[發明專利]一種基于短時傅里葉變換的空頻自適應處理抗干擾方法

有效

• 申請號: 202010762611.5
• 申請日: 2020-07-31
• 公開（公告）號: CN112073076B
• 公開（公告）日: 2021-10-22
• 發明（設計）人: 王沛堯;朱岱寅
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: H04B1/10
• 分類號: H04B1/10;H04B1/12;H03H21/00;G06F17/14;H04B7/08
• 代理公司: 南京瑞弘專利商標事務所(普通合伙) 32249
• 代理人: 徐激波

本發明公開了一種基于短時傅里葉變換的空頻自適應處理抗干擾方法，包括獲取陣列接收信號；將傳感器陣列接收到的時域信號轉換到時頻域；將時頻域劃分為期望信號區域和干擾噪聲區域；去除區域中的噪聲點后在干擾區域中分離各個干擾信號；計算期望信號和各干擾信號的導向矢量，重構各頻點的干擾加噪聲協方差矩陣；通過MVDR算法計算各頻點的自適應權矢量；本發明的方法運算簡單，同時具有良好的魯棒性，能夠獲得很好的干擾抑制效果。

技術領域

本發明涉及自適應抗干擾技術領域，主要涉及一種基于短時傅里葉變換的空頻自適應處理抗干擾方法。

背景技術

抗干擾算法有多種形式，早些時候廣泛使用的是利用陣列天線在空域上進行的空域自適應處理(SAP)，SAP算法計算復雜度較低但所能抑制的干擾數量受到陣元數量限制。為了能使陣列抑制更多的干擾，在SAP算法基礎上又發展了空時自適應處理(STAP),STAP在SAP的基礎上，在每個通道后面添加若干個時域抽頭，使得陣列擁有更多的自由度來抑制干擾信號，STAP在不增加陣元數量同時提高了抗干擾能力，但STAP的計算復雜度較高。為了降低STAP的計算復雜度，又提出了一種空時自適應處理的次優算法即SFAP，其通過對接收信號做快速傅里葉變換(FFT)將寬帶信號劃分為若干頻帶，再在各頻帶上進行SAP。對于陣元數為M、延遲節點數為N的STAP算法，求解自適應權值要進行MN×MN的矩陣求逆運算，而SFAP是在各頻帶分別求取權值只需要進行M×M的矩陣求逆運算，從而降低了計算復雜度。

傅里葉變換是時域到頻域互相轉化的工具，但它沒有時間定位或時間局域化的能力，為了解決這一問題，人們又在其基上發展了短時傅里葉變換(STFT)。STFT是一種典型的線性時頻分析方法，它將時間信號變換到時頻域，揭示了各頻率分量隨時間的變化趨勢，把時域和頻域有機地結合起來對信號進行分析。通過STFT同樣可以對信號子帶劃分，在各子帶上進行空域濾波完成SFAP。

發明內容

發明目的：本發明提供了一種基于短時傅里葉變換的空頻自適應處理抗干擾方法，通過STFT將接收到的寬帶信號變換至時頻域，在時頻域上分離各輸入信號后估計各信號的延時τ，利用τ計算信號的導向矢量用以IPNC矩陣重構及波束形成。

技術方案：為實現上述目的，本發明采用的技術方案為：

一種基于短時傅里葉變換的空頻自適應處理抗干擾方法，包括如下步驟：

步驟S1、獲取陣列接收信號S；所述陣列接收信號S為大小Ne×N的樣本矩陣；Ne是陣列天線的陣元個數，N為采樣點數；

步驟S2、采用短時傅里葉變換將傳感器陣列接收到的時域信號轉換到時頻域，即對陣列接收信號S的各行數據分別進行短時傅里葉變換；

步驟S3、將時頻域劃分為期望信號區域Ω_s和干擾噪聲區域Ω_i+n；去除區域中的噪聲點；在去除噪聲后的干擾區域Ω_i中分離各個干擾信號；

步驟S4、分別計算期望信號和各干擾信號的導向矢量a(f)；重構各頻點的干擾加噪聲協方差矩陣；

步驟S5、通過MVDR算法計算各頻點的自適應權矢量ω(f)。

進一步地，所述步驟S2中采用短時傅里葉變換后的轉換信號表示如下：

其中，a_i(f)為第i個信號的導向矢量，K表示有K+1個接收信號，S_i(t,f)為第i個信號的時頻域表示；時頻域中單信源點處的信號可表示為：

X(t,f)＝a_i(t,f)S_i(t,f)

信號導向矢量a_i(f)如下式所示：