QRD-LSL插值算法内部特征对窄带干扰抑制性能的影响

该文提出应用基于QR分解技术的最小二乘格形插值算法-QRD-LSL插值算法来抑制直扩系统中的窄带干扰;并着重分析了算法内部特征对窄带干扰抑制性能的影响,即算法阶递推过程的前后向阶递推次序选取模式(组合特征)和参与运算数据选取模式(对称特征).理论分析和仿真结果表明,算法阶递推的选取次序对窄带干扰的抑制性能无明显影响,而对称型QRD-LSL插值算法的窄带干扰抑制性能优于非对称型算法.     

直扩通信中窄带干扰抑制的边带相关置换算法

论文提出了一种新的窄带干扰抑制算法,基于信号边带相关性的边带相关置换算法,通过计算接收信号频谱的边带相关函数确定载频和干扰中心频率,然后利用直扩信号频谱的对称性,用相对于窄带干扰的边带对称值代替干扰值达到消除干扰的目的。该算法对频谱具有对称性的调制方式都适用。计算机仿真结果表明边带相关置换算法的性能要优于变换域干扰置零的常规算法。     

DS/FH快跳频系统设计和窄带干扰抑制

跳频通信具有一定的抗窄带干扰的能力,跳速越高抗窄带干扰的能力越强.在DS/FH跳频系统中,解跳之后干扰信号存在于部分的扩频信号,相当于扩频信号内存在时变的干扰信号.文中将Turbo纠错码和分集合并技术联合应用于DS/FH快跳频系统中,利用信号的分集特性,采用奇异值分解的算法检测受干扰的跳频信号,将未受干扰的跳频信号合并,结果表明采用Turbo码的快速跳频方式时可以实现窄带干扰抑制.     

直扩通信系统抗窄带干扰技术研究与仿真

针对直扩通信系统中的强窄带干扰问题,通过Matlab/Simulink搭建完整的直扩通信系统模型.在此基础上分析了一种改进型的重叠变换干扰抑制算法.该算法利用重叠加窗降低了因数据截断引起的频谱泄漏,同时也减少了因加窗引入的信噪比损耗.计算机仿真分析证明,该算法可有效抑制强窄带干扰,改善系统的误码性能,提高系统的抗干扰能力.     

适用于两发射天线V-BLAST OFDM系统的排序插值QR分解算法

最近提出的插值QR分解算法有效降低了V-BLAST OFDM信号检测的复杂度。在大部分检测算法中,对信道矩阵按某策略排序后可进一步提高算法性能,但插值QR分解算法不能直接应用于这种情况。为解决这一问题,本文结合分组排序与插值QR分解的思路,通过引入不同列排序矩阵QR分解间的关系,提出一种适用于两发射天线的低复杂度排序插值QR算法。该算法可作为采用连续干扰抵消或球形译码算法的V-BLAST OFDM信号检测预处理方法。与对插值QR分解算法直接扩展的方法相比,该算法随着接收天线数的增多,复杂度节省程度更为明显,因此更适合基站接收机设计。     

窄带干扰下基于子空间跟踪的扩频序列估计

针对窄带干扰条件下低信噪比直扩信号扩频序列（Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS）的盲估计问题,提出了一种基于子空间跟踪的扩频波形估计算法.该方法避开了直接的特征分解求解,利用滑动窗技术取得码同步,根据求解结果可以估计出信号所夹杂的窄带干扰特征波形,并进一步消除窄带干扰估计出信号的扩频码序列.结果表明,该算法在低信噪比条件下能完成对PN码序列的精确估计,降低了数据的存储量,易于硬件实现.     

窄带干扰条件下含有未知载频的直扩信号的伪码序列估计

为了解决窄带干扰条件下含有未知载频的直扩信号的伪码序列的估计问题,该文在已知码片速率和伪码周期的前提下,提出一种结合矩阵特征分解和线性调频Z变换的伪码序列盲估计算法。该方法对接收信号分段获得观察向量,并对观察向量的相关矩阵进行特征分解,最后应用改进的最小描述长度(MDL)准则和线性调频Z变换(CZT)对特征向量进行处理,可以估计出窄带干扰信号,同时还可以估计出信号的载频和伪码序列。仿真实验给出了不同干扰信号和不同伪码序列长度时算法的性能曲线,理论分析和仿真结果都表明了该方法能有效地工作在较低的信噪比下。     

