时间反演UWB通信系统的窄带干扰抑制

超宽带(ultra wide band, UWB)通信系统工作在3.1~10.6 GHz的频谱范围内,与现存的一些通信系统共用频谱资源。为了防止UWB通信系统对其他通信系统造成干扰,美国联邦通信委员会将UWB的室内辐射功率谱密度限制在-41.3 dBm/MHz以下,但UWB通信系统会受到其共存的窄带系统的严重干扰。针对此问题,本文在接收端设计了一种自适应无限脉冲响应陷波器,推导了-3 dB处的自适应带宽,同时结合最速下降算法,找到陷波器的最优带宽,从而抑制UWB中的窄带干扰(narrow band interference, NBI)。最后使用蒙特卡罗仿真验证出自适应陷波器有效抑制了时间反演(time reversal, TR)UWB通信系统中的NBI,提升系统误比特率(bit error rate, BER)。     

基于贝叶斯压缩感知的CSR稳健参数估计方法

针对“完全扰动”情况下压缩感知雷达(compressed sensing radar, CSR)观测矢量和感知矩阵严重失配,进而引起参数估计性能急剧下降的问题,提出了一种基于贝叶斯压缩感知(Bayesian compressed sensing, BCS)的稳健参数估计方法。首先构造“完全扰动”情况下CSR参数估计的稀疏线性模型,并从稀疏矢量的最大后验概率(maximum a posteriori, MAP)出发,推导了完全扰动矩阵服从柯西分布时的优化目标函数;随后通过稀疏矢量和尺度参数的交替迭代,求得稀疏矢量的最优解。与现有重构算法及其改进算法相比,该方法能够有效改善CSR系统应对失配误差的稳健性,提高目标成功检测的概率和参数估计的精度。计算机仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。     

捷变频雷达联合脉内频率编码抗间歇采样干扰

间歇采样转发干扰通过对雷达信号进行部分采样并迅速转发, 在当前脉冲重复周期内, 产生相干假目标串, 使得基于传统频率捷变雷达的目标检测面临严峻挑战。因此, 在频率捷变技术基础上提出一种捷变频雷达联合脉内频率编码的抗间歇采样干扰方法。针对间歇采样干扰时域不连续的特点, 通过脉内频率编码-脉间频率捷变实现子脉冲间的相互掩护。脉冲压缩后, 首先利用最大类间方差法(Otsu)自适应计算阈值并抑制干扰, 然后通过二维稀疏重构方法实现目标检测。理论分析和仿真实验证明所提方法可以有效对抗间歇采样干扰。     

非凸松弛原子范数空时动目标参数估计算法

针对参数稀疏恢复空时自适应处理中的动目标参数估计存在字典失配的问题，提出一种非凸松弛原子范数空时动目标参数估计算法。该方法利用目标回波在角度-多普勒域的稀疏特性，根据连续压缩感知和低秩矩阵恢复理论实现了运动目标方位角和速度的高精度、超分辨率估计，避免了稀疏恢复中的字典失配问题，有效提高了动目标参数估计性能。仿真实验结果表明，相较于已有基于字典网格的稀疏恢复参数估计方法和原子范数估计方法，所提算法具有更高的参数估计精度和对空间紧邻目标的分辨能力。     

多带正交压缩采样雷达回波信号的快速重构

多带正交压缩采样可实现多带模拟信号的亚Landau率采样,并同时获取每个子带同相和正交分量的压缩测量。对于多带雷达应用而言,恢复所有子带回波信号需求解多个大规模稀疏重构问题,计算量大、实时能力差。以探测同一场景的等带宽多带雷达为背景,在分析回波信号特征的基础上,揭示回波信号的块稀疏性,提出采用块稀疏重构模型恢复所有子带回波,发展块稀疏分段滑动快速重构方法。为了提高重构性能,对块正交匹配追踪算法进行了改进,提出了一个两步块正交匹配追踪算法。仿真结果验证了块稀疏分段滑动重构方法的有效性和正确性。     

带宽有限多址通信系统中的干扰抑制研究

研究了一种新的带宽有限多址系统中的非平稳宽带干扰抑制技术,与直接序列扩频(DSSS)系统相比,频谱不会扩展、带宽效率高、保密性强。对非平稳宽带干扰,以线性调频(LFM)为干扰模型,提出了基于时频分布特性消除干扰的方法。仿真证明,在没有编码,干信比(ISR)为20 dB时,该系统性能仅约损失1 dB,在保证带宽效率的同时,很好地消除了系统的人为干扰。     

