信号处理方法及装置与流程

文档序号:11841324阅读:666来源:国知局
信号处理方法及装置与流程
本发明涉及信号处理领域,具体来说,涉及一种信号处理方法及装置。
背景技术
:在扩频通信中面临的干扰主要是人为施放的强干扰,由于窄带干扰容易产生,因而成为干扰的主要来源。宽带噪声干扰的施放虽然需要消耗大量的发射机功率资源,但由于其对任何类型的扩频系统都能起到同样的干扰效果,因而也成为电磁对抗的方案之一。目前,人为干扰主要有:(1)宽带阻塞式噪声干扰:这种干扰由于带宽很宽,可覆盖扩频接收机的整个接收频段,而且一般都能将有用信号淹没在干扰中。(2)单音和多音干扰:即单一频率或多个频率的正弦干扰。这种干扰频谱宽度很窄,一旦其频率非常靠近系统载频,干扰能量很容易全部进入接收机信道,超过扩频通信系统的干扰容限,形成对有用信号的干扰。(3)窄带干扰:这种干扰的带宽远低于扩频信号的传输带宽,而且有时接近信息的原始带宽,落在接收机接收频段内,其能量无法通过解扩和窄带滤波完全滤除,从而对扩频通信系统形成干扰。(4)脉冲干扰:脉冲干扰的概念类似于部分频带干扰。脉冲干扰机在部分时间段上发射功率,这个时间段用γ表示,其余时间则关机,其余时间用1-γ表示。短脉冲具有很宽的频谱成分,因此,当它们出现时,就很像宽带噪声。目前,针对几种常见的人为干扰,一般对于窄带干扰抑制、单音干扰/多音干扰、部分频带干扰采用频域删除抗干扰算法,频域删除抗干扰算法主要利用直扩信号和窄带干扰在变换域不同映射特性来剔除干扰,即直扩信号在变换域的映射特性比较平坦,强度比较小,而窄带干扰的映射特性比较凸出,强度也比较大,因此在变换域很容易区别扩频信号与窄带干扰,从而通过相应的变 换域处理算法来抑制干扰。而对于宽带干扰而言,由于干扰覆盖整个信号带宽,目前对于宽带方向性干扰采用智能天线技术能对方向性的宽带干扰起到有效的抑制效果。以下逐一介绍目前现有的抗干扰技术的算法。频域删除抗干扰算法(频域门限抗干扰技术):频域干扰删除算法是利用离散傅立叶变换DFT将信号变换到频域进行干扰抑制。该方法实现简单,且有快速算法(快速傅立叶变换FFT)支持,适合工程应用。假设在一定带宽内信道比较平坦,如果在这段带宽中存在干扰,那么被干扰频点的幅度与剩余频点相比幅度相对较大,因此,该方法的原理为:利用窄带干扰的时频域特性,以及干扰和期望信号在时频域的加性关系,通过时频域变换,通过在频域进行干扰预置门限的方法来进行干扰检测与判断,找到受干扰的频点并对该频段处干扰置零处理,来达到消除窄带干扰的目的。智能天线:智能天线可同时抑制来自不同方向的多个敌方干扰,使信号干扰比提高几十dB。在窄波束以外的信号全部被抑制掉,不管是宽带干扰、窄带干扰、抑或是跟踪干扰,只要不在智能天线波束方向,则都会被智能天线的波束所屏蔽。因此可以实现对不同类型干扰的较好的屏蔽效果。智能天线中典型的算法有EBB算法,递归最小二乘算法RLS算法,DMI算法等。时域干扰删除算法:时域干扰删除是一种在时域上对未知信号检测的有效检测方法,在没有干扰信号任何先验信息,干扰功率明显高于噪声功率谱时可采用。其原理与能量检测方法类似,时域干扰删除算法无论在有干扰或者无干扰情况下,根据接收信号功率大小不同,对接收到的信号功率进行分段计算,对高于门限的采样点置零,从而达到干扰删除的目的。虽然上述现有技术能够较好的对单一的干扰源进行抗干扰处理,如用频域干扰删除算法对抗单音干扰或窄带干扰;采用智能天线对抗有方向性的宽带干扰;采用时域干扰删除算法对抗脉冲干扰。但其中任何一种算法在对抗混合干扰(同时包括单音或窄带干扰、方向性宽带干扰、脉冲干扰)时的抗干扰能力均有限。针对相关技术中的问题,目前尚未提出有效的解决方案。技术实现要素:针对相关技术中的问题,本发明提出一种信号处理方法及装置,能够达到各抗干扰算法各自抗单一干扰的能力,并且能同时处理抑制混合干扰,达到较为理想的综合抗干扰效果。本发明的技术方案是这样实现的:根据本发明的一个方面,提供了一种信号处理方法。