BLMS算法在GNSS天线抗干扰中的应用

首先,简要介绍了国内外卫星导航抗干扰研究现状,结合BLMS(Block Least Mean Square)算法在GNSS抗干扰方面的应用,给出了其硬件实现的方框图和信号流程图,并对实现中存在的问题进行了分析;其次给出了一种实验室条件下模拟干扰环境,进行抗干扰算法研究的方法,即用信号发生器模拟干扰源和卫星信号,使其通过由功分器和合路器搭建的模拟阵列信号单元模拟干扰环境;最后,用单频干扰和扫频宽带干扰测试算法的抗干扰性能,并用Matlab编写的基带处理程序对算法的输出进行码相关,测量输出信号信干噪比(SINR)变化,以检验其有效性.数据表明,该算法具有良好的抑制干扰能力,为GNSS抗干扰研究提供了参考.     

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.     

扫频干扰下多元频移键控与跳频通信的容量分析

为了分析宽带系统的抗干扰能力,提供抗干扰系统设计的准则,从信道容量的角度分析了扫频干扰下的跳频通信和多元频移键控(M-ary frequency shift keying,M-FSK)2种调制方式的通信性能。从理论上给出了两种调制方式的通信容量表达式,然后用仿真的方法分析了不同扫频干扰参数下的信道容量。分析了快速扫频和慢速扫频对两个系统的影响。结果表明:在快速扫频干扰影响下,跳频通信的通信性能恶化。而M-FSK具有较强的抗扫频干扰能力,其信道容量主要受到宽带噪声干扰的影响。因此,M-FSK在存在扫频干扰的情况下,能够取得更高的容量,具有更好的抗干扰能力。     

基于信号循环平稳模型的抗单音干扰算法

直接序列扩频通信系统解扩以前采用干扰抑制算法，可以显著增强抗窄带干扰性能，常用的干扰抑制方法为扩频信号建立的是平稳模型，但扩频信号是循环平稳信号，为此，建立了扩频信号的循环平稳模型，较平稳模型能保留更多信息，基于循环平稳模型提出了一种新的抗干扰算法，以研究抗单音干扰性能，实验证明，对于伪随机码长度为1024的扩频系统，在误码率要求为10^-4时，采用该算法扩频通信系统抗单音干扰容限可以提高2.5dB。     

频域宽带波束形成算法

宽带线性调频信号应用于相控阵雷达系统时,需采用宽带波束形成处理抑制宽带干扰.宽带波束形成会对线性调频信号的脉压结果造成影响,该文提出一种频域宽带波束形成算法,对数据先做快速Fourier变换再分频率柜进行宽带波束形成,在保证脉压处理性能的同时控制了运算量.该算法的运算量只有滑窗方法的10%左右.仿真结果表明: 该算法能有效地进行宽带波束形成抑制宽带干扰、保证脉压结果的性能.该算法更适合实时性要求高的相控阵雷达应用中.     

跳频同址干扰的自适应IIR抵消方法

频率选择性跳频同址干扰是一个典型的宽带时变干扰,使用IIR滤波器以较少的阶数即可与这样的长脉冲响应系统匹配,但其不能保证全局收敛和稳定性因而影响其实际应用。提出一种基于自适应方程误差结构IIR-SHARF算法的干扰抵消器,新算法具有良好的全局收敛性和稳定性,仿真结果表明该算法对具有长脉冲响应特性的跳频同址干扰抑制效果较好。     

基于多域联合处理的MIMO抗干扰技术

为了对抗军用通信中各种人为干扰,提出了具有空时频联合分集效果的空时慢跳频-多输入多输出(STFH-MIMO)通信抗干扰系统,该系统采用了STFH编码算法和正交相干滤波(OCF)译码算法,在保证MIMO通信高速大容量传输的同时亦提升其抗干扰性能。通过建立该系统软件平台,仿真验证系统对宽带干扰、部分频带干扰以及跟踪干扰的抗干扰性能,仿真结果证明该系统具有良好的抗干扰效果,获得跳频增益约10 dB,分集复用增益约18 dB,抗干扰性能得到明显提升。     

