用以從信號處理系統中消除脈沖干擾的方法
【專利摘要】提供一種從通信信號中消除脈沖干擾的方法。所述方法包括：識別包含在通信信號中的脈沖干擾，生成脈沖干擾的模型，在振幅、相位和包絡時延中的至少一個方面將該模型匹配到所識別的脈沖干擾，以及通過從所識別的脈沖干擾中減去所匹配的模型來消除所識別的脈沖干擾。
【專利說明】用以從信號處理系統中消除脈沖干擾的方法
[0001]本申請要求2011年6月2日提交的題為“Method to cancel impulsiveinterference from a signal processing system”的美國專利申請序列號 13/151，681 的優先權，其主題通過引用被全部合井。
【技術領域】
[0002]本發明涉及信號處理，并且更具體地涉及從接收到的信號中減少干擾的方法?！颈尘凹夹g】
[0003]提供在例如地下礦井中的危險和/或有阻礙的環境中的長距離無線通信的能力對于高效工作和安全性兩者來說都是必要的。在諸如煤炭開采的一些應用中，規章要求要有通信系統以用于事故后的通信。在這些采礦工作中，將通信信號發射通過除用在相關聯的結構中的大量鋼鐵和混凝土之外還通過例如土地、水和/或巖石，這嚴重影響了通信信號的有效范圍。對于通過例如傳統的電偶極天線發射射頻信號的系統來說尤其是這樣。
[0004]提供低頻磁信號的磁通信系統(MCS)提供用以發射通過這些材料的增強的能力。例如，可以使用MCS來在地下礦井內深處的地點與在地面上的或者也位于礦井內的第二遠程地點之間提供緊急通信。作為上述自然的以及人為的阻抗和干擾的結果，這些系統通常在相對較弱的信號和嚴重的干擾的情況下運行。這種干擾限制MCS接收機檢測和解調底層信號的能力，從而作為結果限制了系統的有效范圍。
[0005]在信號處理的領域中，用以減少脈沖干擾的常規方法包括應用于所記錄的被脈沖污染的數據的中值濾波。然而，這種濾波除了不充分去除脈沖之外還易于使無脈沖區域中的信號失真。中值濾波器可以更有利地被應用在脈沖污染單個孤立的樣本吋。然而，當脈沖代表天線、接收信道和數字解調器對撞擊在天線上的很短的干擾脈沖的純粹響應時，脈沖占據多個連續的樣本。
[0006]諸如脈沖切除然后外插的其它方法也產生不滿意的結果，因為期望的通信信號通常除脈沖之外是由其它疊加的噪聲信號占主導地位。因此，外插主要作用于噪聲并忽略底層信號。
[0007]期望用以消除或減少這些干擾的改進的系統和方法。

【發明內容】

[0008]本發明的一個實施例包括從諸如通信信號的所接收的信號中消除脈沖干擾的方法。該方法包括步驟:創建系統的平均脈沖響應的模型，以及識別被采樣信號數據塊中的脈沖干擾。調整該模型以在振幅、相位和包絡時延方面適合被識別的干擾。最后，從被采樣數據中減去適配后的模型。
[0009]在本發明的另ー實施例中，提供ー種信號處理系統。該系統包括被配置為輸出諸如磁通信信號的信號的發射機和可操作用于接收信號的接收機。提供信號處理器以用于識別包含在底層信號中的脈沖干擾、生成復合脈沖模型并將其匹配到所識別的脈沖干擾、以及通過從所識別的脈沖干擾中減去該復合脈沖模型而消除所識別的脈沖干擾。匹配所述模型是在振幅、相位和包絡時延中的至少ー個方面針對所識別的脈沖干擾而完成的。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0010]圖1是示出具有脈沖干擾的示例性通信信號的圖表。
[0011]圖2是示出根據本發明的一個實施例的消除方法的基本功能的過程圖。
[0012]圖3是使用圖2的訓練過程的所開發的示例性模型脈沖響應的圖表。
[0013]圖4是示出根據本發明的一個實施例的用以創建圖3的模型脈沖響應的訓練過程的過程圖。
