一种稳健的高动态GNSS干扰抑制算法

为了解决在高动态环境下干扰信号来向迅速变化并移出波束零陷,导致抗干扰算法性能下降的问题,提出了一种基于零陷展宽并加深的稳健波束形成算法。首先在干扰区间内设置多个虚拟干扰代替单个干扰,然后通过协方差矩阵前后向空间平滑技术对协方差矩阵进行数据修正。仿真结果表明,新算法不但可以有效加宽并加深干扰信号来向上的零陷,使得阵列有较好的输出信干噪比,而且当干扰来向快速变化时能保持较强的稳健性。在高动态环境下,当干扰快速运动时仍然具有较高的阵列输出。因此所提算法与其他算法相比具有更好的性能,并具有良好的稳健性,可为高动态环境下的强干扰抑制提供理论参考。     

GPS接收机在高动态下的抗干扰技术实现

针对GPS接收机的功率倒置算法(PI)在高动态环境下的加权系数更新速度滞后于干扰入射的变化速度问题,提出基于零陷加宽的PI功率倒置算法,通过零陷的加宽对来向干扰的接触面积更大,能抑制干扰的角度范围更大。同时为了满足硬件平台的可行性,改进了基于零陷加宽的PI功率倒置算法,对协方差矩阵引入了与零陷宽度相关的矩阵T,一次权值更新只需计算一次协方差矩阵。仿真结果表明在高动态环境下,抗干扰的零陷增益达到68 d B。在DSP+FPGA的硬件平台上,一次权值更新时间只需6.3 ms,满足高动态的干扰入射角度的变化速度。     

基于半定规划的零陷控制方法

自适应波束形成算法能够将零陷自动对准干扰方向,但在干扰快速移动或天线平台出现震动等情况下,由于干扰位置的扰动而使得自适应权和数据失配.针对上述问题,提出了一种基于半定规划的对干扰源零陷展宽方法,该方法通过对干扰源的波达方向附近范围内的方向向量的约束,来展宽干扰源的零陷范围.该方法能够有效地提高系统的鲁棒性能,使得干扰和噪声的功率输出最小,保证对干扰源的抑制能力.仿真结果验证了算法的有效性.     

大角度干扰抖动下的零陷展宽算法研究

自适应波束形成算法能将零陷自动对准干扰方向，但在干扰快速移动或天线平台出现振动等情况下，很可能由于干扰位置的扰动而使自适应权和数据失配．通过对干扰导向矢量的左右旋转，利用对协方差矩阵的数值处理，推导出一种和干扰方向无关的自适应零陷加宽技术．该方法通过对角度偏移量的跟踪，尤其适合较大抖动角度情况下零陷的展宽，在干扰方向与数据失配的情况下，仍能够较好地抑制干扰，从而提高算法的稳健性．     

基于功率倒置算法的GPS抗干扰天线研究

介绍了GPS信号的特点,以及功率倒置阵列原理,针对GPS接收机易受外来干扰的情况,提出了一种有效的GPS抗干扰方法-基于功率倒置算法的自适应天线阵列,采用最小均方误差LMS算法计算功率倒置阵的权值,给出了最优加权条件下不同干扰功率的天线方向图,表明功率倒置算法能使天线阵列在干扰方向上自动产生波束零陷,且随干扰功率的增强而加深.结合软件无线电的思想,探讨了自适应天线阵列中各单元的实现途径.     

基于功率倒置阵的特征分析法

功率倒置算法能在干扰方向形成零陷,并且干扰越强,形成的零陷越深.但对于弱干扰源的情况,该算法形成的零陷不够深,对干扰的抑制有限.基于子空间理论,对功率倒置算法进行特征矢量的分析,揭示功率倒置算法实质,并通过对干扰子空间正交投影,使方向图在弱干扰的地方形成较深零陷.计算机仿真证明了该算法的有效性.     

