自适应无限冲激响应陷波器抑制窄带干扰的误差补偿算法

考虑到直接序列扩频(DS-SS)系统中无限深度格型陷波器在去除窄带干扰的同时对扩频信号的损伤,在无限深度格型陷波器上添加一自适应横向滤波器,其输出作为对受损扩频信号的误差补偿.仿真结果证实,新设计的误差补偿滤波器改善了无限深度格型陷波器的性能,而系统计算复杂度只有少量增加.     

模拟自适应陷波器的改进及泥浆信道干扰的滤除

分析了用作者设计的压控放大器及曹余庚等设计的相关器分别取代乘法器后所得的模拟自适应陷波器（ＡＮＦ），在输入信号中不含有待滤除的干扰信号的奇次谐波时，其性能与用乘法器的ＡＮＦ基本相同，即在陷波点的衰减可达５０ｄＢ，带宽小于０．２Ｈｚ，而其成本要低得多，便于在一般仪器中推广应用。本文还较详细地分析了应用这种ＡＮＦ的级联滤除泥浆信道干扰的方法。     

自适应陷波器的科氏流量计信号频率跟踪方法

为提高对科氏流量计信号频率随机缓慢变化的持续跟踪能力,提出了一种基于新式ANF的科氏流量计信号频率跟踪方法。针对频率、幅值和相位均按照随机游动模型变化的科氏流量计时变信号模型,采用一种利用Steiglitz-McBrid系统辨识方法发展来的新式ANF对信号进行陷波滤波,快速检测信号频率并持续跟踪信号频率的变化;通过计算机仿真与格型ANF方法的跟踪性能进行了比较分析。仿真及分析结果表明,方法可获得很好的频率跟踪效果,具有收敛速度快、长时间持续跟踪信号频率随机缓慢变化的稳定性和精度更好的特点。     

模拟自适应陷波器的原理与实现

介绍了一种高性能的模拟自适应陷波器(ANF)的工作原理,电路结构及实验调整的结果。这种陷波器是从同类型的数字自适应陷波器演化而得到的,它的结构简单,调整方便,性能优良,不仅能适应于干扰为单一频率的场合,而且当干扰为复杂波形时也同样有效。这种模拟自适应陷波器特别适宜用作对随钻测量(MWD)信号的处理,以滤除信道的强干扰。     

改进的频域窄带干扰陷波器

在分析频域算法实现的基础上,引入变异系数(CV)作为一种切换准则,克服了传统傅里叶变换陷波算法的门限效应,使得系统在低干信比时关闭频域陷波算法,切换到扩频系统本身的匹配滤波器进行相关解扩;而在高干信比时切换到频域陷波算法.理论分析和仿真验证了CV作为切换准则的正确性和有效性,说明了作者提出的算法在抑制窄带干扰时具有更高的自适应性能.     

基于陷波滤波器的伺服系统机械谐振抑制

针对伺服系统机械谐振抑制问题,采用在伺服系统中级联一个陷波滤波器的方法对二质量系统的机械谐振进行抑制.首先,建立二质量系统的数学模型,并对机械谐振机理进行分析,阐述机械谐振产生的原因;然后,分析陷波滤波器的原理及其参数的选择对二质量系统的影响,根据分析结果设计陷波滤波器,确定陷波滤波器的宽度参数和深度参数,从而达到既能...     

一种修正格型自适应陷波器在科氏流量计上的应用

根据格型自适应的结构原理,运用了一种频率响应非对称的修正自适应格型陷波器(improved adaptive lattice notchfilter,I-ALNF)在科氏流量计上的应用,并把零极点参数全部引入自适应算法中,使得算法与陷波器完全匹配,且使陷波器具有更好的特性。仿真结果表明,修正格型自适应陷波器比格型自适应陷波器的频率跟踪精度更高,稳定性更好。     

一种基于自适应谱线分离的大功率抑制干扰方法

基于有效抑制各种大功率窄带和宽带干扰这一目的,提出了一种利用自适应谱线增强器分离并抑制的方法.该方法通过多个IIR格型陷波器级联将干扰信号和有用信号完全分离,再通过减法器恢复出待处理的期望信号.讨论了基于相位一致性逼近准则对多个IIR格型陷波器级联系数的全局化设计,并通过一个跳频信号检测实例,分析了干扰信号的分离和消除程度.仿真结果表明,除同频干扰外该方法能将大功率窄带和宽带千扰几乎完全分离和抑制,为恶意干扰环境下的通信接收机增强免疫力提供了一种有效的解决方法.     

