考虑天线极化特性的ASLC系统性能分析

交叉极化响应使得雷达的天线方向图具有复杂的极化结构,为了研究雷达天线极化特性对天线自适应旁瓣对消系统性能的影响,在干扰为任意极化的情况下,从主辅通道幅相特性出发,分析了天线极化特性对自适应旁瓣对消系统主辅通道幅相特性的影响,进而研究了极化干扰条件下的自适应旁瓣对消系统工作性能.仿真分析表明,由于主辅天线极化特性的不一致,最终将导致自适应旁瓣对消系统通道幅相不一致,特别是当干扰方实施交叉极化干扰时,主辅通道幅相不一致最严重,系统工作性能显著下降,干扰对消比最差.因此,为了得到较好的旁瓣对消效果,除了对自适应旁瓣对消系统通道幅相特性有一定的要求以外,对于雷达天线的极化特性也应有所要求.     

极化滤波器的性能评估与选择

根据不同的电磁环境合理选择极化滤波器,对于极化滤波效果具有重要的影响. 以信号干噪比极化滤波器为参照标准,提出了极化滤波器性能的度量方法和评价指标. 在此基础上,针对干扰抑制极化滤波器和信号匹配极化滤波器这两种最常见的极化滤波器,提出了优选方案和判别条件.     

主瓣交叉极化干扰对SLB系统的影响分析

针对旁瓣消隐(SLB)系统中主、辅天线对交叉极化信号的不同响应,提出了对具有SLB系统的雷达实施主瓣交叉极化干扰时会引起SLB系统工作,造成目标隐匿的问题。通过建立模型,分析了干扰的有效性。仿真实验证明,对主天线实施交叉极化干扰,无论是欺骗式干扰还是压制式干扰,都可以改变主、辅通道对信号的响应特性。主天线接收能量会急剧下降,辅通道的接收能量会强于主天线,从而触发SLB系统工作,主通道闭锁,目标隐匿。     

用于语音识别的鲁棒自适应麦克风阵列算法

对现实环境中存在的混响以及非平稳干扰语音信源等因素导致的算法性能下降,提出了一种用于语音识别的鲁棒旁瓣对消算法。讨论了旁瓣对消算法在自适应麦克风阵列中的应用,分析了算法在不同的混响条件下、不同的干扰源的噪声抑制能力。该算法通过分帧处理将输入信号划分为一系列短时平稳的信号片段。根据当前帧的信噪比决定自适应滤波器的权系数更新方式。采用一定的范数约束来限制自适应滤波器权系数的误调整。实验结果表明该麦克风阵列在混响的现实环境中能够有效抑制平稳噪声源和交叠谈话背景干扰,提高了语音识别器的抗噪性能。     

基于联邦网络的传递对准滤波补偿算法

针对空中环境各种干扰因素对空空导弹传递对准(TA)滤波的影响,提出一种基于联邦网络的补偿算法.将干扰误差考虑为量测输入纳入滤波系统,改进标准Kalman滤波结构.将补偿神经网络设计成联邦结构,两个子系统分别用于训练量测输入估计误差、输出层权值误差和隐层权值误差.推导了联邦网络的训练算法并对算法进行了稳定性证明,保证了网络在结构上计算量小,系统反馈能力强,能够对干扰误差进行有效在线预测,辅助改进Kalman滤波器对失准角进行精确估计.仿真比较实验验证了该算法能够在不需任何先验信息的条件下,及时适应对准环境,预测校正干扰误差,滤波收敛快、精度高,适合空空导弹在具体设备和环境条件下的快速精确传递对准.     

对旁瓣对消雷达综合式变极化干扰研究

文章利用综合式变极化干扰对采用旁瓣对消雷达进行了干扰效果仿真分析,仿真结果表明：变极化干扰与其他干扰方式的综合运用比单独使用一种干扰方法效果更好,由于结合其他干扰方式,变极化干扰效果不稳定的缺点得到了改善,从干扰的整个过程来看,干扰效果得到提升。     

