一种适用于3GPP LTE下行链路的低复杂度信道估计算法

本文研究了LTE(Long Term Evolution)系统下行链路的信道估计算法。基于LTE通信协议中参考信号的设计,提出了一种新的信道估计算法。该算法引入ACM（Adaptive Channel Manager,自适应控制器）和噪声抑制滤波器,将ACM的输出与预先设定的门限比较,若输出高于此门限则使用噪声抑制滤波器进行滤波。仿真结果表明,本文提出的算法相对于LTE信道估计算法在增加很少计算复杂度的情况下,获得了性能改善。     

基于内插型双边带滤波器的时域自适应滤波

针对过采样条件下直接序列扩频（DSSS）系统中采样样值相关性造成在使用传统时域自适应滤波窄带干扰抑制方法时扩频信号失真的问题,提出一种改进的时域自适应滤波方法.该方法基于内插型双边带滤波器,采用抽取-内插结构,结合最小均方（LMS）算法进行自适应权值更新,实现窄带干扰抑制.理论分析和仿真结果表明,在高信噪比情况下,该方法与常规自适应滤波方法比较,具有更小的信噪比回退和有用信号畸变;同时低信噪比情况下,其误码率性能也略有优势.      

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.     

基于信号盲分离的通信信道干扰抑制算法

针对移动通信双向传输过程中一直存在的抗干扰性能差的问题。提出基于窄带信号盲分离的移动通信信道干扰抑制算法。构建移动通信基站信道的安全承载模型和移动网络基站路由节点数据分配模型,进行信道干扰分析,通过阈值对优先级进行判断,保证OBS网络中偏射路由节点数据的服务质量,构建单通道窄带信号检测模型,设计单通道窄带处理器,实现对窄带信号的盲分离,降低了网络突发冲突阻塞概率与丢包率,基于时延-多普勒域的稀疏性特征计算动态反馈线性非线性抗干扰信道的时域脉冲响应,得到移动通信信道均衡和特征配准结果,实现非线性抗干扰滤波。实验结果表明,改进算法能有效实现干扰抑制和滤波,提高通信信号的输出信噪比。     

应用于窄带干扰抑制的支持向量机方法

抑制扩频系统窄带干扰的传统方法多数是采用自适应LMS滤波来预测窄带干扰以及减少在解扩前对接受到的信号的预测干扰信号．但是由于这些方法不考虑复杂度的控制以及不能保证全局最小值，所以它们的性能不稳定．提出一种窄带干扰抑制的新方法——支持向量回归方法．它可以替代LMS滤波器用来预测窄带干扰．采用实际参数选择法则，它不但有效而且容易操作．通过计算机仿真可以看出，在多数情况下它比传统方法的性能优越，这表明它是一种对于扩频系统中窄带干扰的抑制的好方法．     

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.     

基于时域干扰消除和能量RAKE接收的超宽带窄带干扰抑制算法

针对脉冲超宽带通信中的窄带干扰问题,根据超宽带信号为时域极窄脉冲而窄带干扰为连续波这一主要特点,提出了一种基于时域干扰消除和能量RAKE接收技术的超宽带时域窄带干扰抑制算法。首先,通过终端开路或者短路的传输线延时特定长度,与原始信号叠加实现了时域窄带干扰抑制,该方法克服了传统陷波法抑制干扰过程中也损失信号的缺点;然后,针对干扰抑制完成后人为引入的多径信号,采用了一种结构简单,计算复杂度较低的能量RAKE接收机。仿真结果表明,该接收机能够对多径信号进行能量的收集,且具有结构简单,计算复杂度较低的特点。     

自适应无限冲激响应陷波器抑制窄带干扰的误差补偿算法

考虑到直接序列扩频(DS-SS)系统中无限深度格型陷波器在去除窄带干扰的同时对扩频信号的损伤,在无限深度格型陷波器上添加一自适应横向滤波器,其输出作为对受损扩频信号的误差补偿.仿真结果证实,新设计的误差补偿滤波器改善了无限深度格型陷波器的性能,而系统计算复杂度只有少量增加.     