非均匀广义对角加载稳健波束形成算法

为解决阵列天线在信号接收过程中利用一般对角加载算法在抑制噪声影响的同时降低干噪比、使零陷变浅的问题,提出了一种非均匀广义对角加载稳健波束形成算法。该算法首先根据接收数据协方差矩阵的特征值,对不同的信号自适应地选择不同加载因子,并利用选择的加载因子通过矩阵重构构造广义对角加载矩阵对接收数据进行加载处理,最后通过Capon算法得到波束形成向量。仿真结果表明:该算法在消除噪声影响的同时,可以有效展宽零陷并使零陷深度达到-50dB,而且通过非均匀加载降低输入信号的信噪比,在期望信号波达方向误差为2°时,比一般对角加载算法输出信号的干噪比高10dB,具有较好的稳健性。     

基于多参数二次规划的零陷展宽和旁瓣控制方法

自适应波束形成算法能将零陷自动对准干扰方向,但在干扰源角度抖动等情况下,会使自适应权和数据失配.此外,在快拍数较少的情况下,传统的自适应波束形成方法可能会出现很高的旁瓣.针对上述问题,提出了一种有效的基于多参数二次规划的零陷展宽和旁瓣控制方法.首先,利用锥化矩阵修正采样协方差矩阵展宽干扰源的零陷;然后,用主瓣区域外的多个二次不等式控制旁瓣;最后用多参数二次规划方法求解优化问题.该方法不仅能获得更高的阵列输出增益,而且可以通过实值计算得到最优权向量.仿真结果验证了算法的有效性.     

基于特征投影预处理零陷加深的抗主瓣干扰算法

当主瓣干扰功率较大时,基于特征投影预处理(EPB)的自适应波束形成算法抑制旁瓣干扰的能力大大下降甚至无法有效抑制,因此,在EPB算法的基础上提出了基于特征投影预处理零陷加深的抗主瓣干扰算法。首先将特征投影预处理后的数据向去除了主瓣干扰的干扰信号子空间上投影,对得到的数据进行适当的加权,再加到特征投影预处理后的数据上,以加强旁瓣干扰信号功率;其次利用干扰加强后的采样信号形成新的协方差矩阵,并计算其自适应权矢量;最后利用求得的自适应权矢量获得阵列输出,并对该算法的信干噪比进行了简要分析。仿真结果表明,当主瓣干扰功率较高时,该算法能够在旁瓣干扰方向上形成较深的零陷,具有更好的旁瓣抑制效果。     

一种导航宽带抗干扰中的阵列幅相误差校正算法

针对复杂电磁环境下抗干扰导航接收机中存在的幅相误差问题,提出一种幅相误差有源校正的导航接收机抗干扰算法;该算法通过干扰和幅相误差构建阵列幅相误差数学模型;然后基于加权子空间拟合原理和最小二乘的方法估计阵列幅相误差系数;最后利用线性约束最小方差(LCMV)算法对修正的之后的接收数据进行干扰的抑制;并明确提出了导航抗干扰接收机的通道修正的解决方案。理论分析和仿真实验表明,估计的幅相误差系数与实际幅相误差非常接近;此方法可以准确在干扰方向上形成零陷并保留导航信号;信噪比在-10 d B的时候,幅相误差估计值逐渐收敛于真实值;并且随着信噪比的增加幅相误差估计精度也逐渐提高。所提算法能有效提高存在幅相误差通道的抗干扰的性能。     

时隙接入策略下联盟形成博弈抗干扰方法

针对无线通信环境中动态变化的恶意干扰信号和内部同频互扰同时存在的问题，提出了一种基于联盟形成博弈的抗干扰时隙接入方法。利用联盟形成博弈思想，将干扰攻击影响下的通信收发对时隙接入问题建模为抗干扰联盟形成博弈问题，通过调整时隙接入，以最大化全网的平均和速率，同时兼顾用户的最低速率为优化目标，分析了所提博弈模型的性质，设计了基于最优响应的抗干扰时隙接入算法，并对算法的收敛性、稳定性、最优性、复杂度和公平性进行了讨论。仿真结果表明，相较于对比方法，所提方法可以有效降低内部同频互扰和外部恶意干扰的影响，从而实现高效抗干扰数据传输，且该方法的公平性较好。     