该信号处理方法包括:接收端对包含混合干扰的信号进行频域干扰删除处理,得到第一信号;通过智能天线对第一信号进行干扰删除处理,得到第二信号;对第二信号进行频域干扰删除处理,得到第三信号;对第三信号进行时域干扰删除处理,得到目标信号。此外,在接收端对包含混合干扰的信号进行频域干扰删除处理,得到第一信号之前进一步包括:发送端通过扩频的方式将包含混合干扰的信号扩展到整个发射带宽上;接收端接收包含混合干扰的信号。其中,接收端对包含混合干扰的信号进行频域干扰删除处理,得到第一信号包括:接收端将接收到的包含干扰的时域信号进行快速傅里叶变换FFT变换,得到频域信号;通过频域信号进行干扰检测,确定被干扰的频点;删除被干扰的频点,得到第一信号。其中,通过智能天线对第一信号进行干扰删除处理,得到第二信号包括:通过空域滤波的方式删除不在智能天线波束方向的干扰,智能天线通过递归最小二乘算法RLS进行抗干扰处理。其中,对第三信号进行时域干扰删除处理,得到目标信号包括:计算当前接收信道各采样点的功率值;将功率值超过预定阈值的采样点置零。另外,在得到目标信号后进一步包括:对目标信号进行时域滤波;对经过时域滤波后的目标信号进行解扩及解调处理。其中,对目标信号进行时域滤波包括:通过最小均方误差MMSE的方法检测目标信号的干扰信息;对目标信号进行降噪处理。根据本发明的另一方面,还提供了一种信号处理装置。该信号处理装置包括:第一干扰删除模块,用于接收端对包含混合干扰的信号进行频域干扰删除处理,得到第一信号;第二干扰删除模块,用于通过智能天线对第一信号进行干扰删除处理,得到第二信号;第三干扰删除模块,用于对第二信号进行频域干扰删除处理,得到第三信号;第四干扰删除模块,用于对第三信号进行时域干扰删除处理,得到目标信号。此外,该装置还可以进一步包括:发送模块,用于发送端通过扩频的方式将包含混合干扰的信号扩展到整个发射带宽上;接收模块,用于接收端接收包含混合干扰的信号。其中,第一干扰删除模块还可以进一步包括:FFT变换子模块,用于接收端将接收到的包含干扰的时域信号进行快速傅里叶变换FFT变换,得到频域信号;第一检测子模块,用于通过频域信号进行干扰检测,确定被干扰的频点;第一删除子模块,用于删除被干扰的频点,得到第一信号。其中,第二干扰删除模块还可以进一步包括:第二删除子模块,用于通过空域滤波的方式删除不在智能天线波束方向的干扰,智能天线通过递归最小二乘算法RLS进行抗干扰处理。其中,第四干扰删除模块进一步包括:计算子模块,用于计算当前接收信道各采样点的功率值;置零子模块,用于将功率值超过预定阈值的采样点置零。此外,该装置还可以包括:时域滤波模块,用于对目标信号进行时域滤波;处理模块,用于对经过时域滤波后的目标信号进行解扩及解调处理。其中,时域滤波模块还可以包括:第二检测子模块,用于通过最小均方误差MMSE的方法检测目标信号的干扰信息;降噪子模块,用于对目标信号进行降噪处理。本发明通过先采用频域干扰删除处理再通过智能天线的方法进行干扰删除,之后再次进行频域干扰删除处理,最后进行时域干扰删除处理的方法,不仅能达到各抗干扰算法各自抗单一干扰的能力,而且能同时处理抑制混合干扰,达到较为理想的综合抗干扰效果。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是根据本发明实施例的信号处理方法的流程图;图2是根据本发明实施例的信号处理方法的流程示意图;图3是根据本发明实施例的仿真1的有单音干扰在信号方向-BER曲线示意图;图4是根据本发明实施例的仿真1的有单音干扰在信号方向-BLER曲线示意图;图5是根据本发明实施例的仿真1的有单音干扰在信号方向-rawBER曲线示意图;图6是根据本发明实施例的仿真1的无干扰在信号方向-BER曲线示意图;图7是根据本发明实施例的仿真1的无干扰在信号方向-BLER曲线示意 图;图8是根据本发明实施例的仿真1的无干扰在信号方向-rawBER曲线示意图;图9是根据本发明实施例的仿真2的抗干扰综合方案仿真-BER曲线示意图;图10是根据本发明实施例的仿真2的抗干扰综合方案仿真-BLER曲线示意图;图11是根据本发明实施例的仿真2的抗干扰综合方案仿真-rawBER曲线示意图;图12是根据本发明实施例的信号处理装置的框图。