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    一種共址平臺裝備的射頻干擾抑制系統(tǒng)設計方法

    2024-04-30 00:33:56朱宏權張金榮張中山鄭東昊
    電訊技術 2024年4期
    關鍵詞:干擾信號支路權值

    唐 聰,高 昕,朱宏權,張金榮,張中山,鄭東昊

    (1.北京跟蹤與通信技術研究所,北京 100095;2.北京理工大學 網(wǎng)絡空間安全學院,北京 100081;3.中國西南電子技術研究所,成都610036)

    0 引 言

    電子干擾是長期困擾無線電測控、通信等領域的世界性難題,各國都長期集中精力開展對此問題的攻關。特別是近年來,共址平臺上的裝備越來越多,用頻裝備在空域、時域、頻域維度之間的矛盾越來越突出。共址平臺上的接收機具有非常高的接收靈敏度,其會受到來自共址平臺其他裝備如雷達、通信等大功率發(fā)射裝備的影響[1-4]。當這些設備發(fā)射信號時,往往會導致高靈敏度接收機無法正常工作。因此,必須采取有效措施抑制該干擾。目前通常采用濾波器、限幅器等被動防護措施提供干擾防護,但該方式干擾抑制效果有限,特別是當干擾信號落在接收系統(tǒng)工作頻帶內時,濾波器也會抑制有用信號,造成有用信號的遺漏。另一種方式是采用自適應干擾對消的方式[5-7],即通過耦合器提取一部分發(fā)射信號作為參考信號,并對其進行時延、幅度和相位控制,使其與無線泄露來的干擾信號幅度相同、相位相反,然后將其與接收到干擾信號合成實現(xiàn)干擾對消。目前在該領域已有很多學者開展了研究,主要有兩種干擾對消的方式:一是采用射頻域的干擾對消[8-15]方式,即采用一些由可調器件組成的專用電路,并通過此電路在射頻域重構從發(fā)射端耦合的射頻參考信號,然后在接收端與干擾信號對消;二是在數(shù)字域對耦合的發(fā)射基帶信號進行重構,使其與無線輻射的干擾信號在數(shù)字域能夠對消[16-19]。

    數(shù)字域的干擾對消不僅能夠對消通過無線輻射進接收天線的干擾信號,而且還可以有效抑制發(fā)射放大器和接收放大器非線性引入的干擾。但由于該方式是在鏈路末端處理干擾信號,當應用于大功率干擾的場合,由于低噪聲放大器(Low Noise Amplifier,LNA)的P-1較小,第一級LNA很容易飽和;或者即使LNA不飽和,由于AD的動態(tài)范圍有限,大功率的干擾信號會超過AD的滿刻度輸入功率,導致數(shù)字采樣失效。因此,在共址平臺存在大功率干擾的場合,須在接收鏈路LNA之前采取射頻干擾抑制措施,以有效抵御大功率干擾。

    文獻[8]和[10]提出了一種采用多抽頭結構抑制射頻干擾的方式,取得了不錯的干擾抑制效果。兩者首先都是通過人為配置多抽頭各支路的時延,然后根據(jù)公式計算出各支路的控制權值。這種方式思路簡單,但抽頭個數(shù)較多,對相應數(shù)字控制模塊的數(shù)據(jù)處理能力有較高的要求。這就導致射頻電路的復雜度和成本較高,同時對數(shù)字控制模塊里AD的要求也很高。

    為解決上述問題,本文提出一種新型獲取多抽頭控制權值的方法。該方法不需要人為配置多抽頭支路的時延,而是采用優(yōu)化的方法獲取全局最優(yōu)的多抽頭時延量,然后再計算出相應的權值。仿真結果表明,該方法具有所需抽頭數(shù)目少、易于實現(xiàn)、性能優(yōu)良的特點。

    1 多抽頭干擾對消系統(tǒng)模型

    1.1 干擾對消原理

    圖1給出了共址平臺射頻干擾對消原理框圖。x(t)代表從發(fā)射機耦合出的參考信號,x0(t)代表從發(fā)射天線輻射至接收天線的干擾信號,s(t)代表需要的接收信號。進入接收天線的信號可以表示為

    圖1 共址平臺射頻干擾對消原理框圖Fig.1 Block diagram of the co-platform RF interference suppression system

    d(t)=x0(t)+s(t)

    (1)

    在共址平臺上,由于場地限制,裝備數(shù)量較多且間隔較近,這就導致干擾信號的傳播路徑多且復雜,不僅有干擾裝備天線與接收裝備天線之間的直射路徑,還有許多反射和散射路徑。為便于分析,本文假設干擾信號經(jīng)過M條無線傳播路徑到達接收機,則式(1)中的本地自干擾信號分量為