[0014]圖5是示出根據本發明的一個實施例的圖2的消除過程的過程圖。
[0015]圖6是示出本發明的訓練和消除過程的一個實施例的過程圖。
[0016]圖7是根據本發明的實施例的用于執行脈沖消除過程的示例性信號處理系統的框圖。
[0017]圖8A和SB是示出本發明的實施例的消除過程的結果的示例性通信信號的時域圖表。
【具體實施方式】
[0018]應當理解的是，本發明的圖和說明書已被簡化為示出對于清楚理解本發明來說相關的元件，但為了清楚起見刪除了在諸如地下磁通信系統的典型無線通信系統中發現的許多其它元件。然而，由于這樣的元件在本領域是被熟知的，并且由于它們并不促進對本發明的更好的理解，因此在本文中并不提供對這樣的元件的討論。本文中的公開致カ于本領域技術人員已知的所有這樣的變化和修改。
[0019]在下面的詳細說明中，對附圖進行了參考，附圖通過例證的方式示出在其中可實踐本發明的具體實施例。應當理解的是，本發明的各種實施例雖然不同但不一定是相互排斥的。而且，本文中結合一個實施例描述的特定特征、結構或特性可被實施在其它實施例中而不脫離本發明的范圍。另外，應當理解的是，各個元件在每個所公開的實施例內的位置或布置可以被修改而并不脫離本發明的范圍。因此，下面的詳細說明并不是在限制性的意義上進行的，并且本發明的范圍僅僅由所附的權利要求、更適當地解釋是由所附的權利要求與權利要求所享有的等同體的全部范圍一起來限定。在附圖中，相同的數字編號貫穿若干視圖指代相同的或相似的功能性。
[0020]對通過例如MCS所發射的信號的研究已經表明，在一些環境中，落在通信系統的傳輸頻帶內的干擾的重要組成部分包括脈沖狀的波形。這些脈沖的振幅和定時看起來是隨機的，并且因此是不可預測的。更具體地，由于這些干擾入射在系統的接收天線上達如此短暫的時段(相對于接收機帶寬的倒數來說)，它們易于密切近似于系統的脈沖響應。例如，所觀察到的脈沖可能具有幾乎完全一祥的形狀，但在出現的時間、振幅和相位方面相對于系統的接收信道脈沖響應的脈沖包絡有差別。這種固有的形狀表示整個接收信道的脈沖響應，所述整個接收信道包括例如天線、接收機以及應用于接收機所輸出的真實數字采樣的復合帶通數字濾波器。雖然已經觀察到脈沖干擾的形狀方面的變化，但可能是這些實例對應于由于兩個或更多個相較于純粹接收信道的帶寬的倒數在時間上更靠近在一起的激勵脈沖而造成的重疊的信道響應。
[0021]一般地參考圖1，示例性通信信號11被示出為具有脈沖狀波形12形式的相對較大量值的干擾。本發明的實施例包括用以識別這些時域脈沖并在對已經相對較弱的底層通信信號11的損害最小的情況下將它們從例如MCS接收機的復合數字輸出中適應性地消除。
[0022]參考圖2，用以從信號中消除該脈沖干擾的方法包括使用多步驟的過程，第一步驟107包括可操作用于開發典型時域脈沖的參數模型的訓練過程。通過調整該模型的參數以獨立地匹配在所獲取的數據樣本(步驟108)中找到的每個干擾脈沖來適配該模型，所述匹配是通過例如根據對該脈沖的最小均方擬合改變該模型脈沖來實現的。在步驟109中，通過從數據中減去調整后的脈沖模型來消除每個脈沖。該消除過程可被應用到連續的數據塊。在本發明的一個實施例中，對所有接收到的數據執行該消除過程，但較不頻繁地執行訓練過程。
[0023]一般地參考圖3，示出了代表性的脈沖干擾模型10。模型10可以大體上對應于接收機信道的脈沖響應，并且包括實部13和被脈沖包絡16包圍的虛部14。
[0024]如上面闡述的并且一般地參考圖4，在本發明的一個實施例中，可以在訓練過程中生成模型10，所述訓練過程包括對包含至少ー個干擾脈沖的無信號數據進行采樣。這可以通過檢查已知僅包含干擾的復合接收機輸出樣本塊來實現。例如,在步驟200中，從所接收的信號中獲取M個數據樣本。在一個實施例中，該步驟包括隔離來自數據流的包含至少ー個干擾脈沖(12，圖1)的給定的無信號I/Q (振幅和相位)數據塊Niq。在另ー實施例中，可以選擇包括多個干擾脈沖的數據塊。
