多干扰情况下的自适应阵列设计

本文由多干扰情况下自适应阵的 SINR 表达式,研究了阵列优化设计问题。此问题不同于单干扰情况,我们将证明,单干扰时的 SINR 不随阵元增加而下降,但多干扰条件下此结论不成立,阵元的选择和阵元相对位置的不当都可能导致 SINR下降,因此,研究多干扰时的阵列优化设计是很必要的。本文中,我们还给出了设计最优阵的条件,包括阵元选取和阵元位置确定。     

LMS与HA自适应阵的关系和优化设计

本文分析了两种最基本的自适应阵——LMS 自适应阵和 HA 自适应阵,从自适应过程、自适应稳态解、自适应目标的关系及优化设计方法等方面揭示了两种阵列在本质上的一致性,由自适应目标的关系,我们便可把 HA 自适应阵列优化设计的研究结论推广到 LMS 自适应阵列的优化设计中来,文中给出了有关的重要结论.     

自适应阵列天线区域覆盖算法研究

文章分析了自适应阵列天线信号空间分割原理,介绍了自适应阵列天线区域资源传统分配算法:固定式区域资源分配算法和最大最小区域资源分配算法.针对自适应阵列天线区域资源传统分配算法存在的问题,提出了基于最小标准差的区域资源改进分配算法,并介绍了其区域资源分配原理和计算方法.通过对以上三种区域资源分配算法的通话阻塞率仿真可知,最小标准差区域资源分配算法相对于区域资源传统分配算法可降低通话阻塞率,负载平衡效果最好.     

波束空间两种自适应干扰抵消算法的研究

本文介绍了多个干扰波束进行窄带PIC处理的两种算法:GE(梯度估计算法)和RMGSEF(克莱姆-施密特修正递归误差反馈算法).利用海试数据计算了这两种算法的学习曲线和输出平均功率波束图.并和理论结果进行了比较,研究了RMGSEF算法的收敛特性与空间采样、时间采样的关系.结果表明:RMGSEF算法是收敛快、抵消性能好,便于PIC实现实时处理的最好算法.     

基站自适应阵列天线码资源分配算法的比较研究

采用空间切割方式对移动基站自适应阵列天线进行码资源分配,可以提高系统功率资源的使用效率,降低空中信号的整体干扰,从而提高系统容量.介绍了移动基站自适应阵列天线区域覆盖原理和码资源常见分配算法:固定码资源分配算法和群组码资源分配算法,分析了两种码资源分配算法的基本思路和码分配策略.通过两种分配算法的通话阻塞率仿真比较分析可知,群组码资源分配算法所产生的通话阻塞率比固定码资源分配算法所产生的通话阻塞率要低.     

一种自适应干扰能量检测算法

干扰能量检测是干扰抑制处理的基础,普通的能量检测算法性能容易受到背景噪声不确定性的影响.提出一种自适应干扰能量检测算法,该算法基于频域干扰抑制算法模型,通过背景噪声估计设定信号处理门限,自适应地调整校标值.仿真结果表明,该算法能够消除背景噪声不确定性对干扰检测性能的影响,窄带干扰的检测性能远好于普通能量检测算法.     

一种自适应阵列指向误差校正方法

在自适应阵列处理中,指向误差将使阵列处理性能严重下降,必须进行校正。在分析指向误差对自适应波束形成性能影响的基础上,提出一种利用阵列接收数据和指向误差不确定度的指向误差校正方法,通过牛顿法迭代求解用于修正阵列导向矢量的因子,然后进行自适应波束形成。理论分析和仿真结果表明：新方法对指向误差具有较好的鲁棒性。     

CDMA系统中自适应阵列天线的改进算法

为改善调节阵列天线阵元权向量自适应算法的收敛稳定性 ,提出了一个改进算法。该改进算法不仅稳定、简单 ,而且能大大降低误码率。仿真结果对改进算法给予了有力的支持。     

自适应小波包干扰抑制技术

干扰抑制是提高直接序列（ＤＳ）扩频通信系统抗干扰能力的重要手段。最近人们提出了一种新的干扰抑制技术－基于自适应小波包变换的干扰抑制。该技术利用小波包变换对受到干扰的ＤＳ信号进行分解,使得有用信号和干扰分离,然后滤除干扰分量,最后通过小波包合成恢复扩频信号,其性能在很多情况下优于传统方案。对小波包干扰抑制技术作了综述,指出其优点和有待于解决的问题。     

