基于二维正交化WLCLMS的自干扰对消方法

广义线性结构广泛用于解决共平台系统中同相/正交相位(in-phase/quadrature-phase, IQ)不平衡引起的自干扰镜像信号残留问题。由于在共轭项维度上的拓展, 输入信号间的相关性使得用于实现权值向量自适应更新的广义线性复数最小均方(widely linear complex least mean square, WLCLMS)算法出现明显的收敛速度下降。针对这一问题, 本文提出了一种二维正交化方法, 通过特征值分解实现输入信号在样本延时以及共轭项两个维度上的去相关。同时建立了包括格形预测器、基于梯度的白化器, 以及数字对消器三级结构的自适应二维正交化WLCLMS模型, 实现了时变环境中自干扰信号的实时跟踪。仿真结果表明, 该方法在有效提升收敛速度的同时, 有着稳定的稳态误差性能, 并且针对系统采样率、滤波器阶数、IQ不平衡量的变化具有良好的鲁棒性。     

基于导频的同频噪声干扰对消技术

大功率发射机产生的宽带噪声干扰会对共址高灵敏度接收机造成不同程度的同频噪声干扰。针对此问题,提出了基于导频的同频噪声干扰对消技术,该技术基于自适应对消原理,通过在发射端引入幅度和频率可控的稳定的导频信号,实现同频噪声的有效对消。建立了基于导频的同频噪声干扰对消理论模型,得到了同频噪声干扰对消比与导频幅度、频率之间的解析关系,可用于指导导频幅度、频率的精确控制。超短波频段的仿真和实验表明,使用基于导频的同频噪声干扰对消技术可以稳定、有效地消除同频噪声干扰。     

结合天线互耦分析的同车电台射频干扰对消

伴随战场指挥通信系统的复杂化,车载多部军用超短波(very high frequency,VHF)电台间互扰问题日益突出。针对同车电台间互扰问题,提出了结合天线近场耦合计算的射频干扰自适应对消方法,在此基础上推导出了耦合计算误差影响系统收敛时间的解析表达式。该方法通过预先建立同车收发天线近场模型,计算得出收发天线间耦合系数和相位失真度,再利用该结果设定自适应干扰对消链路的初始参数,缩短了射频自适应干扰对消算法的收敛时间。仿真表明,所提方法在不降低对消比情况下,与现有的自适应对消方法相比收敛时间缩短了30%以上,同时也验证了计算误差影响收敛时间解析表达式的正确性。     

基于四阶累积量的自适应参数型多径时延估计

在存在多通道信号干扰及背景噪声的情况下，本文提出了一种基于四阶累积量的自适应参数型时间延时估计方法。该方法准确地进行多径传输情况下的时间延时估计，有效地抑制相关高斯噪声的影响，仿真结果说明了方法的有效性。该时间延时估计方法可用于声纳及雷达系统的目标定位。     

扩频系统自适应时变LFM干扰对消算法

线性调频(LFM)是扩频系统中常见的一种宽带干扰样式。提出了一种基于离散观测数据估计干扰参数的自适应时变LFM干扰对消算法,通过仿真分析了该算法的性能。结果表明,所提出的方法克服了复数自适应滤波器对LFM干扰的抑制能力随LFM信号扫频速率增加而降低的缺点;与基于时频分析的自适应时变LFM干扰对消算法相比,其运算量大大减小,是一种实用、有效的LFM干扰抑制算法。     

基于遗传算法的进化神经网络

提出一种基于遗传算法的多层前向神经网络的自动化设计方法(genetic multiplayer feedforward neural network，GMFNN)，用以同时完成对网络结构空间和权值空间的搜索。该算法利用双种群权值优化、结构进化自适应变异率等方法来加快算法的收敛速度，改善解的性能。仿真结果显示本文提出的算法能够有效抑制遗传算法初期收敛的发生，有效地提高多层前向神经网络的收敛精度，并可获得更为简洁的网络结构。     

抑制快速运动宽带干扰的稳健波束形成算法

作者从宽带信号模型出发,通过对扰动干扰方向上空时二维导向矢量的分析,修正了权值训练期间得到的宽带干扰协方差矩阵,并结合对角加载技术,确定空时波束形成器的对角加载量,修正了多线性约束空时自适应波束形成算法的最优权值,推导出一种抑制快速运动宽带干扰的空时波束形成算法,该方法有效地实现宽带干扰的零陷加宽,提高了宽带波束形成算法的稳健性.     

