一种新的抗窄带干扰的方法

基于变换域的窄带干扰抑制技术是一种极具潜力的抗干扰方法。本文提出了一种基于变换域抗窄带干扰的新方法,利用直扩BPSK调制信号频谱的对称性,用干扰污染谱线对称位置上未被干扰的谱线恢复被污染谱线,从而更精确的重构原信号频谱,达到抗干扰目的。文中称该算法为SS(symmetricalspectrum)算法,详细讨论了算法流程,并进行了数字仿真。该方法结构简单、计算量小,是一种实用的抗干扰方法。     

基于变换域滤波的直扩通信单通道混合信号分离抗干扰方法

针对直扩通信信号和干扰在时/频域严重重叠这一实际情况,提出一种基于变换域滤波的直扩通信单通道混合信号分离抗干扰算法。该方法首先利用直扩信号和干扰的二阶循环平稳差异,基于直扩信号部分调制先验信息,构造基于变换域的单通道混合信号分离模型;然后基于训练序列和最小均方误差准则设计代价函数,使输出信号接近于导频序列并得到此时的分离向量;最后利用该分离向量,从含有强干扰的业务混合信号的频移向量中分离出期望的通信信号,提升了直扩通信在强干扰下的抗干扰能力。仿真结果表明,未分离信号在单音/多音干扰、扫频干扰等强干扰下的误码率接近0.5,而本文算法在此条件下的误码率可低至10^-3以下。     

直扩信号多窄带干扰的自适应抑制系统设计

在军事通信中 ,直扩技术由于其诸多优点而获得了广泛的应用。在直扩通信系统中 ,使用自适应干扰对消技术是对抗各种人为干扰的一种非常有效的手段。讨论了使用判决反馈技术实现直序扩频信号中多窄带干扰的自适应抑制算法 ,论述了算法原理 ,给出了算法参数选取的依据和计算机仿真结果 ,并详细叙述了基于TMS32 0C6 2 0 1的多窄带干扰自适应抑制系统的硬件实现     

直接序列扩谱CDMA系统中盲窄带干扰抑制

提出一种基于FFT的窄带干扰盲抑制算法。在有强窄带干扰的直扩系统中,通过对接收信号做FFT,保存相位谱,对幅度谱进行硬限幅,利用限幅后的幅度谱与保存的相位谱重构信号,可以大大降低干扰信号的功率,从而实现干扰抑制。该算法适合各种窄带干扰,并且与干扰是否时变特性无关。同时干扰带宽越窄,干扰抑制效果越明显。由于本算法只利用FFT,适合实时处理。     

一种新的多进制正交扩频通信及FPGA实现

提出将一种新的按段复合的伪随机码序列应用到多进制正交扩频通信中,该序列保持了Walsh码的同步正交性,非同步时相关特性也较理想。由于复合码的内在相似性,可以用一个匹配滤波器实现输入信号和m个本地复合序列的相关运算,大大节约了FPGA资源消耗。实验证明,在高斯白噪声信道中,该硬件系统较之具有相同扩频增益的直扩系统,误比特率更低。     

改进Walsh码软扩频盲解扩算法

采用传统密度峰聚类算法实现Walsh码软扩频信号盲解扩时,算法的截断距离根据经验选取,性能不稳定。针对这一问题,提出改进密度峰聚类软扩频信号的盲解扩算法。该算法采用赋权欧氏距离作为数据的相似性度量并根据数据总体分布情况自适应确定截断距离,具有效率高、性能稳定等特点。Matlab环境下仿真结果表明,文中所述的改进算法能够自动确定截断距离,在信噪比为0~10 dB范围内准确估计伪码序列规模数和伪码序列,并在该条件下实现Walsh码软扩频信号盲解扩。     

时空混沌跳扩信号发生器

基于时空混沌提出了一种新的跳扩信号发生器,通过时空混沌,不仅能增强系统的保密性,同时又能产生实时的直扩PN序列和跳频图案序列,而且PN序列和跳频序列的周期易于控制,可以任意加长.分析了所产生的时空混沌跳扩信号的性能,仿真结果表明,直扩PN序列和跳频图案序列都具有理想的平衡和相关特性.     

