面向线性调频干扰的空频自适应处理算法

针对卫星导航应用中线性调频(linear frequency modulated, LFM)干扰统计特征时变引起的抗干扰性能下降问题，提出了一种基于数据空时频三维特征分组的空频自适应处理(space-frequency adaptive processing, SFAP)算法。首先通过时频分析方法获取采样数据的时域、频域联合分布，并利用空间相关系数分析相同频率干扰在不同时间的空间相关性，然后对SFAP的采样数据进行分组，将不同时间具有相同频率和到达角参数的采样点分到相同组，最后利用分组后的数据进行协方差矩阵估计、权值计算和自适应滤波，提高了干扰特征值、增加了零陷深度、提升了抗干扰能力。仿真结果表明，所提算法可有效提升卫星导航接收机对LFM干扰的抑制能力，且对存在单个和多个LFM干扰的场景均能适用。     

直扩信号多窄带干扰的自适应抑制系统设计

在军事通信中 ,直扩技术由于其诸多优点而获得了广泛的应用。在直扩通信系统中 ,使用自适应干扰对消技术是对抗各种人为干扰的一种非常有效的手段。讨论了使用判决反馈技术实现直序扩频信号中多窄带干扰的自适应抑制算法 ,论述了算法原理 ,给出了算法参数选取的依据和计算机仿真结果 ,并详细叙述了基于TMS32 0C6 2 0 1的多窄带干扰自适应抑制系统的硬件实现     

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。     

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。     

基于分数阶傅里叶域K谱线算法的LFM干扰抑制

针对线性调频(LFM)信号在分数阶傅里叶域的加窗特性,提出了一种基于分数阶傅里叶域K谱线算法的LFM干扰抑制方法.该算法直接把分数阶傅里叶域干扰所在的K根谱线进行定位和消除,从而避免了对门限值的求取.仿真结果表明该算法具有良好的抗线性调频干扰性能,而且当干扰幅度呈现非平稳变化时其性能优于门限法.     

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。     

自适应干扰对消中干扰信号的采样混有目标信号时的对消效果分析

本文分析了应用Ｇｒａｍ—Ｓｃｈｍｉｄｔ正交化算法进行自适应干扰对消时，干扰的采样信号混入了目标信号时所引起的对消效果变化，并推导出对消效果的数学表达式，给出了计算机模拟出的各种参数变化条件下的自适应干扰对消效果。     

阻塞矩阵方法对消主瓣干扰

当存在主瓣干扰且有期望信号混入情况下,用常规自适应波束形成方法进行自适应干扰对消,不但会引起主瓣变形,而且期望信号也会被抑制,从而影响对消性能。提出一种新的阻塞矩阵方法,对接收数据进行预处理,消除它们对计算数据协方差阵的影响,再用其它方法确定自适应权值。理论分析和计算机仿真表明,用阻塞矩阵方法可以获得较大的性能提升。     

基于回波预处理和相参积累的C&I干扰抑制算法

C&I(chopping and interleaving)干扰是一种针对线性调频(linear frequency modulation, LFM)雷达的典型干扰样式, 干扰子信号调频斜率与雷达发射信号相同, 利用信号处理工具分离真实回波与干扰信号难度较大。针对该问题, 以LFM相参雷达抗自卫式C&I干扰为背景, 提出基于回波预处理和相参积累的干扰抑制算法。根据估计的回波时延, 设置距离窗截取受干扰回波段, 在此基础上, 通过对回波预处理, 改变不同重复周期内假目标的快时间位置分布, 通过相参积累实现干扰抑制。仿真试验表明, 所提算法能够有效抑制强干扰背景下的C&I干扰, 干扰抑制后真实目标检测概率大幅提高, 虚假目标数量明显减少。     

自适应天线旁瓣对消器的超自由度特性

本文指出在多干扰环境中,自适应天线旁瓣对消器(SLC)是靠各干扰信号间的相互对消而实现干扰抑制的,抑制干扰的数目可以超过系统的自由度即辅助天线单元的数目。     

一种双选择性信道中OFDM系统的IQ不平衡补偿方法

针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统在时间—频率双选择性信道环境中由同相正交(in-phase and quadrature-phase, IQ)支路不平衡耦合多径时变信道导致的复杂子载波间干扰问题,提出了一种基于球形译码算法和并行干扰消除算法的IQ不平衡补偿方法。该方法通过对系统模型进行简化与分块处理,采用球形译码算法消除块内的子载波间干扰,采用并行干扰消除算法抑制块间干扰,并进行交替迭代运算。仿真结果表明,提出的算法在时间—频率双选择性信道环境下具有良好的IQ不平衡补偿性能。     

DS/SS通信系统多个窄带干扰消除算法研究

首先提出了一种基于WPT Kalman的干扰分离、增强和消除算法。该算估采用小波包变换 (WPT)准确地跟踪单个干扰的频率和带宽并将其从接收信号中分离出来 ,然后对其使用Kalman滤波进行增强。利用干扰分离所使用的小波包基对消除干扰以后的信号进行再次WPT ,得到单个干扰的量测噪声 ,并采用一种独特的参数估计方法实现量测噪声参数的在线实时估计 ,从而改善了Kalman滤波对干扰信号波形的估计性能。该方法综合利用了WPT自适应构建信号特性所对应的“最佳”滤波器组的能力和Kalman滤波对未知信号的线性的、无偏的、最小方差估计的特点以及量测噪声参数在线实时估计策略的优点 ,可以很好地恢复多个独立的、时变的窄带干扰以便消除。仿真结果表明 ,该算法可以提高DS/SS通信系统抗窄带干扰的能力     

