扩频系统自适应时变LFM干扰对消算法

线性调频(LFM)是扩频系统中常见的一种宽带干扰样式。提出了一种基于离散观测数据估计干扰参数的自适应时变LFM干扰对消算法,通过仿真分析了该算法的性能。结果表明,所提出的方法克服了复数自适应滤波器对LFM干扰的抑制能力随LFM信号扫频速率增加而降低的缺点;与基于时频分析的自适应时变LFM干扰对消算法相比,其运算量大大减小,是一种实用、有效的LFM干扰抑制算法。     

DSSS卫星通信中基于小波包变换的干扰抑制方法

卫星通信中利用直接序列扩频技术具有一定的抗干扰能力,但由于扩频增益无法做到无限大,当强干扰超过系统的干扰容限时,系统传输性能将会大幅降低。通过变换域信号处理技术对直接序列扩频中的干扰进行检测与抑制,能够增强其抗干扰能力。小波包变换具有优异的时频域局部分析能力,非常适合用于直接序列扩频系统中干扰检测与抑制。分别对规则小波包分解和最佳小波包分解进行了研究,提出了一种基于最佳小波包分解的干扰抑制新方法,通过将子带功率比与最小功率阈值相结合,实现对干扰进行定位和抑制。仿真结果表明,所提出的算法与基于规则小波包分解的干扰抑制和传统的快速傅里叶变换算法干扰抑制相比较,性能得到显著改善,且在计算复杂度上上升极少,是提高直接序列扩频信号抗干扰能力的更有效的选择。     

带宽有限多址通信系统中的干扰抑制研究

研究了一种新的带宽有限多址系统中的非平稳宽带干扰抑制技术,与直接序列扩频(DSSS)系统相比,频谱不会扩展、带宽效率高、保密性强。对非平稳宽带干扰,以线性调频(LFM)为干扰模型,提出了基于时频分布特性消除干扰的方法。仿真证明,在没有编码,干信比(ISR)为20 dB时,该系统性能仅约损失1 dB,在保证带宽效率的同时,很好地消除了系统的人为干扰。     

透明转发器卫星通信系统在干扰条件下的容量

提出了存在上行干扰时透明转发器卫星通信系统的容量分析算法。以DS(directsequence)扩频系统为例,分析了透明转发器卫星通信系统存在上行干扰时的链路性能,进行了理论推导,给出了系统在具体干扰条件下容量分析的闭合表达式,从而实现了透明转发器卫星通信系统在干扰条件下的容量计算。研究结果表明:通过采取一定的抗干扰策略,在强干扰条件下透明转发器进入限幅状态之后,系统仍然具有一定容量。     

部分并行干扰抵消多用户检测器仿真设计

针对DS/CDMA系统中多址干扰及远近效应。提出了一种选通并行部分干扰抵消(SPPIC)算法,利用匹配滤波器输出的判决统计对多址干扰进行选通部分抵消,有效地减小判决统计量的偏差,以提高系统性能。给出了选通并行部分干扰抵消检测器的非相干实现结构,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

混沌扩频序列的优选算法及其系统性能研究

为了获得多址通信中优良的伪随机特性码组,提出了一种混沌序列的优选算法。通过对混沌系统迭代结果的截断和量化处理,根据扩频序列的理想特性和多址干扰指数,给出了优化混沌序列码组的具体步骤,并对传统的Gold序列和多种混沌序列的码组性能作了比较和分析。对DS/CDMA系统性能的仿真结果表明,优选混沌扩频序列的相关性能优于传统的伪随机扩频序列,有利于解决CDMA移动通信中的抗多址干扰及多用户检测等关键问题,从而使混沌扩频系统的抗干扰能力和抗破译能力得到增强。     

一种基于匹配信号变换的有效抗干扰算法

针对直接序列扩频（direct sequence spread-spectrum, DSSS）系统中可能出现的chirp-like干扰,提出了一种有效的基于匹配信号变换（matched signal transform, MST）的干扰抑制算法--峰值保留法。该算法是根据已有的MST快速实现方案和陷波滤波抗干扰算法而设计的。仿真结果表明,该算法能够有效抑制DSSS系统中线性、非线性chirp-like干扰。与其他一些抗干扰算法的仿真比较表明,该算法具有稳健性强、计算量小、误码性能好、实现更为简单等优点,具有较好的应用前景。     

基于子空间跟踪的扩频码盲估计算法

针对直接序列扩频(DS/SS)信号的扩频码盲估计问题,改进了特征分解的方法,利用滑动窗技术取得码同步,并提出了一种基于信号子空间跟踪的PN(pseudo noise)码恢复算法。计算机仿真表明,由于这种算法避开了直接的特征分解求解,降低了数据的存储量,易于硬件实现,具有良好的收敛特性,性能上优于已有的梯度算法和神经网络算法。     

GPS空时自适应抗干扰系统性能研究

针对GPS接收系统的空时自适应抗干扰技术,讨论了基于FROST阵列处理的最小均方算法LMS——FROST-LMS(FLMS)算法.通过对时空自适应处理STAP和算法的建模,研究了该系统以及GPS接收机的性能.系统仿真表明,FLMS算法能够抑制大于阵元个数的多个宽、窄带干扰,抑制效果达到30 dB~50 dB,并使接收机整体抗干扰能力达到65 dB左右.     

