联合DOA估计与主波束形成的干扰抑制方法

刘海涛, 刘亚洲, 张学军

(1. 中国民航大学 天津市智能信号与图像处理重点试验室, 天津 300300； 2. 北京航空航天大学 电子信息工程学院, 北京 100191)



联合DOA估计与主波束形成的干扰抑制方法

刘海涛1, 刘亚洲1, 张学军2

(1. 中国民航大学 天津市智能信号与图像处理重点试验室, 天津 300300； 2. 北京航空航天大学 电子信息工程学院, 北京 100191)

为克服测距仪(DME)发射的高强度脉冲信号干扰L频段数字航空通信系统1(L-DACS1)OFDM接收机的问题，提出联合DOA估计与主波束形成的干扰抑制方法. 首先接收机通过波达方向矩阵算法估计接收信号来向；然后基于信号来向通过线性约束最小方差波束形成算法提取各个方向信号；随后通过频域功率与时域功率比较算法分辨各来向信号的类型；最后输出OFDM直射径信号. 仿真结果表明：该方法可显著克服DME与OFDM散射径信号干扰，提高L-DACS1系统链路传输的可靠性.

正交频分复用; 测距仪脉冲干扰; 均匀圆阵; 波达方向估计; 线性约束最小方差

L频段数字航空通信系统1(L-DACS1)是民航未来沿陆地航路部署的空-地蜂窝移动通信系统，主要为陆地航路、终端区及机场的航空器提供空中交通管制、航空公司运营管理数据通信服务，是民航未来航空移动通信系统的主要技术手段之一[1]. 依据国际民航组织的规划，L-DACS1系统将以内嵌的方式部署在L频段测距仪(DME)的波道间，占用传输带宽500KHz[2-3]. 由于DME与OFDM信号频谱存在部分交叠，且DME系统发射功率较高，不可避免产生DME信号干扰L-DACS1系统OFDM接收机的问题[4-5]，因此开展OFDM接收机DME干扰抑制的研究具有重要意义.

目前，L-DACS1系统DME干扰抑制的研究主要集中在单天线干扰消除及阵列天线干扰抑制两个方面. 在单天线干扰消除方面，文献[6-7]利用DME干扰信号在时域呈现脉冲干扰的特点，提出脉冲熄灭干扰抑制法，该方法主要缺点：在时变信道环境下，脉冲熄灭门限的精确设置非常困难. 为解决脉冲熄灭导致OFDM信号产生子载波间干扰(ICI)的问题，文献[8-10]提出脉冲熄灭ICI干扰补偿方法，该方法主要缺点：ICI干扰补偿法要求精确知晓各个子信道的衰落信息，而在干扰环境下OFDM接收机各个子信道衰落信息的精确获得本身就非常困难. 在阵列天线在航空移动通信应用方面，文献[11]提出在无人机平台中搭载移动基站为偏远地区提供移动通信服务的构想，文献[12-14]构建了机载实验系统验证了在无人机平台使用阵列天线进行大容量空-地数据通信的可行性. 另外，在基于阵列天线的L-DACS1系统OFDM接收机DME干扰抑制方面，文献[15]提出利用正交投影算法消除高强度DME干扰，然后采用盲波束形成方法提取OFDM直射径信号的方法，该方法存在不足：当测距仪干扰较小时，正交投影干扰抑制性能较差. 在正交投影消除脉冲干扰方法基础上,文献[16]进一步提出利用CLEAN算法估计OFDM直射径信号来向的方法，并通过常规波束形成算法提取OFDM直射径信号，该方法主要不足：当接收OFDM信号功率较低且数据快拍较少时，提出方法的DOA估计性能较差.

针对高强度测距仪信号干扰L-DACS1系统OFDM接收机的问题，本文提出联合DOA估计与主波束形成的干扰抑制方法. 首先接收机利用DME与OFDM信号空域来向的差异，通过波达方向矩阵法获取各来向信号的DOA；然后利用各个来向信号的DOA信息通过线性约束最小方差(LCMV)波束形成算法确定各来向信号波束形成的权值，并利用波束形成权值对接收信号进行波束形成以分离出各个来向信号；最后利用OFDM与DME信号时频特征的差异，通过频域功率与时域功率比较算法获得OFDM直射径信号. 仿真结果显示：提出的方法可有效抑制DME及OFDM散射径信号干扰，提高链路传输的可靠性.