基于时变白化滤波器的DSSS系统干扰盲检测

将循环维纳滤波应用于直接序列扩频(direct sequence spread spectrum, DSSS)系统的干扰检测, 并提出了一种干扰盲检测器, 称之为时变白化滤波检测器。由于DSSS信号和干扰信号具有不同的循环平稳特征, 因此可以调整时变白化滤波检测器的滤波器系数, 使干扰检测器的输出只包含背景噪声和干扰信号, 从而实现干扰盲检测。仿真结果表明, 采用本文提出的循环平稳干扰检测器的DSSS接收系统能够在较大的干信比范围内检测干扰信号的存在, 并且在性能上优于时不变白化滤波检测器。     

基于压缩感知信号重构的间歇采样转发干扰对抗方法

间歇采样转发干扰是一种针对大时宽带宽线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号的新型相干干扰样式,通过不同的参数设置可以形成逼真多假目标以及具有压制效果的密集假目标干扰。根据间歇采样转发干扰“存储转发存储转发”的干扰特点,给出了能量函数的定义,并根据目标回波信号和干扰信号能量函数的特征差异,提出了一种提取未受干扰影响的目标回波信号数据的方法;然后将其看作目标回波信号的压缩数据,利用其与解线调处理后的目标回波信号稀疏频域之间的线性关系,构建了压缩感知最小问题求解模型;最后,利用正交匹配追踪算法重构了目标回波信号,实现了对间歇采样转发干扰的抑制。蒙特卡罗仿真结果表明:通过设置合适的阈值,所提方法可以获得较好的干扰抑制性能和较高的抗干扰成功概率,并且不仅适用于中带LFM匹配滤波体制雷达,而且适应于宽带LFM去斜体制雷达。     

基于支撑集融合的分布式协作压缩频谱检测方法

针对认知无线电(cognitive radio, CR)宽带频谱检测过程中存在的采样压力大、数据传输量大、信道衰落严重等问题,提出了一种基于支撑集融合的分布式协作压缩频谱检测方法。在该方法中,本地信号重构过程和频谱稀疏支撑集的分布式融合过程反复交替进行,将本地重构过程中获得的稀疏支撑集信息进行分布式融合,又将融合结果作为先验信息指导本地信号再次重构,多次重复以实现信号重构与频谱检测。仿真结果表明,所提出方法的频谱检测性能可接近集中式的压缩检测方法,而该方法的迭代重构过程复杂度低,具有计算开销少的优势。     

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     

DSSS卫星通信中基于小波包变换的干扰抑制方法

卫星通信中利用直接序列扩频技术具有一定的抗干扰能力,但由于扩频增益无法做到无限大,当强干扰超过系统的干扰容限时,系统传输性能将会大幅降低。通过变换域信号处理技术对直接序列扩频中的干扰进行检测与抑制,能够增强其抗干扰能力。小波包变换具有优异的时频域局部分析能力,非常适合用于直接序列扩频系统中干扰检测与抑制。分别对规则小波包分解和最佳小波包分解进行了研究,提出了一种基于最佳小波包分解的干扰抑制新方法,通过将子带功率比与最小功率阈值相结合,实现对干扰进行定位和抑制。仿真结果表明,所提出的算法与基于规则小波包分解的干扰抑制和传统的快速傅里叶变换算法干扰抑制相比较,性能得到显著改善,且在计算复杂度上上升极少,是提高直接序列扩频信号抗干扰能力的更有效的选择。     

扩频测控系统常见干扰检测技术研究

以码分多址(code division multiple access,CDMA)测控系统常见干扰为研究对象,针对现存干扰检测技术中存在干扰类型分析不全面、计算复杂度高的问题,提出新型低运算复杂度的变换选择模式识别(transform selective mode distinguish,TSMD)检测方案。首先利用压缩增益(compression gain,CG)特性对脉冲干扰、线性调频干扰和窄带干扰进行检测,如果检测干扰为窄带干扰,既而通过模式识别技术中的谱均值-方差特性对音频干扰(包括多音干扰和单音干扰)、数字窄带干扰和自回归随机过程进行检测。仿真实验证明了该算法的有效性。     

改进的压缩感知限幅噪声消除方案

限幅引入非线性失真即限幅噪声, 使正交频分复用系统误码率性能显著下降。为消除限幅噪声, 本文提出了基于预估计限幅噪声位置的稀疏自适应匹配追踪方案。首先,在发送端信号送入信道之前, 根据信号幅度值, 预先估计被限幅采样点的位置, 使落在该采样点范围的限幅噪声作为压缩感知的观测值向量, 其次再对噪声进行重构。该预估计方案成功避免了信道对限幅噪声分布位置及幅值的干扰, 提高了重构精度。仿真结果表明,与传统压缩感知算法相比, 所提方案对系统的误码率性能及算法计算复杂度均有改善。     

