基于LMS算法的混合干扰对消模块的设计与分析

为了解决无线通信中多类型混合干扰问题,利用LMS算法设计和仿真了混合干扰对消模块;首先对LMS自适应噪声干扰对消原理和周期性干扰分离原理进行了阐述和分析,通过分析可知自适应对消器的对消效果与LMS自适应算法阶数、步长的选取密切相关,而输入信号的自相关矩阵直接决定LMS参数的设置,不同类型的干扰差异较大;然后对混合干扰对消模块进行了建模,证明了所设计模块的可行性和有效性;最后,在不同信干噪比(SINR)下分析了所设计模块的性能,得出混合干扰对消模块在低信干噪比时性能好于高信干噪比时的结论。     

一种改进的Turbo多用户检测算法

在分析Turbo检测器的软最小均方误差干扰消除算法和部分并行干扰消除算法的基础上提出了一种新的多用户检测算法．该算法综合了前2种算法的优点，采用部分干扰对消代替软干扰消除，使误码率得到一定程度的提高．仿真结果表明：新算法的误码率性能较高，在低信噪比时更加适用．     

多输入多输出干扰信道中的功率分配方法

针对分布式迭代干扰协调(DIIA)算法没有充分利用信道对称性的问题,在收发信机干扰协调矩阵的基础上级联预编码矩阵,并分别对不同的数据流分配不同的功率,提出了考虑功率分配的分布式迭代干扰协调(PA-DIIA)算法.对于最大信干噪比(Max-SINR)算法也设计了考虑功率分配的最大信干噪比(PA-Max-SINR)算法.仿真结果表明:PA-DIIA算法与PA-Max-SINR算法在低分配功率下能获得更好的性能;在多数据流与高分配功率下PA-Max-SINR算法是次优的,此时选取PA-DIIA算法可获得更好的性能.     

一种改进的多级并行干扰对消算法——部分干扰对消算法（P—PIC）

研究了一种改进的多级并行干扰对消算法一部分干扰对消算法(P—PIC)，该算法在不增加算法复杂度的情况下能有效地提高算法性能。从干扰消除器输入的判决变量入手，从理论上分析了该算法对性能的改进，并给出了计算机的仿真结果，验证了理论分析的正确性。     

一种基于改进LMS算法的自适应消噪滤波器

自适应干扰对消是噪声消除的重要方法之一。本文研究了自适应消噪滤波器的设计问题,给出了一种应用归一化LMS算法的自适应消噪滤波算法。理论分析和仿真表明,本文给出的算法有较好的噪声消除效果,并且具有收敛速度快、稳态误差小的特点。     

一种改进的多级并行干扰对消算法——部分干扰对消算法（P-PIC）

研究了一种改进的多级并行干扰对消算法-部分干扰对消算法（P-PIC），该算法在不增加算法复 杂度的情况下能有效地提高算法性能。从干扰消除器输入的判决变量入手，从理论上分析了该算法对性能 的改进，并给出了计算机的仿真结果，验证了理论分析的正确性。     

基于数据预处理的改进GS正交化波束形成

针对常规Gram-Schmidt（GS）正交化算法在训练快拍中混有期望信号时,自适应波束会出现期望信号相消的问题,提出了基于数据预处理的改进GS正交化波束形成算法. 该算法构造阻塞矩阵进行数据预处理剔除期望信号,估计对应的协方差矩阵,并对其进行GS正交化重构干扰子空间,将静态加权矢量向干扰子空间作正交投影得到自适应权矢量. 同时,为准确估计干扰子空间,对协方差矩阵的正交化自适应门限进行了修正. 仿真结果表明,所提算法的输出信干噪比（SINR）比其它GS正交化算法有2 dB以上的性能改善.      

基于并行部分干扰对消检测的迭代多用户解码

基于用户信息比特最大后验概率解码的因子图表示及和-积算法，通过干扰估计值的渐进性能分析，提出了一种基于并行部分干扰对消检测的迭代多用户解码器，多用户检测模块的基本结构类似于并行部分干扰对消检测，但干扰估计来自信道译码模块，同时，信道译码模块还提供干扰估计误差特性，多用户检测模块据此选取消除估计多址干扰的比例，仿真结果表明，随着迭代次数的增加，这种接收器接近单用户系统性能。     

一种改进的多级并行干扰对消算法--部分干扰对消算法(P-PIC)

研究了一种改进的多级并行干扰对消算法-部分干扰对消算法(P-PIC),该算法在不增加算法复杂度的情况下能有效地提高算法性能.从干扰消除器输入的判决变量入手,从理论上分析了该算法对性能的改进,并给出了计算机的仿真结果,验证了理论分析的正确性.     

一种改进的自适应算法及其在语音增强中的应用

对基于累积误差准则和基于共轭梯度的自适应算法进行了讨论和比较,分析了各自的特点,在此基础上提出了一种改进的自适应算法。改进算法可以在保证算法稳定的前提下提高算法的收敛性能。将改进算法应用于基于自适应干扰对消的语音增强实验,结果表明,与原有算法相比,改进算法能够使含噪语音的信噪比有较大改善。     

多径环境下的密集假目标干扰抑制技术研究

密集假目标干扰兼具欺骗和压制的干扰效果,是对抗现代相参雷达的典型干扰. 对于地面雷达,当干扰机位于低仰角复杂环境时,其接收到的干扰信号可能存在多径效应,导致传统的副瓣对消（SLC）算法性能明显恶化. 针对该问题,提出一种基于多径筛选的并行SLC算法. 算法在假目标检测的基础上,通过K-Means无监督聚类对各假目标峰值的通道间相位矢量进行聚类分析;根据聚类结果筛选各路径的干扰样本进行并行SLC处理;针对各路对消结果进行同距离选小,从而实现多径环境下的密集假目标干扰抑制. 利用某型雷达采集的实测数据验证了算法的有效性.      