卫星DSSS通信系统杂乱脉冲干扰抑制技术研究

针对杂乱脉冲干扰卫星直序扩频(direct sequence spread spectrum, DSSS)通信系统的问题，首先提出了一种改进自回归(autoregressive, AR)二阶重极点干扰模型。并基于该模型提出了利用有限脉冲响应（finite impluse reponse, FIR)双边抽头维纳插值滤波器抑制杂乱脉冲干扰的方法，推导了改进AR二阶重极点干扰模型自相关函数表达式。分析并仿真了在该模型下卫星DSSS通信系统抑制杂乱脉冲干扰时同步互相关峰值的改善。仿真结果表明,基于该模型的FIR线性插值维纳滤波器能有效地抑制杂乱脉冲对卫星DSSS通信系统的干扰。与传统AR模型相比，该模型在多载频和实极点两个方面有更好的工程应用价值。     

基于谱相关的干扰抑制滤波器研究

众多的扩频通信抗干扰技术往往把有用扩频信号近似看作平稳随机过程。事实上 ,由于伪码的周期性而导致的循环平稳是扩频信号的一个重要特征。基于一般循环平稳理论 ,详细分析了直接序列扩频信号的谱相关特性 ,并在此基础上讨论了谱相关抗干扰滤波器的设计方法及其自适应形式。该方法通过对被污梁扩频信号先频移、再滤波后相加得到其估值 ,充分利用其不同频谱处的相关性 ,避免了一般抗干扰方法中由干扰建模带来的模型不匹配问题。因此 ,谱相关抗干扰滤波器可用于宽带和窄带干扰抑制。仿真结果说明了方法的有效性     

DSSS信号在低SNR下的同步捕获算法

同步捕获与信号识别是DSSS系统的关键技术。给出了一种频差与扩频码同步联合捕获的方法,提出了一种基于峰值窗口的噪声与干扰估计算法,基于此估计,在信号识别中采用了相对门限。还对该算法的虚警概率、漏检概率、误捕率性能进行了仿真,为其应用提供了依据。该方法针对二进制DSSS/MPSK系统,但同样也适用于多进制正交扩频系统。     

Adaptive median threshold algorithm used in FDIS of DSSS receivers

For direct sequence spread spectrum (DSSS) receivers, the capability of rejecting narrow-band interference can be significantly improved by a process of frequency-domain interference suppression (FDIS). The key issue of this process is how to determine a threshold to eliminate interference in the frequency domain, which has been extensively studied. However, these previous methods are tedious or very complex. A simple and efficient algorithm based on medians is proposed. The elimination threshold is only related to the median by a scale factor, which can be obtained by the numerical analysis. Simulation results show that the algorithm provides excellent narrow-band interference suppression while only slightly degrading the signal-to-noise ratio (SNR). A one-pass algorithm using logarithmic segmentation is further derived to estimate medians with low computational complexity. Finally, the FDIS is implemented in a field programmable gate array (FPGA) of Xilinx. Experiments are carried out by connecting the FDIS FPGA to a DSSS receiver, and the results show that the receiver has an effective countermeasure for a 60 dB interference-to-signal ratio (ISR).     

New acquisition decision algorithm for multiple access interference suppression in DSSS system

For decreasing the multiple access interference of weaker signal acquisition in direct sequence spread spectrum(DSSS) systems,a new single decision algorithm is presented.The maximum value of correlation results is conventionally detected.However,there may be not only one strong peak among correlation results when the cross-correlation noise is strong enough to affect the correlation results.The proposed algorithm decreases the false alarm probability through the decision of the ratio of the maximum value and the second maximum value of the correlation results.Theoretical analysis and simulation results indicate that the proposed algorithm effectively suppresses the acquisition problem of multiple access interference in DSSS system.     

基于块稀疏贝叶斯学习的直扩通信窄带干扰检测与参数估计

现有基于Nyquist采样定理的直扩(direct sequence spread spectrum, DSSS)通信窄带干扰(narrowband interference, NBI)检测和参数估计方法存在应用受限于采样率较高的问题。针对这一问题,将压缩感知(compressive sensing, CS)应用于DSSS通信NBI的检测和参数估计,根据DSSS信号与NBI的不同压缩域特性以及NBI在频域表现出的分块稀疏特性,利用块稀疏贝叶斯学习(block sparse Bayesian leaning, BSBL)框架获取干扰检测和参数估计的特征量,通过对特征量的检测和参数估计实现对NBI的检测和参数估计。理论分析和仿真结果表明:所提方法能够在压缩采样条件下实现对DSSS通信中NBI的有效检测和参数估计,与传统方法相比具有显著优势,干扰检测和参数估计性能受干扰强度、干扰带宽以及压缩率变化的影响,干扰强度越强、干扰带宽越小、压缩率越大,干扰检测和参数估计效果越好。     

DSSS系统中基于线性平滑预测的单音干扰抑制

通过把线性预测算法与平滑滤波算法相融合,提出了一种线性平滑预测算法.该算法在抑制单音干扰的同时降低了噪声对系统性能的影响,因此与线性预测算法相比这一算法为DSSS系统提供了更高的性能增益.仿真结果进一步证实了该结论.