具体实施方式下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。在实现本发明的过程中发明人发现,由于频域干扰删除算法针对窄带干扰/单音干扰这种在变换域上有明显特征的干扰才能有效判别并进行处理,而脉冲干扰类似于部分频带干扰,如果将混有脉冲干扰的接收信号做变换域处理,由于脉冲干扰只在时域上有明显特征,当接收信号中混有脉冲干扰时,其频域上无法检测到变化,因此使用频域干扰删除算法对抗脉冲干扰时无法有效检测干扰并处理。其次,当窄带干扰/单音干扰混合在信号中时,会导致接收信号功率起伏变化,若单独利用时域干扰删除算法也无法有效检测干扰并处理。最后,由于智能天线只针对有方向性的任何干扰形成较好的零陷抑制,如果干扰不具备方向性,采用智能天线也起不到良好的抗干扰效果。因此,如何对抗混合干扰就显得尤为重要。根据本发明的实施例,提供了一种信号处理方法。该方法不仅能达到各抗干扰算法各自抗单一干扰的能力,而且能同时处理抑制混合干扰,达到较为理想的综合抗干扰效果。如图1所示,根据本发明实施例的信号处理方法包括:步骤S101,接收端对包含混合干扰的信号进行频域干扰删除处理,得到第一信号;步骤S103,通过智能天线对第一信号进行干扰删除处理,得到第二信号;步骤S105,对第二信号进行频域干扰删除处理,得到第三信号;步骤S107,对第三信号进行时域干扰删除处理,得到目标信号。此外,在接收端对包含混合干扰的信号进行频域干扰删除处理之前还需要:发送端通过扩频的方式将包含混合干扰的信号扩展到整个发射带宽上;之后接收端接收包含混合干扰的信号。其中,接收端对包含混合干扰的信号进行频域干扰删除处理,得到第一信号还包括:接收端将接收到的包含干扰的时域信号进行快速傅里叶变换FFT变换,得到频域信号;之后通过频域信号进行干扰检测,确定被干扰的频点;并删除该被干扰的频点,以得到第一信号。其中,通过智能天线对第一信号进行干扰删除处理,得到第二信号还包括:通过空域滤波的方式删除不在智能天线波束方向的干扰,其中,智能天线通过递归最小二乘算法RLS进行抗干扰处理。其中,对第三信号进行时域干扰删除处理,得到目标信号还包括:计算当前接收信道各采样点的功率值;将功率值超过预定阈值的采样点置零。另外,在得到目标信号后为了得到更加理想的信号,减少干扰源还可以对目标信号进行进一步处理:对目标信号进行时域滤波;对经过时域滤波后的目标信号进行解扩及解调处理。其中,在对目标信号进行时域滤波时还进行了如下处理:通过最小均方误差MMSE的方法检测目标信号的干扰信息;对目标信号进行降噪处理。综上所述,本发明可以有效的将三种已有的抗干扰算法有机结合对抗混合干扰。在实现本发明的过程中,为了实现本发明的技术方案假设系统当前存在脉冲干扰、单音干扰/窄带干扰、方向性宽带干扰等混合干扰,三种抗干扰算法各自之间是否会影响其他算法对干扰的处理;各算法分别放在哪一步处理混合干扰等都是本发明的所需要克服的技术难点。经过大量仿真实验和分析,发明人发现:当抗干扰方案设定为时域干扰删除+频域干扰删除+智能天线+频域干扰删除时,仿真系统无法正常工作;抗干扰方案设定为频域干扰删除+智能天线+频域干扰删除时,对混合干扰有一定的抑制效果;而当抗干扰方案设定为频域干扰删除+智能天线+频域干扰删除+时域干扰删除时(即本发明的技术方案),系统的抗混合干扰性能可以得到进一步提升,因此如何针对各抗单一干扰算法有机组合,并考虑各抗单一干扰算法之间的相互影响,是得出本发明的技术方案的关键。为了更清楚的理解本发明的技术方案,下面将以具体实施例对本发明的技术方案作进一步的详细阐述。如图2示出了,本发明实施例的信号处理方法的示意性流程图。本发明应用于某系统物理层抗干扰部分,针对混合干扰的抑制取得了良好的抗干扰效果。