1 系统模型

1.1 联合DOA估计与主波束形成的OFDM接收机 图1为联合DOA估计与主波束形成的OFDM接收机原理框图. 接收机均匀圆阵输出信号通过A/D转换为数字基带信号，数字基带信号通过波达方向估计器估计各个来向信号的DOA信息. 随后阵列接收信号及DOA信息同时送入主波束形成器，主波束形成器通过线性约束最小方差算法(LCMV)计算各来向信号的波束形成权值，然后通过波束形成提取各个来向信号. 提取的各个来向信号同时送入信号分类器，在信号分类器中通过频域功率与时域功率比较算法分辨DME及OFDM信号，并输出OFDM直射径信号. 信号分类器输出的OFDM直射径信号经多普勒频偏估计与补偿后移除循环前缀(CP)，送入FFT转换器变换为频域信号. 频域信号经频域下采样后送入信道估计及均衡器完成信道均衡，均衡器输出信号经解调器、解交织器后送入信道译码器恢复出原始发送比特序列估值.

图1 联合DOA估计与主波束形成的OFDM接收机原理

1.2 DOA估计算法

为解决相干信号环境下均匀圆阵二维DOA估计问题，采用文献[17]提出的波达方向矩阵法解决相干信源的二维DOA估计问题. 接收机使用上下平行双均匀圆阵(如图2所示)，上下间隔d=λ/2，上下子阵的阵元位置一一对应，每个子阵的阵元数均为M，圆半径均为R，信号波长为λ.

m=0,1,…,M-1.

图2 双均匀圆阵结构图

式中: si(t)代表阵列天线接收的第i个信号源，{θi,φi}代表第i个信号源的方位角和俯仰角，n1m(t)代表信道输入的窄带高斯白噪声，I代表阵列接收信号源总数. 类似的，子阵2上坐标为(xm,ym,-d)的阵元输出信号为

利用文献[17]的DOA方法计算信号俯仰角和方向角得

式中：R代表按照文献[17]中方法构造的空域平滑波达方向矩阵，ηi和εi分别代表R的特征值和对应特征矢量，εi(j)代表εi中的第j个元素，Arg(·)代表幅角主值运算.

1.3 主波束形成算法

图3 主波束形成器

其中，I代表阵列天线接收OFDM信号及测距仪信号源总数，wi代表第i个来向信号波束形成权值[19]：

1.4 信号分类算法

图4给出接收机信号分类器的原理框图. 信号分类器由频域功率比较器和时域功率比较器两个单元组成. 其中，频域功率比较器用于分辨DME与OFDM信号，时域功率比较器用于分辨OFDM直射径与散射径信号.

图4 信号分类器

1.2.1 频域功率比较器

根据OFDM及DME信号的频域特征[4]，OFDM信号的能量主要集中于[-250 kHz～+250 kHz]，测距仪信号的能量主要位于±250 kHz处,因此可通过比较接收信号在频域±250 kHz及直流子信道附近平均功率的方法来分辨接收信号的类型.

(1)

(2)

(3)

1.4.2 时域功率比较器

如果待检测信号被判定为OFDM信号，则还需要进一步判定待检测信号是OFDM直射径还是散射径信号. 由于航空移动信道呈现为赖斯信道[18]，信道的赖斯因子取值为15～20 dB，因此OFDM直射径信号功率远高于散射径，可直接通过比较各个OFDM信号的功率来分辨OFDM直射径.

2 数值仿真及分析

2.1 仿真环境设置

为验证联合DOA估计与主波束形成干扰抑制方法的正确性，按照L-DACS1系统技术规范[3]设计实现L-DACS1系统阵列天线干扰抑制仿真系统，仿真参数如表1所示.

表1 L-DACS1系统仿真环境

2.2 DOA估计性能

图5 给出不同信源的DOA估计性能，横坐标代表方位角(度)，纵坐标代表俯仰角(度). 仿真实验中，OFDM直射径来向(60°,50°)，散射径来向(140°, 40°)，信噪比SNR=10 dB；DME信号1来向(100°, 10°)，信干比SIR=-3 dB，载波偏置+500 KHz；DME信号2来向(200°, 30°)，信干比SIR=-10 dB，载波偏置-500 KHz. 由图5可观测到：1) OFDM直射径与DME信号来向的估计值与预设值完全一致；2) OFDM散射径来向的估计值与预设值存在微小的偏差. 图5 DOA估计性能(SNR=10 dB，SIR= -3/-10 dB，赖斯因子=10 dB，200次仿真实验)

Fig.5 DOA estimation (SNR=10 db,SIR=-3/10 dB,rice factor= 10 dB,simulations for 200 times)

图6给出不同信源DOA估计的根均方误差曲线，横坐标代表信噪比(dB)，纵坐标代表根均方误差值(度). 根均方误差值定义为

图6 DOA估计根均方误差曲线(赖斯因子=10 dB)

Fig.6 Root mean square error curve of DOA estimation(Rice factor=10 dB)

2.3 LCMV波束形成性能

图7和图8分别给出LCMV算法波束图，图7横坐标代表方位角，图8横坐标代表俯仰角，两图纵坐标均代表归一化波束增益(dB). 由图7与图8可观测到：阵列天线的波束在干扰信号1来向(100°, 10°)、干扰信号2来向(200°, 30°)及OFDM散射径来向(140°, 40°)形成零陷，零陷衰减达-300 dB，表明了提出方法可有效抑制DME及OFDM散射径信号的干扰.