基于Farrow结构的宽带同时多波束形成方法

提出基于Farrow结构的宽带同时多波束算法。在不更新固定加权端权值的情况下,仅在波束指向控制端进行多组加权,便在通带内实现了同时多波束。所提算法在满足恒定束宽的同时,降低了波束旁瓣。考虑到Farrow阵列结构存在抽头数过多、实现难度大的问题,引入了抽头稀疏优化设计思想,经过稀疏优化之后,Farrow结构的有效阶数减小,降低了工程实现的复杂度。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

采用梯度平滑措施的自适应符号算法

以自适应回波对消为对象 ,讨论了两种自适应符号算法的梯度估计平滑方法。从理论上对其中一种平滑方案导出的自适应算法的性能进行了详尽的分析。在输入为联合高斯的情况下 ,给出了权值一阶矩和二阶矩的收敛特性公式。结果表明 ,与符号算法相比 ,平滑算法的收敛速度与符号算法基本一致 ,但稳态误差更小 ,自适应步长的取值范围更大。     

基于数字对消的跟踪干扰抑制方法

抗跟踪干扰已逐渐成为跳频通信中的研究热点和难点。针对跳频通信抗跟踪干扰难以实现的问题,采用数字对消方法实现跟踪干扰抑制。首先,基于跟踪干扰信号特点及战术背景,提出跟踪干扰信号估计方法,完成数字对消中参考信号的提取;然后,将干扰信号与混合信号进行对消完成干扰抑制;最后,基于现场可编程门阵列(field programmable gate array, FPGA)开发板,搭建了半实物仿真实验平台。实验结果表明,所提方法能够有效抑制跟踪干扰。对于不同的干扰频点,信干比(signal to interference ratio, SIR)提升不同,干扰抑制效果受干扰信号强度的影响。当干扰信号方差σ_w²在0.75~1.5时, SIR提升的平均值能达到10 dB,当σ_w²=0.25或2时,则小于8 dB。     

主瓣干扰下的自适应旁瓣对消算法设计

与基于全阵列的自适应波束形成算法相比,旁瓣对消(multiple side lobe canceller,MSLC)技术具有计算量小、性能稳健的优点。一般旁瓣对消系统要求在进行权值调整时,主瓣方向无信号入射,否则系统方向图将发生畸变。提出了基于子阵列数据差分的旁瓣对消系统设计思路,即利用线性阵列性质来改变主辅天线信号相关性,消除主瓣入射信号影响。在此基础上,针对干扰情况的不同,提出了更实用的多级差分旁瓣对消和反馈差分旁瓣对消技术。仿真结果表明,所提算法在不同信号环境下,均能有效抑制旁瓣干扰,同时保持主瓣方向图不发生畸变,具有很好的稳健性。     

多通道SAR-GMTI二维间歇采样延时转发干扰

为充分降低合成孔径雷达地面动目标显示(synthetic aperture radar-ground moving target indication, SAR-GMTI)对地面重要运动目标的威胁,本文在SAR间歇采样转发干扰技术基础上,针对多通道SAR-GMTI提出了二维间歇采样慢时间延时转发干扰方法。该方法利用二维间歇采样实现干扰信号的二维频谱周期性拓展,从而生成无法被SAR-GMTI完全对消的假目标群,并进一步提出采用慢时间延时转发来实现对假目标群方位向位移的控制。在此基础上,针对SAR-GMTI的对消特性给出了多组延时转发干扰应用模型。理论分析和仿真实验表明:该方法可对多通道SAR-GMTI产生二维假目标群,且假目标幅度受正弦调制函数的影响出现增强和削弱,多组延时转发干扰方法可以实现增强区与削弱区互补,从而形成分布更密集、覆盖范围更广的二维多假目标干扰效果。     

OQAM/OFDM系统中基于信道估计的原型滤波器设计

针对正交频分复用/交错正交幅度调制系统频率选择性信道，提出了基于信道估计的原型滤波器设计方案。就其导频频谱效率低的问题，提出了能够提高频谱效率的导频结构，并进行了信道估计。用信号与干扰加噪声比的倒数衡量原型滤波器对信道估计的影响并将其作为优化问题的约束条件之一，将最小化阻带能量作为目标函数，对原型滤波器的设计问题进行建模。为了加快收敛速度，保证获得全局最优解，利用基于块的分支定界法对原型滤波器的优化问题进行求解。仿真结果证明了所提方法的有效性。     

LFM雷达中DRFM假目标自适应对消方法

针对欺骗干扰环境中的线性调频(linear frequency modulation, LFM)雷达干扰抑制问题,提出了一种动态环境下性能较好的数字射频存储器(digital radio frequency memory, DRFM)假目标干扰抑制方法。该方法通过自适应滤波从时〖CD*2〗频解耦后的信号中估计出干扰信号并对干扰信号进行对消,从而恢复出目标回波信号。该方法无需进行干扰环境下的多分量信号参数估计,运算复杂度低。仿真结果表明,在干扰与目标信号之间的时延差大于0.2 μs的情况下,对干扰信号的脉压峰值功率抑制可达50 dB以上,而目标信号脉压峰值功率损失小于1 dB,且算法对干信比不敏感。     

