技術特征：

1.一種基于FPGA的衛(wèi)星接收機抗窄帶干擾實現(xiàn)方法，包含如下步驟：

(1)將衛(wèi)星接收機抗接收的N個中頻采樣數(shù)據(jù)，送入FPGA的軟核MicroBlaze中，1000≤N≤10000；

(2)軟核MicroBlaze接收到這些中頻采樣數(shù)據(jù)后，使用Gauss-Newton自適應算法完成對干擾頻點位置參數(shù)矢量k(n)的估計；

(3)根據(jù)干擾頻點位置參數(shù)矢量k(n)，采用模塊法計算時域有限沖激響應濾波器FIR的濾波系數(shù)矢量wopt；

(4)軟核MicroBlaze將濾波系數(shù)矢量wopt傳遞給FPGA邏輯搭建的時域有限沖激響應濾波器FIR；

(5)時域有限沖激響應濾波器FIR將接收到的濾波系數(shù)矢量wopt作為濾波系數(shù)，對衛(wèi)星接收機接收到的中頻采樣數(shù)據(jù)進行濾波，完成對窄帶干擾信號的抑制。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中步驟(2)中使用Gauss-Newton自適應算法對干擾頻點位置參數(shù)矢量k(n)的估計，按如下步驟進行：

(2a)初始化干擾頻點位置參數(shù)矢量k(n)＝[k₁₀(n) k₂₀(n)]^T和Hession矩陣P(n)，其中上標T表示矩陣轉(zhuǎn)置，k₁₀(n)表示第一個干擾頻點位置參數(shù)，k₂₀(n)表示第二個干擾頻點位置參數(shù)，-1≤k₁₀(n)≤1，-1≤k₂₀(n)≤1，k₁₀(n)≠k₂₀(n)；

(2b)計算二階格型IIR自適應濾波器的第一個梯度估計值grad_1(n)和第二個梯度估計值grad_2(n)：

grad_1(n)＝2x(n-1)-(1+α)y(n-1)，

grad_2(n)＝2x(n-1)-(1+α)y(n-1)，

其中n表示迭代次數(shù)，0<n<N，α表示二階格型IIR自適應濾波器的開口控制因子，x(n-1)表示二階格型IIR自適應濾波器的第n-1次迭代輸入信號，y(n-1)表示二階格型IIR自適應濾波器的第n-1次迭代輸出信號；

(2c)根據(jù)得到的兩個梯度估計值grad_1(n)和grad_2(n)，形成梯度矢量ψ(n)＝[grad_1(n) grad_2(n)]^T；

(2d)根據(jù)梯度矢量ψ(n)和Hession矩陣P(n)，迭代計算當前的Hession矩陣其中λ表示遺忘因子，0<λ<1；

(2e)根據(jù)梯度矢量ψ(n)和Hession矩陣P(n+1)，計算最佳收斂因子其中τ(n)＝ψ(n)^TP(n+1)ψ(n)；

(2f)根據(jù)(2c)-(2e)的結(jié)果迭代計算干擾頻點位置參數(shù)矢量：k(n+1)＝k(n)-μP(n+1)ψ(n)e(n)，

其中e(n)表示二階格型IIR自適應濾波器輸出的誤差信號。

3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中步驟(3)采用模塊法設計FIR濾波系數(shù)矢量wopt，按如下公式進行：

其中L表示濾波系數(shù)矢量wopt的長度，m表示濾波系數(shù)矢量wopt的索引號，1≤m≤L，為沖激函數(shù)，w_i表示干擾參數(shù)，w_i＝acos(-k_i0)，window(m)為加窗函數(shù)，參數(shù)其中E[window(m)]表示窗函數(shù)的均值。