基于外推陷波滤波的孤立强散射旁瓣抑制

为了有效抑制极化合成孔径雷达(SAR)图像中的孤立强散射旁瓣,并同时保持图像统计特性和极化散射特性,提出了一种基于二维外推陷波滤波的孤立强散射旁瓣抑制的方法。该方法首先运用Chirp-Z变换进行AR(1)模型参数辨识,并在此基础上推导得到了基于稳态Kalman预测理论的数据外推公式;然后,运用线性相位等波纹陷波滤波器实现强散射信号滤除;最后,在频域还原强散射信号主瓣,并精确补偿滤波时引入的图像幅度误差。不同于空间变迹法和自适应旁瓣抑制方法,该方法处理过程简单,且有效保持了图像分辨率、图像统计特性和极化散射特性。仿真和实测数据处理验证了该方法的有效性。     

一种有限快拍情况下基于特征空间的稳健波束形成算法

有限快拍并在低信噪比（Signal to Noise Ratio, SNR）的情况下,广义旁瓣对消器（Generalized Sidelobe Canceller, GSC）能够将主波束对准期望信号方向,零陷对准干扰信号方向,从而最大程度的抑制干扰．但如果SNR过高且天线存在幅相误差,则可能将期望信号当做干扰同样被抑制．将接收信号的自相关矩阵进行特征分解,可以得到信号子空间与噪声子空间．基于特征空间的波束形成技术将常规的权矢量向此信号子空间投影,解决了高SNR情况下信号容易被抑制的问题．本文根据输入SN     

一种频域多路径电磁干扰对消方法

针对实际环境中背景干扰相关性差导致干扰对消误差较大的问题，提出一种频域多路径电磁干扰对消方法。利用变分模态分解(VMD)的分频特性将两通道信号分解为多个具有相同中心频率和分解带宽的模态信号，利用分解后的模态信号构造多路径干扰对消系统。然后利用反向传播(back propagation, BP)神经网络对每一路径上的信号进行非线性拟合并对消，从而获得真实的被测设备(EUT)辐射发射信号。结果表明，与真实EUT辐射发射信号相比，所提方法得到的EUT辐射发射信号功率误差低于1 dB且信号相关性高于96%;与变步长LMS算法、EMD-LMS算法相比，功率误差至少降低3.6 dB,信号相关性至少提高15%。所提方法对在开阔场中大型、可移动的EUT电磁辐射发射原位测试研究具有参考价值。     

一种极化MIMO雷达导引头关键技术研究

为提高雷达导引头的工作性能,提出一种新体制极化多输入多输出(MIMO)雷达导引头的概念,研究了该雷达导引头中的关键技术. 该雷达导引头采用双极化天线阵列,各个天线子阵发射正交频分线性调频信号;同时接收雷达回波信号的双极化分量,采用匹配滤波技术实现各个回波信号的有效分离;引入瞬态极化检测与识别技术,有效提高雷达导引头的抗干扰性能;采用单脉冲测角技术实现对目标的正确测角和跟踪. 理论分析和仿真结果表明,极化MIMO雷达导引头具有优良的电子战性能.      

解析未来移动通信系统中的智能天线技术

如何消除同信道干扰（CCI）、多址干扰（MAI）与多径衰落的影响是提高无线移动通信系统性能的主要因素。智能天线利用数字信号处理技术,产生空间定向波束,使天线主波束对准用户信号到达方向,旁瓣或零陷对准干扰信号到达方向,可以达到高效利用移动用户信号并抑制干扰信号的目的。     

强电磁环境下电子变压器局放信号抗干扰研究

强电磁环境下,当前电子变压器局放信号抗干扰方法大都采用数字陷波器法,适应性和稳定性较差。为此,提出一种新的电子变压器局放信号抗干扰方法。首先构造电子变压器局放脉冲,分析压缩感知理论,由此提出电子变压器局放信号存在的问题,然后以能量输出最小化为原则设计滤波器,求解压缩域投影加权向量,利用自适应方法抵抗非期望信号(电磁信号与高斯白噪声信号的投影干扰),使投影滤波器输出的干扰最小,接近期望输出,实现抗干扰处理强电磁环境下电子变压器局放信号。实验结果表明,所提方法具有很高的抗干扰性能。     