一种新的卫星导航定位系统抗干扰体系研究

在提高卫星导航定位系统的抗干扰能力优化问题的研究中,卫星信道面临众多类型的干扰信号,难以采用一种干扰抑制技术有效抑制所有类型的干扰。为解决上述问题,提出了一种新的卫星导航定位系统抗干扰体系架构,即采用时频域干扰类型识别、功率分析和干扰DOA估计相结合的干扰认知方法,给出了基于干扰认知的卫星导航定位系统抗干扰体系架构设计。理论分析与仿真结果显示,该抗干扰架构设计能够针对不同的干扰类型,检测不同的干扰信号,简化干扰抑制算法,分级、分类进行干扰的抑制。     

基于HMM的扩频通信扫频干扰抑制

为解决扩频通信中扫频干扰抑制问题，采用HMM(Hidden Markov Models)，在不同时刻对各频率点上的信号幅度进行Markov建模，并采用基于似然梯度的HMM识别算法对模型参数进行实时估计。仿真结果表明，通过对HMM估计算法的参数进行合适调整，模型可以快速地跟踪和抑制扫频干扰，对慢跳频干扰也能进行有效抑制。     

主瓣掩护式干扰下单脉冲雷达目标检测方法

针对单脉冲雷达在目标与干扰视线夹角变小时抗干扰性能显著下降的问题,提出了一种基于分布式辅助天线的改进型单脉冲雷达抗主瓣掩护式干扰方法。对雷达系统添加分布式辅助天线,以抗干扰改善因子最大化为准则,综合运用单脉冲雷达的和、差波束及分布式辅助天线波束在波束域进行自适应干扰抑制,最后利用恒虚警检测验证所提算法的抗干扰性能,并与其他方法进行了对比。数值仿真验证了所提抗干扰方法可有效提升抗干扰改善因子及目标检测概率,当目标、干扰视线夹角较小时亦具备较好的抗干扰性能。     

基于Radon-STFT的DSSS系统线性调频干扰抑制

提出了一种基于Radon-短时傅里叶变换(Radon-STFT)的直接序列扩频(DSSS)系统线性调频干扰的抑制方法.该方法只需估计得到线性调频干扰信号的初始频率和调频率即可进行有效的干扰抑制,使干扰抑制过程的复杂程度大为降低.性能分析和仿真实验表明,该方法可以在较大的动态范围内有效地抑制线性调频干扰.与基于STFT的抑制算法相比,其参数估计精度提高;与基于WHT的抑制算法相比,该方法在多分量条件下效果更为突出.     

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Simulink的直接序列扩频通信系统抗干扰的仿真实现

主要研究了直接序列扩频通信系统( DSSS)的抗干扰能力。利用Simulink对直接序列扩频通系统的发射机模块和接收机模块进行仿真设计,在高斯信道中加入不同中心频率、幅度的窄带干扰。通过传输过程中各个波形和频谱变换图,研究直扩系统误码率、信噪比和扩频增益的关系。当窄带干扰强度超过系统抗干扰容限时,使用自适应滤波器中的LMS(最小均方差)和RLS(最小递推二乘)滤波器来抑制窄带干扰。仿真结果表明：自适应滤波具有良好放任窄带干扰抑制效果,但RLS算法复杂仿真时间长,LMS收敛速度较慢。     

