一种抗转发式干扰方法及装置

技术领域

本发明涉及雷达抗干扰技术领域，尤其是涉及一种抗转发式干扰方法及装置。

背景技术

相位编码信号在我现役雷达装备中已有部分应用，但受到了传统码型本身和信号处理算法的限制，对压缩感知雷达CSR体制下编码波形的研究有待进一步深入。常用的传统相位编码信号有巴克码、Frank码等，但是受信号处理输出的主瓣展宽及旁瓣峰值电平的影响，其码型较为固定，并且信号长度会受到码型定义的约束而无法自由调整；在这些码型的基础上，专家学者继续提出了Costas码型，该码型实质为一种非线性跳频扩谱码型，即通过非线性跳频改变传统步进频率码型在分辨率上的劣势，使得其模糊函数近似为理想的图钉型模糊函数；后续专家学者进一步在此基础上提出了LFM-Costas、NLFM-Costas码型，即在脉内使用LFM、NLFM策略，脉间使用Costas序列调制策略，目的在于进一步增强该码型的分辨能力及抑制其谐波分量。

基于上述传统相位编码信号的优化方向可以发现，码型设计过程主要通过拓宽信号时宽带宽积的形式改善其目标分辨性能，大时宽带宽积信号本身对于传统雷达的采样、处理过程的负担较重；而CSR恰好能显著降低对此类信号的采样要求，并且CSR对目标场景重建过程的计算量更多与重建算法及稀疏度相关，与波形本身复杂度无关，故CSR处理复杂波形的计算代价与处理简单波形类似，此时多相编码带来的频带展宽不再是影响信号处理过程的主要因素，通过多相随机编码等方式所带来的信号的细微特征的增加有利于实现对干扰信号的识别和提升自身的分辨性能。