[0025]在步驟201中，從被采樣數據塊中識別可被預定的多個脈沖P。該識別過程可以包括檢測量值峰值并且如果它們的量值比平均背景水平高出預定閾值則將每個量值峰值標記為脈沖干擾。在該過程期間，可以丟棄看起來與另ー脈沖重疊的任何脈沖(還參見圖SB)。在步驟202，將長度為N的所識別的脈沖從數據中切除。該采樣操作可以包括捕獲以脈沖的峰值為中心的樣本。
[0026]可以隔離所識別的脈沖并對其在振幅方面進行縮放、在相位方面進行對齊、進行時間限制、使其振幅變尖以減輕邊緣效應，以及最終對其進行平均以產生包括實部13和虛部14的復合脈沖模型，諸如圖1的模型10。例如，在步驟203中，可以使用脈沖采樣來對脈沖進行標準化和時間對齊，以便生成復合平均值。在數據塊僅具有單個樣本的情況下，平均值計算將不是必要的。在步驟204中，然后可以使所計算的平均脈沖的邊緣成錐形，以使得包絡16 (圖3)的振幅在其開始和結尾處平滑地降到零。所得到的錐形的復合平均可以用作基線脈沖模型。可進ー步想象的是，可以對該模型應用附加的平滑和擬合操作以進一歩增強其精確度。
[0027]由于本征脈沖形狀一般是不變的，因此可以在非常長的時段(例如，數天或數周)上以非實時的方式計算模型脈沖。通過這種方式，由于信道的脈沖響應基本上是時間不變的，因此模型可以基于對大量(例如，數千)所觀察到的脈沖的分析。模型可以被創建、連續地或周期性地被更新以及被存儲。因此，可以進一歩想象的是，可以針對改變脈沖干擾的自然的以及人為的特定工作狀況(例如，礦井狀況)調整模型。通過這種方式，每個系統針對給定的礦井、變化的狀況以及/或者通信系統部件的改變將是可適配的，所述通信系統部件的改變諸如工作頻率、部件之間的近似度以及發射機和/或接收機的物理朝向。[0028]在已經生成了脈沖模型10之后，可以將其存儲以及將其應用到所接收的數據通信信號以便以多種方式消除掉所檢測到的脈沖干擾。在一個實施例中，可以監視包含信號和干擾的復合接收機數據流，并且可以使用上面針對步驟201所述的相同的背景閾值處理技術來在每個干擾脈沖發生時將其識別。當一脈沖被識別時，可以將脈沖模型10的多個時間延遲的副本疊加到其上，并可以適應性地調整每個副本的振幅和相位以獲得到該脈沖的最佳匹配?？梢酝ㄟ^任意數量的諸如LMS方法的合適方法來確定最佳匹配。在一個實施例中，對于包含信號數據的每個后續Niq塊(即樣本Niq+1到2Niq，2Niq+1到3NIQ-)，通過使用所計算的脈沖模型10執行下面的操作來實現消除。
[0029]一般地參考圖5，對于具有多個脈沖的數據塊，在步驟301中識別具有最大振幅的脈沖。一旦確定了，可以在步驟302中執行匹配的濾波過程。該過程可以包括獲取樣本，例如以被識別的脈沖為中心的Nsamp+M個樣本，其中M是樣本的預定數目。然后，將脈沖模型的第一個樣本與Nsamp+M個提取的數據樣本中的第一個樣本相關聯或重疊。根據關聯的第一個數據樣本，可以計算第一復合縮放因子，第一復合縮放因子例如使被縮放的模型與數據樣本之間的均方差最小化。
[0030]在一個實施例中，可以重復該過程，使得可以將脈沖模型逐次移動ー個樣本(即從第一個到第二個樣本)并將其與所檢測到的脈沖的第二個樣本相關聯?？梢砸耘c針對第一個關聯樣本所述的相同方式生成第二縮放因子和/或均方差并將其存儲。可以重復該過程，直到模型的最后ー個樣本與數據窗ロ的最后ー個樣本對齊。通過這種方式，系統將具有針對每個關聯的脈沖模型和脈沖樣本對的被計算出并被存儲的縮放因子。
