基于匹配信号变换的非线性调频干扰抑制方法

根据匹配信号变换特性,提出了一个基于匹配信号变换(MST)的特定时频结构(双曲线型、指数型)非线性调频干扰的抑制方法.推导和分析了基于匹配信号变换的参数估计均方误差,该误差与相位函数有关.仿真结果验证了该干扰抑制方法不仅能有效抑制单分量、多分量的特定时频结构非线性调频干扰,而且容易实现,提高了干扰抑制算法的时效性.     

基于S-method的伪码调相连续波雷达调频干扰抑制

针对当调频(FM)干扰超出伪码调相连续波雷达自身抗干扰容限时相关输出严重恶化的问题,提出了一种基于S-method的FM干扰抑制方法.该方法首先计算回波信号的S-method分布,估计干扰信号的瞬时频率及瞬时相位,并通过迭代校正方法提高相位估计精度,基于最终的估计相位,构造干扰对消器实现干扰抑制.对正弦调频和线性调频干扰抑制前后的相关输出进行了仿真分析.结果表明,在信干比(S JR)分别为-20 dB和-25 dB的条件下,该方法能够有效抑制干扰,实现目标正常检测.     

基于ASTFT和中值滤波的PRC-CW雷达FM干扰抑制方法

通过分析调频(FM)干扰对伪码调相连续波雷达相关检测性能的影响,发现当FM干扰超出伪码调相雷达自身抗干扰容限时,相关输出严重恶化.针对该问题,考虑到伪码在时频平面上是近似均匀和平坦的,而FM干扰则具有较好的时频聚集性,该文提出了基于自适应短时傅里叶变换(ASTFT)和中值滤波的FM干扰抑制方法.该方法通过对时频平面上被干扰污染的部分进行中值滤波,实现了对FM干扰的抑制.对不同信干比情况下线性调频和正弦调频干扰抑制前后的相关输出进行了仿真分析.结果表明,该方法能够有效抑制干扰,使相关输出得到显著改善.     

基于伪随机线性调频的双序列跳频通信方法

为解决双序列跳频在对偶信道被干扰时误码率较高的问题,提出一种基于伪随机线性调频(LFM)的双序列跳频(PRLFM_BSFH)通信方法.在发送端,将线性调频信号作为特征信息与双序列跳频信号混频后通过射频(RF)前端发射出去;在接收端,将接收信号解跳后采用分数阶傅里叶变换进行处理,然后经过抽样判决得到发送端信息.构建了基于伪随机线性调频的双序列跳频通信系统模型,推导了其在瑞利信道下抗跟踪干扰和部分频带干扰的误码率(BER)表达式,并对理论分析进行仿真验证.结果表明:该通信方法的抗干扰性能优于双序列跳频,在不同干扰参数设置下,均有至少5 dB以上的性能增益.     

一种基于共轭梯度算法的盲自适应干扰抑制技术

盲干扰抑制技术是在不知道系统参数 ,不需要训练序列的情况下 ,有效抑制 Direct Spread Code DivisionMultiple- Access(DS- CDMA)系统的多址干扰的有效方法。根据受限最小输出能量准则并利用空间正交投影技术 ,该文提出了一种新的基于共轭梯度算法的盲自适应干扰抑制算法。仿真分析比较表明 ,与现有的基于 L east Mean- Square(L MS)算法、基于 Recursive L east- Squares (RL S)算法等盲自适应干扰抑制技术相比 ,该算法具有收敛速度快速稳定、输出性能好、计算复杂度适中等优点     

基于分数阶傅里叶变换的直扩通信快速线性调频干扰抑制

针对直接序列扩频系统中的线性调频干扰,将短时傅里叶变换和分数阶傅里叶变换相结合,提出了在短时傅里叶域进行线性调频干扰参数粗估计而在分数阶傅里叶域进行精确估计,并根据线性调频干扰在分数阶傅里叶域形成的脉冲位置和强度自适应选择消波区间达到抑制线性调频干扰的目的。仿真实验表明,所提出的干扰抑制方法在干信比JSR40情况下,对线性调频干扰有很好的抑制作用,位错误率BER性能可改善103倍。     

基于交替线性输出均衡器的单天线干扰消除和自适应技术

在全球移动通信系统(GSM)下行链路中引入一种新型的单天线干扰消除(SAIC)算法,插入交替线性输出均衡器(ALOE)滤波模块,无需变动传统接收机链路结构即可实现良好的同频干扰消除.同时针对邻频干扰和复杂干扰环境,引入一种基于功率谱估计的邻频自适应检测方法.相比传统的能量噪声估计方法,该方法结构更为简单,复杂度更低,能有效提升接收机面对各种场景的适应能力.仿真结果表明,该技术能够在多模芯片中,以较低的复杂度、较好地提升系统的抗同频干扰和邻频干扰的能力,从而提高2G网络话音通信的质量.     

