基于FFT的直扩系统中窄带干扰抑制技术研究与实现

针对直接序列扩频系统中窄带干扰问题,介绍了基于FFT的干扰抑制算法.根据直接序列扩频信号与窄带干扰信号在频域能量分布不同这一特性,利用快速傅立叶变换实现窄带干扰信号的实时检测和抑制.采用VHDL硬件描述语言对算法进行基于FPGA实现的可综合的描述.最后在硬件测试平台上进行性能测试,结果表明设计能有效抑制直接序列扩频系统中的窄带干扰.     

一种无线通信信号超窄带滤波方法的改进

在无线通信过程中,采用传统超窄带滤波方法很难获取较宽且没有被干扰的频带,有效信号在频域中会出现裂口,导致大量数据丢失,造成人为干扰。提出一种新的无线通信信号超窄带滤波方法,依据幅值、斜率以及带宽对干扰源位置与数量进行判定,为无线通信信号超窄带滤波提供可靠依据。将干扰数据与有效数据投影至不同空间,分别对其进行超窄带滤波处理,通过数据特征值子空间滤波法,获取无线通信信号超窄带滤波的回波数据,实现无线通信信号超窄带滤波,完成无线通信信号超窄带滤波方法的改进。实验结果表明,所提方法能够有效滤除无线通信信号中的超窄带干扰,能保留数据的完整性,避免人为干扰。     

基于拉伸处理的宽带宽角波束形成技术

为了抑制宽带干扰信号,提出了一种宽带大扫描角接收波束形成新方法.该方法对接收线性调频信号做拉伸处理和窄带滤波,然后把宽带相位补偿权和窄带权相结合形成最优权.最优权在目标方向形成主瓣的同时在干扰方向形成宽、深的凹口,从而提高了输出信干比.经拉伸处理和窄带滤波的目标信号带宽大大降低,数据采样率也大大降低,因此计算量减小,利于工程实现.仿真结果表明,该算法可有效抑制宽带干扰信号,并具有较好的稳健性.     

FFT重叠相加抗窄带干扰的算法研究

直序扩频通信系统中的抗窄带干扰算法研究一直是众多学者的热门研究课题。文章采用了一种改进的重叠FFT频域干扰抑制算法,该算法能实现信号的完美重构。理论证明该算法能有效克服FFT采用数据加窗引起的扩频信号失真及误码率恶化。仿真结果也验证了该算法的有效性。     

一种核信息系统的随机信号降噪处理技术

针对一种核信息系统随机信号的特点及噪声分析,借助于Matlab信号分析工具,通过分别采用FFT频域滤波法、抑制细节系数滤波法、全局阈值滤波法和分层阈值滤波法等对随机核信号进行降噪处理及分析比较,研究结果表明,分层阈值滤波法降噪得到的结果光滑性和相似性都比较好,同时采用最小二乘法对分层阈值降噪后数字核信号进行非线性拟合,获得核信号的理想方程,提高了拟合后的核信号的测量分析精度。     

基于 RIE 的自适应窄带干扰抑制算法

针对直接序列扩频(direct sequence spread spectrum,DSSS)通信系统中窄带干扰(narrow-band interference,NBI)抑制问题,将窄带干扰存在性识别技术(recognition of interference existence,RIE)和变换域窄带干扰抑制算法相结合,提出了一种自适应窄带干扰抑制算法.该算法能根据接收到的信号,利用基于能限因子的RIE算法判断接收信号中是否含有窄带干扰信号,从而决定是否需要对其进行干扰抑制处理.理论分析表明,当接收信号中不合窄带干扰或干扰信号较小时,既可减少由于窄带干扰抑制算法对有用信号造成的损伤,提高误码率性能,又能降低系统处理的复杂度.仿真结果表明,自适应窄带干扰抑制方案抑制干扰误码率性能明显优于非自适应窄带干扰抑制方案.     

电缆局部放电检测中周期性窄带干扰的抑制

局部放电检测系统由于覆盖了比较宽的频带,采集到的信号中会不可避免地包括背景噪声或干扰信号,针对局部放电检测中比较严重的周期性窄带干扰信号,介绍了现有的抑制此类干扰的方法。研究了基于db4小波基的软阈值小波包变换去除周期性窄带干扰的方法,在实验室环境下,对交联聚乙烯（XLPE）电缆的局部放电进行检测,用小波包变换去除所采集波形的周期性窄带干扰,由试验结果可以得出小波包变换抑制周期性窄带干扰效果良好．     

基于数据拟合的宽带频谱窄带干扰提取方法

有效提取宽带频谱中窄带信号,统计和分析电波环境频谱中干扰信号特征,能为射电天文台站干扰源查找及干扰缓解策略提供重要支持。提出一种基于数据拟合的窄带干扰提取方法。首先,介绍了接收机中频频谱数据获取方法。基于中频频谱特征,采用多项式曲线、正弦曲线、高斯曲线对频谱数据进行拟合,分析了三种曲线拟合的残差平方和和相关系数,选用7级高斯曲线作为中频频谱的拟合曲线,基于拟合曲线设定干扰阈值,依据拟合曲线残差,提取宽带频谱中干扰信号;另外,采用7级高斯曲线对典型方向的8组频谱数据进行拟合处理及干扰信号提取,并对拟合结果的残差平方和和相关系数进行分析,验证了干扰提取方法的有效性。     

FFT与IFFT频域信号处理研究

本文根据快速傅里叶变换(FFT)将时域信号变换到频域以及逆快速傅里叶变换(IFFT)将频域信号变换回时域的特点,对使用FFT将时域信号变换至频域,在频域上对信号进行相应处理,再使用IFFT变换回时域,获得所需处理效果的这一频域信号处理方式进行了深入研究。对使用FFT与IFFT组合完成诸如滤波,定量增益滤波,频段搬移,频谱复制等进行了针对性的分析以及测试,并提出了一种应用于音频处理领域的数字频域矩阵,可以大大方便音频信号在频域上的处理甚至能够直观地进行音频制作。所有的这些算法皆使用了音频进行验证,并且对每一次处理前后的音频的语谱图和频率谱进行了分析对比。结果显示,使用FFT与IFFT频域处理方式可以较好地完成多种信号处理功能,由于其原理简单,因此极大地方便了复杂信号的处理。     

基于频域窄带莱斯噪声消除机制的OFDM网络信号发射精度增强算法

为改善当前OFDM网络信号精度增强算法中难以高效消除频域窄带莱斯噪声,且系统误码率较高的不足,提出了一种基于频域窄带莱斯噪声消除机制的OFDM网络信号精度增强算法.首先,基于128频相移键控调制方法,在获取信号时域特征的基础上,引入快速傅里叶变换,对信号进行离散化,并基于信号投影机制,构建正交星座图,实现信号投影矢量在预发射状态下的正交分层排序,消除了信源状态下频域窄带莱斯噪声对系统的干扰;随后,引入快速傅里叶逆变换,对预发射信号进行加密处理,且通过量化评估模型对信号精度进行优化提升,有效节约了传输带宽,提高了信号发射性能,改善了信道抗衰落效果.仿真实验表明,与当前常见的时间窗消除机制(time window elimination mechanism, TWE)、频率拓扑映射机制(frequency topology mapping, FT)相比,本文算法的误码率更低,且具有更高的信号增益效果.