发明名称 一种快速的GSM-R干扰识别方法
摘要 本发明涉及一种快速的GSM-R干扰识别方法,属于无线通讯领域。具体为,取N个GSM-R采样数据组成的信号序列V,对V进行快速傅里叶变换得到频域数据序列F,通过分离阈值将F分成通信信号S和底部噪声D两个序列,计算底部噪声序列D的平均值,判断当前底部噪声是否有干扰,将归一化的通信信号序列<img file="DDA00002550171800011.GIF" wi="25" he="48" />与标准信号频域模板序列Std的对应数据相减后取绝对值,得到信号差值数据序列Sub1,计算Std与<img file="DDA00002550171800012.GIF" wi="25" he="48" />的互相关结果序列COV,对Std做自相关,得到Std的自相关结果序列AUT,将AUT的每一个数据与COV的每一个数据相减后取绝对值,得到序列Sub2,根据Sub1和Sub2判断有没有干扰。I/Q信号指两路数字中频信号。
申请公布号 CN103001714B 申请公布日期 2014.12.24
申请号 CN201210525693.7 申请日期 2012.12.08
申请人 北京工业大学 发明人 赛景波;刘瑞;褚丹丹;刘杰;李志敏;佟秋薇;刘霄;谢标;宿玲玲;江继龙
分类号 H04B17/00(2006.01)I 主分类号 H04B17/00(2006.01)I
代理机构 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 代理人 吴荫芳
主权项 一种快速GSM‑R干扰识别方法,其特征在于包括以下步骤:1)取N个GSM‑R采样数据组成的信号序列V,N为4的整数倍,对V进行快速傅里叶变换,得到N点频域数据序列F,公式如下:<maths num="0001" id="cmaths0001"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>F</mi><mi>k</mi></msub><mo>=</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mrow><mi>N</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></munderover><mrow><mo>(</mo><msub><mi>V</mi><mi>i</mi></msub><mo>&CenterDot;</mo><msup><mi>e</mi><mrow><mo>-</mo><mi>j</mi><mfrac><mrow><mn>2</mn><mi>&pi;i</mi></mrow><mi>N</mi></mfrac><mi>k</mi></mrow></msup><mo>)</mo></mrow></mrow>]]></math><img file="FDA0000565669720000011.GIF" wi="409" he="148" /></maths>其中:F<sub>k</sub>为频域数据序列F的第k个数据,k=0,1,2…N‑1,V<sub>i</sub>为信号序列V的第i个数据,i=0,1,2…N‑1,e为自然指数,j为虚数单位;2)将频域数据序列F分成通信信号S和底部噪声D两个序列,分离方法如下,当F<sub>k</sub><C1时,F<sub>k</sub>存入底部噪声序列D当F<sub>k</sub>>C1时,F<sub>k</sub>存入通信信号序列S其中:数值C1为根据实际电磁情况设置的通信信号与底部噪声的分离阈值,D和S为固定大小序列,体积均为<img file="FDA0000565669720000013.GIF" wi="61" he="114" />,超出部分舍弃,不足部分补零;3)计算底部噪声序列D的平均值D<sub>AVR</sub>,判断当前底部噪声是否有干扰,具体为,当D<sub>AVR</sub>≤C2时,说明当前底部噪声没有被干扰当D<sub>AVR</sub>>C2时,说明当前底部噪声受到干扰其中:数值C2为根据实际电磁情况,设置的底部噪声干扰识别阈值;4)根据通信信号序列S得到该序列S的最大值M,将通信信号序列S中的每一个数据除以最大值M,可以得到由<img file="FDA0000565669720000012.GIF" wi="60" he="127" />个数据组成的归一化的通信信号序列,公式如下:<maths num="0002" id="cmaths0002"><math><![CDATA[<mrow><msub><mover><mi>S</mi><mo>~</mo></mover><mi>k</mi></msub><mo>=</mo><mfrac><msub><mi>S</mi><mi>k</mi></msub><mi>M</mi></mfrac></mrow>]]></math><img file="FDA0000565669720000021.GIF" wi="184" he="123" /></maths>其中:<img file="FDA0000565669720000022.GIF" wi="62" he="82" />为归一化的通信信号序列<img file="FDA00005656697200000214.GIF" wi="39" he="70" />的第k个数据,<img file="FDA0000565669720000023.GIF" wi="427" he="122" />S<sub>k</sub>为通信信号序列S的第k个数据,<img file="FDA0000565669720000024.GIF" wi="427" he="127" />M为通信信号序列S中的最大值;5)将<img file="FDA0000565669720000025.GIF" wi="62" he="120" />点归一化的通信信号序列<img file="FDA00005656697200000215.GIF" wi="44" he="70" />与标准信号频域模板序列Std的对应数据相减后取绝对值,得到<img file="FDA0000565669720000026.GIF" wi="54" he="126" />点信号差值数据序列Sub1,公式如下:<maths num="0003" id="cmaths0003"><math><![CDATA[<mrow><msub><mrow><mi>Sub</mi><mn>1</mn></mrow><mi>k</mi></msub><mo>=</mo><mo>|</mo><msub><mover><mi>S</mi><mo>~</mo></mover><mi>k</mi></msub><mo>-</mo><msub><mi>Std</mi><mi>k</mi></msub><mo>|</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0000565669720000027.GIF" wi="391" he="102" /></maths>其中:标准信号频域模板序列Std为多次测量实际GSM‑R信道,将所得信号频谱变频至零中频,然后对所得数据校正后取得的N点长度序列,或者通过MATLAB直接生成标准GSM‑R的时域I/Q两路信号,然后对时域I/Q两路信号中的任意一路信号进行快速傅里叶变换后取得,Sub1<sub>k</sub>表示所述差值数据序列的第k个数据,<img