文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.2016.03.029
中文引用格式： 江曉磊，張天騏，趙軍桃. 窄帶干擾環境下的BOC信號捕獲[J].電子技術應用，2016，42(3)：102-105，109.
英文引用格式： Jiang Xiaolei，Zhang Tianqi，Zhao Juntao. Accurate acquisition method of BOC signals in norrowband interference environment[J].Application of Electronic Technique，2016，42(3)：102-105，109.
0 引言
BOC信號由于副載波調制造成自相關函數的多峰特性和功率譜的裂譜特性。在目前的通信系統中，除了背景噪聲以外還存在著窄帶干擾，當窄帶干擾很強時將導致通信系統無法正常運行。所以，在進行BOC捕獲之前需要將窄帶干擾抑制。
頻域窄帶干擾抑制是當前應用很廣的干擾抑制方法，依據是：與擴頻信號和白噪聲的頻譜相比，窄帶干擾的頻譜很窄，容易識別。在實際問題中需要對輸入信號進行截斷后再進行DFT運算，由此會造成頻譜泄漏現象。加窗可以減小頻譜泄漏但會使有用信號變得扭曲，所以為了解決這種問題，采用重疊加窗技術。加窗損耗隨著重疊比例的增大而減小[1]，但是計算量會隨之增大，本文選取了實際中最常用的重疊加窗技術[2]。文獻[3]給出了幾種重疊處理算法的比較，文獻[4]詳細比較了重疊相加和重疊選擇兩種數據合成輸出方式，得出重疊相加的損耗更小。同時文獻[4]和文獻[5]還給出了多種窗函數的比較，研究了不同窗函數引起的信噪比損耗，指出hanning窗產生損耗最小。對于捕獲部分，人們已經研究了很多方法，如自相關副峰消除技術[6]、filtered算法等。文獻[7]提出了單邊帶捕獲算法，但是這種算法對硬件的要求高，不易實現。文獻[8]提出了一種計算復雜度很高的馬氏鏈的捕獲算法。文獻[9]和文獻[10]提出了相關重構法，相較于前兩種算法性能有很大提高。
目前對窄帶干擾環境下的BOC信號捕獲研究的文獻幾乎沒有，但是對于這種問題的研究有很大的實際作用。為了解決本文所遇問題，提出了頻域FFT重疊變換干擾抑制算法和重構相關捕獲法的聯合方法，該方法先通過頻域陷波技術對干擾進行抑制后，再對抑制后的信號利用重構相關法進行捕獲。利用該算法窄帶干擾信號能夠很好地被抑制，并且完成BOC信號的無模糊捕獲。
1 信號模型
BOC調制信號的數學模型可以表示為：
式中，A表示輸入信號的幅度，d(t)表示數據波形，c(t)表示偽碼波形，SC(t)=sgn(sin(2πfs t))表示副載波，fs是副載波頻率。
BOC信號經過高斯白噪聲信道以及混入窄帶干擾后，接收信號為：
2 算法原理
2.1 FFT加窗算法
重疊加窗算法的原理框圖如圖1所示。
圖1中，干擾抑制的門限值定義為：
1/2 FFT重疊加窗算法原理如下：在兩路信號中，第二路信號相對于第一路有N/2的延遲，每一路信號分別進行IFFT后，把前后各N/4個樣本點丟掉，只保留中間部分的樣點，得到失真較小的信號，最后經過數據合成把兩路信號合成一路輸出。處理過程如圖2、圖3所示。
如圖2 所示，將接收的信號r(n)劃分成長度為M的數據塊，M=N/2。定義3個連續的相鄰數據塊為數據向量rj-1，rj和rj+1。
式中，triα(x/y)表示以x為變量、α為中心、y為寬度、峰值為1的三角形函數。圖4所示的是BOC(1，1)的重構示意圖。
