用以从信号处理系统中消除脉冲干扰的方法
【专利摘要】提供一种从通信信号中消除脉冲干扰的方法。所述方法包括：识别包含在通信信号中的脉冲干扰，生成脉冲干扰的模型，在振幅、相位和包络时延中的至少一个方面将该模型匹配到所识别的脉冲干扰，以及通过从所识别的脉冲干扰中减去所匹配的模型来消除所识别的脉冲干扰。
【专利说明】用以从信号处理系统中消除脉冲干扰的方法
[0001]本申请要求2011年6月2日提交的题为“Method to cancel impulsiveinterference from a signal processing system”的美国专利申请序列号 13/151，681 的优先权，其主题通过引用被全部合井。
【技术领域】
[0002]本发明涉及信号处理，并且更具体地涉及从接收到的信号中減少干扰的方法。【背景技术】
[0003]提供在例如地下矿井中的危险和/或有阻碍的环境中的长距离无线通信的能力对于高效工作和安全性两者来说都是必要的。在诸如煤炭开采的一些应用中，规章要求要有通信系统以用于事故后的通信。在这些采矿工作中，将通信信号发射通过除用在相关联的结构中的大量钢铁和混凝土之外还通过例如土地、水和/或岩石，这严重影响了通信信号的有效范围。对于通过例如传统的电偶极天线发射射频信号的系统来说尤其是这样。
[0004]提供低频磁信号的磁通信系统(MCS)提供用以发射通过这些材料的增强的能力。例如，可以使用MCS来在地下矿井内深处的地点与在地面上的或者也位于矿井内的第二远程地点之间提供紧急通信。作为上述自然的以及人为的阻抗和干扰的结果，这些系统通常在相对较弱的信号和严重的干扰的情况下运行。这种干扰限制MCS接收机检测和解调底层信号的能力，从而作为结果限制了系统的有效范围。
[0005]在信号处理的领域中，用以减少脉冲干扰的常规方法包括应用于所记录的被脉冲污染的数据的中值滤波。然而，这种滤波除了不充分去除脉冲之外还易于使无脉冲区域中的信号失真。中值滤波器可以更有利地被应用在脉冲污染单个孤立的样本吋。然而，当脉冲代表天线、接收信道和数字解调器对撞击在天线上的很短的干扰脉冲的纯粹响应时，脉冲占据多个连续的样本。
[0006]诸如脉冲切除然后外插的其它方法也产生不满意的结果，因为期望的通信信号通常除脉冲之外是由其它叠加的噪声信号占主导地位。因此，外插主要作用于噪声并忽略底层信号。
[0007]期望用以消除或减少这些干扰的改进的系统和方法。
【发明内容】
[0008]本发明的一个实施例包括从诸如通信信号的所接收的信号中消除脉冲干扰的方法。该方法包括步骤:创建系统的平均脉冲响应的模型，以及识别被采样信号数据块中的脉冲干扰。调整该模型以在振幅、相位和包络时延方面适合被识别的干扰。最后，从被采样数据中减去适配后的模型。
[0009]在本发明的另ー实施例中，提供ー种信号处理系统。该系统包括被配置为输出诸如磁通信信号的信号的发射机和可操作用于接收信号的接收机。提供信号处理器以用于识别包含在底层信号中的脉冲干扰、生成复合脉冲模型并将其匹配到所识别的脉冲干扰、以及通过从所识别的脉冲干扰中减去该复合脉冲模型而消除所识别的脉冲干扰。匹配所述模型是在振幅、相位和包络时延中的至少ー个方面针对所识别的脉冲干扰而完成的。
【专利附图】
【附图说明】
[0010]图1是示出具有脉冲干扰的示例性通信信号的图表。
[0011]图2是示出根据本发明的一个实施例的消除方法的基本功能的过程图。
[0012]图3是使用图2的训练过程的所开发的示例性模型脉冲响应的图表。
[0013]图4是示出根据本发明的一个实施例的用以创建图3的模型脉冲响应的训练过程的过程图。
[0014]图5是示出根据本发明的一个实施例的图2的消除过程的过程图。
