0 引言

　　在直接序列擴頻通信系統(tǒng)中，干擾容限值是決定抗干擾能力強度的關(guān)鍵,，系統(tǒng)性能在外部的干擾強度大于系統(tǒng)干擾容限時會受到嚴(yán)重影響,。直接序列擴頻通信系統(tǒng)(DSSS)能有效地減少信道中存在的窄帶干擾信號[1]。由于擴頻帶寬的限制,，相對于提高擴頻系統(tǒng)的處理增益來抑制干擾的作法,，采用自適應(yīng)技術(shù)抑制干擾代價更低而且更為有效，由此可提高直接序列擴頻通信系統(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,，而且處理干擾時會損失有用信號,。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，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,，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變跟蹤能力好的優(yōu)點,，但是該算法在誤差變量靠近零時步長因子變化范圍大,，穩(wěn)態(tài)失調(diào)量大。本文在研究時域干擾抑制技術(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：

　　（１）當(dāng)權(quán)系數(shù)距離最佳權(quán)系數(shù)Wopt較遠(yuǎn)時,，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，將步長調(diào)小,，從而使穩(wěn)態(tài)失調(diào)減?。?/p>

　?。ǎ常┯嬎懔啃?，提高實時性；

　?。ǎ矗┧惴ㄊ諗亢?，即使有再大的干擾噪聲輸入，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,，穩(wěn)態(tài)時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)在零時刻附近時,，步長較小,；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，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,，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，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，|e(n)|<0.1時,，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，步長變化相對較為平緩,。三個參數(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)高斯隨機信號,，v(n)是高斯白噪聲,。每次采樣點數(shù)為1 000，仿真次數(shù)為150次,，求出統(tǒng)計平均值作為學(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 算法抑制直擴系統(tǒng)窄帶干擾性能仿真

　　擴頻調(diào)制是將高速率擴頻碼與信息序列相乘，使得信號頻譜展寬,，功率譜密度變小,。解擴時，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。為使直擴系統(tǒng)抗干擾能力更強,，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)計直擴通信系統(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)擴頻碼和擴頻信息序列的相關(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,，最終得到直擴通信系統(tǒng)的誤碼性能。

4 仿真結(jié)果與分析

　　根據(jù)直擴通信系統(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,，擴頻碼長度 PN=128位,，擴頻增益為20 dB，擴頻信號帶寬200 kHz,，中心頻率8 MHz,，窄帶信號帶寬2 kHz，窄帶干擾功率遠(yuǎn)大于擴頻信號功率,。

　　如圖7所示,，上部為加窄帶干擾后的擴頻信號，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個隨機音頻干擾,，信噪比（SNR）范圍是-20 dB～-15 dB用1 000幀隨機數(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)干信比大于擴頻增益時,，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頻通信系統(tǒng)中的窄帶干擾,，利用擴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,，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頻通信系統(tǒng)中,。

　　參考文獻(xiàn)

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