0 引言

　　在直接序列擴(kuò)頻通信系統(tǒng)中,，干擾容限值是決定抗干擾能力強(qiáng)度的關(guān)鍵，系統(tǒng)性能在外部的干擾強(qiáng)度大于系統(tǒng)干擾容限時(shí)會(huì)受到嚴(yán)重影響,。直接序列擴(kuò)頻通信系統(tǒng)(DSSS)能有效地減少信道中存在的窄帶干擾信號[1],。由于擴(kuò)頻帶寬的限制，相對于提高擴(kuò)頻系統(tǒng)的處理增益來抑制干擾的作法,，采用自適應(yīng)技術(shù)抑制干擾代價(jià)更低而且更為有效,，由此可提高直接序列擴(kuò)頻通信系統(tǒng)（DSSS）的抗干擾能力。

　　為研究如何降低頻譜泄漏以及抑制干擾,，Jones提出了基于濾波器組的變換域干擾抑制技術(shù)[2],。雖然變換域干擾技術(shù)能更有效地解決隨時(shí)間變化的干擾信號，但無法完全抑制頻譜泄漏,，而且處理干擾時(shí)會(huì)損失有用信號,。Panayirci及Barness等人為了提高窄帶干擾抑制性能，主要依據(jù)最小冗余度結(jié)構(gòu),，設(shè)計(jì)了一種基于線性預(yù)測的濾波器用來抑制干擾[3],，但當(dāng)信號功率遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于噪聲功率時(shí),，抑制窄帶干擾性能效果不明顯。Vijayan和Poor首次于1990年提出利用非線性自適應(yīng)預(yù)測濾波器抑制直擴(kuò)通信系統(tǒng)中的窄帶干擾[4],，采用基于更新濾波器抽頭系數(shù)值的LMS算法更好地預(yù)測了窄帶干擾信號,，但不足之處是不具有較快的收斂速度和良好的長期穩(wěn)定性。文獻(xiàn)[5]利用Sigmoid函數(shù)抑制兩頭對中間細(xì)微變化敏感的優(yōu)點(diǎn),，提出一種兼顧收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差性能的變步長LMS算法,，具有收斂速度快和時(shí)變跟蹤能力好的優(yōu)點(diǎn)，但是該算法在誤差變量靠近零時(shí)步長因子變化范圍大,，穩(wěn)態(tài)失調(diào)量大,。本文在研究時(shí)域干擾抑制技術(shù)基礎(chǔ)之上，提出了一種穩(wěn)態(tài)失調(diào)量小,、收斂速度快的基于雙曲正割函數(shù)的變步長LMS自適應(yīng)算法,。

1 新的變步長LMS自適應(yīng)算法

　　步長調(diào)整原則就是利用LMS算法的權(quán)重系數(shù)遞推的步長函數(shù)替換傳統(tǒng)LMS算法中的定步長，基本思想是：

　?。ǎ保┊?dāng)權(quán)系數(shù)距離最佳權(quán)系數(shù)Wopt較遠(yuǎn)時(shí),，選取較大的步長，用來提高收斂速度,；

　?。ǎ玻┊?dāng)所選擇的算法收斂之后，權(quán)系數(shù)距離最佳權(quán)系數(shù)Wopt較近時(shí),，將步長調(diào)小,，從而使穩(wěn)態(tài)失調(diào)減小,；

　?。ǎ常┯?jì)算量小，提高實(shí)時(shí)性,；

　?。ǎ矗┧惴ㄊ諗亢螅词褂性俅蟮母蓴_噪聲輸入,，步長也應(yīng)保持很小,，從而有較小的穩(wěn)態(tài)失調(diào)，具有較好的抗干擾能力,。

　　變步長LMS算法的核心在于對步長函數(shù)的選擇,，文獻(xiàn)[5]中提出的SVSLMS算法，建立誤差函數(shù)e(n)與步長因數(shù)(n)之間的公式為：

　　此算法在變量接近零時(shí),，穩(wěn)態(tài)時(shí)的誤差信號變化太大,，要加快算法的收斂速度，就要符合步長函數(shù)能夠達(dá)到自適應(yīng)初始部分步長較大的條件；為了能達(dá)到抑制噪聲干擾的效果,，需減小均方誤差,，以及穩(wěn)態(tài)步長。依據(jù)以上分析及對步長函數(shù)算法的研究,，基于雙曲正割函數(shù)y=1-sech(x)具有的特性,，從圖1中函數(shù)圖像得出：誤差信號e(n)在零時(shí)刻附近時(shí)，步長較??；隨著誤差信號e(n)變大，步長較大,。函數(shù)圖像如圖1所示,。