某系统可以为单载波TDMA通信系统,具备五种典型传输速率,这五种传输速率分别是2Mbps/4.8Mbps/9.6Mbps/14Mbps/18Mbps,表1给出本发明的实例将会涉及到的两种业务传输格式设计。表1某系统业务传输格式设计某系统融合多种抗干扰技术,通过对多种抗干扰手段的综合使用,使其对混合干扰具有极强的抵抗能力,并具有较强的抗截获能力。其抗干扰具体实施流程如下:首先,发送端采用扩频的方式将发送信号扩展到整个发射带宽上,接收端对接收到的包含混合干扰的信号进行第一次频域干扰删除,即对输入的包含干扰的时域信号进行FFT变换,利用变换后的频域信号进行干扰检测,找到受干扰的频点,进而将受干扰的频点删除来达到干扰抑制的目的。接着再通过智能天线采用空域滤波的方法来进一步对干扰进行抑制,以期消除不在智能天线波束方向的多种类型的干扰。其中,智能天线技术采用RLS算法对具有方向性的干扰进行抑制。在进行第一次频域干扰删除时,由于有宽带干扰存在,对单音干扰的判决门限较高,而经过了智能天线(空域滤波)后,宽带干扰被有效抑制,再次使用频域干扰删除算法时,可以有效降低之前已经削弱的单音干扰,因此在进行智能天线(空域滤波)处理之后,进行第二次频域干扰删除。然后,再利用时域干扰删除算法处理在混合干扰中可能有的脉冲干扰,即对接收信道的功率计算,将超过给定门限的采样点置零。达到消除脉冲干扰的目的。最后,由于空域滤波技术无法消除与有用信号入射方向邻近的干扰,且频域干扰删除算法和时域干扰删除算法并不能完全消除混合干扰中可能存在的干扰,需要采用空时结合的方法。因此经过时域干扰删除之后的信号还需要进行时域滤波,以期实现对消除不掉的残留的干扰信号的抑制。最后进行解扩解调。其中,时域滤波过程包括降噪和检测两部分,降噪技术通过对时域信道估计进行消除噪声以及干扰的方法来实现对残留窄带干扰的抑制。某系统采用MMSE的均衡方法实现对信号的检测。下文详细说明本发明实例中各抗干扰删除算法的实现。1.频域干扰删除算法频域门限抗干扰技术的具体实施步骤如下:将接收RRC后的基带信号r(n)做FFT变换,获得接收信号的频域信号R(k)。 根据接收RRC的频谱特性,令处于接收RRC通带内的那部分R(k)设为Rp(k),相应的处于过渡带内的部分设为Rt(k),阻带内的部分为Rs(k)。将Rp(k)内的频点均分为M部分Rpm(k),m∈[1,M],每部分内的频点的个数为Q。分别计算每部分频点的幅值的平均值Mavm:Mavm=ΣQ|Rpm(k)|Q,k∈{Rpm(k)}]]>然后取最小的Mavm作为接收信号的频谱信号的中值:Mav=min1≤m≤M{Mavm}]]>对R(k)做频域滤波处理得到R'(k)。频域处理分为两步:将位于阻带内的那些频点置为0,即R'(k)=0,k∈Rs(k)对位于通带和过渡带内的那些频点做以下处理R′(k)=0if|R(k)|≥ThR(k)if|R(k)|≤Thk∈{Rp(k),Rt(k)}]]>其中,Th=μ×Mav,μ一般根据正常通信时信号的频谱值的分布来取。对R'(k)做IFFT变换,得到经过抗干扰处理后基带信号r'(n)。由于实际环境往往存在多径,即频域信道具有频选特性,就需要分段平均确定门限,或是滑动平均,实现复杂度相应增加。2.智能天线RLS算法递归最小二乘算法RLS(RecursiveLeastSquare)是以最小平方(LS)为准则,采用自适应方法更新滤波器的权值,如果迭代次数足够长,假设待估计信号在估计时间内变化缓慢,估计器在一定的迭代次数后便会收敛到一个稳定值,这个稳定值便是天线的加权向量w。同样,假设输入信号为M个天线上的信号x(n)=[x1(n),x2(n),…,xM(n)]T,参考信号为d(n),w为加权矢量。对复信号,RLS算法实现流程为:Step1,设定初始条件w(0)=x(0)=0,C(0)=δ-1I,δ为小的正实数,遗忘因子λ根据实际情况选取:Step2,取得d(n),x(n):Step3,更新增益矢量:μ(n)=xH(n)C(n-1)x(n),Step4,更新滤波器参量:w(n)=w(n-1)+g(n)e*(n)=w(n-1)+g(n)[d(n)-xH(n)w(n-1)]*Step5,更新逆矩阵。