基于阵列信号处理的新型虚拟暗室测试方法

在复杂电磁环境中,如何对电子设备产生的电磁辐射进行准确测量一直是亟待解决的典型工程问题。提出了一种具有环境干扰抑制效果的外场辐射发射测试新方法,不同于传统的基于自适应噪声抵消方式的虚拟暗室测试方法,其采用空间谱估计和自适应宽带波束形成等阵列信号处理方式以实现对环境干扰的空域滤除。计算机仿真以及试验结果证明,所提方法在保证受试设备辐射特性无失真的情况下,能同时有效滤除被测信号中混迭的同频、宽带等不同体制的环境干扰,弥补了虚拟暗室测试技术的不足,提高了外场电磁辐射测量的速度和精度。     

基于图拉普拉斯嵌入的合成孔径雷达时变窄带干扰抑制算法

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)作为一种宽带系统, 常与同频段内其他有源电磁系统发生冲突, 这些信号相较于宽带SAR系统而言, 大部分是窄带干扰(narrow-band interference, NBI), 会对高分辨SAR成像系统产生严重干扰。早期关于NBI抑制问题的研究中, 很少有人注意到NBIs在不同脉冲之间可能具有局部时变特性, 这削弱了某些经典方法在干扰抑制上的性能。因此, 本文提出了一种图拉普拉斯嵌入(graph Laplacian embedding, GLE)算法, 通过在不同脉冲信号之间构建拉普拉斯嵌入关系来抑制NBIs。这使得局部时变的干扰能够被嵌入到非线性低维流形中, 并被有效去除。对实测受NBI干扰的SAR数据进行处理, 处理后的结果证明了所提方法的有效性。     

基于自适应抗干扰技术的辐射发射现场测量方法

提出了一种具有干扰抑制效果的外场辐射发射测试新方法。该方法通过获取多通道接收数据,利用多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法获取受试设备的辐射信号和现场其他干扰信号的波达方向,并采取最小方差无畸变波束形成算法在干扰信号来向形成阵列天线方向图的“零陷”,从而实现对干扰信号空间抑制。结合短时傅里叶变换方法,对不同体制的干扰信号的抑制效果进行时频域仿真。结果表明,该方法在保证受试设备辐射特性无失真的情况下,既能同时抑制多个干扰源,又能有效抑制同频干扰和宽带干扰。     

基于相对误差互相关函数的变步长LMS算法

许多时变步长自适应滤波算法被用来解决标准LMS算法的固有矛盾,但实验表明这些算法易受独立噪声的干扰,或计算量大、耗时太长。针对上述问题,提出了一种新的变步长LMS自适应滤波算法,它采用相对的误差互相关函数来控制步长更新。该算法计算量小、易于控制,具有快速的收敛速度和较小的失调,不受已存在的非相关噪声的影响,可很好地应用于自适应对消系统中,且在低信噪比环境中仍能保持良好的性能。计算机仿真及实测数据的处理与理论分析结果一致。     

联合正交投影与盲波束形成的干扰抑制方法

针对L频段数字航空通信系统1(L-band digital aeronautical communications system 1, L-DACS1)以内嵌方式部署在航空无线电导航频段而产生的高强度测距仪脉冲信号干扰正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)接收机的问题,提出联合正交投影与盲波束形成的干扰抑制方法。接收机首先通过将接收信号矢量投影到干扰信号正交补空间的方法消除高强度测距仪脉冲干扰,然后利用OFDM信号循环前缀的对称特性,基于期望信号与参考信号矢量内积度量最大化准则得到波束形成权值,并通过波束形成方法提取OFDM直射径信号。计算机仿真表明:论文提出方法可有效克服测距仪脉冲及OFDM散射径信号的干扰,提高L频段数字航空通信系统1的链路传输的可靠性。     

基于修正空间平滑的改进正交化波束形成算法

针对正交化自适应波束形成算法的零点会偏离干扰方向、当干扰相干时算法失效问题,提出了一种基于修正空间平滑的改进正交化自适应波束形成算法。该算法利用修正空间平滑技术克服正交化算法不能工作于相干干扰环境的缺点;利用总体最小二乘方法得到噪声子空间,总体最小二乘处理减轻了噪声的影响,因而估计的噪声子空间接近真实噪声子空间,干扰方向形成零点。计算机仿真结果表明此算法是有效的。     

多LFM信号自适应时频表示方法

提出了一种多线性调频信号自适应时频表示方法及其快速算法:首先采用分数阶傅里叶变换的快速算法计算出模糊函数,再通过Radon-Ambiguity变换设计出信号的最优核函数,以滤除噪声和多线性调频信号在模糊域中的互项,最后通过二维傅里叶变换得到信号的时频表示。在多分量线性调频信号情况下借助"clean"的思想来抑制强分量对弱分量的干扰。仿真表明该方法在低信噪比环境下也十分有效,且运算复杂度小。