图7 LCMV算法在方位角上的波束图(SNR=10 dB, SIR=-3 dB/-10 dB,200次蒙特卡罗实验)

Fig.7 LCMV beamforming on azimuth angle(SNR=10 dB,SIR=-3 dB/-10 dB for Montacarlo test for 200 times)

图8 LCMV算法在俯仰角上的波束图(SNR=10 dB, SIR=-3 dB/-10 dB,200次蒙特卡罗实验)

Fig.8 LCMV beamforming on pitch angle(SNR=10 dB,SIR=-3 dB/-10 dB.Montacarlo test for 200 times)

图9给出波束形成性能随DOA估计误差变化曲线，横坐标代表DOA估计误差(方向角误差+俯仰角误差)，纵坐标代表波束形成输出信号(OFDM直射径信号)信噪比. 由图9观测到：1)输出信噪比随DOA估计误差的增大可逐渐降低；2)理想DOA时，波束形成输出信噪比为1 dB，对输入信噪比提升约5 dB.

图9 DOA估计偏差对波束形成性能影响曲线(输入信噪比为-4 dB)

Fig.9 Beamforming performance based on the DOA estimation deviation (input SNR =-4 dB)

2.4 信号分类器差错性能

图10给出信号分类器判定差错概率的性能曲线，横坐标代表信噪比，纵坐标代表信号分类器判定OFDM直射径、OFDM散射径及DME信号出现错误的概率. 由图10观测到：判定差错概率随输入信噪比的增加而快速降低，当输入信噪比为6 dB时，判定出现差错的概率为1.0×10-4. 考虑到典型情况下OFDM接收机输入信噪比高于6 dB，因此提出的信号分类器能够准确分辨OFDM直射径、OFDM散射径及DME信号.

图10 信号分类器差错概率性能(OFDM直射径信号、散射径信号、单个DME信号、信干比=-10 dB)

Fig.10 Error probability performance of signal classification

2.5 系统比特差错性能

图11给出OFDM接收机比特差错性能曲线，横坐标代表信噪比(dB)，纵坐标代表比特差错概率. 图11共包含4曲线：标有“◆”的曲线代表无干扰信号时系统比特差错性能；标有“■”的曲线代表存在一个干扰信号时系统比特差错性能；“●”的曲线代表存在两个干扰信号时系统比特差错性能；标有“▼”的曲线代表按照文献[15]方法仿真得到的比特差错性能. 曲线比较表明：所提方法可完全克服DME干扰信号对OFDM接收机链路传输的影响，且性能优于文献[15]提出的方法.

图11 L-DACS1系统比特差错性能

3 结 语

针对高强度测距仪脉冲信号干扰L-DACS1系统OFDM接收机问题，提出联合DOA估计与主波束形成的干扰抑制方法. 该方法首先利用DME与OFDM信号空域来向的差异，通过线性约束最小方差波束形成算法分离各个信号，随后借助OFDM与DME信号的时频特征的差异，分辨并输出OFDM直射径信号. 仿真研究表明：提出的方法可有效克服DME信号及OFDM散射径的干扰，提高接收机链路传输的可靠性.

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(编辑 王小唯 苗秀芝)

Interference mitigation method based on joint DOA estimation and main beam forming

LIU Haitao1, LIU Yazhou1, ZHANG Xuejun2

(1.Tianjin Key Lab for Advanced Signal Processing, Civil Aviation University of China, Tianjin 300300, China;2. College of Electronic and Information Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China)

To mitigate the deleterious influence of Distance Measure Equipment (DME) interference on Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) receiver of L-band Digital Aeronautical Communications System1(L-DACS1) operating as an inlay system, a new interference suppression method is proposed based on joint DOA estimation and main beamforming. Firstly, DOA matrix algorithm is used to estimate the DOA of the received signals. Secondly, with the DOA information, Linearly Constrained Minimum Variance(LCMV) beamforming algorithm is utilized to extract the signals in all directions. Finally, frequency-domain power comparison and time-domain power comparison method is proposed to distinguish the received signals and output the direct line-of-sight(LOS) path OFDM signal. Computer simulation results indicate that the proposed method can effectively overcome DME impulse interference and OFDM scattering signal and improve the reliability of the L-DACS1 system.

orthogonal frequency division multiplexing; distance measure equipment pulse interference; uniform circular array; DOA estimation; linearly constrained minimum varianc

10.11918/j.issn.0367-6234.2016.11.016

2015-04-01

国家自然科学基金(U1233117, 61271404)

刘海涛(1966—)，男，教授，硕士生导师; 张学军(1971—)，男，教授，博士生导师

刘海涛，htliu@cauc.edu.cn

TN929.5

A

0367-6234(2016)11-0103-06