C(n)=λ-1[C(n-1)-g(n)xH(n)C(n-1)]Step6,根据误差判断是否收敛,没有收敛则重复第三步到第六步:e(n)=d(n)-xH(n)w(n-1)算法中的已知参考信号d(n)由系统中已知的训练序列码获得。3.时域干扰删除算法时域脉冲干扰是一种在时域上对未知信号检测的有效检测方法,在没有干扰信号任何先验信息,干扰功率明显高于噪声功率谱时可采用。其原理与能量检测方法类似,时域干扰删除算法无论在有干扰或者无干扰情况下,根据接收信号功率大小不同,对接收到的信号功率进行分段计算,作出干扰判决,进而进行干扰删除。时域干扰检测算法实现步骤如下:1)将一个时隙数据分为m个窗;2)求出每个窗m(m=0,1,…,M-1)的平均功率值Pm;3)求出每个窗内各采样点的功率值4)对于每个窗m,比较与aPm的大小(aPm称为时域干扰删除算法的门限,其中门限系数a通过仿真得到);5)若大于aPm,将该采样点置零。基于某系统的仿真用例及抗干扰效果:将本发明应用于某系统抗干扰方案中时,进行了一系列的抗干扰仿真用例检验抗混合干扰效果。仿真用例首先对各抗干扰算法抵抗单一干扰的性能进行了仿真,各抗干扰算法在处理某一特定干扰时都表现出了较好性能,以业务1为例,SIR=2dB的单音干扰为其能够抵抗的最大单音干扰,加入SIR=2dB单音干扰后,但较业务1无干扰时BER性能损失了10dB;如果采用频域干扰删除算法,data1最大能抵抗的单音干扰为SIR=-21dB,在业务性能损失3dB(相对于无干扰情形)时,能抵抗的单音干扰SIR=-13dB。但当同时存在单音干扰/窄带干扰、脉冲干扰、方向性宽带干扰时,使用单一抗干扰算法无法保证系统正常工作。因此,针对混合干扰做两组抗干扰算法组合方案的仿真用例,仿真1中设置有单音干扰、方向性宽带干扰两种干扰,研究频域干扰删除算法和智能天线的抗干扰有机结合方案,并对比了使用单一抗干扰算法抵抗两种干扰混合时的性能。仿真2中设置有单音干扰、方向性宽带干扰、脉冲干扰三种干扰,研究频域干扰删除算法、智能天线、时域干扰删除算法的抗干扰有机结合方案。仿真1:仿真1中,记DEL+DBF为先频域干扰删除再采用智能天线方案;记DEL+DBF+DEL为先频域干扰删除再采用智能天线,最后再进行频域干扰删除方案;记DBF+DEL为先智能天线再采用频域干扰删除方案;记DBF为只采用智能天线,记DEL为只采用频域干扰删除方案。仿真1的仿真实验参数见表2、表3,仿真1的仿真曲线图请参见图3至图8。图3至图8为仿真1中的仿真曲线对比图,分别给出误码率BER(每码块的比特错误率)性能曲线、BLER(码块的错误率)性能曲线、rawBER(内环每burst的比特错误率)性能曲线。仿真1分为两组干扰混合条件,一组是单音干扰来自信号方向,另外一组是单音干扰不在信号方向。表2仿真1具体参数设置1表3仿真1具体参数设置2当单音干扰来自信号方向时,由于智能天线对来自信号方向的干扰抵抗效果不好,通过仿真可以看到,当同时有单音干扰和宽带干扰时,且信号方向有单音干扰时,只用智能天线是无法抵抗的,仅用干扰删除算法也无法抵抗混合干扰,而同时使用智能天线和干扰删除可以有效抵抗单音和宽带干扰,发明人 组合了三种方案,分别是DEL+DBF+DEL、DEL+DBF、DBF+DEL,从仿真结果和仿真曲线图看到,DEL+DBF抵抗设定的混合干扰效果要好于DBF+DEL,这是因为智能天线对信号方向的干扰会有抑制作用,同时抑制了期望信号。而DEL+DBF+DEL抵抗设定的混合干扰效果与DEL+DBF方案性能曲线接近,但从仿真数据上来看,DEL+DBF+DEL方案业务性能稍好,这是因为第一次频域干扰删除时,由于有宽带干扰存在,对单音干扰的判决门限较高,而经过了智能天线后,宽带干扰被有效抑制,再次使用频域干扰删除算法时,可以有效降低之前已经削弱的单音干扰。