用于GPS接收机的多级干扰抑制系统

全球定位系统(GPS)是一种广泛应用于民用和军用的单向卫星通信系统.由于相对较低的接收信号功率,使得GPS非常容易地受到各种有意或无意的干扰.提出利用多级空时自适应处理(STAP)来改善GPS接收机在较宽范围内存在干扰环境下的检测性能.根据干扰的类型,多级干扰抑制系统可以结合有关信号处理单元,如凹槽滤波器,波束形成器,以及盲线性干扰消除器等.计算机仿真结果验证了该多级干扰抑制系统可以有效地消除宽带和窄带干扰.     

基于可变对角加载的稳健空时波束形成算法

针对对角加载方法中加载量难以确定的问题,提出了基于可变对角加载的稳健空时波束形成算法.该算法在宽带信号模型基础上,分解空时宽带波束形成的约束方程,针对多频点约束,推导出空时二维导向矢量真值,得到空时结构可变对角加载波束形成算法的最优权矢量,并给出加载量求解方程,准确地计算出空时波束形成器的对角加载量.仿真结果验证了该算法的稳健性.     

一种新的宽带波束形成算法

基于对角加载思想,针对宽带信号空时处理结构,将空时接收协方差矩阵进行特征值分解,并利用矩阵求逆定理推导出空时结构对角加载值的范围,得到空时结构对角加载波束形成算法的优化方程以及最优权向量的解.仿真结果表明,算法有效地对协方差矩阵估计进行了修正,增强了空时波束形成算法的鲁棒性.     

一种稳健快速的波束形成算法 

提出了一种计算自适应方向图权向量的迭代算法。为满足迭代矩阵的收敛条件, 算法根据协方差矩阵的最大Gerschgorin半径选择对角加载值对协方差矩阵进行对角加载；通过对协方差矩阵进行简单的矩阵分裂；进而给出自适应权向量的迭代解形式。仿真表明，所提出的算法能在快拍数较少时形成稳健的特性良好的方向图。     

一种基于可变加载的低复杂度稳健自适应波束形成算法

标准Capon波束形成器对信号失配敏感,为增强其稳健性,对角加载法及其一些改进型算法得到了广泛应用.在此基础上提出了一种低复杂度的可变对角加载的算法,其可变对角加载量基于样本协方差矩阵的负指数式.同时,加载因子γ通过一种特定的方式来设定,从而避免了复杂运算.该算法只需高斯白噪声平均能量这一先验信息,并将其作为特征值的阈值.这样既可消除噪声扰动的影响,又能减少算法的复杂度.计算机仿真结果进一步验证了所提算法的有效性与优越性.     

基于同态滤波的GPS空时自适应处理补偿技术

GPS系统工作在有干扰的环境中时,近处干扰与远处卫星间巨大的功率差异导致GPS信号的扩频增益不足以抵抗干扰的影响.空时自适应处理技术已成为GPS接收机抗干扰研究的热点,相比于空域自适应阵列处理可以有更多的抗干扰自由度,消除多个强的宽带干扰及近场的宽带干扰多径.但是由于空时自适应处理的结构使之在处理带宽上不能有一致的频率响应,造成GPS信号的相关函数的相关峰产生畸变,降低接收机的定位精度.本文分析了空域与空时域自适应阵列处理抵抗干扰的性能,对空时自适应处理的原理及影响卫星信号的原因进行了研究,为了恢复出期望的卫星信号,提出一种基于同态滤波均衡原理的方法,补偿由空时自适应处理造成的对卫星信号的影响.仿真结果表明了所提出的方法的有效性.     

天基雷达杂波抑制STAP算法性能仿真研究

天基雷达系统中杂波存在时空二维耦合的问题,在杂波抑制上通常采用空时自适应处理（STAP）的方法。基于天基雷达系统中杂波和干扰对STAP处理的影响,论文围绕天基雷达对STAP处理的需求,开展了对单基地天基雷达系统的STAP算法对天基雷达杂波抑制的仿真研究。     

基于自适应陷波器的干扰抑制研究

采用自适应陷波滤波器抑制通信系统中的干扰,从信号与干扰的频率差及干扰频率个数2个方面讨论了对滤波效果的影响,重点研究了信号与十扰频率非常临近的情况,在仅相差几赫兹时仍能保证20 dB的信噪改善比,验证了自适应陷波滤波器在不同情况下滤除干扰的优良性能.     

基于原型自动编码机的GPS空时自适应抗干扰方法

针对GPS接收系统的空时自适应抗干扰技术,提出了一种基于原型自动编码机的空时自适应算法.通过对空时自适应和算法的建模,研究了该算法的性能.系统仿真表明,该算法不仅能抑制大于阵元个数的多个宽、窄带干扰,而且有很好的收敛性,对工程实践具有一定的指导意义.     

基于杂波扩展的STAP投散射干扰方法

空时自适应处理技术(STAP)在机载预警雷达中应用广泛,对其干扰的研究具有重要意义.针对传统相干干扰方法采用主瓣对主瓣的方式截获雷达信号易被发现的问题,提出一种基于杂波扩展的干扰方法.干扰机位于雷达副瓣,截获雷达杂波信号而非直达波信号作为相干干扰信号的来源,采取投散射的方式实施干扰,实现对雷达的主瓣干扰.推导了干扰机接...     

改进的基于奇异值分解的抗差容积卡尔曼滤波算法在全球定位导航中的应用

非线性动态系统存在非线性和噪声不确定的问题,容积卡尔曼滤波对解算该类系统有较好的精度,为了提升导航系统对异常观测值的稳定性,对采样数据进行均值滤波处理,降低干扰较大的采样数据对于滤波结果的影响.用奇异值分解代替Cholesky分解,改善滤波稳定性,避免先验协方差非正定而降低滤波性能.最后通过引入抗差因子调节观测协方差矩...     

一种改进的基于极化敏感阵列的弱信号检测算法

针对空间复杂电磁干扰影响下全球导航卫星系统(GNSS)连续性、完好性和可用性方面面临的巨大挑战,基于极化敏感阵列,提出了一种改进的弱压制干扰信号检测算法。首先对各个极化天线阵子接收的实时数据进行空域、频域和极化域的联合处理,然后对各个频域分量的特征值进行降序排列,进而通过全频段的特征值分布曲线准确分离出强干扰环境下的弱信号分量。结果表明,采用基于多级维纳分解的改进最小描述长度(MDL)准则,可以在不进行特征值分解的前提下有效地进行干扰检测,极大降低了检测算法的实现功耗和复杂度,仿真结果也验证了算法的有效性和准确性。改进算法适用于不同的天线阵型,在存在幅相误差的情况下仍有较高的检测概率,具有较大的工程实践价值。     

基于累积量的多输入多输出系统逆滤波准则算法的改进

基于累积量的逆滤波准则已经被广泛地应用于多输入多输出时不变系统的盲解卷积，本文对该算法进行改进，在算法中利用待抽取源信号和已抽取源信号之间的高阶累积量，构造新的目标函数，迭代抽取源信号，以便在多级运算中获得较快的收敛性．仿真结果表明，该算法具有一定的鲁棒性．