设计并行智能算法优化认知无线电性能

为解决认知无线电系统中的载波间干扰问题,设计了智能算法获得认知用户的最优干扰子载波,屏蔽最优干扰子载波能消除认知无线电载波间干扰。由于智能算法的计算复杂度较高、速度较慢,因此,提出了载波间干扰抑制并行算法,并对智能算法进行并行化设计和改造,新的并行算法能在多核处理器上实现并行计算,从而提高了智能算法的计算速度,能更好地满足认知无线电系统的实际应用需求。仿真结果表明,在满足认知用户目标误码率条件下,新的干扰抑制并行算法能明显抑制影响授权用户的载波间干扰,使授权用户获得更好的误码率性能。     

GNSS空频自适应处理观测量偏差抑制算法

空频自适应处理具有良好的抗干扰能力，在卫星导航接收处理过程中得到广泛应用. 但是常规的空频自适应处理会使导航信号的伪距和载波相位产生测量偏差，无法满足高精度差分定位需求. 针对该问题，提出了一种基于阵列响应的空频自适应处理观测量偏差抑制算法，通过计算各个频格中心频点的阵列响应，对各中心频点阵列响应的相位进行校正，同时使校正频点阵列响应的幅度保持不变，既减小了空频自适应处理对观测量精度的影响，又不改变阵列合成方向图的零陷位置和深度. 该算法能够对伪距偏差和载波相位偏差同时进行抑制，同时具有不影响算法自由度，对抗干扰性能无影响的特点，可满足高抗干扰条件下的高精度定位需求. 理论分析和仿真结果均验证了该算法的有效性.      

适用于任意阵列的鲁棒波束形成算法

针对期望信号来波角度误差和干扰快速变化导致的导向矢量失配问题,本文提出了一种新型的零陷展宽鲁棒自适应波束形成算法.该算法重构接收信号的协方差矩阵,根据大致的期望信号角度约束平顶主瓣波束,提出了迭代算法来解决经过上述处理步骤后得到的非凸的优化问题.仿真显示,本文提出的算法相比于传统算法对来波角度误差及干扰快速变化拥有更好的鲁棒性,且该算法适用于任意阵列.      

马尔科夫链蒙特卡洛地面磁共振信号参数提取

为解决MＲS( Magnetic Ｒesonance Sounding) 信号中乘性噪声干扰的问题,提出了马尔科夫链蒙特卡洛的 参数提取方法。建立MＲS 复包络参数的先验信息模型与似然函数模型,使用马尔科夫链蒙特卡洛( MCMC: Markov Chain Monte Carlo) 方法对参数后验分布进行采样与拟合,在后验分布中出现次数最多、权值最大的数据 作为参数的最优估计值。通过多组不同噪声条件下的MCMC 参数提取结果与非线性拟合方法对比,证明了 MCMC 方法可在乘性噪声的干扰下进行MＲS 信号参数提取,准确度高、稳定性强。     

基于跳频信号短时平稳的二阶特征窗盲分离抗干扰方法

跳频通信难以高效抵抗人为的恶意干扰和动态干扰,研究基于盲分离理论的新型抗干扰技术具有重要意义.提出一种基于跳频信号短时平稳的二阶特征窗盲分离抗干扰方法,该方法通过空间预白化和定义特征窗函数,把跳频信号转化为白化的短时平稳信号,利用伪Wigner-Ville分布,提取出有用跳频信号而抑制掉干扰,实现抗干扰的目的.仿真结果表明,新分离算法比特征矩阵联合近似对角化(joint approximative diagonalization of eigenmatrix,JADE)算法具有更好的分离效果,分离后的信号通过提取算法能有效地被提取出来.     

干扰环境中基于信道化预滤波的NC-OFDM系统同步

基于子载波功率方差(VSP)方法,提出一种结合信道化滤波器的抗干扰同步方法,以改善系统的同步性能.仿真实验和分析结果表明,当带内分布多源干扰信号时,该算法可以获得逼近于无干扰时的同步性能,且避免额外的信道均衡开销,能够有效适应共享频谱接入环境.