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民航地空通信盲自适应干扰抑制技术研究

石庆研  
【摘要】:随着我国民航事业的飞速发展,飞行流量不断增大,对航空管制部门管制手段的要求也越来越高。但与此同时,国民经济的持续增长推动了电信业务的不断扩大,使得空间电磁环境愈加恶劣,尤其是市场上通信设备种类繁多,市场管制不严,一些“三无”产品趁机流入市场,随之而来的问题就是地空通信中电磁干扰持续增长,地空通信距离大大缩短,通话时伴有噪音和语音失真,严重时甚至无法进行通话,致使飞行员与空中交通管制人员工作时交流困难,对飞行安全造成直接的影响。 目前我国主要采用加强无线电管理或通过购买昂贵的专用检查车和飞机来加大检查力度,但是这仅能治标,不能治本,收效甚微。本文采用盲信号处理技术解决民航地空通信中的干扰问题,根据干扰类型及使用场合的不同分别采用单通道恒模干扰抑制方案(抑制恒模干扰,适用于机载电台)、双通道恒模干扰抑制方案(抑制恒模干扰,适用于地面电台)以及双通道非恒模干扰抑制方案(抑制任意形式的干扰)进行干扰抑制,并对其中的关键算法进行了深入的研究,所取得的主要研究成果为: 1.针对民航地空通信系统中常见的恒模干扰,提出了单通道最优恒模算法,并将其应用到单通道恒模干扰抑制方案中。该算法在仅有一路通道、阶数为1的情况下,采用非线性最小二乘方法估计出恒模信号幅度与相位,给出了批处理和递推两种实现方法,且证明了递推方式的收敛性。本算法与载频估计、陷波技术相结合,实现了对恒模干扰的有效抑制。该方法避免了一般自适应干扰抑制算法中的收敛问题(如局部收敛、初始值和步长因子的选取等),与现有民航地空通信系统具有较好的兼容性,无需额外增加通道。仿真与实测数据实验结果表明,本方法可以对恒模信号进行有效估计,干扰抑制后语音质量得到显著提高。 2.针对恒模阵列中最小均方(Least Mean Square,LMS)恒模算法的收敛问题,提出了基于最小二乘(Least Square,LS)恒模算法的加权矢量初始化方法。本方法首先利用小快拍数LS恒模算法计算加权矢量,然后以此加权矢量作为LMS恒模算法的初始加权矢量,利用LMS恒模算法对加权矢量进行更新。新方法将小快拍LS恒模算法与LMS恒模算法相结合,不但干扰抑制效果好,同时具有计算量小,收敛速度快,收敛性能对初始值不敏感且收敛速度与干扰环境无关的特点。将该算法应用到双通道恒模干扰抑制系统中,仿真与实测数据实验表明,本方法大大提高了恒模算法的收敛速度,有效提高了干扰抑制性能。 3.为了有效提高双通道恒模干扰抑制方案中恒模算法的收敛速度并减小稳态失调,提出了基于误差的归一化变步长恒模算法。该方法在归一化恒模算法的基础上,引入恒模算法更新公式中的误差函数,并以此误差调节归一化恒模算法的步长。该方法不仅克服了恒模算法收敛速度受数据相关矩阵特征值分布的影响,并且与误差大时步长大、误差小时步长小的变步长基本思想相一致,能够加快收敛速度,减小稳态误差。 4.针对基于盲信号提取的双通道非恒模干扰抑制方案,提出了基于信号圆对称性的盲信号提取算法,有效解决了基于盲信号提取干扰抑制方案中复数盲信号提取算法运算复杂度较高的问题。该算法充分利用信号的圆对称性以及白化后信号的二阶独立性,简化了代价函数,与常用的复数盲信号处理算法相比,有效减小了运算复杂度,同时采用基于递推最小二乘的对消器进行对消,改善了对消器的对消效果。仿真与实测数据验证了该方法的有效性。 5.针对基于盲源分离的干扰抑制方案,提出了多变步长独立性的等变性自适应分解(Equivariant Adaptive Separation for Independence,EASI)算法和基于快速ICA(FastIndependent Component Analysis,FastICA)的EASI算法。多变步长EASI算法依据权值迭代公式中的正交性与独立性部分,分别建立了步长与分离信号的正交性和独立性之间的非线性关系,并以此进行步长的自适应调整,该方法能够有效跟踪信道的变化,提高了EASI算法的收敛性能,改善了干扰抑制效果。基于FastICA的EASI算法首先对小快拍数据进行白化,并利用FastICA计算出权矩阵,将FastICA算法计算出的矩阵取共轭转置后与白化矩阵与相乘,将其作为EASI算法的初始值,然后再利用EASI算法进行权值更新,该算法能够有效提高算法的收敛速度,避免了随机选取初始值带来的收敛问题。通过仿真与实测数据验证了算法的有效性。


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