Parameter estimation of DSSS signals in non-cooperative communication system

A new adaptive estimator for direct sequence spread spectrum （DSSS） signals using fourth-order cumulant based adaptive method is considered. The general higher-order statistics may not be easily applied in signal processing with too complex computation. Based on the fourth-order cumulant with 1-D slices and adaptive filters, an efficient algorithm is proposed to solve the problem and is extended for nonstationary stochastic processes. In order to achieve the accurate parameter estimation of direct sequence spread spectrum （DSSS） signals, the fast step uses the modified fourth-order cumulant to reduce the computing complexity. While the second step employs an adaptive recursive system to estimate the power spectrum in the frequency domain. In the case of intercepted signals without large enough data samples, the estimator provides good performance in parameter estimation and white Gaussian noise suppression. Computer simulations are included to corroborate the theoretical development with different signal-to-noise ratio conditions and recursive coefficients.     

低快拍下基于稀疏重构的大电磁矢量传感器阵列多维参数联合估计

大尺寸电磁矢量传感器(electro magnetic vector sensor,EMVS)比小尺寸EMVS辐射效率更高,研究其参数估计算法有助于推动EMVS的实装化应用.针对大尺寸EMVS阵列研究了低快拍下参数估计问题,提出基于稀疏重构的波达方向(direction of arrival,DOA)和极化参数联合估计...     

基于BSBL-BO算法的DME脉冲干扰抑制方法

针对测距仪(distance measure equipment, DME)信号干扰L频段数字航空通信系统1(L-band digital aeronautical communication system 1, L-DACS1)正交频分复用(orthogonal frequency-division multiplexing, OFDM)接收机的问题, 提出基于块稀疏贝叶斯学习-边界优化(block sparse bayesian learning-the bound optimization, BSBL-BO)算法的DME脉冲干扰抑制方法。首先, 利用OFDM接收机空子载波不传输有用信号的特点构造针对DME脉冲干扰信号的压缩感知模型; 然后基于BSBL-BO算法重构DME脉冲干扰信号; 最后在时域进行干扰消除。仿真结果表明, 该方法比已有的脉冲干扰抑制方法具有更高的重构精度和更快的运算速度, 进一步降低了OFDM接收机的误比特率, 提高了L-DACS1系统前向链路传输性能。     

基于软信道估计的JIED水声通信方法

为提高水声通信系统的数据传输速率和可靠性,提出一种新的基于软信道估计的联合迭代均衡译码(joint iterative equalization and decoding, JIED)水声通信方法。该方法利用软输入软输出(soft in soft out, SISO)译码器反馈的外似然比计算符号软估计信息,并应用于稀疏自适应信道估计器的抽头系数更新过程。经过译码器和均衡器之间多次迭代交换软信息联合处理接收信号,信道估计精度与均衡效果显著提高。水声通信实验结果表明在通信距离1.8 km、2 kHz有效带宽内,新方法在第2次迭代后即可实现2 kb/s的无误码传输,可以有效提高系统可靠性和传输速率。     

雷达动目标短时稀疏分数阶表示域探测方法

机动目标检测和精细化运动状态估计始终是雷达信号处理的热点和难点问题,基于时频分布的动目标检测方法难以同时获得高时频分辨率,且参数估计精度受搜索步长的限制。稀疏时频分布技术结合了经典时频分析技术和高分辨稀疏域信号处理的优势,是传统变换域处理技术的扩展。构建了短时稀疏分数阶表示域信号处理框架,并在此基础上,提出了两种雷达机动目标检测和估计方法,即短时稀疏分数阶变换和短时稀疏分数阶模糊函数,实现了时变信号的时间稀疏变换域高分辨表示。对海雷达目标探测试验验证表明,所提方法适用于复杂背景下雷达机动目标的探测,并能获得目标运动状态的精细估计。     

基于块稀疏矩阵恢复的MIMO雷达扩展目标高分辨成像算法

针对现有多输入多输出(multiple input multiple output,MIM O)雷达稀疏恢复成像算法中存在的运算量大、对扩展目标成像质量低的问题,提出一种基于块稀疏矩阵恢复的MIMO雷达扩展目标高分辨成像算法,通过引入目标块稀疏特征,提高对空间扩展目标的成像质量.首先,通过构造距离向和方位向感知矩阵,建...