发明内容

本发明的目的在于提供一种抗转发式干扰方法及装置，旨在解决现有技术中的上述问题。

本发明提供一种抗转发式干扰方法，包括：

根据构建的相位编码下的回波信号，构建回波信号的稀疏模型，并对稀疏模型进行压缩观测，根据获取的压缩观测结果构建压缩感知模型；

计算相位编码下的回波信号与间歇采样干扰信号的匹配滤波结果；

通过匹配滤波结果为压缩感知模型提供估计值，根据压缩感知模型对干扰样式进行识别。

进一步地，根据构建的相位编码下的回波信号，构建回波信号的稀疏模型，并对稀疏模型进行压缩观测，根据获取的压缩观测结果构建压缩感知模型具体包括：

根据公式1构建稀疏模型如：

x＝Hσ+ε 公式1；

其中，H为回波信号的稀疏基矩阵，σ为对应时延-频移位置的稀疏散射矢量，ε为相参处理周期内的有源干扰及噪声信号；

对稀疏模型进行压缩观测，获取如公式2所示的压缩观测结果：

y＝Φx＝Φ(Hσ+ε)＝Aσ+z 公式2；

其中，Φ为压缩率为M/N的高斯随机测量矩阵，H为回波信号的稀疏基矩阵，σ为对应时延-频移位置的稀疏散射矢量，ε为相参处理周期内的有源干扰及噪声信号，A为M×K

对压缩观测结果根据公式3构建压缩感知模型：

其中，δ为常数，大小与噪声水平相关。

进一步地，间歇采样干扰信号包括间歇采样直接转发式干扰和间歇采样重复转发式干扰；

计算相位编码下的回波信号与间歇采样干扰信号的匹配滤波结果具体包括：

通过对相位编码下的回波信号进行匹配滤波，得到如公式4所示的输出信号：

其中，t为脉宽时间内的时域，

通过公式5得到间歇采样直接转发式干扰的匹配滤波输出；

其中，p为间歇采样直接转发式干扰信号码长，τ

通过公式6得到间歇采样重复转发式干扰的匹配滤波输出；

其中，

进一步地，根据压缩感知模型对干扰样式进行识别具体包括：

根据压缩感知模型对干扰样式进行识别转化为对公式7的判断；

其中，array.sum(g)函数表示统计匹配滤波输出矢量σ中非零元素绝对值大于

H

其中，a()为对应时刻的幅值，

其中，a()为对应时刻的幅值，

本发明提供一种抗转发式干扰装置，包括：

压缩感知模块，根据构建的相位编码下的回波信号，构建回波信号的稀疏模型，并对稀疏模型进行压缩观测，根据获取的压缩观测结果构建压缩感知模型；

匹配滤波模块，计算相位编码下的回波信号与间歇采样干扰信号的匹配滤波结果；

干扰策略估计模块，通过匹配滤波结果为压缩感知模型提供估计值，根据压缩感知模型对干扰样式进行识别。

进一步地，压缩感知模块具体包括：

根据公式10构建稀疏模型如：

x＝Hσ+ε 公式10；

其中，H为回波信号的稀疏基矩阵，σ为对应时延-频移位置的稀疏散射矢量，ε为相参处理周期内的有源干扰及噪声信号；

对稀疏模型进行压缩观测，获取如公式11所示的压缩观测结果：

y＝Φx＝Φ(Hσ+ε)＝Aσ+z 公式11；

其中，Φ为压缩率为M/N的高斯随机测量矩阵，H为回波信号的稀疏基矩阵，σ为对应时延-频移位置的稀疏散射矢量，ε为相参处理周期内的有源干扰及噪声信号，A为M×K

对压缩观测结果根据公式12构建压缩感知模型：

其中，δ为常数，大小与噪声水平相关。

进一步地，匹配滤波模块具体包括：

间歇采样干扰信号包括间歇采样直接转发式干扰和间歇采样重复转发式干扰；

通过对相位编码下的回波信号进行匹配滤波，得到如公式13所示的输出信号：

其中，t为脉宽时间内的时域，

通过公式14得到间歇采样直接转发式干扰的匹配滤波输出；

其中，p为间歇采样直接转发式干扰信号码长，τ

通过公式15得到间歇采样重复转发式干扰的匹配滤波输出；

其中，

进一步地，干扰策略估计模块具体包括：

根据压缩感知模型对干扰样式进行识别转化为对公式16的判断；

其中，array.sum(g)函数表示统计匹配滤波输出矢量σ中非零元素绝对值大于

H

其中，a()为对应时刻的幅值，

其中，a()为对应时刻的幅值，

本发明实施例还提供一种抗转发式干扰装置，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述抗转发式干扰方法的步骤。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，所述程序被处理器执行时实现上述抗转发式干扰方法的步骤。

采用本发明实施例，利用匹配滤波后真假目标在时延上的区别进行干扰策略和切片长度的估计，以使相位编码体制雷达具备对转发式干扰信号的认知能力。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例的抗转发干扰方法流程图；

图2是本发明实施例的间歇采样直接转发式干扰原理图；

图3是本发明实施例的间歇采样重复转发式干扰原理图；

图4是本发明实施例的抗转发干扰装置结构图；

图5是本发明装置实施例二的结构图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。此外，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

方法实施例

根据本发明实施例，提供了一种抗转发式干扰方法，图1是本发明实施例的抗转发式干扰方法的流程图，如图1所示，根据本发明实施例的抗转发式干扰方法具体包括：

步骤S101，根据构建的相位编码下的回波信号，构建回波信号的稀疏模型，并对稀疏模型进行压缩观测，根据获取的压缩观测结果构建压缩感知模型，步骤S101具体包括：

根据公式1构建稀疏模型如：

x＝Hσ+ε 公式1；

其中，H为回波信号的稀疏基矩阵，σ为对应时延-频移位置的稀疏散射矢量，ε为相参处理周期内的有源干扰及噪声信号；

对稀疏模型进行压缩观测，获取如公式2所示的压缩观测结果：

y＝Φx＝Φ(Hσ+ε)＝Aσ+z 公式2；

其中，Φ为压缩率为M/N的高斯随机测量矩阵，H为回波信号的稀疏基矩阵，σ为对应时延-频移位置的稀疏散射矢量，ε为相参处理周期内的有源干扰及噪声信号，A为M×K

对所述压缩观测结果根据公式3构建压缩感知模型：

其中，δ为常数，大小与噪声水平相关；

公式3为l

步骤S102，计算相位编码下的回波信号与间歇采样干扰信号的匹配滤波结果，步骤S102具体包括：

间歇采样干扰信号包括间歇采样直接转发式干扰和间歇采样重复转发式干扰，间歇采样直接转发式干扰原理如图2所示，间歇采样重复转发式干扰原理如图3所示，图3中“转发a-b”表示第b次转发第a次采样；

计算相位编码下的回波信号与间歇采样干扰信号的匹配滤波结果具体包括：

通过对相位编码下的回波信号进行匹配滤波，得到如公式4所示的输出信号：

其中，t为脉宽时间内的时域，

通过公式5得到间歇采样直接转发式干扰的匹配滤波输出；

其中，p为间歇采样直接转发式干扰信号码长，τ

通过对比公式4和公式5发现，采用间歇采样直接转发式干扰对回波信号进行干扰，干扰信号在匹配滤波后将在配滤波处理后产生一个有一定时延的假目标，时延大小由τ决定，即抽样信号时间越长，时延越大。在不对干扰功率进行放大时，假目标的幅值由抽样信号内的编码信号个数有关，编码个数越多，即a

通过公式6得到间歇采样重复转发式干扰的匹配滤波输出；

其中，

间歇采样重复转发干扰在两次采样间隔之间均只转发当前采样信号内截获的雷达信号时，通过分析

间歇采样直接转发式干扰和间歇采样重复转发式干扰均是通过在真目标后形成一个或多个假目标的方式干扰雷达正常工作，但无论是直接转发还是重复转发，若不调整干扰信号功率，干扰信号在匹配滤波输出后将难以压制真目标信号，故干扰机通常也会对间歇采样得到的脉冲信号进行一定程度的放大再进行转发，这也导致了我们无法直接通过比较匹配滤波输出的假目标幅值与真实目标幅值的方式进行干扰参数估计，直接转发与重复转发导致的干扰延迟均由间歇采样切片的脉宽τ决定，区别在于假目标个数，利用匹配滤波后真假目标在时延上的区别进行干扰策略和切片长度的估计。