[0031 ] 仍然參考步驟302，在每個樣本對已被關聯之后，可以比較每個樣本的均方差計算結果，并且可以識別導致最小均方差(即LMS)的縮放因子。該縮放因子可被應用到脈沖模型10。雖然上述實施例利用均方差過程來計算樣本針對模型的相對精確度，但可以想象的是，可以使用任意數目的誤差檢測方法而不脫離本發明的范圍。
[0032]最后，在步驟303中，可以將縮放的脈沖模型與給定數據塊內的檢測到的脈沖干擾(例如，在步驟301中識別的最大的脈沖干擾)相關聯或者將縮放的脈沖模型疊加到脈沖干擾上，并將縮放的脈沖模型從脈沖干擾中減去。在步驟304處可以針對跟定的數據塊重復該過程任意多次，直到沒有附加的脈沖干擾被檢測到。該模型可以在振幅、時延和相位方面被匹配到所有后續的脈沖，并被減去。通過這種方式，本發明的實施例可以循序地運行，毎次一個脈沖，從最大的開始，以便使得能夠消除可能與較強的脈沖重疊的較弱的脈沖。在預定次數的運行之后，或者在不再有附加的脈沖干擾被發現之后，可以通過例如識別在下一被提取的數據塊中的具有最大振幅的脈沖來對后續的數據塊重復上述過程。
[0033]一般地參考圖6，提供了示出根據本發明的脈沖干擾消除方法的實施例的更詳細的圖。如針對上面的圖4詳細地所述的，代表性脈沖的基線模型在步驟401被創建。作為信號的一部分被接收的脈沖干擾具有相對不變且類似于接收機的總體系統響應的形狀。因此，可以通過隔離包含多個干擾脈沖的無信號樣本塊來創建基線模型。在識別樣本內的被隔離的脈沖之后，可以捕獲每個脈沖以及以該脈沖的峰值樣本為中心的多個鄰近樣本。將這些脈沖標準化并時間對齊，以提供樣本塊內的脈沖的復合平均?？梢允蛊骄}沖的邊緣成錐形以提供平滑地降至零的包絡以及第一個和最后的樣本。結果得到的復合平均脈沖用作基線脈沖模型。[0034]然后將所計算出的脈沖模型應用到所選擇的包含脈沖干擾的數據塊。在步驟403中，對于所選擇的數據塊，識別最大振幅脈沖，并且提取該脈沖峰值之前和之后的多個樣本。在步驟405中，所計算出的基線脈沖模型被對齊，以使得脈沖模型的第一個樣本與對應于當前數據塊中的被識別的脈沖的所提取的樣本中的第一個樣本對齊。步驟407包括逐個樣本地移動脈沖模型，直到脈沖模型的最后ー個樣本與所提取的樣本的最后ー個樣本對齊。
[0035]一旦完成，在步驟409中識別導致最低的最小均方差的縮放因子和移動位置。在步驟411中，所識別的縮放因子然后被應用到基線脈沖模型并被從數據塊中減去。通過這種方式，將所識別的脈沖從數據塊中減去，針對所識別的脈沖干擾的振幅、時間位置和相位進行了考慮。在不損害嵌入在被干擾的所接收的信號中的期望信號的情況下將脈沖干擾從所接收的信號中去除。在減去每個識別的脈沖之后，判斷在當前數據塊樣本中是否存在任何附加的脈沖(步驟413)。例如，可以認為比平均噪聲水平高預定閾值的峰值振幅是脈沖干擾信號。如果在步驟415處在數據中存在附加的脈沖，則該過程返回步驟403并去除每個后續識別的脈沖。如果判斷為在當前正被檢查的數據塊中不存在更多的脈沖(步驟417)，則選擇下一數據塊并在步驟419中對其重復該過程。
[0036]根據本發明的實施例的消除過程的示例性結果在圖8A和8B中被示出。圖8A示出包含許多脈沖狀干擾峰50的示例性信號的數據塊。圖SB是圖8A的AA部分的放大視圖。如所示，脈沖峰50可以由疊加的脈沖50’組成。通過上述迭代的消除過程，疊加的脈沖50’中的每ー個被從信號中消除，從而導致大體上沒有脈沖的信號51。