混沌多进制直接序列扩频信号的盲解扩

为了在混沌扩频序列未知的情况下实现混沌多进制直接序列扩频信号的盲解扩,提出了一种盲解扩方法。该方法将混沌多进制扩频信号分段,借鉴数据挖掘领域的K均值聚类算法,对分段数据按照最小簇内距离、最大簇间距离的原则分类,通过平均侧影宽度完成对延迟时间和扩频序列数量的估计。对于单用户、窄带干扰以及多用户情况,进行了数值仿真。结果表明:该方法适用于混沌多进制扩频信号的盲解扩问题。     

混沌多进制直接序列扩频信号的盲解扩

为了在混沌扩频序列未知的情况下实现混沌多进制直接序列扩频信号的盲解扩,提出了一种盲解扩方法。该方法将混沌多进制扩频信号分段,借鉴数据挖掘领域的K均值聚类算法,对分段数据按照最小簇内距离、最大簇间距离的原则分类,通过平均侧影宽度完成对延迟时间和扩频序列数量的估计。对于单用户、窄带干扰以及多用户情况,进行了数值仿真。结果表明:该方法适用于混沌多进制扩频信号的盲解扩问题。     

窄带干扰下自组织网络通信中自适应非线性滤波方法研究

针对传统滤波方法抗干扰能力差、收敛性低的弊端,提出一种新的窄带干扰下自组织网络通信中自适应非线性滤波方法。介绍了MLMS方法,给出滤波器结构。采用非线性函数对估计误差信号施行相关处理,通过MLMS法对抽头系数进行更新。为了降低信号干扰样本的干扰,利用非线性函数对其进行修正,给出新的抽头系数更新方程。根据正弦干扰对白高斯噪声信号进行描述,获取最佳抽头系数。通过输出信噪比和输入信噪比的比值对所提方法抵御窄带干扰的性能进行评价。将所提方法应用于窄带干扰自组织网络通信中,结果表明,所提方法抑制干扰能力强、收敛性能高、得到的信号效果好。     

基于奇异值分解的非线性滤波算法

为了克服强单音干扰条件下传统的线性预测滤波方法抗干扰性能不佳的问题,提出了一种联合奇异值分解(SVD)和非线性滤波抑制直接序列扩频通信(DS／SS)中单音干扰的方法,建立了相应的系统模型,并与传统的线性和非线性滤波器的误码率进行了比较．仿真结果表明,基于SVD的非线性滤波算法对干扰有很强的抑制能力,较好地改善了系统的性能．     

高阶累积量波束形成在DS-CDMA系统中的应用

在研究高阶累积量波束形成算法的基础上,根据多天线直序扩频码分多址系统在同信道移动用户数目较大或处理增益较高的情况下,阵列解扩器输出的多址干扰向量呈现高斯随机分布的特点,提出了一种新的利用高阶累积量进行自适应盲波束形成的方法．该方法充分利用了接收信号的高阶统计特性,降低了运算复杂度,收敛快,能够有效地跟踪期望用户信号,具有无需训练序列、参考信号以及阵列结构先验知识的优点．计算机仿真结果表明该方法的有效性．     

直扩系统中判决反馈干扰抑制滤波器的性能研究

研究了判决反馈滤波器(DFF)在直扩系统中估计和抑制窄带干扰的性能,给出了判决反馈滤波器抑制一阶自回归干扰时信噪比提高因子的闭合表达式的上界.与线性滤波器相比,为达到相同的抑制效果,判决反馈滤波器所用的滤波器阶数低,硬件实现所需资源少,实用性更广.理论分析和数值仿真结果均表明,判决反馈滤波器的性能明显优于线性滤波器.     

扩频通信中大功率窄带干扰抑制的一种频域自适应算法

基于扩频信号与大功率的窄带干扰在功率谱密度上的显著差异,本文提出了一种带反馈的频域自适应虎法,它能够在多个大功率ＮＢＩ同时存在的情形下稳定工作且使信噪比得到理想的改善。文中给出了具体的数学推导及计算机仿真结果,验证了算法的有效性。     

直扩通信抑制窄带干扰非线性内插滤波器的性能分析

研究了非线性内插滤波器在直扩通信中抑制窄带干扰能力,导出非线性内插滤波器的性能改善因子的闭合表达式,并与相应的非线性预测滤波器进行比较,得出非线性内插滤波器的干扰抑制能力优于非线性预测滤波器     

双正交变换域扩频通信抗干扰技术

引入一种新的调制重叠双正交变换(MLBT)用于扩频通信窄带干扰抑制．与Malvar的MLBT相比,新的MLBT采用优化的窗函数生成基函数,其综合基函数具有更大的阻带衰减和更快的衰减速率,可更有效地将连续波干扰信号的能量压缩在有限的变换域子带内．仿真结果表明,基于这种MLBT的干扰抑制方法可有效抑制连续波干扰和窄带高斯干扰,其性能明显优于调制重叠变换．