[0015]图6是示出本发明的训练和消除过程的一个实施例的过程图。
[0016]图7是根据本发明的实施例的用于执行脉冲消除过程的示例性信号处理系统的框图。
[0017]图8A和SB是示出本发明的实施例的消除过程的结果的示例性通信信号的时域图表。
【具体实施方式】
[0018]应当理解的是，本发明的图和说明书已被简化为示出对于清楚理解本发明来说相关的元件，但为了清楚起见删除了在诸如地下磁通信系统的典型无线通信系统中发现的许多其它元件。然而，由于这样的元件在本领域是被熟知的，并且由于它们并不促进对本发明的更好的理解，因此在本文中并不提供对这样的元件的讨论。本文中的公开致カ于本领域技术人员已知的所有这样的变化和修改。
[0019]在下面的详细说明中，对附图进行了參考，附图通过例证的方式示出在其中可实践本发明的具体实施例。应当理解的是，本发明的各种实施例虽然不同但不一定是相互排斥的。而且，本文中结合一个实施例描述的特定特征、结构或特性可被实施在其它实施例中而不脱离本发明的范围。另外，应当理解的是，各个元件在每个所公开的实施例内的位置或布置可以被修改而并不脱离本发明的范围。因此，下面的详细说明并不是在限制性的意义上进行的，并且本发明的范围仅仅由所附的权利要求、更适当地解释是由所附的权利要求与权利要求所享有的等同体的全部范围一起来限定。在附图中，相同的数字编号贯穿若干视图指代相同的或相似的功能性。
[0020]对通过例如MCS所发射的信号的研究已经表明，在一些环境中，落在通信系统的传输频带内的干扰的重要组成部分包括脉冲状的波形。这些脉冲的振幅和定时看起来是随机的，并且因此是不可预测的。更具体地，由于这些干扰入射在系统的接收天线上达如此短暂的时段(相对于接收机带宽的倒数来说)，它们易于密切近似于系统的脉冲响应。例如，所观察到的脉冲可能具有几乎完全一祥的形状，但在出现的时间、振幅和相位方面相对于系统的接收信道脉冲响应的脉冲包络有差别。这种固有的形状表示整个接收信道的脉冲响应，所述整个接收信道包括例如天线、接收机以及应用于接收机所输出的真实数字采样的复合带通数字滤波器。虽然已经观察到脉冲干扰的形状方面的变化，但可能是这些实例对应于由于两个或更多个相较于纯粹接收信道的带宽的倒数在时间上更靠近在一起的激励脉冲而造成的重叠的信道响应。
[0021]一般地參考图1，示例性通信信号11被示出为具有脉冲状波形12形式的相对较大量值的干扰。本发明的实施例包括用以识别这些时域脉冲并在对已经相对较弱的底层通信信号11的损害最小的情况下将它们从例如MCS接收机的复合数字输出中适应性地消除。
[0022]參考图2，用以从信号中消除该脉冲干扰的方法包括使用多步骤的过程，第一步骤107包括可操作用于开发典型时域脉冲的參数模型的训练过程。通过调整该模型的參数以独立地匹配在所获取的数据样本(步骤108)中找到的每个干扰脉冲来适配该模型，所述匹配是通过例如根据对该脉冲的最小均方拟合改变该模型脉冲来实现的。在步骤109中，通过从数据中减去调整后的脉冲模型来消除每个脉沖。该消除过程可被应用到连续的数据块。在本发明的一个实施例中，对所有接收到的数据执行该消除过程，但较不频繁地执行训练过程。
[0023]一般地參考图3，示出了代表性的脉冲干扰模型10。模型10可以大体上对应于接收机信道的脉冲响应，并且包括实部13和被脉冲包络16包围的虚部14。
[0024]如上面阐述的并且一般地參考图4，在本发明的一个实施例中，可以在训练过程中生成模型10，所述训练过程包括对包含至少ー个干扰脉冲的无信号数据进行采样。这可以通过检查已知仅包含干扰的复合接收机输出样本块来实现。例如,在步骤200中，从所接收的信号中获取M个数据样本。在一个实施例中，该步骤包括隔离来自数据流的包含至少ー个干扰脉冲(12，图1)的给定的无信号I/Q (振幅和相位)数据块Niq。在另ー实施例中，可以选择包括多个干扰脉冲的数据块。
