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申请/专利权人：合肥星北智控科技有限公司

摘要：本发明公开了一种学习自动机优化FrFT的风电北斗抗干扰方法，包括以下步骤：1、将含有扫频干扰的北斗信号进行解析表示；2、设置初始阶数p，对解析信号进行分数阶傅里叶变换FrFT，形成能量峰值；3、通过比较能量峰值的大小，将扫频干扰信号的检测问题转换为最优阶数求解问题；4、采用学习自动机算法缩小搜索空间，进一步求解最优阶数p，然后计算解析信号的p阶FrFT；5、采用N‑sigma算法设计一种自适应门限的滤波器；6、对处理后的信号进行p阶分数傅里叶逆变换，得到干扰抑制后的北斗定位信号。本发明能有效地检测并抑制扫频干扰对北斗信号的影响，保障在风电环境中北斗技术应用的精度和稳定性，具有广阔的应用前景。

主权项：1.一种学习自动机优化FrFT的风电北斗抗干扰方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：将北斗接收机接收到的原始连续时间信号进行解析变换，得到解析信号yst；步骤二：将解析信号yst进行p阶分数阶傅里叶变换FrFT，解析信号经傅里叶变化后映射到u域；步骤三：观察解析信号yst进行p阶分数阶傅里叶变换后的幅度值，当幅度值取得最大值时，解析信号yst在分数阶域形成能量聚集，此时对应的参数p和u取得最优值；因此，扫频干扰信号在分数阶域取的幅度值最大问题可转化为最优阶数求解问题；步骤四：用学习自动机算法来求解最优阶数p；为减小最优阶数求解的复杂度，先粗略估计最优阶数p的搜索区间；将扫频干扰信号st与延迟τ个时间单位的共轭信号相乘，得到信号Mt的表达式为：Mt＝st·s*t-τ式中，s*t-τ是信号st延迟τ个时间单位的共轭；扫频干扰信号st的表达式为： 式中，表示扫频干扰的幅度值A；将扫频干扰信号st的表达式代入公式，得到 上式近似为单频复正弦信号，将该信号进行一次快速傅里叶变换得到频率fM，那么可估计延迟τ时间单位内的频率，进而求出估计阶数 式中，为估计的旋转角度；初始化学习自动机的动作集[pL,pR]，求得的来粗略估计区间[p-,p+]，则动作集[pL,pR]初始化为[p-,p+]；设置初始迭代次数k为1；幅度最大值为Amax；根据以下公式创建一个动作： 式中，表示在迭代次数为k时选择的动作，即迭代次数为k时所选择的阶数；rk是介于0和1之间的均匀分布随机数；k的初始值为1，对应的pL和pR分别为p-和p+；对解析信号yst进行阶分数阶傅里叶变换，将变换后的幅度值Ak与已有幅度最大值Amax进行比较，并反馈强化信号βk； 式中，反馈强化信号0代表成功，1代表失败；根据反馈强化信号βk更新行动间隔，pL和pR进行更新： 使迭代次数k＝k+1，并继续上述步骤，直到行动区间[pL,pR]缩小到一个点p'；这一点就是最优动作，也就是最优阶数值p'；步骤五：经上述步骤四确定最优阶数值p'后，计算解析信号yst的p'阶分数阶傅里叶变换；步骤六：获得Fp'u后采用N-sigma算法设置自适应门限滤波器，将超过门限的谱线置零来抑制干扰信号；将得到FrFT中的幅度转换为dB的形式表示，如下式所示：Eu＝10log10|Fp′[yst]u|式中，Eu是幅度的dB形式；分别计算第x次迭代信号分数阶域谱线的均值μx和方差σx；通过前后两次迭代的标准差偏差，计算第x次加权因子Mx；计算第x次迭代门限值Tx，并将超过门限Tx的谱线置零；步骤七：对滤波后的信号进行p'阶分数傅里叶逆变换，捕获正常的北斗定位信号： 式中，yt为捕获到的滤除干扰信号后的解析信号，F-p'·表示分数阶傅里叶逆变换运算，是核函数Kp'u,t的共轭运算。

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