    (2)

    自干擾信道對應的頻率響應可以表示為

    (3)

    式中:am代表第m條傳播路徑的衰減幅度;τm代表第m條傳播路徑的時延。

    在干擾對消系統(tǒng)中,通過構建n條干擾對消通道(如圖1所示),調整這些通道的時延、幅度和相位,使得經(jīng)過這些干擾對消通道的干擾信號與經(jīng)空間耦合的干擾信號等幅反相,從而達到干擾對消的目的。所構建的多抽頭結構的頻率響應為

    (4)

    式中:bn,φn,tn分別代表第n條干擾通道的幅度、相位和時延。將式(4)寫為向量乘積的形式:

    Hs(f)=XT(f)W

    (5)

    式中:T代表矩陣的轉置;權矢量W定義為

    (6)

    頻率f下的旋轉因子矢量定義為

    (7)

    干擾抵消后的剩余自干擾信道頻率響應可以表示為

    Hr(f)=Hc(f)-Hs(f)=Hc(f)-XT(f)W

    (8)

    可以發(fā)現(xiàn),求最小剩余自干擾信道頻率響應的Hr(f)的過程轉化為在X(f)給定之后(t1,t2,…,tn設為固定值),選擇合適的W值即合適的相位φn和抽頭增益bn,使得Hr(f)最小。

    1.2 最優(yōu)權值的獲取

    剩余自干擾信號功率譜密度為

    Sr(f)=|Hr(f)|2S1(f)

    (9)

    式中:S1(f)代表發(fā)射信號的功率譜密度。假設近端發(fā)射機采用sinc(x)函數(shù)作為發(fā)射信號的成形脈沖函數(shù),則本地發(fā)送射頻信號的功率譜密度在信號帶寬B內是平坦的。S1(f)可以表示為

    (10)

    則剩余自干擾信號的總功率如式(11)所示,H代表共軛轉置。

    (11)

    觀察式(11)可以發(fā)現(xiàn),Pr是W的二次函數(shù)。由于W是復向量,故當復向量梯度的實部和虛部均為0時,剩余干擾信號功率取得極值。對Pr求梯度可得

    (12)

    定義如下矩陣:

    (13)

    (14)

    將R和Q表達式代入Pr表達式可得

    (15)

    (16)

    (17)

    將式(1)和式(5)代入上式,可得

    (18)

    rij=Bsinc[B(ti-tj)]ej2πf0(ti-tj)

    (19)

    式中:qn代表N×1矩陣中的元素;rij代表N×N矩陣中的元素。sinc(x)函數(shù)的定義如下:

    Wopt=R-1Q

    (20)

    由式(20)可知,最優(yōu)權值Wopt由R矩陣和Q矩陣決定,即由信號帶寬B、工作頻率f0、多抽頭各支路時延tn、無線干擾信道的時延τm和幅度衰減am決定。在共址平臺這一工作場景下,當干擾信號發(fā)射天線與接收裝備天線固定不變時(波束也未掃描),信號帶寬B、工作頻率f0、無線干擾信道的時延τm和幅度衰減am可以認為是固定不變的,因此剩余可控的變量就剩下多抽頭各支路時延tn,并且可以確定至少存在一組多抽頭時延組合t1…tn使得對消后殘余信號功率最小。

    在實際實施過程中,采用延遲線來實現(xiàn)信號的時延。傳統(tǒng)最優(yōu)權值的獲取方式[8-10]是通過人為配置一組時延組合t1…tn,即將每個支路的時延量設置為固定值,一般采用等差數(shù)列的形式設置每個支路的時延,然后通過公式(20)計算出對應的最優(yōu)權值。該方式雖然簡便易行,但所得到的權值并不一定是全局最優(yōu)的,因為式(20)對應的問題不一定是凸優(yōu)化問題。為此,本文提出一種基于優(yōu)化算法獲取最優(yōu)權值的方式,首先設定多抽頭的個數(shù)即時延組合的維度,然后基于優(yōu)化算法,以最小殘余信號功率為優(yōu)化目標,以多抽頭各支路時延為優(yōu)化變量,得到一組對應的時延量組合,最后根據(jù)公式計算出對應的最佳權值。整個過程的流程如圖2所示。

    圖2 多抽頭射頻干擾對消流程Fig.2 Flowchart of the multi-tap RF interference suppression system

