基于 RIE 的自适应窄带干扰抑制算法

针对直接序列扩频(direct sequence spread spectrum,DSSS)通信系统中窄带干扰(narrow-band interference,NBI)抑制问题,将窄带干扰存在性识别技术(recognition of interference existence,RIE)和变换域窄带干扰抑制算法相结合,提出了一种自适应窄带干扰抑制算法.该算法能根据接收到的信号,利用基于能限因子的RIE算法判断接收信号中是否含有窄带干扰信号,从而决定是否需要对其进行干扰抑制处理.理论分析表明,当接收信号中不合窄带干扰或干扰信号较小时,既可减少由于窄带干扰抑制算法对有用信号造成的损伤,提高误码率性能,又能降低系统处理的复杂度.仿真结果表明,自适应窄带干扰抑制方案抑制干扰误码率性能明显优于非自适应窄带干扰抑制方案.     

基于内插型双边带滤波器的时域自适应滤波

针对过采样条件下直接序列扩频（DSSS）系统中采样样值相关性造成在使用传统时域自适应滤波窄带干扰抑制方法时扩频信号失真的问题,提出一种改进的时域自适应滤波方法.该方法基于内插型双边带滤波器,采用抽取-内插结构,结合最小均方（LMS）算法进行自适应权值更新,实现窄带干扰抑制.理论分析和仿真结果表明,在高信噪比情况下,该方法与常规自适应滤波方法比较,具有更小的信噪比回退和有用信号畸变;同时低信噪比情况下,其误码率性能也略有优势.      

基于时变换域分布的码分多址复用系统干扰抑制技术

基于时频分布能同时分析信号在时间域和频率域的特点，针对CDMA Overlay通信系统中时变窄带干扰抑制问题，提出了一种广义的时域分布-时变域分布，利用接收信号的时变换域分布获得干扰的瞬时频率，并据此设计相应的时变滤波器对干扰进行抑制，在干扰为频率随时间变化的线性调频信号时，对时变干扰抑制方案进行了计算机仿真，结果表明，该方案可以有效地抑制系统中的时变窄带干扰。     

基于高阶循环统计量和线性预测的虚拟孔径扩展DOA估计

本文提出一种新的多径信号DOA估计方法--基于高阶循环统计量和线性预测的虚拟孔径扩展DOA估计算法.首先构造阵列接收信号的四阶循环累积量矩阵并估计其广义舵矢量,进而基于前后向线性预测(FBLP)估计每组多径信号的DOA,以进一步提高分辨力.该方法与扩展虚拟ESPRIT算法(即EVESPA)相比,兼有高阶累积量和循环统计量的优点,具有信号选择性和更强的抑制复杂噪声/干扰的能力;在小样本情况下估计空间距离较近的多径方向具有更高的分辨力;用包含K阵元均匀线阵的任意阵列所能接收的信号总数可以超过2K(K-1)/3个,适于信号数大大多于阵元数的情况.     

直接序列扩频通信中基于时频域相关性的抗单音干扰算法

直接序列扩频通信系统解扩以前采用干扰抑制算法可以显著增强抗窄带干扰性能。常用的干扰抑制方法为扩频信号建立平稳模型。本文通过分析扩频信号的产生机理，建立了扩频信号的循环平稳模型，采用频移滤波器(FRESH)同时利用时域相关性和谱相关来抑制单音干扰。仿真实验表明，FRESH滤波器相对于传统横向滤波器能够提高系统抗单音干扰性能。     

一种快速DSSS/QPSK信号检测方法

针对DSSS/QPSK扩频通信的非协作检测问题,研究提出了一种基于时域分析处理的检测方法,该方法基于DSSS/QPSK信号的基本特征,通过对接收到的信号在时域做简单的延迟相乘处理与自相关分析完成对信号的检测和实现对DSSS/QPSK扩频系统重要参数信息码周期的估计.计算机仿真模拟结果显示,文章所建议方法简单有效,可操作...     

基于时域干扰消除和能量RAKE接收的超宽带窄带干扰抑制算法

针对脉冲超宽带通信中的窄带干扰问题,根据超宽带信号为时域极窄脉冲而窄带干扰为连续波这一主要特点,提出了一种基于时域干扰消除和能量RAKE接收技术的超宽带时域窄带干扰抑制算法。首先,通过终端开路或者短路的传输线延时特定长度,与原始信号叠加实现了时域窄带干扰抑制,该方法克服了传统陷波法抑制干扰过程中也损失信号的缺点;然后,针对干扰抑制完成后人为引入的多径信号,采用了一种结构简单,计算复杂度较低的能量RAKE接收机。仿真结果表明,该接收机能够对多径信号进行能量的收集,且具有结构简单,计算复杂度较低的特点。     

基于小波包的变换域通信系统窄带干扰抑制技术

为了使变换域通信系统(TDCS)能够对窄带干扰频率进行精确定位,提高生成的基函数的频带利用率,提出了一种基于小波包变换的基函数生成方法.该方法采用树结构算法对信号进行分解,准确判断出窄带干扰的频率位置,改善了有用频带被过多剔除的情况.仿真结果表明,采用该方法的变换域通信系统比采用其他方法的变换域通信系统具有更强的干扰抑制能力和更好的自适应性.     

