一种基于协方差矩阵重构的毫米波混合模数干扰抑制方法与流程

本发明涉及无线通信，特别涉及一种基于协方差矩阵重构的毫米波混合模数干扰抑制方法。

背景技术：

1、毫米波大规模mimo通信中提出的混合模数结构引起了广泛关注。虽然这种结构减少了射频链路的个数，大大降低了系统功耗，但是由于接收端天线阵元的感知信号没有直接经过射频链路转变为数字信号，而是经过模拟波束成形器的处理之后到达射频链路，射频链路的个数远远小于天线阵元的个数。因此数字结构下的doa估计算法和线性约束优化算法的核心scm无法直接获得。doa估计对于混合阵列至关重要，因为只有估计doa，收发器才能在期望信号的方向形成正确的波束，在干扰信号的方向形成“零陷”，从而实现较高的信干噪比(signal to jamming andnoise ratio，sjnr)和吞吐量。

2、对于毫米波通信网络中用户间的干扰，基站只需要通过信道估计获得各用户的信道矩阵，然后将干扰信号投影到信道矩阵的零空间，就可以避免信号传输到非法用户。但是当通信网络中存在非合作的干扰机时，基站无法获得干扰机的信道矩阵。干扰机高功率的恶意干扰可以严重影响接收端基站的参考信号同步，此时无法应用基于训练序列的信号检测算法进行干扰抑制。

3、因此，如何在通信网络中存在非合作的干扰机时，提供一种能够有效获得scm并利用期望信号的doa和scm，设计混合模数干扰抑制矩阵的毫米波混合模数干扰抑制方法是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明针对上述研究现状，提供了一种基于协方差矩阵重构的毫米波混合模数干扰抑制方法，本发明主要解决三个问题，一是在通信网络中存在干扰机高功率恶意干扰，快速准确的进行恶意干扰的方向信息确定；二是在全数字干扰抑制矩阵的基础上，进行混合模数干扰抑制矩阵的设计；三是在高功率恶意干扰被抑制后，基于训练序列的信号检测器，消除多用户之间的干扰。

2、本发明提供的一种基于协方差矩阵重构的毫米波混合模数干扰抑制方法，包括如下步骤：

3、s1：对接收信号的空间角度进行离散化处理，基于离散角度的导向矢量构造稀疏矩阵；

4、s2：在正弦域均匀选取若干个目标角度，基于目标角度的导向矢量构建观测矩阵，在目标角度对接收信号进行波束成形，获得目标角度的接收信号强度；

5、s3：由所述稀疏矩阵和所述观测矩阵组成感知矩阵，基于所述感知矩阵和目标角度的接收信号强度，用稀疏贝叶斯算法进行稀疏重构，获得期望信号波达方向角、干扰信号的波达方向角以及天线阵元感知信号的空间协方差矩阵；

6、s4：由所述天线阵元感知信号的空间协方差矩阵和期望信号波达方向角，基于lcmv准则，获得全数字干扰抑制矩阵；

7、s5：将所述全数字干扰抑制矩阵作为最优的干扰抑制矩阵，用黎曼流形算法进行矩阵分解，得到模拟干扰抑制矩阵和数字干扰抑制矩阵；

8、s6：将经所述模拟干扰抑制矩阵和数字干扰抑制矩阵进行干扰抑制后的感知信号经过lms信号检测器，获得各用户发送的调制信号。

9、优选的，所述s1包括如下步骤：

10、基于均匀线阵的天线阵元的布局，在[-π/2,π/2]的范围内，建立空间角度的一维坐标系；

11、在所述一维坐标系上选取小于指定间距的确定间隔对空间角度进行等间距分割，划分为多个长度相同的角度范围，构造出超完备字典作为稀疏矩阵。

12、优选的，基于稀疏矩阵、稀疏系数和噪声向量表示空间角度中每个采样点的协方差矩阵；利用稀疏矩阵的重构表示协方差矩阵的重构问题。

13、优选的，所述s2包括如下步骤：

14、基于远场入射的期望信号、远场入射的干扰信号以及远场入射期望信号的波达方向角获得接收信号向量；

15、接收信号向量在目标角度进行波束成形后，获得模拟信号；

16、所述模拟信号经过移相器的加权后进行采样，获得数字信号；

17、根据所述数字信号计算获得目标角度的接收信号强度。

18、优选的，所述s3包括如下步骤：

19、假设稀疏系数的先验分布，由先验概率分布求得后验概率分布，根据后验概率分布均值求解协方差矩阵的稀疏系数；

20、由稀疏系数的峰值所在位置判断来波方向，基于空间功率谱的波达方向角估计信息获得期望信号和干扰信号在空间角度上的功率分布；

21、用稀疏矩阵乘以稀疏系数得到空间协方差矩阵的列向量形式，然后列向量矩阵化得到空间协方差矩阵。

22、优选的，所述s4包括如下步骤：

23、利用所述天线阵元感知信号的空间协方差矩阵和期望信号波达方向角，基于lcmv准则构建优化函数，获得使天线阵元在期望信号波达方向角上接收功率保持不变的波束成形权值作为最优矢量；