　　對雙曲正割函數(shù)進(jìn)行調(diào)整，并引入調(diào)節(jié)因子,，自適應(yīng)濾波器n時(shí)刻的輸入信號為X(n),，自適應(yīng)濾波器的權(quán)系數(shù)為W(n)，誤差信號矢量為e(n),，期望信號矢量為d(n),，L是濾波器階數(shù)，是調(diào)整穩(wěn)定性和收斂速度的步長因子數(shù),。改進(jìn)后的變步長LMS算法公式為：

　　由輸入信號自相關(guān)矩陣max為最大特征值,，為了使算法收斂具有長期穩(wěn)定性，將步長的取值定為：0<<1/max,，得出自適應(yīng)時(shí)間常數(shù)：max=1/(4n),，誤差函數(shù)失調(diào)量為：M=tr(R)。

　　通過改變公式中的調(diào)節(jié)因子分析了調(diào)節(jié)因子對步長函數(shù)的影響,，并根據(jù)函數(shù)(n)與e(n)關(guān)系曲線圖選出調(diào)節(jié)因子的最佳值,。

　　圖2為調(diào)節(jié)因數(shù)分別取0、1和7時(shí),，步長函數(shù)(n)圖像的相對改變狀態(tài),。步長傾斜度隨著?琢的增加而變大，由此可得出：值越大,，步長函數(shù)收斂速度越快。但當(dāng)值太大,，誤差函數(shù)e(n)趨于零的過程中,，|d/de|越大，導(dǎo)致算法的穩(wěn)態(tài)均方誤差值越大,，算法穩(wěn)定性降低,。

　　圖3為調(diào)節(jié)因數(shù)分別取0.02、0.1和0.2時(shí)，步長函數(shù)(n)的相對改變狀態(tài),。步長初始值?滋隨著?茁值得增加而變大,，算法有較快的收斂速度，值越小,，越小,，算法的收斂速度越慢。

　　圖4為調(diào)節(jié)因子分別取1,、2和8時(shí),，步長函數(shù)(n)圖像的相對改變狀態(tài)。步長初始值隨著的增加而衰減得越快,。當(dāng)x>2時(shí),，|e(n)|<0.1時(shí)，步長值基本為0,。因此,，調(diào)節(jié)因數(shù)的值應(yīng)取小于2的正數(shù)值。

　　由以上對基于步長調(diào)整原則的步長函數(shù)的分析得到,，改進(jìn)后的新算法不僅保證了SVSLMS算法在收斂速度及跟蹤能力上的優(yōu)勢,，并且進(jìn)行了優(yōu)化，在趨于穩(wěn)定狀態(tài)時(shí),，步長變化相對較為平緩,。三個(gè)參數(shù)的取值對步長性能的影響需要根據(jù)環(huán)境來確定。上述分析得出,，不同的值,，對應(yīng)不同的步長初始值，即滿足0<<max,，其中max為具有自相關(guān)矩陣輸入信號的最大特征值,。

2 算法性能仿真

　　根據(jù)仿真軟件，編寫算法仿真程序,。輸入信號X(n)為標(biāo)準(zhǔn)高斯隨機(jī)信號,，v(n)是高斯白噪聲。每次采樣點(diǎn)數(shù)為1 000,，仿真次數(shù)為150次,，求出統(tǒng)計(jì)平均值作為學(xué)習(xí)曲線。得到的算法收斂曲線如圖5所示,，可以看出,，本文算法較定步長LMS算法、SVSLMS算法都有較快的收斂速度,。

3 算法抑制直擴(kuò)系統(tǒng)窄帶干擾性能仿真

　　擴(kuò)頻調(diào)制是將高速率擴(kuò)頻碼與信息序列相乘,，使得信號頻譜展寬,，功率譜密度變小。解擴(kuò)時(shí),，雖然有用信號被恢復(fù),，干擾及噪聲被濾除，但系統(tǒng)抑制窄帶信號的能力還不具有顯著的效果,。為使直擴(kuò)系統(tǒng)抗干擾能力更強(qiáng),，在系統(tǒng)中加入了新的變步長LMS自適應(yīng)濾波器模塊，來抑制系統(tǒng)中的窄帶干擾,。