步骤S103，通过匹配滤波结果为压缩感知模型提供估计值，根据压缩感知模型对干扰样式进行识别，步骤S103具体包括：

根据压缩感知模型对干扰样式进行识别转化为对公式7的判断；

其中，array.sum(g)函数表示统计匹配滤波输出矢量σ中非零元素绝对值大于

H

其中，a()为对应时刻的幅值，

其中，a()为对应时刻的幅值，

该方法实施例的一个仿真实验如下：

设置相位编码信号为127位的M序列，码元宽度为1μs，脉宽127μs，幅值为1。设置多组直接转发干扰参数为：①间歇采样脉宽τ＝10μs，占空比0.5；②τ＝10μs，占空比0.25；③τ＝20μs，占空比0.5；④τ＝20μs，占空比0.4。

通过间歇采样直接转发干扰匹配滤波输出得出，假目标幅值与占空比有关，占空比越大，假目标幅值越大，但干扰设备可通过功率调制的手段增大假目标的匹配滤波输出幅值，使得雷达无法直接利用能量参数识别干扰信号；与此同时，假目标延迟时间与间歇采样脉宽一一对应，可利用此信息对干扰模式进行识别，进而结合脉压输出幅值得到干扰功率谱的粗估计。

设置多组重复转发干扰均为整采整转模式，具体参数为：①间歇采样脉宽τ＝10μs，干扰重复周期T

间歇采样重复转发干扰能够通过多次切片增加假目标数目，但是占空比的下降会导致假目标的脉压输出幅值下降，故重复转发干扰需要比直接转发干扰更多的增益补偿。同时可以发现，假目标相对于真目标的延迟时间同样与间歇采样脉宽一一对应，在获取假目标数目后，通过延迟时间的判定即可确定重复转发干扰的时域表达式。

在CS理论框架下对当前编码波形下对干扰信号进行估计，便可以使相位编码体制雷达具备对转发式干扰信号的认知能力，为进一步提升CSR在干扰背景下的适应能力奠定基础。

装置实施例一

根据本发明实施例，提供了一种抗转发式干扰装置，图4是本发明实施例的抗转发式干扰的示意图，如图4所示，根据本发明实施例的抗转发式干扰装置具体包括：

压缩感知模块40，根据构建的相位编码下的回波信号，构建所述回波信号的稀疏模型，并对所述稀疏模型进行压缩观测，根据获取的压缩观测结果构建压缩感知模型，压缩感知模块40具体用于：

根据公式10构建稀疏模型如：

x＝Hσ+ε 公式10；

其中，H为回波信号的稀疏基矩阵，σ为对应时延-频移位置的稀疏散射矢量，ε为相参处理周期内的有源干扰及噪声信号；

对所述稀疏模型进行压缩观测，获取如公式11所示的压缩观测结果：

y＝Φx＝Φ(Hσ+ε)＝Aσ+z 公式11；

其中，Φ为压缩率为M/N的高斯随机测量矩阵，H为回波信号的稀疏基矩阵，σ为对应时延-频移位置的稀疏散射矢量，ε为相参处理周期内的有源干扰及噪声信号，A为M×K

对所述压缩观测结果根据公式12构建压缩感知模型：

其中，δ为常数，大小与噪声水平相关。

匹配滤波模块41，计算所述相位编码下的回波信号与间歇采样干扰信号的匹配滤波结果，匹配滤波模块41具体用于：

所述间歇采样干扰信号包括间歇采样直接转发式干扰和间歇采样重复转发式干扰；

通过对相位编码下的回波信号进行匹配滤波，得到如公式13所示的输出信号：

其中，t为脉宽时间内的时域，

通过公式14得到间歇采样直接转发式干扰的匹配滤波输出；

其中，p为间歇采样直接转发式干扰信号码长，τ

通过公式15得到间歇采样重复转发式干扰的匹配滤波输出；

其中，

干扰策略估计模块42，通过所述匹配滤波结果为所述压缩感知模型提供估计值，根据压缩感知模型对干扰样式进行识别，干扰策略估计模块42具体用于：

根据压缩感知模型对干扰样式进行识别转化为对公式16的判断；

其中，array.sum(g)函数表示统计匹配滤波输出矢量σ中非零元素绝对值大于

H

其中，a()为对应时刻的幅值，

其中，a()为对应时刻的幅值，

装置实施例二

本发明实施例提供一种抗转发式干扰装置，如图5所示，包括：存储器50、处理器52及存储在所述存储器50上并可在所述处理352上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器52执行时实现如方法实施例中所述的步骤。

装置实施例三

本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有信息传输的实现程序，所述程序被处理器52执行时实现如方法实施例中所述的步骤。

本实施例所述计算机可读存储介质包括但不限于为：ROM、RAM、磁盘或光盘等。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

在20世纪30年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书实施例时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本说明书一个或多个实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书的一个或多个实施例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本文件的实施例而已，并不用于限制本文件。对于本领域技术人员来说，本文件可以有各种更改和变化。凡在本文件的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本文件的权利要求范围之内。