[0037]圖7是根據本發明的實施例的用于利用脈沖干擾消除過程進行信號處理以適應性地去除脈沖干擾的系統500的框圖。從始發源通過ー個或多個介質向一個或多個接收機501發射模擬輸入信號503。例如，模擬輸入信號503可以是通信信號，諸如用在磁通信系統中的信號，或者模擬輸入信號可以是某其它的無線電波信號，諸如無線電檢測和測距(RADAR)信號或生物醫學成像信號。輸入信號503可以從其初始點行進通過ー個或多個介質而至接收輸入信號503的接收機501。接收機501可以包括適當的天線(未示出)，輸入信號503通過該天線被接收。作為示例，輸入信號503可以是用于諸如礦井的地下應用中的通信的磁通信信號。該信號可以穿過位于其發射源和接收機501之間的諸如巖石、水、水泥、木頭或空氣的介質。當輸入信號503穿過介質時，信號強度由于降低接收機501處的信號強度的信號衰減或擴散而被影響。自然的以及人為的其它因素可能貢獻進ー步減小接收機501處的輸入信號503的強度的干擾。這些因素中的很大部分導致定期的干擾信號或脈沖干擾信號，所述干擾信號具有與期望的發射信號相組合和相疊加的變化的振幅和相位。
[0038]接收機501包括模數轉換器(ADC) 505，ADC 505接收輸入模擬信號503并以各種時間間隔對輸入信號503進行米樣，以提供代表輸入信號503在樣本被米樣時的信號水平的多個數字化的樣本。這些數字樣本然后被輸入到數字信號處理器507。數字信號處理器507可以具有通過適當的數據總線可操作地耦合到存儲器513的處理器511。存儲器513內存儲的是干擾消除模塊515，根據ー示例性實施例，干擾消除模塊515提供對覆蓋包含在輸入信號503中的期望信號的脈沖干擾的適應性消除。在本發明的一個實施例中，可以將經數字處理的信號從數字信號處理器507傳遞到數模轉換器(DAC) 517。經數字處理的信號包括來自模擬輸入信號503的期望信號，其中除去了輸入信號503中的所接收到的被識別的干擾分量。該經處理的信號被DAC 517轉換成模擬信號，該模擬信號對應于輸入信號503，其中適應性地除去了輸入信號503的干擾分量，保留了期望信號。經處理的模擬信號被提供作為模擬輸出信號519，以用于下游的處理。例如，下游的處理可以是用于重生成所接收的通信信號的通信接收機。在另ー實施例中，下游的處理可以是用在RADAR應用中以用于根據所接收的信號引導接收機射束的射束成形器。在本發明的其它實施例中，可以將下游的處理應用到信號處理器507的數字輸出，而不是應用到該輸出信號的模擬版本。
[0039]如針對圖7所述和所示的，干擾消除模塊515可被存儲在信號處理器507內的存儲器513中。該圖僅僅通過示例的方式被提供，并且相關領域的技術人員在不脫離本公開的預期范圍的情況下可以構想用于實施本文中所述的干擾消除過程的其它實施例。例如，已通過示例的方式將該過程解釋為包括包含指令的存儲器，所述指令在被處理器執行時導致用于在信號處理被執行期間消除脈沖干擾的方法的步驟。應當理解的是，也可以以硬件的方式來執行干擾消除的過程，例如以現場可編程門陣列(FPGA)或復雜可編程邏輯器件(CPLD)的方式。因此，可以以硬件、軟件或硬件和/或軟件的任意組合的方式來執行整個過程或其任意部分。軟件可被包含在非瞬時機器可讀介質上，在該介質上可以存儲軟件指令，所存儲的軟件指令在被處理器執行時使得處理器執行用于信號處理的消除脈沖干擾的方法的步驟。可以使用任何合適的機器可讀介質，包括但不限于，磁或光盤，例如CD-ROM，DVD-ROM和軟盤等。其它介質也落在本公開的預期范圍內，例如，也可以使用動態隨機存取存儲器(DRAM)，隨機存取存儲器(RAM)，只讀存儲器(ROM)或閃存。
[0040]本發明的實施例是適應性的，并且因此最優地単獨消除每個脈沖，即使脈沖在時間上重疊也是這樣。不像導致底層通信信號的部分的顯著損失的中值濾波或脈沖切除，所述實施例使得對微弱的底層MCS通信信號的損害最小化。