　　設(shè)計(jì)直擴(kuò)通信系統(tǒng)仿真平臺如圖6所示,。在發(fā)送信號端，將調(diào)制載波與生成的信息序列相乘,，得到可以發(fā)送到信道的擴(kuò)頻信號,，本仿真中對信號加入了音頻干擾。將信號通過變步長LMS自適應(yīng)濾波器干擾處理技術(shù),，對存在于系統(tǒng)中的干擾信號進(jìn)行濾波,，得到輸出信號。在接收端,，根據(jù)擴(kuò)頻碼和擴(kuò)頻信息序列的相關(guān)性分離出接收信息序列,，將得到的接收信息序列與初始信息序列進(jìn)行對比處理，最終得到直擴(kuò)通信系統(tǒng)的誤碼性能,。

4 仿真結(jié)果與分析

　　根據(jù)直擴(kuò)通信系統(tǒng)原理,，為抑制窄帶干擾信號進(jìn)行仿真。設(shè)置基本參數(shù)值為：調(diào)制方式采用BPSK調(diào)制方式,，信息傳輸速率為4 kbps,，擴(kuò)頻碼長度 PN=128位，擴(kuò)頻增益為20 dB,，擴(kuò)頻信號帶寬200 kHz,，中心頻率8 MHz，窄帶信號帶寬2 kHz,，窄帶干擾功率遠(yuǎn)大于擴(kuò)頻信號功率,。

　　如圖7所示，上部為加窄帶干擾后的擴(kuò)頻信號,，干擾后的信號幅度遠(yuǎn)大于有用信號幅度,，無法直接分離出有用信號，下部為經(jīng)過本文提出的變步長LMS自適應(yīng)算法預(yù)測到的窄帶干擾信號,，可看出經(jīng)過該算法濾波能基本恢復(fù)出窄帶干擾信號,。圖8為解調(diào)前信號，相比于傳統(tǒng)定步長LMS自適應(yīng)算法抑制窄帶干擾的效果,，在直擴(kuò)通信系統(tǒng)中，經(jīng)過新的變步長LMS濾波器后窄帶大功率信號基本得到抑制，結(jié)果表明本文算法能更有效地抑制窄帶信號,，效果優(yōu)于定步長LMS自適應(yīng)算法,。

　　系統(tǒng)性能仿真：假設(shè)DSSS系統(tǒng)接收到的信號選取3個(gè)隨機(jī)音頻干擾，信噪比（SNR）范圍是-20 dB～-15 dB用1 000幀隨機(jī)數(shù)進(jìn)行測試,，圖9顯示了無任何窄帶干擾抑制系統(tǒng),、采用傳統(tǒng)定步長LMS自適應(yīng)算法以及本文采用的算法處理后的性能對比。當(dāng)干信比大于擴(kuò)頻增益時(shí),，由于使用了濾波器抑制窄帶干擾,，增大了相關(guān)器的輸入信噪比，從而降低了系統(tǒng)誤幀率（FER）,。仿真結(jié)果得出本文提出的算法是有效的,，且抑制音頻干擾的性能優(yōu)于定步長LMS自適應(yīng)算法。

5 總結(jié)

　　本文針對直接序列擴(kuò)頻通信系統(tǒng)中的窄帶干擾,，利用擴(kuò)頻信號樣值間的不相關(guān)性,，提出了一種基于雙曲正割函數(shù)的變步長LMS自適應(yīng)算法來抑制窄帶干擾，利用該算法收斂快速及穩(wěn)態(tài)誤差小的特點(diǎn),，來降低干擾對傳輸信號的影響,。對比傳統(tǒng)定步長LMS自適應(yīng)算法，優(yōu)化了長期穩(wěn)定性及跟蹤性能,，對抑制音頻信號的能力進(jìn)行了仿真,，結(jié)果表明該算法更優(yōu)于傳統(tǒng)LMS算法，更適用于存在音頻干擾的直接擴(kuò)頻通信系統(tǒng)中,。

　　參考文獻(xiàn)

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