申请实施例的范围。实验条件为：1个卫星导航信号，经过射频、下变频及数字化处理，卫星导航信号信噪比(SNR)为-15dB；有1个周期线性调频干扰信号，干扰的带宽、扫频周期和中心频率分别为2MHz、0.4ms和1.25MHz；接收机的下变频后的中心频率为1.25MHz，数字化采样频率为5MHz。周期估计值的最大值设为2ms(104个采样点)，最长数据处理长度为26个采样点。
图1是本发明所述方法的原理框图，该方法包括：
S110.数字化原始信号：
x＝[x(1) x(2),…,x(t),…,x(TT)]T
其中t＝1,2,…TT，表示采样时刻，[·]T表示转置，x(t)表示接收信号模型：
其中s(t)为卫星导航信号，jk(t)为第k个周期调频信号，例如锯齿波调频信号、正弦调频信号，k＝1,2,...,K为周期调频信号数，η(t)表示噪声及其他信号。
S120.计算x的第一次自相关函数，结果记为其中τ为时间延迟量；取进行自相关计算得到一重自相关结果重复取进行自相关计算得到本例中，c＝1,2,3,4为多重自相关次数，取得4重自相关结果
搜索满足的的峰值记为则所对应的最小非0的τ即为周期调频干扰信号的周期估计值，记为P，本例中P＝0.4ms；
S130根据周期调频干扰信号的周期估计值P，将接收信号进行重排，组成数据矩阵X，
X＝[x1 x2 … xq … xQ]T
其中，
xq＝[x(q) x(q+P) … x(q+(m-1)P) …]T
其中q＝1,2,…,Q，Q为最大行数，满足Q＝P/Ts，Ts为采样间隔；m＝1,2,…,M，满足 表示向下取整数，Ls为采样数据长度。数据矩阵中每一行近似看为只含有单一频率的干扰，且各行中干扰成分的频率相同。
S140对数据矩阵X进行奇异值分解
X＝UΣVT
得到做奇异向量矩阵U，有奇异矩阵V，以及奇异值矩阵Σ，其中Σ＝diag{λ1 λ 2λ3…}，即奇异值矩阵Σ主对角线元素为特征值λ·下角标·表示主对角线的次序；其余元素为0。由于重排后的数据矩阵中各行的干扰成分频率相同，则奇异值分解后干扰主要集中在第一个奇异值所对应的子空间中。
S141将最大特征值λ1置零，λ1＝0，获得新的奇异值矩阵进而获取不含干扰成分的数据矩阵
S142将消除干扰后数据矩阵进行重构，获得后续处理所需信号y
为了说明该方法的优越性，将其与自适应小波包系数阈值化(WPCT)和多重短时傅立叶变换(MSTFT)进行了比较，如图2所示，令输入干噪比(INRin)分别为25dB、30dB、35dB、40dB、45dB、50dB、55dB、60dB，分别用自适应小波包系数阈值化(WPCT)和多重短时傅立叶变换(MSTFT)对信号进行处理得到消除干扰后的信号，分别对比三种方法的输出信号的输出信干噪比(SINRout)、卫星导航信号与原始卫星导航信号的归一化均方误差(NMSE)及卫星信号的相关捕获因子(CF)的差异。从图中可以看出，本发明所提出方法消除干扰后的导航信号的NMSE更小，这意味着可以有效降低在干扰抑制处理过程中对期望卫星信号的损伤，并且SINRout和CF均高于另外两个对比算法，即其消除干扰的能力优于对比算法，所以本发明方法能够保证卫星导航接收机在多干扰情况下的工作效能。
综上，本实施例的方法能够根据周期调频信号的广义周期特性，无需对信号进行时频变换，通过时域周期估计、构建重排数据矩阵，以及奇异值分解处理，使得的宽带调频干扰的检测与抑制问题转变为矩阵的中同频单频干扰的检测与抑制问题。所申请方法可以将分散的干扰能量集中到较小的子空间内，减少了干扰子空间与期望信号子空间的交叠，在消除干扰成分时对期望信号损伤较小。
本领域技术人员可以理解，在本申请具体实施方式的上述方法中，各步骤的序号大小并不意味着执行顺序的先后，各步骤的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请具体实施方式的实施过程构成任何限定。
最后应说明的是，以上实施例仅用以描述本发明的技术方案而不是对本技术方法进行限制，本发明在应用上可以延伸为其他的修改、变化、应用和实施例，并且因此认为所有这样的修改、变化、应用、实施例都在本发明的精神和教导范围内。
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