    所采用的優(yōu)化算法有遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)、全局搜索算法(Global Search,GS)和多起點算法(MultiStart,MS)。GA是借鑒生物界進化規(guī)律演化而來的隨機搜索方法,能夠自適應地調整搜索方向,具有良好的全局搜索能力,不需要給定初始值。GS和MS兩者均需要給出初始值,然后在此起點上產(chǎn)生若干個起始點,通過求解器尋找各個起始點附近的最優(yōu)值,然后通過多次迭代比較,再從這些最優(yōu)值里選出最優(yōu)的。

    社論屬于政論文的范疇,因此,其中必定存在大量的論證性話語,論證的質量是關系到社論勸說效果成敗的重要因素。社論的總體是軀干,而論證就是其骨骼,論證支撐著整個社論。因此,社論的論證必須符合邏輯,必須保證論證過程的嚴密性和科學性,而要達到邏輯的科學嚴密,作者必須運用元話語資源,將不同的命題組織起來,同時站在受眾的立場,考慮受眾的需求,發(fā)揮元話語目的性的導向功能,引導受眾理解社論的內容,在此基礎上完成社論的邏輯訴諸勸說功能的構建。

    圖3給出了采用3種方法求解最優(yōu)值的收斂過程,其中GS算法和MS算法采用相同的初值。仿真參數(shù)為中心頻率3 GHz,信號帶寬120 MHz,采用修正S-V信道模型的CM1統(tǒng)計模型。

    (a)GA算法

    表1列出了3種優(yōu)化算法的收斂次數(shù),最終目標值和優(yōu)化得到的最佳時延組合。很明顯,采用GS算法的收斂過程最快,最終的目標值也最小。

    表1 3種搜索算法對比Tab.1 Comparisons among three methods

    圖4給出了3種優(yōu)化算法得到的信道幅度響應對比曲線,可以看出,采用GS算法和MS算法的結果比較接近,兩者均優(yōu)于采用GA算法得到的結果,但GS算法的迭代次數(shù)較少,同時最終的目標值也稍小一些。因此,本文最終采用MS算法作為優(yōu)化算法。

    2 仿真與分析

    根據(jù)前文分析,本文針對室內多徑典型應用場景,基于Matlab開展仿真驗證。仿真條件為載波頻率2.4 GHz,信號帶寬100 MHz,無線信道最大時延為26.2 ns。無線信道采用修正S-V信道模型的CM1統(tǒng)計模型,具體參數(shù)如表2所示。

    表2 無線信道參數(shù)Tab.2 Parameters of wireless channel

    首先,設置多抽頭的數(shù)目為6個,并設置多抽頭的時延量初值,然后基于前文介紹的MS算法優(yōu)化,得到一組時延量組合,然后根據(jù)式(18)得到多抽頭支路的控制權值。同理,設置多抽頭的數(shù)目為7個,重復上述過程,可得對應的最優(yōu)控制權值。表3給出了初始值和優(yōu)化得到的權值。

    表3 多抽頭的時延初值及優(yōu)化后結果Tab.3 Initial and optimized values of the multi-tap circuits

    圖5給出了采用本文方法與文獻[8]提出的干擾對消方法的仿真結果對比??梢钥闯?采用本文所提方法,抽頭數(shù)目為6時,干擾抑制效果與對比文獻的效果相當;當抽頭數(shù)目為7時,本文方法效果遠遠優(yōu)于對比文獻方法的效果,但抽頭數(shù)目卻比對比文獻方法抽頭數(shù)目少。這表明,本文所提方法不僅干擾抑制效果好,而且可以減少抽頭數(shù)目的個數(shù),降低了射頻電路的復雜度。同時,由于抽頭數(shù)目的降低,其對相應的數(shù)字控制電路的要求也將降低。

    圖5 本文所提方法與文獻[8]干擾抑制效果對比Fig.5 Comparisons of the performance between the proposed method and Reference[8]

    3 結束語

    針對共址平臺中大功率用頻裝備發(fā)射信號時會對其附近的高靈敏度接收機造成射頻干擾的問題,本文提出了一種新型獲取最優(yōu)控制權值的方法,并給出了理論推導。Matlab仿真表明,采用本文方法的6抽頭電路與傳統(tǒng)方法的8抽頭電路的干擾抑制性能相當,采用本文方法的7抽頭電路比傳統(tǒng)方法的8抽頭電路的干擾抑制性能優(yōu)大約25 dB,證明了本文方法具有抽頭支路路少、干擾抑制性能高和對數(shù)字控制電路要求低的優(yōu)點。

    下一步將開展與數(shù)字域干擾對消相結合的混合干擾抑制系統(tǒng)研究。

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