24、选择和期望信号个数相同的所述最优矢量组成最优的干扰抑制矩阵，即全数字干扰抑制矩阵。

25、优选的，所述s5包括如下步骤：

26、引入黎曼流形将非凸的模拟干扰抑制矩阵的可行域进行表示，分别逐次固定模拟干扰抑制矩阵和数字干扰抑制矩阵中的一个，完成对模拟干扰抑制矩阵和数字干扰抑制矩阵模拟干扰抑制矩阵和数字干扰抑制矩阵在黎曼流形上的共轭梯度搜索优化问题的求解，得到优化后的模拟干扰抑制矩阵和数字干扰抑制矩阵。

27、优选的，所述s6包括如下步骤：

28、所述调制信号表示为lms权稀疏矩阵与干扰抑制后的感知信号的乘积，以所述调制信号与实际调制信号的均方误差作为代价函数，对lms权稀疏矩阵求梯度函数估值；

29、基于所述梯度函数估值，利用lms自适应迭代的最陡下降算法表示lms权稀疏矩阵，利用lms的瞬时梯度算法计算得到所述调制信号。

30、本发明提出的基于协方差矩阵重构的毫米波混合模数干扰抑制方法相较现有技术具有以下有益效果：

31、本发明相较于传统的毫米波多用户混合波束成形设计方案，不仅可以消除多用户之间的干扰，而且还可以抑制恶意干扰。

32、本发明解决了在通信网络中存在恶意干扰时，接收信号同步困难，基于训练序列的信号检测算法难以应用的难题。本方法不同于传统的混合波束成形设计方案，此方法不需要进行信道估计。

技术特征：

1.一种基于协方差矩阵重构的毫米波混合模数干扰抑制方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于协方差矩阵重构的毫米波混合模数干扰抑制方法，其特征在于，所述s1包括如下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于协方差矩阵重构的毫米波混合模数干扰抑制方法，其特征在于，基于稀疏矩阵、稀疏系数和噪声向量表示空间角度中每个采样点的协方差矩阵；利用稀疏矩阵的重构表示协方差矩阵的重构问题。

4.根据权利要求1所述的一种基于协方差矩阵重构的毫米波混合模数干扰抑制方法，其特征在于，所述s2包括如下步骤：

5.根据权利要求3所述的一种基于协方差矩阵重构的毫米波混合模数干扰抑制方法，其特征在于，所述s3包括如下步骤：

6.根据权利要求1所述的一种基于协方差矩阵重构的毫米波混合模数干扰抑制方法，其特征在于，所述s4包括如下步骤：

7.根据权利要求1所述的一种基于协方差矩阵重构的毫米波混合模数干扰抑制方法，其特征在于，所述s5包括如下步骤：

8.根据权利要求1所述的一种基于协方差矩阵重构的毫米波混合模数干扰抑制方法，其特征在于，所述s6包括如下步骤：

技术总结本发明公开了一种基于协方差矩阵重构的毫米波混合模数干扰抑制方法，包括：对接收信号的空间角度进行离散化处理，构造稀疏矩阵；在正弦域均匀选取若干个目标角度，基于目标角度的导向矢量构建观测矩阵，在目标角度对接收信号进行波束成形，获得目标角度RSS；由稀疏矩阵、观测矩阵和目标角度RSS，用稀疏贝叶斯算法进行稀疏重构，获得期望信号DOA、干扰信号DOA以及天线阵元感知信号的SCM；由SCM和期望信号DOA，基于LCMV准则，获得全数字干扰抑制矩阵；用黎曼流形算法进行矩阵分解，得到模拟干扰抑制矩阵和数字干扰抑制矩阵；将进行干扰抑制后的感知信号经过LMS信号检测器，获得各用户发送的调制信号。本发明适用于通信系统中存在恶意干扰的复杂电磁场景。技术研发人员：黎伟,王朋飞,叶荣飞,曾纪,孙远欣,裴二荣,徐德涛,何侑泽,王文涛受保护的技术使用者：重庆金美通信有限责任公司技术研发日：技术公布日：2024/8/27