一种适用于空时抗干扰的自适应降功耗方法与流程

本发明属于卫星导航接收机信号处理技术领域，具体涉及一种适用于空时抗干扰的自适应降功耗方法。

背景技术：

卫星接收机在实际应用中，很有可能受到人为施加的压制式干扰或环境存在的突发干扰，一般接收机都需采用抗干扰算法。

目前，卫星导航接收机普遍采用阵列天线进行抗干扰，采用一定的阵列信号处理算法，可以在干扰方向上形成零陷，对干扰信号形成抑制。

采样矩阵求逆算法(smi)是一种常用的抗干扰算法，为了提高对宽带干扰信号的抑制效果，需对各个阵元对应的通道所采集的信号进行延时打拍处理，即空时自适应算法(stap)。阵元数为m，打拍数为n，则矩阵的维数为mn，随着矩阵维数的增大，自相关矩阵和求逆的运算量大大增加，难以在fpga等可编程硬件中实现，同时，在消耗大量硬件资源的情况下，系统的功耗也会大大增加。

本文发明一种适用于空时抗干扰的自适应降功耗方法，具有根据干扰个数及干扰功率强度自适应调整参与抗干扰阵元数及打拍数的优点。

技术实现要素：

本发明需要解决的技术问题为：现有的卫星导航接收机抗干扰方法会大大增加系统的功耗。

本发明的技术方案如下所述：

一种适用于空时抗干扰的自适应降功耗方法，包括以下步骤：

步骤1、ad采样数据功率计算；

步骤2、功率检测门限设置；

步骤3、协方差计算；

步骤4、协方差矩阵的特征值计算；

步骤5、无干扰时抗干扰算法切换。

优选的，所述ad采样数据功率计算的具体方法为，对每一个阵元的ad采样数据进行平方求和，计算出ad采样数据的功率，具体公式如下：

其中，pad为ad采样数据的功率，l为数据的长度，xl为计算周期内的第l个ad采样数据，

计算所有m个阵元的ad采样数据功率，选出m个阵元中最大的ad采样数据功率，记之为p。

优选的，所述功率检测门限设置的具体方法为，设置若干个功率检测门限p1、p2...pn，令p0＝0，则应满足p0＜p1＜p2＜...＜pn，其中，其中pn为干扰最大时ad采样数据的功率，p1为无干扰时ad采样数据的功率，其他各个功率检测门限在p1和pn之间等间隔的分布。

判定若p介于相邻的两个功率检测门限之间，即pj＜p＜pj+1，j＝1,2,…，n-1，则使用m阵元j+1拍空时抗干扰算法取代m阵元n拍空时抗干扰算法。

优选的，所述协方差计算的具体方法为，计算m个阵元的协方差矩阵，协方差矩阵计算公式如下：

其中，x＝[xn(nk+1),xn(nk+2),...,xn(nk+k)]，为快拍数据块，m×k矩阵，x^h为x的共轭转置，n为快拍数据块序号，即计算次数计数，k为快拍数。

xn(i)＝[x1(i),x2(i),...,xm(i)]^t，

其中，i＝nk+1,nk+2，…，nk+k；xm(i)为第m个阵元的第i次ad采样数据，m＝1,2，…，m。

优选的，所述协方差矩阵的特征值计算的具体方法为，对协方差矩阵进行特征值分解，得到协方差矩阵的特征值λ1、λ2...λm。

优选的，所述无干扰时抗干扰算法切换的具体方法为，在无干扰时，噪声协方差矩阵的最大特征值为λth，统计特征值λ1、λ2...λm中大于3λth的特征值的个数m1，则使用m阵元m1+1拍空时抗干扰算法取代正在使用的空时抗干扰算法。

本发明的有益效果为：

本发明的方法设置了若干个功率检测门限，只适应调整阵元打拍数，既保证了抗干扰性能，又降低了系统功耗；此外，依据协方差矩阵特征值超过噪底最大特征值的个数，选取参与抗干扰的阵元进行调整，在保证抗干扰性能的同时，进一步降低系统的功耗。