基于类间功率谱差的FRFT-TDCS门限判决算法

针对分数阶傅里叶变换域通信系统采用传统门限判决算法难以有效剔除多分量线性调频干扰的问题,根据高斯白噪声和多分量线性调频干扰分数阶傅里叶变换域功率谱特征,提出了基于类间功率谱差的门限判决算法。该算法利用了分数阶傅里叶变换不影响高斯白噪声的统计特性,在分数阶傅里叶变换域的三维频谱上自适应地确定门限值,既可以有效对多分量线性调频干扰频谱剔除,又解决了分数阶傅里叶变换的变换阶次对门限判决带来的不利影响。仿真结果表明,该算法在双极性调制和循环移位键控调制下,对多分量线性调频干扰剔除的有效性,尤其在大干信比情况下,误码率的提升尤为明显,对提高分数阶傅里叶变换域通信系统抗多分量线性调频干扰的能力具有一定的实用价值。     

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。     

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.     

LFM体制雷达中多目标信号分离方法研究

为了从复杂的回波信号中分离出目标信号,本文提出了一种适用于线性调频（LFM）体制雷达的多目标信号分离方法,它从距离、速度与方位角三个层面滤波,分离出待测信号。信号分离方法中采用了自适应最小方差无失真响应滤波器（MVDR）,对含有多目标的回波信号进行空域滤波,从而有效分离出目标信号。对线性调频体制雷达的回波信号进行仿真并作信号处理,结果表明了本文所提信号分离方法的有效性,从而为目标识别器的研制以及干扰抑制等提供了一种有价值的方案。     

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。     

衰落信道下自适应卡尔曼异步IC多用户检测器

针对单一串行干扰消除(SIC)算法与并行干扰消除(PIC)算法在进行多用户检测(MUD)时的判决误差扩散问题,研究了强多址干扰(MAI)情况下直接序列扩频码分多址(directsequencespreadspectrumcodedivisionmultipleaccess,DS-CDMA)系统中的干扰消除多用户检测算法.结合自适应卡尔曼算法提出了一种适于衰落信道的级联结构K AIC多用户检测算法.所提算法实现了对时变多径衰落信道的全面跟踪,能够在干扰消除检测过程中避免判决误差扩散,达到抑制MAI的目的.仿真结果表明,所提算法具有更好的收敛性、动态跟踪能力及算法精度,是一种有效的干扰消除多用户检测算法.     

正交频分复用子载波间干扰抵消的迭代算法

为了解决正交频分复用(OFDM)中由频率偏移和D opp ler扩展带来的载波间干扰问题,结合T urbo信道编码软输入软输出信息,提出一种用于载波间干扰抵消的匹配迭代算法。该算法利用信道译码输出软信息来当作信息比特的先验信息,从而根据子载波间干扰矩阵来消除对其他载波点上的干扰分量,经过若干次迭代来达到性能优化。与传统的子载波干扰自消除、频域抽头滤波算法以及简单的匹配算法比较,其结果可以消除误码平台;与整体频域均衡算法比较,可以在避免求大型矩阵逆的复杂算法上获得更好的性能优势。     

基于TD-LMS算法的OFDMA上行链路载波频偏补偿

针对OFDMA上行链路的通信系统,各用户存在不同的子载波频偏,导致子载波正交性的破坏,本文提出一种基于最小均方误差(MMSE)的时域自适应算法(TD-LMS)来补偿子载波频偏引起的干扰。该算对OFDMA系统接收端的时域信号进行无偏估计,然后利用估计量来调整频偏值,最后利用TD-LMS算法进行自适应消除。与传统的算法相比,此算法无需获得子载波频偏范围的先验知识。仿真结果表明,该算法对各用户的子载波频偏的估计精度较高,而且补偿的效果更明显。     

智能天线中一种抑制干扰的波束形成算法

提出了一种新的用于智能天线中极大抑制干扰的波束形成算法，在干扰信号的导向矢量矩阵的零空间内，经过正交基矢量的线性组合，用最小二乘法求得最接近期望信号导向矢量、并同时对各个干扰信号零陷的权值。与MVDR算法相比，本算法对干扰的抑制更加有效。     

中继下基于特征子矩阵的干扰对齐优化算法

针对MIMO双向中继网络系统中,由于用户对间的数据流具有非对称性,通过研究用户对与中继之间的天线分配关系,提出了一种基于特征子矩阵的干扰对齐优化算法及可行性方案.该算法首先利用特征子矩阵准则,为每个用户设计干扰对齐预编码优化方案,然后基于分布式迭代算法逐一推导出最优的干扰抑制矩阵,以达到在目的用户端消除其他用户干扰的效果.通过仿真结果表明,与传统中继迫零方法相比较,优化算法对系统传输速率有了显著的改善.