3 仿真試驗及分析
3.1 不同干擾條件下的誤碼率分析
根據本文的干擾抑制方法對不同干擾強度、不同干擾頻率以及不同干擾個數的窄帶干擾信號進行抑制，采用BOC(1，1)信號進行試驗，基準速率為1.023 MHz，采樣率為Sa=32 bit/chip，窗長為10 912。
(1)不同強度的窄帶干擾抑制效果對比
由圖5可知，當SIR=-30 dB，SIR=-40 dB時誤碼率最小，且當SNR=10 dB時，干擾抑制效果最好。當干擾強度減小，門限值隨之減小，超過門限值的有用信號被抑制，形成較大的誤碼；隨著強度的繼續增大，超過了系統的抗干擾容限，窄帶干擾不能被有效抑制，誤碼率也將隨之增大。
(2)不同干擾頻率和個數的窄帶干擾抑制效果對比
在譜分析時一般會引入頻率分辨率的概念[11]，即兩個離散的譜線間最小間隔。當干擾的頻率不是分辨率的整數倍時，將會產生較大的附加損失。BOC信號是在直擴信號的基礎上進行了副載波調制，所以由文獻[2]得到BOC(1，1)信號譜線間隔為1/2NTc。對有用信號混入兩個窄帶干擾，其中一個干擾角頻率為ω=0.2 rad/s，ω=0.3 rad/s，ω=0.5 rad/s，另一個干擾角頻率為ω=0.6 rad/s。仿真結果如圖6所示。
由圖6(a)、(b)可知，當干擾頻率為離散譜線間隔的整數倍時，干擾的抑制效果最好，在此條件下增加干擾的個數對干擾抑制效果基本沒有影響。
3.2 干擾抑制性能分析
在接收到的信號中加入兩個單音干擾信號：SIR=-30 dB，SNR=15 dB，θ=5，圖7給出了干擾抑制前后信號的頻域對比圖。
由圖7可知，干擾被有效抑制，恢復出原始信號，圖7(a)中的幅值較高的4條線是由干擾引起，由此驗證了本文重疊加窗算法抑制干擾的有效性。
3.3 重構原理捕獲過程仿真
對BOC 信號利用重構原理進行捕獲，偽碼偏移點數設置為5 000點,仿真結果由圖8所示。
由圖8可知，經過干擾抑制后再經過重構，自相關函數的副峰幾乎完全消除，達到了消除模糊性的目的，提高了捕獲精度，在信噪比為15 dB的情況下，在第5 000個采樣點處出現了一個峰值，這與設置的碼偏移的位置是一致的。
3.4 捕獲算法性能比較仿真
將本文算法和無偏算法、filtered算法、文獻[12]提出的算法在沒有受窄帶干擾影響的情況下進行了比較，仿真結果如圖9所示。
由圖9可知，在4種算法中，本文提出的重構捕獲算法捕獲精度明顯高于其他幾種算法，為接下來的跟蹤提供了有利的條件。
3.5 主峰比例均值比較仿真
仿真中使用的實驗數據參考3.1節實驗，首先利用本文的干擾抑制算法對窄帶干擾進行抑制，在此基礎上對本文的捕獲算法、無偏算法、文獻[12]算法的主峰比例均值進行了比較，同時給出了不同干擾強度下的仿真對比圖。仿真結果如圖10所示。
由圖10可知，本文干擾抑制算法比其他幾種算法主峰比例均值高，當SIR=-30 dB時主峰比例峰值基本不變；當干擾強度繼續增大超出系統抗干擾容限時，受干擾影響較大。實驗證明了本文所提算法在BOC信號中窄帶干擾抑制的有效性和適用性。
4 結論
針對在窄帶干擾環境下的BOC信號的捕獲問題，本文詳細敘述了一種基于FFT重疊變換的窄帶干擾抑制方法與相關重構捕獲結合的算法，理論分析和仿真結果均表明算法的有效性和適用性。本文算法在信噪比為10 dB、信干比為-30 dB條件下能有效抑制窄帶干擾，且消除了由于BOC自身的裂譜性所造成的捕獲模糊性，為跟蹤提供了有利的條件。
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