调频信号对直扩系统的干扰分析

本文分析调频信号对直扩系统的干扰效应,导出了既能适合于窄带调频又能适合于宽带调频情况的干扰计算公式。文中提出等效噪声功率谱密度的概念。只要知道干扰信号的功率谱密度函致,即可将其折算为等效噪声功率谱密度,从而算出直扩系统的误码率。采用此法,可方便地分析出FDM-FM或TV-FM信号干扰下的直扩系统接收性能。     

结合图像处理与时频分析的直扩/跳频信号参数估计

为实现扩频带宽大于跳频间隔、干扰信号强度较大及存在信道噪声时直扩/跳频(DS/FH)信号参数精确估计,提出了一种结合图像处理算法与时频分析技术的DS/FH信号参数估计方法。该方法首先利用时频分析算法提取DS/FH信号的时频分布图,然后结合干扰分量在时频图中的图像特征,利用图像处理的开运算与闭运算剔除了图像中的孤立干扰点及"空洞"干扰点。特别地,为抑制复杂的毛刺干扰信号提出了一种迭代相关匹配算法。最后通过分析图像像素位置与时频参数的对应关系完成DS/FH信号的参数估计。仿真实验表明,该方法可以有效消除干扰信号的影响,准确快速提取混合扩频信号的时频参数。     

自适应滤波技术在扩频通信系统抗窄带干扰中的应用

自适应滤波技术在扩频通信窄带干扰抑制的应用中,需要一种快速收敛的自适应算法以便能跟踪快速变化的干扰信号。文章提出将基于LSL自适应算法的格型滤波器应用于直接序列扩频通信系统中。仿真结果表明,LSL自适应算法在线性预测中具有快速收敛特性,并且在收敛过程中具有数值稳定性,从而显著改善了系统的抗窄带干扰能力。     

QR-decomposition-based least-squares lattice interpolators

QR-decomposition-based least-squares lattice (QRD-LSL) predictors have been extensively applied in the design of order-recursive adaptive filters. This work presents QRD-LSL interpolators that use both past and future data samples to estimate the present data sample based on a novel decoupling property. We show that the order-recursive QRD-LSL interpolators display better numerical properties and achieve a higher level of computational efficiency than the conventional LSL interpolators. Except for an overall delay needed for physical realization, QRD-LSL interpolators can substantially outperform QRD-LSL predictors while retaining all the desirable features of the latter     

A state-space approach to adaptive RLS filtering

Adaptive filtering algorithms fall into four main groups: recursive least squares (RLS) algorithms and the corresponding fast versions; QR- and inverse QR-least squares algorithms; least squares lattice (LSL) and QR decomposition-based least squares lattice (QRD-LSL) algorithms; and gradient-based algorithms such as the least-mean square (LMS) algorithm. Our purpose in this article is to present yet another approach, for the sake of achieving two important goals. The first one is to show how several different variants of the recursive least-squares algorithm can be directly related to the widely studied Kalman filtering problem of estimation and control. Our second important goal is to present all the different versions of the RLS algorithm in computationally convenient square-root forms: a prearray of numbers has to be triangularized by a rotation, or a sequence of elementary rotations, in order to yield a postarray of numbers. The quantities needed to form the next prearray can then be read off from the entries of the postarray, and the procedure can be repeated; the explicit forms of the rotation matrices are not needed in most cases     

Narrow-band interference rejection in DS/CDMA systems using adaptive (QRD-LSL)-based nonlinear ACM interpolators

An Mth order adaptive lattice filter automatically generates all M of the outputs that would be provided by M separate transversal filters. This feature may effectively suppress narrow-band interference (NBI) of either unknown or time-varying bandwidth (or number of frequency bands) in direct-sequence code-division multiple access systems for which the order of the interference rejection filter that achieves the optimal performance is unknown or constantly changing. Moreover, a lattice filter may significantly outperform its transversal counterpart in complex jamming environments in which the adaptive lattice filter must suppress multiple jammers, since each stage of a lattice filter adapts to suppress an orthogonal component of the NBI. The paper develops a computationally efficient and numerically stable adaptive QR-decomposition-based least squares lattice (QRD-LSL)-based nonlinear approximate conditional mean interpolator to suppress NBI effectively. Simulation results demonstrate that both the signal-to-noise ratio improvement and the convergence rate achieved by the proposed interpolators outperform those of other existing prediction-based techniques.     