[0025]在步骤201中，从被采样数据块中识别可被预定的多个脉冲P。该识别过程可以包括检测量值峰值并且如果它们的量值比平均背景水平高出预定阈值则将每个量值峰值标记为脉冲干扰。在该过程期间，可以丢弃看起来与另ー脉冲重叠的任何脉冲(还參见图SB)。在步骤202，将长度为N的所识别的脉冲从数据中切除。该采样操作可以包括捕获以脉冲的峰值为中心的样本。
[0026]可以隔离所识别的脉冲并对其在振幅方面进行缩放、在相位方面进行对齐、进行时间限制、使其振幅变尖以减轻边缘效应，以及最終对其进行平均以产生包括实部13和虚部14的复合脉冲模型，诸如图1的模型10。例如，在步骤203中，可以使用脉冲采样来对脉冲进行标准化和时间对齐，以便生成复合平均值。在数据块仅具有单个样本的情况下，平均值计算将不是必要的。在步骤204中，然后可以使所计算的平均脉冲的边缘成锥形，以使得包络16 (图3)的振幅在其开始和结尾处平滑地降到零。所得到的锥形的复合平均可以用作基线脉冲模型。可进ー步想象的是，可以对该模型应用附加的平滑和拟合操作以进一歩增强其精确度。
[0027]由于本征脉冲形状一般是不变的，因此可以在非常长的时段(例如，数天或数周)上以非实时的方式计算模型脉冲。通过这种方式，由于信道的脉冲响应基本上是时间不变的，因此模型可以基于对大量(例如，数千)所观察到的脉冲的分析。模型可以被创建、连续地或周期性地被更新以及被存储。因此，可以进一歩想象的是，可以针对改变脉冲干扰的自然的以及人为的特定工作状况(例如，矿井状況)调整模型。通过这种方式，每个系统针对给定的矿井、变化的状况以及/或者通信系统部件的改变将是可适配的，所述通信系统部件的改变诸如工作频率、部件之间的近似度以及发射机和/或接收机的物理朝向。[0028]在已经生成了脉冲模型10之后，可以将其存储以及将其应用到所接收的数据通信信号以便以多种方式消除掉所检测到的脉冲干扰。在一个实施例中，可以监视包含信号和干扰的复合接收机数据流，并且可以使用上面针对步骤201所述的相同的背景阈值处理技术来在每个干扰脉冲发生时将其识别。当一脉冲被识别时，可以将脉冲模型10的多个时间延迟的副本叠加到其上，并可以适应性地调整每个副本的振幅和相位以获得到该脉冲的最佳匹配。可以通过任意数量的诸如LMS方法的合适方法来确定最佳匹配。在一个实施例中，对于包含信号数据的每个后续Niq块(即样本Niq+1到2Niq，2Niq+1到3NIQ-)，通过使用所计算的脉冲模型10执行下面的操作来实现消除。
[0029]一般地參考图5，对于具有多个脉冲的数据块，在步骤301中识别具有最大振幅的脉冲。一旦确定了，可以在步骤302中执行匹配的滤波过程。该过程可以包括获取样本，例如以被识别的脉冲为中心的Nsamp+M个样本，其中M是样本的预定数目。然后，将脉冲模型的第一个样本与Nsamp+M个提取的数据样本中的第一个样本相关联或重叠。根据关联的第一个数据样本，可以计算第一复合缩放因子，第一复合缩放因子例如使被缩放的模型与数据样本之间的均方差最小化。
[0030]在一个实施例中，可以重复该过程，使得可以将脉冲模型逐次移动ー个样本(即从第一个到第二个样本)并将其与所检测到的脉冲的第二个样本相关联。可以以与针对第一个关联样本所述的相同方式生成第二缩放因子和/或均方差并将其存储。可以重复该过程，直到模型的最后ー个样本与数据窗ロ的最后ー个样本对齐。通过这种方式，系统将具有针对每个关联的脉冲模型和脉冲样本对的被计算出并被存储的缩放因子。