基于小波包变换和BP神经网络的DSSS系统干扰抑制算法

 提出功率分布优势小波包变换(PDP-WPT)和扩展BP神经网络(EBPNN),并基于两者提出针对直扩系统(DSSS)的变换域信息信号提取(TISI)干扰抑制算法。首先采用PDP-WPT高效跟踪直扩系统中的敌意干扰,提高算法收敛速度;然后通过EBPNN对变换系数进行信息信号的自适应识别达到干扰抑制的目的,具有复杂度低、鲁棒性好的特点。理论分析得到采用TISI后的扰信比(ISR)抑制量、信噪比(SNR)损失量和误码率(BER)的数学表达式。仿真结果表明：在相同干扰信号的情况下,与两种传统算法相比较,本算法的扰信比抑制量分别提高了43.8%和20.8%,信噪比损失量分别降低了62.5%和34.8%。     

基于DSSS-LFM-FRFT的ZigBee网络中抗RFID干扰研究

针对传统解决ZigBee/RFID(radio frequency identification)2种设备的信号同频干扰问题,采用信道调度算法存在频谱资源利用率低、通信效率低等问题,量化分析了两者信号冲突成因,并提出了基于直接序列扩频再线性调频的分数阶傅里叶变换自适应抗干扰方法(direct sequence spread spectrum-linear frequency modulation-fractional Fourier transform,DSSS-LFM-FRFT)。该方法将传统的ZigBee直接序列扩频技术进行改进,当系统检测到信号干扰时,在接收机解扩之前进行干扰抑制,通过线性调频再扩频技术展宽ZigBee信道信号频谱,接收机前端利用分数阶傅里叶变换滤除掉干扰信号之后再进行分数阶傅里叶逆变换,通过解扩还原信号。实验结果表明,该方法与传统DSSS比较,不仅提高了系统的抗干扰能力,还降低了误码率,实现了ZigBee/RFID共存时高效率通信,提高了无线网络频谱资源利用率。     

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FRESH滤波器的DSSS系统窄带干扰抑制技术

为了减小基于时域线性预测干扰估计的DSSS系统窄带干扰抑制技术对有用信号产生的损伤,根据干扰环境下接收信号的循环平稳特性,提出了一种利用频移滤波器对干扰进行估计并将干扰抵消的DSSS系统窄带干扰抑制方法.该方法在对干扰进行估计时,既利用了干扰的时域相关性,又利用了干扰的频域相关性.理论分析和仿真结果表明,在强干扰环境下,接收信号的循环平稳性主要由强干扰决定.与传统时域线性预测方法相比,该方法对干扰估计的时平均均方误差更小,能够更精确地估计和消除频谱相关的干扰,减轻对有用信号的损伤,进一步降低系统的误比特率,因而具有更加优良的干扰抑制性能,特别在干扰较强或干扰频带较宽时,优势更加明显.     

基于加窗DFT的DSSS系统变换域窄带干扰抑制技术

针对基于加窗离散傅里叶变换(DFT)的直接序列扩频(DSSS)系统窄带干扰抑制工程实现中的关键技术，分析了重叠相加法减小加窗对接收信号失真的效果，并首次提出一种基于频域谱线的模平方服从指数分布假设条件下的干扰检测和处理算法——自适应多门限检测干扰抑制算法，分析和仿真的结果表明，该算法有较强的自适应性能，可抑制扩频系统中存在的多种窄带干扰。     

抑制局部放电混合干扰的浮阈值量化算法

由于局部放电(PD)信号与含有的混合干扰(白噪和窄带)在能量分布频段上存在明显差异,根据小波包变换各节点分解系数能够有效反映被分析信号能量变化的特点,建立一种以反映PD信号分解系数中噪声能量为判据的浮阈值量化算法,使得最优基下各节点阈值随相应节点分解系数中信号噪声强度的变化而变化,自适应地决定各节点最佳阈值选择,以实现对PD信号分解系数更精细划分。通过对含有混合干扰的仿真与实测PD信号的小波包最优分解,分别用传统全局阈值量化算法与笔者建立的浮阈值量化算法进行了干扰抑制效果的对比,结果表明：后者具有更强的抑制混合干扰的能力,且混合干扰抑制前后PD信号波形相似度更高。