[0041]本發明的實施例利用復合脈沖模型，而不是僅僅基于真實信號分量的脈沖模型。該復合模型提供相對于脈沖包絡的附加的自由度(即相位)，其實現了到數據的更高保真度的匹配。因此，可以實現底層MCS通信信號的失真較小的改進的消除。
[0042]在應用中，可以在消除諸如正弦干擾的其它干擾之前將該時域脈沖消除應用到MCS接收機的解調后的輸出數據流。這樣的順序可以是優選的，因為純粹脈沖頻譜可以掩蓋干擾正弦波的存在。
[0043]雖然對本發明的實施例的說明針對信號處理的方法，但應當理解的是，本發明的實施例可以包括被配置為執行這些處理的對應的MCS。該系統可以包括例如至少ー個發射機和至少ー個接收機，以及被適配為執行本文中所述的各種步驟的相關聯的數字信號處理部件。
[0044]雖然已經參考上述實施例描述了前面的發明，但可以在不脫離本發明的精神的情況下做出各種修改和改變。因此，所有這樣的修改和改變都被認為是在所附的權利要求的范圍內。因此，應當以例證的而非限制性的意義來看待本說明書和附圖。形成本文的一部分的附圖以例證性而非限制性的方式示出其中可以實踐本主題的特定實施例。足夠詳細地說明了所示出的實施例，以使得本領域技術人員能夠實踐本文中所公開的教導?？梢岳貌闹袑С銎渌鼘嵤├?，以使得可以在不脫離本公開的范圍的情況下做出結構上和邏輯上的替代和改變。因此，本詳細的說明不是以限制性的意義進行的，并且各種實施例的范圍僅由所附的權利要求以及這樣的權利要求所享有的等同體的全部范圍一起來限定。[0045]僅僅為了方便而并不意圖將本申請的范圍主動限制為任何單個的發明或有創造性的概念(如果多于一個的發明或有創造性的概念被事實上公開的話)，在本文中可以通過詞語“發明”來単獨地和/或集體地指代有創造性的主題的這樣的實施例。因此，雖然已經在本文中示出并描述了特定的實施例，但應當理解的是，打算用于獲得相同目的的任何布置可以替換所示出的特定實施例。本公開意圖覆蓋對各種實施例的變體的任何和所有的改編。在審閱以上說明之后，上面的實施例以及未在本文中具體描述的其它實施例的組合對于本領域技術人員來說將是顯而易見的。
【權利要求】
1.一種從待處理的信號中消除脈沖干擾的方法，所述方法包括步驟: 生成脈沖干擾的復合模型； 識別包含在所述信號中的脈沖干擾； 在振幅、相位和包絡時延方面將所述模型匹配到所識別的脈沖干擾，以及 通過從所識別的脈沖干擾中減去所匹配的模型來消除所識別的脈沖干擾。
2.如權利要求1所述的方法，其中生成復合模型的步驟包括識別被采樣的時域數據塊中的脈沖干擾的步驟。
3.如權利要求2所述的方法，其中生成復合模型的步驟還包括識別預定數目的被隔離的脈沖干擾。
4.如權利要求3所述的方法，其中生成復合模型脈沖干擾的步驟包括根據所識別的被隔離的脈沖干擾確定平均脈沖干擾。
5.如權利要求4所述的方法，其中確定所識別的脈沖干擾的平均的步驟包括對脈沖干擾進行標準化和時間對齊。
6.如權利要求5所述的方法，還包括使平均脈沖干擾的邊緣成錐形以使得包圍所述平均脈沖干擾的包絡的振幅在第一個和最后ー個樣本處下降至零的步驟。
7.如權利要求4所述的方法，其中所述模型脈沖干擾是針對多個觀察到的脈沖干擾而被計算出的。
8.如權利要求1所述的方法，其中識別脈沖干擾的步驟包括識別被采樣的數據塊中的脈沖干擾。
9.如權利要求8所述的方法，還包括識別所述數據塊內的最大振幅的脈沖的步驟。
10.如權利要求9所述的方法，還包括獲取以所識別的脈沖干擾為中心的預定數目的樣本。
11.如權利要求10所述的方法，還包括將所述模型脈沖干擾與所述預定數目的樣本中的每ー個對齊并計算使得所述模型脈沖干擾與所述樣本之間的差異最小化的復合縮放因子的步驟。
12.如權利要求11所述的方法，還包括識別對應于最小均方差的復合縮放校正因子并將所識別的復合縮放因子應用到所述模型脈沖響應的步驟。