[0031 ] 仍然參考步骤302，在每个样本对已被关联之后，可以比较每个样本的均方差计算结果，并且可以识别导致最小均方差(即LMS)的缩放因子。该缩放因子可被应用到脉冲模型10。虽然上述实施例利用均方差过程来计算样本针对模型的相对精确度，但可以想象的是，可以使用任意数目的误差检测方法而不脱离本发明的范围。
[0032]最后，在步骤303中，可以将缩放的脉冲模型与给定数据块内的检测到的脉冲干扰(例如，在步骤301中识别的最大的脉冲干扰)相关联或者将缩放的脉冲模型叠加到脉冲干扰上，并将缩放的脉冲模型从脉冲干扰中减去。在步骤304处可以针对跟定的数据块重复该过程任意多次，直到没有附加的脉冲干扰被检测到。该模型可以在振幅、时延和相位方面被匹配到所有后续的脉沖，并被减去。通过这种方式，本发明的实施例可以循序地运行，毎次一个脉冲，从最大的开始，以便使得能够消除可能与较强的脉冲重叠的较弱的脉冲。在预定次数的运行之后，或者在不再有附加的脉冲干扰被发现之后，可以通过例如识别在下一被提取的数据块中的具有最大振幅的脉冲来对后续的数据块重复上述过程。
[0033]一般地參考图6，提供了示出根据本发明的脉冲干扰消除方法的实施例的更详细的图。如针对上面的图4详细地所述的，代表性脉冲的基线模型在步骤401被创建。作为信号的一部分被接收的脉冲干扰具有相对不变且类似于接收机的总体系统响应的形状。因此，可以通过隔离包含多个干扰脉冲的无信号样本块来创建基线模型。在识别样本内的被隔离的脉冲之后，可以捕获每个脉冲以及以该脉冲的峰值样本为中心的多个邻近样本。将这些脉冲标准化并时间对齐，以提供样本块内的脉冲的复合平均。可以使平均脉冲的边缘成锥形以提供平滑地降至零的包络以及第一个和最后的样本。结果得到的复合平均脉冲用作基线脉冲模型。[0034]然后将所计算出的脉冲模型应用到所选择的包含脉冲干扰的数据块。在步骤403中，对于所选择的数据块，识别最大振幅脉冲，并且提取该脉冲峰值之前和之后的多个样本。在步骤405中，所计算出的基线脉冲模型被对齐，以使得脉冲模型的第一个样本与对应于当前数据块中的被识别的脉冲的所提取的样本中的第一个样本对齐。步骤407包括逐个样本地移动脉冲模型，直到脉冲模型的最后ー个样本与所提取的样本的最后ー个样本对齐。
[0035]一旦完成，在步骤409中识别导致最低的最小均方差的缩放因子和移动位置。在步骤411中，所识别的缩放因子然后被应用到基线脉冲模型并被从数据块中减去。通过这种方式，将所识别的脉冲从数据块中减去，针对所识别的脉冲干扰的振幅、时间位置和相位进行了考虑。在不损害嵌入在被干扰的所接收的信号中的期望信号的情况下将脉冲干扰从所接收的信号中去除。在减去每个识别的脉冲之后，判断在当前数据块样本中是否存在任何附加的脉冲(步骤413)。例如，可以认为比平均噪声水平高预定阈值的峰值振幅是脉冲干扰信号。如果在步骤415处在数据中存在附加的脉冲，则该过程返回步骤403并去除每个后续识别的脉冲。如果判断为在当前正被检查的数据块中不存在更多的脉冲(步骤417)，则选择下一数据块并在步骤419中对其重复该过程。
[0036]根据本发明的实施例的消除过程的示例性结果在图8A和8B中被示出。图8A示出包含许多脉冲状干扰峰50的示例性信号的数据块。图SB是图8A的AA部分的放大视图。如所示，脉冲峰50可以由叠加的脉冲50’组成。通过上述迭代的消除过程，叠加的脉冲50’中的每ー个被从信号中消除，从而导致大体上没有脉冲的信号51。