基于协方差矩阵的干扰阻塞算法

 为解决干扰阻塞算法对阵列接收信号构造阻塞矩阵进行干扰抵消后,位于干扰附近的信号会受到严重衰减而无法进一步检测的问题,提出一种基于协方差矩阵的干扰阻塞算法。针对阵列接收信号的协方差矩阵构造阻塞矩阵,利用协方差矩阵的特点实现干扰阻塞算法,减弱因干扰抵消而造成的信号衰减,利于信号的进一步检测。理论分析和计算机仿真结果表明,相对于干扰阻塞算法,基于协方差矩阵的干扰阻塞算法在信号和干扰相距较近时能有效抵消干扰同时减少对目标信号的衰减。     

基于GPS码信号跟踪的空时自适应处理算法

介绍了GPS码信号的模型,以及实时白化和扩展卡尔曼滤波的工作原理.提出了一种改进的空时自适应处理算法,运用该算法能够使GPS接收机抑制射频干扰、精确跟踪并使捕获码信号的性能得到提高.射频干扰中含有宽带干扰和窄带干扰,窄带干扰用自回归过程来模拟并通过实时白化得到抑制,宽带干扰通过空间零陷得到抑制.空间零陷是通过估计一个采样的协方差矩阵,并把它求逆,然后输入卡尔曼滤波器来实现的.通过计算机仿真证实了在严重的干扰情况下该算法的鲁棒性,以及优于码跟踪环的性能.     

Error propagation determined iterative channel estimation with ICI mitigation for fast time-varying OFDM channels

The intersubcarrier interference （ICI） degrades the performance of the pilot-aided channel estimation in fast time-varying orthogonal frequency division multiplexing （OFDM） systems.To solve the error propagation in joint channel estimation and data detection due to this ICI,a scheme of error propagation determined iterative estimation is proposed,where in the first iteration,Kalman filter based on signal to interference and noise is designed with ICI transformed to be part of the noise,and for the later iterations,a determined iterative estimation algorithm obtains an optimal output from all iterations using the iterative updating strategy.Simulation results present the significant improvement in the performance of the proposed scheme in high-mobility situation in comparison with the existing ones.     

衰落信道下自适应卡尔曼异步IC多用户检测器

针对单一串行干扰消除(SIC)算法与并行干扰消除(PIC)算法在进行多用户检测(MUD)时的判决误差扩散问题,研究了强多址干扰(MAI)情况下直接序列扩频码分多址(directsequencespreadspectrumcodedivisionmultipleaccess,DS-CDMA)系统中的干扰消除多用户检测算法.结合自适应卡尔曼算法提出了一种适于衰落信道的级联结构K AIC多用户检测算法.所提算法实现了对时变多径衰落信道的全面跟踪,能够在干扰消除检测过程中避免判决误差扩散,达到抑制MAI的目的.仿真结果表明,所提算法具有更好的收敛性、动态跟踪能力及算法精度,是一种有效的干扰消除多用户检测算法.     

基于神经网络的计算机通信系统干扰信号分离

为了解决当前通信系统干扰信号分离方法存在的误码率高、通信质量差等问题,提出一种基于神经网络的计算机通信干扰信号分离方法.首先通过分析当前计算机通信干扰信号的分离研究现状,指出其局限性;然后建立计算机通信系统的信道模型,并采用神经网络对计算机通信系统的稳定性进行优化控制,将干扰信号分离;最后采用仿真实验对其有效性和优越性进行分析.结果表明,该方法可实现对计算机通信干扰信号的准确分离,提高了输出信号的信噪比,降低了通信系统的误码率.     

基于双路奇异值分解的信号降噪方法

针对常规奇异值分解对强噪声抑制效果不佳的问题,提出了一种基于双路奇异值分解的信号降噪方法。首先采用奇异熵定阶的方法对高阶噪声进行预处理,然后从双路奇异向量的相关性出发确定低阶噪声奇异向量的位置,最后将剩余的奇异值与奇异向量重构得到优化估计的降噪信号。仿真实验表明：双路SVD相比常规SVD的降噪方法在低信噪比、白噪声的环境下信噪比增益提升4.07 dB,与纯净信号波形相关系数增量提升0.11。以一段受到座舱噪声污染的语音信号为实验对象,文中方法与双通道自适应噪声抵消的降噪方法对比,信噪比增益提升4.83 dB,运算耗时缩短1.5 s。此外,文中方法不受噪声类型的限制,对于有色噪声和单频干扰甚至混合噪声同样具有良好的适应性,有广泛的应用前景。