[發明專利]基于盲源分離的無人機通信信號處理方法、系統及設備

有效

• 申請號: 202310891753.5
• 申請日: 2023-07-20
• 公開（公告）號: CN116647311B
• 公開（公告）日: 2023-10-17
• 發明（設計）人: 劉大鵬;姚戰宏;王錦江
• 申請（專利權）人: 深圳現代技術有限公司
• 主分類號: H04L1/00
• 分類號: H04L1/00;H04B1/715;H04B1/711
• 代理公司: 深圳市科冠知識產權代理有限公司 44355
• 代理人: 蔣芳霞

本發明涉及基于盲源分離的無人機通信信號處理方法、系統及設備，方法采用：輸入信息經過處理變為基帶數據符號，由天線發出；采用上、下兩路天線接收射頻信號，兩路信號均進行LNA低噪聲放大和濾波后，進行下混頻處理得到中頻信號，對兩路中頻信號同時進行盲源分離，產生的分離信號，分別進行相關捕獲，選取相關峰超過門閥的一路信號進行解擴解調處理，經過頻偏矯正、相位校正后輸出預信息進行解碼糾錯，輸出接收數據；針對時隙內信號的短時平穩性和有色噪聲的非消失時間相關性，從梳狀譜阻塞干擾污染的通信信號中，分理出干擾信號和有用信號，提取出有用的通信信號，對實際信號的分析表明，該方法對無人機通信干擾信號處理具有較好的效果。

技術領域

本發明涉及通信技術領域，更具體地說，涉及一種基于盲源分離的無人機通信信號處理方法及系統。

背景技術

寬帶移動通信過程中，通過時域自適應濾波算法實現干擾的抑制，也可以通過采用變換域的信號處理方法或小波變換等方法進行干擾抑制，將時域信號進行傅里葉變換到頻域，進行干擾識別并進行歸零處理，然后進行傅里葉反變換到時域進行解調。近些年改善了FFT中存在的頻譜泄漏問題，使得頻域處理技術受到廣泛重視，重疊變換和小波變換在數據重構方面具有優勢，但變換算法硬件實現比較困難，不適合于工程應用。另外將遺傳算法等全局搜索類方法引入陣列天線波束賦形方法，在干擾方向形成零陷。當天線單元數規模較大時，全局搜索的方法完成波束賦形的過程需要較長的時間，使得應用場景的實時性功能受到限制。

目前，無人機移動通信通常采用跳頻、直擴、OFDM（多載波正交調制）、單載波等方式，通信信道電磁環境通常有廣播干擾、工業干擾、雷電干擾等無意干擾和跟蹤干擾、阻塞干擾和同步系統干擾等針對性干擾，跟蹤干擾主要跟蹤跳頻通信信號的頻率跳變，并據此產生覆蓋跳頻頻段內的干擾信號進行干擾，要求通信端機跳頻頻率大于干擾設備的反應速度，但跳頻干擾設備在頻段內覆蓋干擾，采用阻塞式的功率壓制，就會起到干擾效果。同步系統在通信中發揮著重要作用，干擾機如果干擾了同步系統，也會對通信系統產生較大影響。所有落入通帶內的干擾，強度高于有用信號時，會使接收機自動增益控制（AGC）受到影響，接收機會以干擾信號強度作為增益反饋來控制接收通道增益，有用信號得不到足夠增益放大，達不到解調門限。通常采用的頻域干擾歸零消除方法具有一定的局限性，抗干擾性能受到較大制約。本發明針對典型的梳狀譜阻塞壓制干擾，通過盲源分離算法將干擾分離，在有用信號通道進行AGC有效增益放大，保證了接收的正確解調。

盲源分離(blind?sources?separation，BSS)方法最早1986年Herault和Jutten提出，主要是針對魚雷、艦艇、潛艇等水下航行器多種類型的混合聲信號中分離出有用聲音信號，應用于聲音信號的分離與識別。近年來，隨著信號處理技術的在科學和技術各個領域的廣泛應用，盲源分離技術除語音信號分離與識別外，還應用于數據通信與陣列信號處理，實現多用戶信號分離；應用于圖像處理與識別，實現圖像特征提取、圖像去噪、運動目標檢測；應用于地學空間信息處理，實現遙感影像分類與識別；應用于生物醫學信號處理，實現心電圖、腦電圖、腦磁圖等信號分離。將盲源分離算法應用于無人機通信梳狀阻塞干擾的分離，目前還沒有更多的研究和探索。

盲源分離算法按信號特征的分解，分為獨立分量分析算法(IndependentComponent?Analysis,ICA)，非負矩陣分解算法(Nonnegative?Matrix?Factorization，NMF)和稀疏分量分析算法（Sparse?Component?Analysis，SCA）。由于接收機為單通道，觀測信號包括信源、多徑、干擾等多個信號，盲源分離問題轉換為單通道?BSS(Single?ChannelBSS，SCBSS)問題，?單通道盲源分離算法是欠定盲源分離的特殊情況，它是指將一個傳感器同時接收到的多個源信號的混合信號，分離開的處理技術。此時僅利用單路觀測信號估計多路源信號，解決起來非常困難。