[0037]图7是根据本发明的实施例的用于利用脉冲干扰消除过程进行信号处理以适应性地去除脉冲干扰的系统500的框图。从始发源通过ー个或多个介质向一个或多个接收机501发射模拟输入信号503。例如，模拟输入信号503可以是通信信号，诸如用在磁通信系统中的信号，或者模拟输入信号可以是某其它的无线电波信号，诸如无线电检测和测距(RADAR)信号或生物医学成像信号。输入信号503可以从其初始点行进通过ー个或多个介质而至接收输入信号503的接收机501。接收机501可以包括适当的天线(未示出)，输入信号503通过该天线被接收。作为示例，输入信号503可以是用于诸如矿井的地下应用中的通信的磁通信信号。该信号可以穿过位于其发射源和接收机501之间的诸如岩石、水、水泥、木头或空气的介质。当输入信号503穿过介质时，信号強度由于降低接收机501处的信号強度的信号衰减或扩散而被影响。自然的以及人为的其它因素可能贡献进ー步减小接收机501处的输入信号503的強度的干扰。这些因素中的很大部分导致定期的干扰信号或脉冲干扰信号，所述干扰信号具有与期望的发射信号相组合和相叠加的变化的振幅和相位。
[0038]接收机501包括模数转换器(ADC) 505，ADC 505接收输入模拟信号503并以各种时间间隔对输入信号503进行米样，以提供代表输入信号503在样本被米样时的信号水平的多个数字化的样本。这些数字样本然后被输入到数字信号处理器507。数字信号处理器507可以具有通过适当的数据总线可操作地耦合到存储器513的处理器511。存储器513内存储的是干扰消除模块515，根据ー示例性实施例，干扰消除模块515提供对覆盖包含在输入信号503中的期望信号的脉冲干扰的适应性消除。在本发明的一个实施例中，可以将经数字处理的信号从数字信号处理器507传递到数模转换器(DAC) 517。经数字处理的信号包括来自模拟输入信号503的期望信号，其中除去了输入信号503中的所接收到的被识别的干扰分量。该经处理的信号被DAC 517转换成模拟信号，该模拟信号对应于输入信号503，其中适应性地除去了输入信号503的干扰分量，保留了期望信号。经处理的模拟信号被提供作为模拟输出信号519，以用于下游的处理。例如，下游的处理可以是用于重生成所接收的通信信号的通信接收机。在另ー实施例中，下游的处理可以是用在RADAR应用中以用于根据所接收的信号引导接收机射束的射束成形器。在本发明的其它实施例中，可以将下游的处理应用到信号处理器507的数字输出，而不是应用到该输出信号的模拟版本。
[0039]如针对图7所述和所示的，干扰消除模块515可被存储在信号处理器507内的存储器513中。该图仅仅通过示例的方式被提供，并且相关领域的技术人员在不脱离本公开的预期范围的情况下可以构想用于实施本文中所述的干扰消除过程的其它实施例。例如，已通过示例的方式将该过程解释为包括包含指令的存储器，所述指令在被处理器执行时导致用于在信号处理被执行期间消除脉冲干扰的方法的步骤。应当理解的是，也可以以硬件的方式来执行干扰消除的过程，例如以现场可编程门阵列(FPGA)或复杂可编程逻辑器件(CPLD)的方式。因此，可以以硬件、软件或硬件和/或软件的任意组合的方式来执行整个过程或其任意部分。软件可被包含在非瞬时机器可读介质上，在该介质上可以存储软件指令，所存储的软件指令在被处理器执行时使得处理器执行用于信号处理的消除脉冲干扰的方法的步骤。可以使用任何合适的机器可读介质，包括但不限于，磁或光盘，例如CD-ROM，DVD-ROM和软盘等。其它介质也落在本公开的预期范围内，例如，也可以使用动态随机存取存储器(DRAM)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)或闪存。
[0040]本发明的实施例是适应性的，并且因此最优地単独消除每个脉沖，即使脉冲在时间上重叠也是这样。不像导致底层通信信号的部分的显著损失的中值滤波或脉冲切除，所述实施例使得对微弱的底层MCS通信信号的损害最小化。