13.如權利要求1所述的方法，其中將所述模型匹配到所識別的脈沖以及消除所述脈沖的步驟被重復，直到沒有附加的脈沖干擾被識別。
14.ー種用于從待處理的信號中去除脈沖干擾的信號處理系統，所述系統包括: 用于接收模擬輸入信號的天線； 耦合到所述天線的模數轉換器(ADC)，其用于生成所述輸入信號的數字樣本；以及 耦合到所述ADC的數字信號處理器，其被配置為處理所述數字樣本并基于脈沖干擾的振幅、時間位置和相位而消除包含在所述數字樣本中的脈沖干擾。
15.如權利要求14所述的信號處理系統，其中所述數字信號處理器包括: 用于處理數字樣本的處理器；以及 與所述處理器進行通信的存儲器，所述存儲器包括干擾消除模塊。
16.如權利要求15所述的信號處理系統，所述干擾消除模塊包括: 第一組指令，所述指令在被處理器執行時使得該處理器計算干擾脈沖模型；以及第二組指令，所述指令在被處理器執行時使得該處理器:識別數據塊內的多個脈沖，基于所識別的脈沖的振幅、時間位置和相位將所述干擾脈沖模型匹配到所識別的脈沖并針對每個所識別的脈沖將縮放后的脈沖模型從所述數據塊中減去。
17.如權利要求16所述的信號處理系統，所述第一組指令在被處理器執行時還使得所述處理器: 隔離包含至少ー個干擾脈沖的無信號復合樣本塊； 識別多個干擾脈沖并捕獲以所述脈沖的峰值樣本為中心的多個樣本； 使所述多個干擾脈沖標準化以計算所述干擾脈沖的復合平均；以及對所述干擾脈沖的復合平均應用錐形濾波器以產生脈沖包絡，其中所述包絡在所述復合平均的第一個和最后ー個樣本處平滑地下降至零，以便提供基線脈沖模型。
18.如權利要求16所述的信號處理系統，所述第二組指令在被處理器執行時使得所述處理器: 選擇所接收的信號的包含預定數目的樣本的數據塊； 從所述數據塊中識別最大振幅脈沖并提取所述最大振幅脈沖峰值樣本之前和之后的多個數字樣本； 將所述干擾脈沖模型與所提取的樣本對齊并確定產生最小的最小均方差的縮放因子和移動因子； 將所述縮放因子和移動因子應用到所述干擾脈沖模型并將縮放后的模型從所述數據塊中減去；以及 針對所接收的信號中的每個后續數據塊重復所述選擇、識別、對齊和應用步驟。
19.一種非瞬時機器可讀介質，在所述非瞬時機器可讀介質上存儲有指令，所述指令在被處理器執行時使得該處理器: 計算干擾脈沖模型；以及 識別數據塊內的多個脈沖，基于所識別的脈沖的振幅、時間位置和相位而將所述干擾脈沖模型匹配到所識別的脈沖并針對每個所識別的脈沖將縮放的脈沖模型從所述數據塊中減去。
20.如權利要求19所述的非瞬時機器可讀介質，在所述非瞬時機器可讀介質上存儲有指令，所述指令在被處理器執行時還使得該處理器: 隔離包含至少ー個干擾脈沖的無信號復合樣本塊； 識別多個干擾脈沖并捕獲以所述脈沖的峰值樣本為中心的多個樣本； 使所述多個干擾脈沖標準化以計算所述干擾脈沖的復合平均；以及將錐形濾波器應用到所述干擾脈沖的復合平均以產生脈沖包絡，其中所述包絡在所述復合平均的第一個和最后ー個樣本處平滑地下降至零，以便提供基線脈沖模型； 選擇所接收的信號的包含預定數目的樣本的數據塊； 從所述數據塊中識別最大振幅脈沖并提取所述最大振幅脈沖峰值樣本之前和之后的多個數字樣本； 將所述干擾脈沖模型與所提取的樣本對齊并確定產生最小的最小均方差的縮放因子和移動因子； 將所述縮放因子和移動因子應用到所述干擾脈沖模型并將縮放后的模型從所述數據塊中減去；以及針對所接收的信號中的每個后續的數據塊重復所述選擇、識別、對齊和應用步驟。
【文檔編號】H04B1/00GK103597749SQ201280026869
【公開日】2014年2月19日 申請日期:2012年6月1日 優先權日:2011年6月2日
【發明者】R.瓦西維奇, T.M.帕克斯 申請人:洛克希德馬丁公司