快慢时间域联合处理抑制C&I干扰

频谱弥散(smeared spectrum, SMSP)干扰和切片组合(chopping and interleaving, C&I)干扰是两种用于对抗线性调频(linear frequency modulation, LFM)脉冲压缩雷达的干扰样式。相比SMSP干扰, C&I干扰与雷达发射信号相似度更高,干扰抑制更为困难。针对该问题,以远距离支援干扰下LFM相参雷达对抗C&I干扰为背景,提出快慢时间域联合处理C&I干扰抑制算法。分析了C&I干扰时频特征和对相参雷达的干扰特性,在此基础上,通过快慢时间域处理估计干扰位置、幅度、多普勒频率、采样周期、采样脉宽等参数,重构干扰信号,通过对消实现干扰抑制。仿真试验验证了所提算法的可行性和有效性。     

GSC结构相控阵在主瓣干扰下的自适应单脉冲方法

当有源干扰从旁瓣进入广义旁瓣对消器(general sidelobe canceller, GSC)结构相控阵系统时, 通过对旁瓣干扰的抑制, 可以维持较高的单脉冲测角精度, 然而当干扰进入主瓣范围内时, 自适应方向图会发生畸变, 导致测角错误。针对这一问题, 提出了一种在GSC结构下的两级自适应单脉冲测角的工程实现方法, 首先对采样协方差矩阵进行特征分解并根据主瓣子空间的正交性分离主瓣干扰对应的特征向量, 由此重构旁瓣干扰和噪声协方差矩阵, 再利用旁瓣对消器抑制旁瓣干扰, 最后通过四通道系统抑制主瓣干扰并保持单脉冲比不变, 实现对目标的精确测角。该方法无需对干扰的来波方向进行预估计, 具有较强的鲁棒性, 仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于信号重构的频谱弥散干扰抑制方法

频谱弥散(smeared spectrum, SMSP)干扰是专门针对线性调频脉冲压缩雷达的密集多假目标干扰。依据SMSP干扰信号的周期性特征,提出了一种基于信号重构的SMSP干扰抑制方法。首先,采用奇异值比谱法估计SMSP干扰的子脉冲个数和调频斜率,采用相关运算法估计SMSP干扰的脉冲前沿位置、幅度以及相位参数,得到重构的SMSP干扰。其次,将其从接收信号中减去即可达到抑制干扰的目的。最后,仿真结果表明,即使在较低的干信比和干噪比条件下,干扰抑制比仍可以达到20 dB以上,说明所提方法对SMSP干扰具有较好的干扰抑制效果。     

基于自适应旁瓣相消的干扰源方位估计方法

提出了一种基于自适应旁瓣相消器的压制式干扰源方位估计方法。首先,利用自适应旁瓣相消器对压制式干扰信号进行抑制处理并得到一组收敛权值;然后,利用收敛权值计算出接收阵列的方向图;最后,在接收阵列方向图上寻找较深的谷值点对应的方位来估计干扰源的方位。所提方法估计精度高且易于工程实现。针对典型卫星导航接收机阵列,通过计算机仿真验证了所提方法的有效性。     

基于凸约束下泰勒估计的主瓣干扰抑制算法

针对真实信号协方差矩阵估计难以直接获取及低快拍条件下传统采样协方差矩阵存在较大误差的问题,提出了基于凸约束下泰勒估计的抗主瓣干扰波束形成算法。该算法首先利用凸约束下的泰勒估计法在低快拍数条件下对信号协方差矩阵进行估计。其次利用多信号分类算法进行波达方向估计,筛选主瓣干扰对应特征矢量。而后利用特征投影矩阵法对主瓣干扰进行抑制。最后,通过添加线性约束获得权值矢量进行波束形成。仿真结果显示,在低快拍数条件下,所提算法对信号协方差矩阵具有更高的估计精度,波束形成性能稳健且具有更高的输出信干噪比。     

基于多主分量神经网络的同步DS-CDMA伪码盲估计

针对批处理方法在实现非等功率同步直接序列码分多址(direct sequence code division multiple access, DS-CDMA)信号伪码序列盲估计时存在的复杂度高、收敛速度慢的问题,引入了3种多主分量神经网络(Sanger NN、LEAP NN和APEX NN)。首先将已分段的一周期DS-CDMA信号作为神经网络的输入信号,用神经网络各权值向量的符号函数代表DS-CDMA信号各用户的伪码序列,然后通过不断输入信号来反复训练权值向量直至收敛,最终DS-CDMA信号各用户的伪码序列就可以通过各权值向量的符号函数重建出来。此外,本文提出了一种在递归最小二乘(recursive least square, RLS)意义下的最优变步长收敛模型,极大地提高了网络的收敛速度。理论分析与仿真实验表明:将3种神经网络用于同步非等功率DS CDMA信号伪码盲估计时的复杂度均明〖JP2〗显降低,且LEAP NN与Sanger NN均可有效地实现-20 dB信噪比、10个用户下的同步非等功率DS-CDMA〖JP〗伪码盲估计,APEX NN则相对较差,此外,LEAP NN消耗内存较大、收敛速度快,APEX NN相反,Sanger NN则介于两者之间。