附图说明

图1为本发明的空时抗干扰算法结构示意图；

图2为功率统计控制打拍数示意图；

图3为特征值控制参与抗干扰阵元数示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的一种适用于空时抗干扰的自适应降功耗方法进行详细说明。

本发明的一种适用于空时抗干扰的自适应降功耗方法，根据干扰个数及干扰功率检测结果，自适应调整参与抗干扰阵元数及打拍数。当干扰强度较强时，增加打拍数，干扰个数较多时，增加参与抗干扰的阵元数，而干扰强度较小时，减少打拍数，干扰个数较少时，减少参数抗干扰的阵元数，通过自适应的调整打拍数及参与抗干扰阵元数，实现在干扰强度较小或干扰个数较少时，降低系统功耗的目的。

图1中给出了m阵元n拍空时抗干扰算法结构示意图，在阵元数确定的前提下，一般通过延时打拍提高抗干扰能力，从图中可以看出，随着m和n的增大，将消耗更多的乘法器，从而使得系统的功耗增大。

具体包括以下步骤：

步骤1、ad采样数据功率计算

对每一个阵元的ad采样数据进行平方求和，计算出ad采样数据的功率，具体公式如下：

其中，pad为ad采样数据的功率，l为数据的长度，xl为计算周期内的第l个ad采样数据，

计算所有m个阵元的ad采样数据功率，选出m个阵元中最大的ad采样数据功率，记之为p。

步骤2、功率检测门限设置

设置若干个功率检测门限p1、p2...pn，令p0＝0，则应满足p0＜p1＜p2＜...＜pn，其中，其中pn为干扰最大时ad采样数据的功率，p1为无干扰时ad采样数据的功率，其他各个功率检测门限在p1和pn之间等间隔的分布。

判定若p介于相邻的两个功率检测门限之间，即pj＜p＜pj+1，j＝1,2,…，n-1，则使用m阵元j+1拍空时抗干扰算法取代m阵元n拍空时抗干扰算法。

步骤3、协方差计算

计算m个阵元的协方差矩阵，协方差矩阵计算公式如下：

其中，x＝[xn(nk+1),xn(nk+2),...,xn(nk+k)]，为快拍数据块，m×k矩阵，x^h为x的共轭转置，n为快拍数据块序号，即计算次数计数，k为快拍数。

xn(i)＝[x1(i),x2(i),...,xm(i)]^t，

其中，i＝nk+1,nk+2，…，nk+k；xm(i)为第m个阵元的第i次ad采样数据，m＝1,2，…，m。

步骤4、协方差矩阵的特征值计算

对协方差矩阵进行特征值分解，得到协方差矩阵的特征值λ1、λ2...λm；

步骤5、无干扰时抗干扰算法切换

在无干扰时，噪声协方差矩阵的最大特征值为λth，统计特征值λ1、λ2...λm中大于3λth的特征值的个数m1，则使用m阵元m1+1拍空时抗干扰算法取代正在使用的空时抗干扰算法。

以4阵元8拍空时抗干扰算法为例，对每个阵元的ad采样数据进行平方求和，统计长度l为8192点，则ad采样数据的功率pad通过下式计算：

从4个计算结果中选出最大的功率pad记之为p。

设计若干个功率检测门限p1、p2...p8，令p0＝0，p0＜p1＜p2＜...＜p8，p1大小与噪声功率相当，pj+1比pj大8db，当各个通道ad采样数据的最大功率p介于相邻的两个功率检测门限中间时，即pj＜p＜pj+1，采用j+1拍空时抗干扰算法，如图2所示，生成使能控制信号s1、s2、…、s8，

计算m个阵元的协方差矩阵，协方差矩阵计算公式如下：

快拍数k＝1024，x为4×1024矩阵。

对协方差矩阵进行特征值分解，得到协方差矩阵的特征值λ1、λ2、λ3、λ4；在无干扰时，噪声协方差矩阵最大特征值为λth，统计特征值λ1、λ2、λ3、λ4中大于3λth的特征值的个数m1，m阵元m1+1拍空时抗干扰算法进行抗干扰，如图3所示，生成使能控制信号c1、c2、c3和c4，控制阵元是否参与抗干扰，