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     

基于相似度的直扩信号盲解扩方法

针对传统方法对直扩(direct sequence spread spectrum, DS-SS)信号进行盲解扩时,需要在估计出扩频序列后,才能完成信号盲解扩的问题,提出了一种基于相似度的DS SS信号盲解扩方法。该方法首先在扩频码的码片速率和周期已知的条件下,以单倍扩频码周期的窗长对接收信号进行数据分段,然后对任意两段数据求相似度函数值,构造相似度函数值的特征信息矩阵,最后通过对构造的特征信息矩阵进行特征值分解就可以实现对信息序列及扩频码序列的盲估计。理论推导和仿真实验结果表明,该方法具有精度高、稳定性好,在信噪比容限值为-22 dB的条件下也能够有效的盲估计DS-SS信号的信息序列及扩频码序列。     

方位频域滤波的机场毫米波雷达干扰抑制方法

强散射目标距离旁瓣造成的干扰, 严重影响机场跑道异物(foreign object debris, FOD) 毫米波雷达对微弱目标的检测。针对该问题, 本文基于信号频谱分布特点, 即静止目标信号的方位谱具有窄带特性, 而旁瓣干扰信号的方位谱是宽带的, 提出在方位向进行信号频域滤波的干扰抑制方法。首先在距离向使用窗函数加权方法处理, 方位向通过傅里叶变换到频域, 利用提前标定和构建的窄带带通滤波器进行滤波, 最后再变换回时域。与其他方法相比, 该方法能够在有强散射环境下获得较好的干扰抑制效果, 提高微弱目标的信杂比。93 GHz FOD雷达实测数据处理结果验证了所提方法的正确性和有效性。     

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。     

变换域窄带干扰抑制技术的研究与仿真

提出了一种在变换域中抑制窄带干扰 (NBJ: Narrowband Jamming) 的方法.该方法首先对所接收的直接序列扩频 (DSSS: Direct Sequence Spread Spectrum) 信号进行小波包变换 (WPT: Wavelet Packet Transform) ,然后利用DSSS信号的功率谱密度 (PSD: Power Spectrum Density) 分布特点和能量聚集度 (ECM: Energy Compaction Measure) 准则,有效、快速地跟踪输入信号频谱的变化,从而对DSSS信号中的干扰进行快速定位.对强、弱NBJ的分别抑制是通过自适应改变权系数的方法来实现的.多径莱斯 (Ricean) 衰落信道中的仿真结果表明,这种变换域中的自适应干扰抑制法既可以有效地清除快速时变的强NBJ,又可在处理其它类型干扰时,避免或减小有用信息的损失,从而大大提高DSSS系统在复杂干扰情况下的抗干扰性能.     

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。     

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).     

基于Duffing振子的直接序列扩频信号检测及参数估计

针对直接序列扩频信号检测中信号特征提取的问题,提出了利用Duffing振子对小信号的敏感性和对噪声的免疫性来检测信号的这些特征信息。以基于Duffing振子的载波检测为例,进行了分析和仿真,给出了直接序列扩频信号的幅度、相位和载频的估计值。仿真表明,所提的方法可以获得很好的检测性能,能检测到信噪比为-38.35 dB的DSSS/BPSK信号。     

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。     

Parameter estimation of DSSS signals in non-cooperative communication system

A new adaptive estimator for direct sequence spread spectrum （DSSS） signals using fourth-order cumulant based adaptive method is considered. The general higher-order statistics may not be easily applied in signal processing with too complex computation. Based on the fourth-order cumulant with 1-D slices and adaptive filters, an efficient algorithm is proposed to solve the problem and is extended for nonstationary stochastic processes. In order to achieve the accurate parameter estimation of direct sequence spread spectrum （DSSS） signals, the fast step uses the modified fourth-order cumulant to reduce the computing complexity. While the second step employs an adaptive recursive system to estimate the power spectrum in the frequency domain. In the case of intercepted signals without large enough data samples, the estimator provides good performance in parameter estimation and white Gaussian noise suppression. Computer simulations are included to corroborate the theoretical development with different signal-to-noise ratio conditions and recursive coefficients.     

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.     

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。