[0041]本发明的实施例利用复合脉冲模型，而不是仅仅基于真实信号分量的脉冲模型。该复合模型提供相对于脉冲包络的附加的自由度(即相位)，其实现了到数据的更高保真度的匹配。因此，可以实现底层MCS通信信号的失真较小的改进的消除。
[0042]在应用中，可以在消除诸如正弦干扰的其它干扰之前将该时域脉冲消除应用到MCS接收机的解调后的输出数据流。这样的顺序可以是优选的，因为纯粹脉冲频谱可以掩盖干扰正弦波的存在。
[0043]虽然对本发明的实施例的说明针对信号处理的方法，但应当理解的是，本发明的实施例可以包括被配置为执行这些处理的对应的MCS。该系统可以包括例如至少ー个发射机和至少ー个接收机，以及被适配为执行本文中所述的各种步骤的相关联的数字信号处理部件。
[0044]虽然已经參考上述实施例描述了前面的发明，但可以在不脱离本发明的精神的情况下做出各种修改和改变。因此，所有这样的修改和改变都被认为是在所附的权利要求的范围内。因此，应当以例证的而非限制性的意义来看待本说明书和附图。形成本文的一部分的附图以例证性而非限制性的方式示出其中可以实践本主题的特定实施例。足够详细地说明了所示出的实施例，以使得本领域技术人员能够实践本文中所公开的教导。可以利用并从中导出其它实施例，以使得可以在不脱离本公开的范围的情况下做出结构上和逻辑上的替代和改变。因此，本详细的说明不是以限制性的意义进行的，并且各种实施例的范围仅由所附的权利要求以及这样的权利要求所享有的等同体的全部范围一起来限定。[0045]仅仅为了方便而并不意图将本申请的范围主动限制为任何单个的发明或有创造性的概念(如果多于一个的发明或有创造性的概念被事实上公开的话)，在本文中可以通过词语“发明”来単独地和/或集体地指代有创造性的主题的这样的实施例。因此，虽然已经在本文中示出并描述了特定的实施例，但应当理解的是，打算用于获得相同目的的任何布置可以替换所示出的特定实施例。本公开意图覆盖对各种实施例的变体的任何和所有的改編。在审阅以上说明之后，上面的实施例以及未在本文中具体描述的其它实施例的组合对于本领域技术人员来说将是显而易见的。
【权利要求】
1.一种从待处理的信号中消除脉冲干扰的方法，所述方法包括步骤: 生成脉冲干扰的复合模型； 识别包含在所述信号中的脉冲干扰； 在振幅、相位和包络时延方面将所述模型匹配到所识别的脉冲干扰，以及 通过从所识别的脉冲干扰中减去所匹配的模型来消除所识别的脉冲干扰。
2.如权利要求1所述的方法，其中生成复合模型的步骤包括识别被采样的时域数据块中的脉冲干扰的步骤。
3.如权利要求2所述的方法，其中生成复合模型的步骤还包括识别预定数目的被隔离的脉冲干扰。
4.如权利要求3所述的方法，其中生成复合模型脉冲干扰的步骤包括根据所识别的被隔离的脉冲干扰确定平均脉冲干扰。
5.如权利要求4所述的方法，其中确定所识别的脉冲干扰的平均的步骤包括对脉冲干扰进行标准化和时间对齐。
6.如权利要求5所述的方法，还包括使平均脉冲干扰的边缘成锥形以使得包围所述平均脉冲干扰的包络的振幅在第一个和最后ー个样本处下降至零的步骤。
7.如权利要求4所述的方法，其中所述模型脉冲干扰是针对多个观察到的脉冲干扰而被计算出的。
8.如权利要求1所述的方法，其中识别脉冲干扰的步骤包括识别被采样的数据块中的脉冲干扰。
9.如权利要求8所述的方法，还包括识别所述数据块内的最大振幅的脉冲的步骤。
10.如权利要求9所述的方法，还包括获取以所识别的脉冲干扰为中心的预定数目的样本。
11.如权利要求10所述的方法，还包括将所述模型脉冲干扰与所述预定数目的样本中的每ー个对齐并计算使得所述模型脉冲干扰与所述样本之间的差异最小化的复合缩放因子的步骤。
12.如权利要求11所述的方法，还包括识别对应于最小均方差的复合缩放校正因子并将所识别的复合缩放因子应用到所述模型脉冲响应的步骤。
