基于DEKF联合估计的CD3S信号解调算法

针对实值混沌直接序列扩频(chaotic direct sequence spread spectrum,CD3S)信号同步难、解调难的问题,利用混沌码同步与信息码解调间的关联性,提出了一种基于双扩展卡尔曼滤波联合估计的CD3S信号解调算法。算法采用双扩展卡尔曼滤波结构,交替进行混沌码估计与信息码估计,通过联合估计完成混沌扩频码同步,并实现信息码的解调。考虑到信息码状态相互独立造成的卡尔曼增益退化问题,算法改进了信息码估计时的卡尔曼增益计算方法。仿真结果表明,该算法可以实现CD3S信号的正确解调,改进卡尔曼增益解调可以有效改善CD3S系统的误码性能。     

基于CR-MIMO的无人机多域联合分集抗干扰方案

针对无人机遥控链路常受到干扰导致其性能下降或失锁,提出了基于认知多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)的无人机遥控链路,结合认知无线电,构建了集时域、频域、空域以及码域于一体的多域联合无人机智能抗干扰体制,包含了时间、频率、空间以及码元等多种分集技术。理论分析以及系统仿真表明,在感知的基础上,频分以及码分可以实现对无人机遥控链路中常见的窄带以及宽带干扰的抑制;MIMO空时分集可以有效对抗遥控链路的自然干扰,从而对无人机抗干扰性能的提升具有实际意义。     

基于叠加扩频的无人机MIMO导频修正MLD抗干扰

针对无人机遥控链路常受干扰的影响导致性能下降甚至失锁,研究将多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)空时分组编码与直扩技术相结合实现对链路常见干扰抑制。提出叠加扩频的方法消除融合技术中存在的多址干扰、对抗窄带干扰并预防欺骗干扰;采用基于噪声子空间投影的简化最大似然译码(maximum likelihood decoding, MLD) 抑制自然以及强宽带噪声干扰,通过分析由信道估计误差引起的MLD扰动误差,并利用导频修正来降低信道估计误差对MLD性能影响。理论分析及仿真表明,该方案通信保密性好、鲁棒性强,能够实现对多种干扰的抑制,为未来无人机智能抗干扰的实现提供方案。     

基于自适应感知的OFDM宽带测控抗干扰方法

针对正交频分复用(orthogonal frequency-division multiplexing, OFDM)宽带测控中难以有效对抗干扰的问题,提出多门限的快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)和小波包联合自适应频谱感知来实现宽带OFDM频谱重构抗干扰。该方法首先通过固定双门限FFT能量感知进行带宽内高干噪比干扰初检测,然后通过自适应小波包频谱感知实现剩余低干噪比频宽内的干扰检测,最后根据频谱感知结果,对OFDM宽带测控系统的频谱进行重构,实现干扰规避。实验结果表明,感知算法方法具有较好的干扰检测性能,并能够实现OFDM宽带测控系统的有效抗干扰。