窄带干扰抑制的子带自适应滤波法

从线性变换域的角度研究抑制窄带干扰的方法,线性变换域采用离散傅里叶变换建立,并导出了信干比提高因子的表达式,通过计算机仿真模拟表明,此方法可行,而且收敛速度大于Widrow-LMS方法;此外,在抑制多音干扰方面也优于Widrow-LMS方法。     

基于信干噪比增益的自适应阵列抗干扰性能分析

针对自适应阵列现有的抗干扰性能评价指标存在权系数伸缩敏感,难以直观反映后续信号处理性能等缺点,在现有性能指标分析基础上,提出了信干噪比(SINR)增益指标,并给出了均匀线性阵列SINR增益的解析表达式. 新指标具有明确物理含义,可方便比较不同空域滤波器的抗干扰性能,并定量反映抗干扰后续的信号处理性能. 仿真实验结果验证了提出新方法的有效性.      

自适应天线阵抗宽带干扰性能分析和定量计算

该文分析自适应天线阵抑制宽带干扰的性能。用最小输出功率准则和方向约束条件,计算阵列增益和干扰抑制制度等性能指标。给出方向误差与阵列增益关系的计算数据,并作出了阵列波束图和频率传输特性曲线。     

一种自适应调零阵的LCMV算法

详细推导了基于功率倒置阵列的线性约束最小方差(LCMV)算法及其递推公式,避免了矩阵求逆的复杂运算。然后在Matlab环境里构建了仿真模型来模拟实际的接收环境和复现阵列接收到的信号,对均匀线阵和圆阵都做了仿真,并得到了相应的阵列波束图,为自适应天线的实用设计提供了参考和依据。仿真结果表明:该算法收敛速度快、易于实现,利用LCMV算法作为自适应算法的功率倒置阵列抗干扰方案适合在强干扰的环境下工作,干扰越强,其对应的零陷越深。     

基于遗传算法的多传感器自适应噪声抵消器

讨论了同一噪声源多传感信号的自适应噪声抵消器的设计方法·针对同一信号源的多传感信号,采用快速遗传算法获取多路信息融合器(LC)的权系数及自适应噪声抵消器的系数,克服了基于梯度的搜索算法和随机搜索等算法获取最优滤波器参数难的问题·利用遗传算法自适应调整LC的权系数,克服了采用并行噪声抵消器的输出平均作为估计信号时,可能造成估计误差太大的缺陷·仿真结果表明,该自适应噪声抵消器的设计方法,不仅实现简单、运行时间短,而且充分利用了多传感信号的信息,其去噪效果良好·     

一种基于Bayesian方法的鲁棒自适应波束形成算法

由于在实际环境中,期望信号的阵列响应与实际阵列响应之间存在偏差,使得现存的一些自适应波束形成算法的性能下降.针对上述问题,基于Bayesian方法提出了鲁棒自适应波束形成算法,并且给出其递推形式.该算法利用接收到的采样信号对实际信号方向向量进行估计,降低了信号到来方向的不确定性,对信号方向向量的偏差具有较强的鲁棒性,从而可以保证输出阵列的信干噪比接近最优值.采用递推方法来计算逆矩阵,大大地降低了计算的复杂度,能够满足实时处理的要求.仿真实验表明,与传统自适应波束形成算法相比,所提鲁棒自适应波束形成算法具有更好的性能.     

低复杂性宽带自适应天线阵列

 基于频率不变思想,提出一种适用于宽带无线通信系统下的,新的宽带自适应天线阵列。能在信号频带范围内,保持天线阵列响应基本不变。同时通过窗函数来控制旁瓣的幅度。相对于传统的宽带自适应天线阵列,具有收敛速度快,复杂性低的特点。