当无干扰在信号方向时,采用DEL+DBF+DEL与DEL+DBF抗干扰效果业务性能接近,但DEL+DBF+DEL仍稍微好一些。并且得到与上文同样的分析结果,使用干扰删除先将单音干扰去除效果会比先使用智能天线的抗干扰性能更好些。仿真2:仿真2设置抗干扰算法的三组有机结合方案,对比它们的误码性能,这三组仿真实验分别是在相同干扰条件下,频域干扰删除+智能天线+频域干扰删除方案、时域干扰删除+频域干扰删除+智能天线+频域干扰删除方案、频域干扰删除+智能天线+频域干扰删除+时域干扰删除方案。分别将以上方案称为方案1、方案2、方案3。下文分别说明。仿真2的仿真实验参数见表4,仿真2的仿真曲线图请参见图9至图11。图9至图11为仿真2中的仿真曲线对比图,分别给出BER曲线、BLER曲线、rawBER曲线。表4仿真2具体参数设置在三种干扰混叠且接近系统抗干扰容限时,方案3(频域干扰删除+智能天线+频域干扰删除+时域脉冲干扰删除)性能最好,方案2(时域脉冲干扰删除+频域干扰删除+智能天线+频域干扰删除)性能最差,系统根本无法工作,在误码率达到1E-5时,方案1(频域干扰删除+智能天线+频域干扰删除)较方案3性能差6dB左右。由于脉冲干扰和宽带干扰均在时域上混叠,当先使用时域干扰删除算法时,由于宽带干扰的存在,脉冲干扰删除算法的删除门限将受到影响,导致误判和误删,因此若采用方案2将导致系统无法正常工作。这也是本发明的技术方案关键点之一,即采用时域干扰算法如何结合原方案对混合干扰进行处理的关键。根据本发明的实施例还提供了一种信号处理装置。如图12所示,该信号处理装置包括:第一干扰删除模块121,用于接收端对包含混合干扰的信号进行频域干扰删除处理,得到第一信号;第二干扰删除模块122,用于通过智能天线对第一信号进行干扰删除处理,得到第二信号;第三干扰删除模块123,用于对第二信号进行频域干扰删除处理,得到第三信号;第四干扰删除模块124,用于对第三信号进行时域干扰删除处理,得到目标信号。此外,该信号处理装置还可以进一步包括:发送模块(未示出),用于发送端通过扩频的方式将包含混合干扰的信号扩展到整个发射带宽上;接收模块(未示出),用于接收端接收包含混合干扰的信号。其中,第一干扰删除模块121还可以进一步包括:FFT变换子模块(未示出),用于接收端将接收到的包含干扰的时域信号进行快速傅里叶变换FFT变换,得到频域信号;第一检测子模块(未示出),用于通过频域信号进行干扰检测,确定被干扰的频点;第一删除子模块(未示出),用于删除被干扰的频点,得到第一信号。其中,第二干扰删除模块122还可以进一步包括:第二删除子模块(未示出),用于通过空域滤波的方式删除不在智能天线波束方向的干扰,智能天线通过递归最小二乘算法RLS进行抗干扰处理。其中,第四干扰删除模块124进一步包括:计算子模块(未示出),用于计算当前接收信道各采样点的功率值;置零子模块,(未示出)用于将功率值超过预定阈值的采样点置零。此外,该装置还可以包括:时域滤波模块(未示出),用于对目标信号进行时域滤波;处理模块(未示出),用于对经过时域滤波后的目标信号进行解扩及解调处理。其中,时域滤波模块(未示出)还可以包括:第二检测子模块(未示出),用于通过最小均方误差MMSE的方法检测目标信号的干扰信息;降噪子模块(未示出),用于对目标信号进行降噪处理。综上所述,借助于本发明的上述技术方案,本发明通过先采用频域干扰删除处理再通过智能天线的方法进行干扰删除,之后再次进行频域干扰删除处理,最后进行时域干扰删除处理的方法,不仅能达到各抗干扰算法各自抗单一干扰的能力,而且能同时处理抑制混合干扰,达到较为理想的综合抗干扰效果。以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。当前第1页1 2 3 
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