13.如权利要求1所述的方法，其中将所述模型匹配到所识别的脉冲以及消除所述脉冲的步骤被重复，直到没有附加的脉冲干扰被识别。
14.ー种用于从待处理的信号中去除脉冲干扰的信号处理系统，所述系统包括: 用于接收模拟输入信号的天线； 耦合到所述天线的模数转换器(ADC)，其用于生成所述输入信号的数字样本；以及 耦合到所述ADC的数字信号处理器，其被配置为处理所述数字样本并基于脉冲干扰的振幅、时间位置和相位而消除包含在所述数字样本中的脉冲干扰。
15.如权利要求14所述的信号处理系统，其中所述数字信号处理器包括: 用于处理数字样本的处理器；以及 与所述处理器进行通信的存储器，所述存储器包括干扰消除模块。
16.如权利要求15所述的信号处理系统，所述干扰消除模块包括: 第一组指令，所述指令在被处理器执行时使得该处理器计算干扰脉冲模型；以及第二组指令，所述指令在被处理器执行时使得该处理器:识别数据块内的多个脉冲，基于所识别的脉冲的振幅、时间位置和相位将所述干扰脉冲模型匹配到所识别的脉冲并针对每个所识别的脉冲将缩放后的脉冲模型从所述数据块中减去。
17.如权利要求16所述的信号处理系统，所述第一组指令在被处理器执行时还使得所述处理器: 隔离包含至少ー个干扰脉冲的无信号复合样本块； 识别多个干扰脉冲并捕获以所述脉冲的峰值样本为中心的多个样本； 使所述多个干扰脉冲标准化以计算所述干扰脉冲的复合平均；以及对所述干扰脉冲的复合平均应用锥形滤波器以产生脉冲包络，其中所述包络在所述复合平均的第一个和最后ー个样本处平滑地下降至零，以便提供基线脉冲模型。
18.如权利要求16所述的信号处理系统，所述第二组指令在被处理器执行时使得所述处理器: 选择所接收的信号的包含预定数目的样本的数据块； 从所述数据块中识别最大振幅脉冲并提取所述最大振幅脉冲峰值样本之前和之后的多个数字样本； 将所述干扰脉冲模型与所提取的样本对齐并确定产生最小的最小均方差的缩放因子和移动因子； 将所述缩放因子和移动因子应用到所述干扰脉冲模型并将缩放后的模型从所述数据块中减去；以及 针对所接收的信号中的每个后续数据块重复所述选择、识别、对齐和应用步骤。
19.一种非瞬时机器可读介质，在所述非瞬时机器可读介质上存储有指令，所述指令在被处理器执行时使得该处理器: 计算干扰脉冲模型；以及 识别数据块内的多个脉冲，基于所识别的脉冲的振幅、时间位置和相位而将所述干扰脉冲模型匹配到所识别的脉冲并针对每个所识别的脉冲将缩放的脉冲模型从所述数据块中减去。
20.如权利要求19所述的非瞬时机器可读介质，在所述非瞬时机器可读介质上存储有指令，所述指令在被处理器执行时还使得该处理器: 隔离包含至少ー个干扰脉冲的无信号复合样本块； 识别多个干扰脉冲并捕获以所述脉冲的峰值样本为中心的多个样本； 使所述多个干扰脉冲标准化以计算所述干扰脉冲的复合平均；以及将锥形滤波器应用到所述干扰脉冲的复合平均以产生脉冲包络，其中所述包络在所述复合平均的第一个和最后ー个样本处平滑地下降至零，以便提供基线脉冲模型； 选择所接收的信号的包含预定数目的样本的数据块； 从所述数据块中识别最大振幅脉冲并提取所述最大振幅脉冲峰值样本之前和之后的多个数字样本； 将所述干扰脉冲模型与所提取的样本对齐并确定产生最小的最小均方差的缩放因子和移动因子； 将所述缩放因子和移动因子应用到所述干扰脉冲模型并将缩放后的模型从所述数据块中减去；以及针对所接收的信号中的每个后续的数据块重复所述选择、识别、对齐和应用步骤。
【文档编号】H04B1/00GK103597749SQ201280026869
【公开日】2014年2月19日 申请日期:2012年6月1日 优先权日:2011年6月2日
【发明者】R.瓦西维奇, T.M.帕克斯 申请人:洛克希德马丁公司