多通道自适应陷波算法性能的评价指标及影响因素

在建立自适应陷波算法的离散系统状态空间方程的基础上,提出了收敛速度和稳态误差两个评价指标,推导出了收敛率和稳态误差增益的计算方法,并针对收敛系数、陷波频率数、通道数、次级通路特性与参考信号特性对收敛速度和稳态误差的影响进行了分析。最后通过实验对仿真结果进行了验证。     

陷波滤波器在TMS320F240上的实现

采用TMS320F240数字处理芯片实现了一个陷波滤波器，主要利用其片内的A／D转换器、丰富的中断功能、定时功能、快速方便的指令和它的16位的乘法特性等，时频变换时采用了双线性变换法，给出了滤波主程序，此滤波器用于数据采集和处理模块中，效果很好，同时这种数字滤波的设计方法具有一定的通用性。     

基于隐藏马尔可夫模型的干扰抑制技术

研究了DS(direct sequence)扩频系统中基于隐藏马尔可夫模型HMM(hide Markov models)的干扰抑制技术，简要引述了算法原理，着重给出了该算法的改进方案和在具体干扰条件下的系统性能仿真。研究表明，该算法由于能够对干扰信号进行准确估计，因而减小了对有用信号的损伤，可以获得更好的抗干扰性能。通过减小复杂度的措施，可以用于实际系统，这对于应用DS扩频系统的短波通信和卫星通信，增强抗干扰能力具有重要意义。     

基于Krylov子空间的自适应陷波器设计

针对卫星导航接收终端的窄带干扰抑制问题,结合Krylov子空间性质,把基于Krylov子空间的多级维纳滤波算法应用到导航接收终端窄带干扰抑制中,提出了一种基于Krylov子空间的多级维纳滤波自适应陷波器设计方法,实现了导航接收机的自适应窄带干扰抑制,使输出信噪比达到最优,解决了传统的维纳滤波方法由于矩阵求逆运算量大的问题.仿真结果表明:该算法相比最优维纳滤波算法,运算量小,结构简单,有较好的窄带干扰抑制性能且对导航信号本身的接收影响较小,是一种实用的窄带干扰抑制算法.     

Research of the terahertz dual-band notch filter based on FSS structures

In this paper, a dual-band notch filter for two-layer frequency selective surface （FSS） at terahertz （THz） frequency with high fil- tering performance has been realized on high-resistivity silicon substrates. With periodic metallic resonators patterned on the sili- con wafer, the designed filter can provide two tunable resonant frequencies for terahertz application. The transmission response was improved by introducing an extra surrounding pattern around the T-shaped structure, and the location of transmission drop was tuned independently with geometric parameters. Simulated by finite-integral time-domain method, the filter is designed to operate between 0.2 and 0.6 THz with dual-band band-stop performance, a salient feature of this design is making the low sensi- tivity of its frequency response to the incident angles, which allows to place the filter close to the radiation source with spherical wave fronts. The proposed structures were fabricated using photolithography and tested by THz time-domain spectroscopy system Experimental results show that the transmission response has more than 12 and 32 dB rejections near 285 and 460 GHz respectively, which is in good agreement with the simulation result.     

基于自适应遗传算法的粒子滤波器

针对重采样导致的权值退化问题,应用遗传算法的进化思想来优化重采样算法,将粒子权值作为适应度值,合理设定阈值,利用最佳个体保存法保存高适应度粒子,利用自适应交叉、变异操作对低适应度粒子进行进化,将高适应度粒子与进化粒子组合成新的粒子集进行状态估计.仿真实验表明,该算法具有良好的实时性和估计精度,其状态估计精度比标准粒子滤波提高近24倍,比无迹卡尔曼粒子滤波提高近4倍,耗时约为无迹卡尔曼粒子滤波的1/10.     

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.     

一种新型的基于自适应遗传算法的粒子滤波算法

针对粒子滤波算法的退化以及粒子多样性减弱问题,设计了一种新的基于自适应遗传算法的粒子滤波算法.该算法首先用粒子的重要性权重来度量其适应度值,依据粒子的适应度值自适应确定粒子进行遗传操作的概率;然后对选出的粒子实施交叉、变异操作;最后重新评估粒子的适应度并进行状态估计.这种可自适应调节概率的遗传操作能对粒子进行移动,从而提升了粒子的多样性,并使得粒子都能分布在状态的后验概率密度分布的周围.实验结果表明,该算法可有效提高非线性系统状态的估计精度,尤其在系统状态发生突变时,可以得到较好的估计精度.     

A new learning statistic for adaptive filter based on predicted residuals

A key problem for an adaptive filter is to establish a suitable adaptive factor for balancing the contributions of the measurements and the predicted state information from some kinematic models. The reasonable adaptive factor needs a reliable learning statistics to judge the state kinematic model errors. After analyzing the existing two kinds of learning statistics based on the state discrepancy and variance component ratio, a new learning statistic based on predicted residuals is set up, which is different from the exiting learning statistics. The new learning statistic does not need to estimate the kinemetic state parameters before the filtering process, Of course, it does not need necessary measurements to estimate state parameters for all observation epochs. The new learning statistic can be applied together with the learning factor constructed by the state discrepancy. The advantages and shortcomings of the new learning factor are analyzed, and an example is given.     

一种提升LMS自适应滤波哭器抗窄带干扰能力的方法

LMS自适应滤波器是一种抗窄带干扰的经典算法,然而该算法在信干比低于－35 dB时性能将急剧恶化,有时甚至无法收敛. 为解决低信干比条件下LMS算法失效的问题,提出了一种在自适应滤波前利用FFT截波预处理的方法,应用这一方法,将使LMS自适应滤波器的有效滤波范围扩展至－50 dB以下.