小波分解单通道盲分离干扰抑制方法

在单通道通信系统抗干扰问题中,由于先验信息不足,不能采用常规的盲分离方法抑制干扰?针对此问题,提出一种小波分解结合独立分量分析(independent component analysis,ICA)的单通道盲分离抗干扰方法?该方法利用小波分解,将单路混合信号分解为一系列的小波分量,通过计算各层小波分量的能量,选择最优小波分量作为ICA的输入信号,采用ICA方法实现信号的分离和重构?该方法选择最优小波分量进行盲分离,有效减少分离算法的计算量,同时降低噪声对系统性能的影响?仿真结果表明,所提方法可以有效地分离混合信号,提高单通道通信系统的抗干扰能力和系统处理速度?     

基于扩频码周期性的单通道直扩通信半盲分离抗干扰算法

为克服传统盲源分离抗干扰方法需要多副接收天线这一技术瓶颈,提出一种单通道下基于扩频码周期性的直扩通信半盲分离抗干扰算法。该方法基于扩频码的周期性,利用符号级过采样,把单通道多径慢衰落信道模型转化为多通道瞬时混合模型,同时将训练序列作为先验信息以约束条件的形式引入到盲分离代价函数中,直接从混合信号中提取出期望用户数据,而达到抗干扰的目的。仿真结果表明,在多址干扰和单/多音干扰下,当信干比为-60dB时,随着归一化信噪比Eb/N0的增加,未分离信号的误码率几乎不变,并在10e-0.3附近波动,而经过所提抗干扰算法处理后的信号误码率逐渐降低,并最终稳定在10e-4~10e-5。     

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。     

跳频通信的半盲提取抗干扰方法

针对跳频通信系统抗干扰问题,利用跳频信号和干扰信号的统计独立性,提出一种跳频信号的半盲提取抗干扰方法。该方法采用参考独立分量分析算法(independent component analysis with reference,ICA-R),利用协作通信双方已知的跳频图案的先验信息,约束算法收敛方向,提取出跳频信号。仿真结果表明,所提方法能够有效提取出跳频信号,提高通信系统的抗干扰能力。该算法合并了信号分离和提取过程,避免FastICA抗干扰方法所需的信号识别和提取的后续处理,降低了系统的复杂度。     

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.