多基地相参雷达抗主瓣干扰性能分析

提出了多基地相参雷达抗主瓣干扰的新思路.分析了多基地相参雷达抗主瓣干扰的可行性,提出了改进的2步自适应算法.通过采用5种不同算法的仿真对比,结果表明:提出的NVFF-RLS自适应算法,无论从收敛速度还是目标信号分离效果均优于其它4种算法,使得SINR可改善约30～36 dB,对消效果体现了多基地相参雷达抗主瓣干扰的优势所在.     

一种改进的多用户检测算法

针对串行干扰消除算法和并行干扰消除算法的不足,提出一种将串行干扰消除检测算法和部分并行干扰消除检测算法的基本思想结合起来的新的干扰消除多用户检测算法.该算法相对于串行干扰消除算法和并行干扰消除算法性能在某些方面有所改进:克服了串行干扰消除算法时延大、不能实时实现的缺点,并对功率分布均匀时系统的误码率性能有所改善;改善了并行干扰消除算法在系统中没有严格功率控制时的误码率特性;同时具有合理的计算复杂度和简单的实现结构等特点.理论分析和仿真结果都验证该算法具有较好的性能.     

应用全极化辅助天线和Kalman滤波器的旁瓣干扰对抗方法

为减小干扰极化方式对旁瓣对消系统的影响,提出一种基于全极化辅助天线和Kalman滤波器的极化域-空域联合抗旁瓣干扰方法。首先对辅助天线进行正交双极化改造,根据极化通道功率优选辅助通道信号,进而利用Kalman滤波器进行闭环旁瓣对消。该方法将旁瓣对消系统看作误差预测滤波器,将优选的辅助通道加权和作为量测,通过迭代修正权值矢量,减小主通道信号与量测的误差,从而消除旁瓣干扰,提高主通道信噪比。仿真实验表明:该方法收敛速度快,适用于多辅助通道情况,对正交极化干扰的输出信噪比优于常规旁瓣对消约10dB,在低快拍条件下稳定性好。     

基于协方差矩阵的干扰阻塞算法

 为解决干扰阻塞算法对阵列接收信号构造阻塞矩阵进行干扰抵消后,位于干扰附近的信号会受到严重衰减而无法进一步检测的问题,提出一种基于协方差矩阵的干扰阻塞算法。针对阵列接收信号的协方差矩阵构造阻塞矩阵,利用协方差矩阵的特点实现干扰阻塞算法,减弱因干扰抵消而造成的信号衰减,利于信号的进一步检测。理论分析和计算机仿真结果表明,相对于干扰阻塞算法,基于协方差矩阵的干扰阻塞算法在信号和干扰相距较近时能有效抵消干扰同时减少对目标信号的衰减。     

弹载相控阵高重频阶梯变频雷达主瓣干扰抑制

针对弹载高重频阶梯变频雷达、相控阵单脉冲测角体制以及主瓣内干扰源数目为2的情况,提出了一种干扰抑制方法以及干扰背景中的目标角度参数估计方法.该方法在修正的方位俯仰坐标系上进行波束形成,实现了方向图函数在方位、俯仰方向上的可分离性;在各子阵输出信号的基础上利用数字处理形成和通道、方位差通道、俯仰差通道、其他辅助通道等8个独立的通道;采用多通道相关对消技术形成修正的和、差通道,在抑制干扰的同时保持单脉冲比不变.理论分析及仿真结果证实了该方法的有效性.     

用串行干扰消除算法提高同频组网信道估计精度

为降低TD-SCDMA系统同频组网时邻区干扰对信道估计精度的影响,提出了一种逐个邻区串行干扰消除的信道估计算法.算法先消除本小区用户的信号,然后依次对每个邻区进行信道估计,重构其中的强干扰用户信号,再逐个从接收训练序列中加以消除,最后用串行消除各个邻区干扰后的接收训练序列对本小区用户进行信道估计.仿真结果表明,采用串行干扰消除的信道估计方法信道估计误差较低,将其用于上行链路的联合检测接收机,解调性能约提升2 dB.因此,所提出的信道估计算法,可有效消除邻区强干扰用户对信道估计精度的影响,从而提高了同频组网时系统的性能.     

基于酉变换的改进GSO波束形成器

针对传统Gram-Schmidt正交化(GSO)波束形成器对干扰的抑制性能比较差的缺点,提出一种基于酉变换的改进GSO算法.该算法对训练数据进行酉变换,估计变换后数据的协方差矩阵并取其实部,待该实矩阵减去噪声分量后采用GSO算法重构变换后的干扰子空间,将经过同样变换后的静态波束加权矢量向该干扰子空间做正交投影得到自适应加权矢量.计算机仿真结果证明,在干噪比(INR)较高时该算法与基于特征值分解的子空间投影算法的性能相近.     

低时间复杂度的极化码译码算法

极化码的串行抵消列表(successive cancellation list,SCL)译码算法是目前应用最广泛的译码算法,但是复杂度和时延很高.为了降低时间复杂度,提出了一种基于综合检测(syndrome check,SC)的快速SCL译码与球形列表(list sphere decoding,LSD)译码相联合的办法,简称SC-SCSL(syndrome check successive cancellation sphere list)译码.该算法避免了SCL译码在不同路径的相同节点同时满足综合检测时,极易导致结果出错的情况,仿真结果表明,在同时满足综合检测时性能与SCL相差不大;同时联合了LSD译码,来降低时间复杂度.在几乎不损失性能的情况下,相比于循环冗余协助下的串行抵消列表(cyclic redundancy check aided successive cancellation list,CA-SCL)译码降低了50％～55％的时间复杂度.