矩形二进相移键控窄带干扰抑制技术

对矩形二进相移键控(BPSK)窄带干扰以较高的扩频信号码片率进行采样，保留干扰的谱冗余，进一步建立了干扰的循环平稳模型，采用频移(FRESH)滤波器同时利用时域相关性和频域相关性来抑制窄带干扰．仿真实验表明，采用FRESH滤波器，相对于传统横向滤波器而言能够显著提高直接序列扩频通信系统抗窄带干扰性能。     

基于加窗DFT的DSSS系统变换域窄带干扰抑制技术

针对基于加窗离散傅里叶变换(DFT)的直接序列扩频(DSSS)系统窄带干扰抑制工程实现中的关键技术,分析了重叠相加法减小加窗对接收信号失真的效果,并首次提出一种基于频域谱线的模平方服从指数分布假设条件下的干扰检测和处理算法——自适应多门限检测干扰抑制算法,分析和仿真的结果表明,该算法有较强的自适应性能,可抑制扩频系统中存在的多种窄带干扰。     

基于信号循环平稳模型的抗单音干扰算法

直接序列扩频通信系统解扩以前采用干扰抑制算法，可以显著增强抗窄带干扰性能，常用的干扰抑制方法为扩频信号建立的是平稳模型，但扩频信号是循环平稳信号，为此，建立了扩频信号的循环平稳模型，较平稳模型能保留更多信息，基于循环平稳模型提出了一种新的抗干扰算法，以研究抗单音干扰性能，实验证明，对于伪随机码长度为1024的扩频系统，在误码率要求为10^-4时，采用该算法扩频通信系统抗单音干扰容限可以提高2.5dB。     

基于FFT的直扩系统中窄带干扰抑制技术研究与实现

针对直接序列扩频系统中窄带干扰问题,介绍了基于FFT的干扰抑制算法.根据直接序列扩频信号与窄带干扰信号在频域能量分布不同这一特性,利用快速傅立叶变换实现窄带干扰信号的实时检测和抑制.采用VHDL硬件描述语言对算法进行基于FPGA实现的可综合的描述.最后在硬件测试平台上进行性能测试,结果表明设计能有效抑制直接序列扩频系统中的窄带干扰.     

基于小波包变换和BP神经网络的DSSS系统干扰抑制算法

 提出功率分布优势小波包变换(PDP-WPT)和扩展BP神经网络(EBPNN),并基于两者提出针对直扩系统(DSSS)的变换域信息信号提取(TISI)干扰抑制算法。首先采用PDP-WPT高效跟踪直扩系统中的敌意干扰,提高算法收敛速度;然后通过EBPNN对变换系数进行信息信号的自适应识别达到干扰抑制的目的,具有复杂度低、鲁棒性好的特点。理论分析得到采用TISI后的扰信比(ISR)抑制量、信噪比(SNR)损失量和误码率(BER)的数学表达式。仿真结果表明：在相同干扰信号的情况下,与两种传统算法相比较,本算法的扰信比抑制量分别提高了43.8%和20.8%,信噪比损失量分别降低了62.5%和34.8%。     

基于DSSS-LFM-FRFT的ZigBee网络中抗RFID干扰研究

针对传统解决ZigBee/RFID(radio frequency identification)2种设备的信号同频干扰问题,采用信道调度算法存在频谱资源利用率低、通信效率低等问题,量化分析了两者信号冲突成因,并提出了基于直接序列扩频再线性调频的分数阶傅里叶变换自适应抗干扰方法(direct sequence spread spectrum-linear frequency modulation-fractional Fourier transform,DSSS-LFM-FRFT)。该方法将传统的ZigBee直接序列扩频技术进行改进,当系统检测到信号干扰时,在接收机解扩之前进行干扰抑制,通过线性调频再扩频技术展宽ZigBee信道信号频谱,接收机前端利用分数阶傅里叶变换滤除掉干扰信号之后再进行分数阶傅里叶逆变换,通过解扩还原信号。实验结果表明,该方法与传统DSSS比较,不仅提高了系统的抗干扰能力,还降低了误码率,实现了ZigBee/RFID共存时高效率通信,提高了无线网络频谱资源利用率。     

直扩系统中窄带干扰抑制技术

直扩系统中常常利用能量聚集度对窄带干扰进行定位,然后对干扰所在子带进行处理,从而达到抑制干扰的目的.当某次分解中左右节点中含有相近能量干扰时,将导致能量聚集度均匀而错误停止分解.为了解决这个问题,提出了一种利用多层分解对干扰进行定位的方法.当某节点的能量聚集度小于门限时,强迫子带算法继续分解并求取其子节点能量聚集度,对...     

一种新的直扩系统综合抗干扰技术

针对FFT-CME干扰抑制算法对以扫频干扰为典型的宽带非平稳干扰抑制效果有限的问题,提出一种新的直扩系统带内综合抗干扰算法.该算法基于DPT算法和牛顿迭代,并联合FFT-CME干扰抑制算法,实现了对窄带单音干扰、平稳宽带干扰、扫频干扰的有效抑制.仿真结果表明,综合抗干扰算法对干信比高达50dB的三种典型强干扰均可起到非常好的抑制效果.     

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。     

一种全数字解扩解调方法的性能仿真和技术实现研究

给出基于软件无线电的扩频通信接收系统实现方案．研究了采用全数字解扩解调方法及其在技术实现过程中对系统误比特率的影响，并与其他方法的扩频通信系统误比特率进行了MATLAB仿真分析比较．实验结果表明，所给方法在相同输入信噪比下，通过合理选取采样率、有效设计低通滤波器，系统误码性能最优．