file="FDA0000565669720000028.GIF" wi="428" he="132" />Std<sub>k</sub>为标准信号频域模板序列Std的第k个数据,<img file="FDA0000565669720000029.GIF" wi="430" he="125" />6)计算标准信号频域模板Std与<img file="FDA00005656697200000210.GIF" wi="47" he="72" />的互相关结果序列COV,公式如下:<maths num="0004" id="cmaths0004"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>COV</mi><mi>m</mi></msub><mo>=</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>k</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mrow><mfrac><mi>N</mi><mn>2</mn></mfrac><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></munderover><mrow><mo>(</mo><msub><mover><mi>S</mi><mo>~</mo></mover><mi>k</mi></msub><mo>&CenterDot;</mo><msub><mi>Std</mi><mrow><mi>k</mi><mo>+</mo><mi>m</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow></mrow>]]></math><img file="FDA00005656697200000211.GIF" wi="525" he="178" /></maths>其中:COV<sub>m</sub>表示所述互相关结果序列的第m个数据,<img file="FDA00005656697200000212.GIF" wi="425" he="118" />Std<sub>k+m</sub>为标准信号频域模板Std右边增加m个零后的第k+m个数据,<maths num="0005" id="cmaths0005"><math><![CDATA[<mrow><mi>k</mi><mo>=</mo><mn>0,1,2</mn><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mfrac><mi>N</mi><mn>2</mn></mfrac><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mi>m</mi><mo>=</mo><mn>0,1,2</mn><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mfrac><mi>N</mi><mn>2</mn></mfrac><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>;</mo></mrow>]]></math><img file="FDA00005656697200000213.GIF" wi="881" he="127" /></maths>7)对标准信号频域模板Std做自相关,得到Std的自相关结果序列AUT,公式如下:<maths num="0006" id="cmaths0006"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>AUT</mi><mi>m</mi></msub><mo>=</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mrow><mfrac><mi>N</mi><mn>2</mn></mfrac><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></munderover><mrow><mo>(</mo><msub><mi>Std</mi><mi>k</mi></msub><mo>&CenterDot;</mo><msub><mi>Std</mi><mrow><mi>k</mi><mo>+</mo><mi>m</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow></mrow>]]></math><img file="FDA0000565669720000031.GIF" wi="564" he="171" /></maths>其中:AUT<sub>m</sub>表示所述自相关结果序列的第m个数据,<img file="FDA0000565669720000032.GIF" wi="425" he="126" />8)将所述的自相关结果序列AUT的每一个数据与所述的互相关结果序列COV的每一个数据相减后取绝对值,得到N/2点相关差值数据序列Sub2,公式如下:Sub2<sub>m</sub>=|AUT<sub>m</sub>‑COV<sub>m</sub>|其中:Sub2<sub>m</sub>为相关差值数据序列Sub2的第m个数据,<img file="FDA0000565669720000035.GIF" wi="414" he="123" />9)分别求取Sub1和Sub2的最大值MS1和MS2,综合考察MS1和MS2,判断有没有干扰,具体如下,a.当MS1&lt;C3且MS2&lt;C4时,则表明当前通信信号没有受到干扰b.其他情况,则表明当前通信信号受到干扰其中:数值C3、C4为根据实际电磁情况设置的阈值,<img file="FDA0000565669720000033.GIF" wi="355" he="138" /><img file="FDA0000565669720000034.GIF" wi="351" he="138" />其中A为标准信号频域模板Std的最大值,B为标准信号频域模板Std的平均值;所述的数值C1为无业务信道在没有干扰情况下的底部噪声的最大值;所述的数值C2为无业务信道在没有干扰情况下的底部噪声的平均值。
地址 100124 北京市朝阳区平乐园100号