基于信息辅助块稀疏贝叶斯学习的直扩通信窄带干扰抑制

现有基于Nyquist-Shannon采样定理的窄带干扰(Narrowband Interference,NBI)抑制方法存在应用受限于采样率较高的问题。应用压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论解决上述问题,利用NBI在频域表现出的块稀疏特性以及直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)信号的类噪声特性,提出了基于块稀疏贝叶斯学习(Block Sparse Bayesian Learning,BSBL)框架的DSSS通信NBI抑制模型。实现干扰抑制后,利用传统的CS重构算法实现DSSS信号的压缩域解调。为进一步提高算法性能,将NBI稀疏分块的块内自相关矩阵建模为单位矩阵,提出了信息辅助BSBL(Aid BSBL,ABSBL)算法,设计了基于ABSBL的DSSS通信NBI抑制算法。该算法在保持较好NBI抑制性能的条件下,提高了运算效率并且不依赖NBI的稀疏结构。仿真验证和对比分析结果表明,所提方法能够有效抑制DSSS通信中的NBI,在干扰强度相同的条件下,NBI带宽越小、压缩率越大,算法对NBI的抑制性能越好。     

Cyclostationarity-Based Narrowband Interference Suppression for Heterogeneous Networks Using Neural Network

This paper proposes a narrowband interference (NBI) suppression algorithm for Direct Sequence-Code Division Multiple Access systems. The NBI is considered from heterogeneous networks, and predicted based on its cyclostationary characteristic using a nonlinear feed-forward neural network predictor which eliminates the nonlinearity of the spread spectrum (SS) signal in the NBI prediction. To further improve the suppression performance, this paper exploits the structure of the spreading code, and proposes an iterative code-aided algorithm to jointly estimate the NBI and the SS signal. Simulation results reveal that the proposed algorithm largely outperforms the conventional linear prediction filtering and linear-conjugate linear polyperiodically time-varying filtering methods in both the signal to interference plus noise ratio improvement and the bit error rates, when it operates in NBI-contaminated environments.     

基于WD和时频滑窗掩膜的SAR干扰抑制算法

窄带干扰(NarrowBand Interference,NBI)和宽带干扰(WideBand Interference,WBI)的存在将会大幅度地降低合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的质量.本文在对NBI和WBI的时频分析基础上,提出了一种基于Wigner分布(Wigner Distribution,WD)和时频面滑窗掩膜技术的干扰抑制算法.该算法首先利用瞬时时刻重构序列与原序列之间的联系,提出了一种基于WD的高效信号重构算法.然后采用平滑伪WD分布(Smoothed Pseudo Wigner Distribution,SPWD)作为时频掩膜抑制WD的交叉项,并结合WD信号重构算法和时频平面滑窗掩膜技术提取并重构干扰信号,最后将重构的干扰信号在原始回波中对消实现干扰抑制.该算法能有效抑制SAR图像中的时变NBI和WBI,同时能够尽可能保留有用信号.仿真数据和实测数据结果分析验证了本文方法的有效性.     

一种基于滤波器组的自适应门限窄带干扰抑制方法

针对直接序列扩频(DSSS)通信中的强窄带干扰,提出了一种基于重叠变换滤波器组的自适应门限窄带干扰抑制技术.该技术根据接收信号经过滤波器组后的统计特性,确定窄带干扰与扩频信号之间的阈值.通过降低高于阈值的子带信号的强度,降低了处理后的信号中的干扰能量,使接收信号的信噪比大大提高.     

自适应滤波LSL算法及其在去噪中的应用

讨论了基于前向预测误差和后向预测误差的最小二乘方格形(LSL)算法,并对LSL算法及其在噪声消除中的应用进行了分析研究。该算法结合了LMS算法的高计算效率和RLS算法的快速收敛等优点,在自适应信道均衡和自适应阵列信号处理等方面获得了应用。     

一种改进的基于ATF算法的直扩通信干扰抑制技术

提出了直扩通信中一种改进的基于ATF（自适应时频）算法的干扰抑制方法。对原有算法进行了优化并给出了相应的自适应去干扰算法。采用自适应滤波技术取代子带剔除法,自适应地跟踪窄带干扰,改善了有用信号的丢弃情况,有效地抑制了窄带干扰。分析和仿真结果表明,基于ATF算法的自适应小波包时频干扰抑制方法比传统的子带剔除法在性能上更为优越,干扰定位速度也较快,干扰抑制能力强。     

基于子空间跟踪的宽带短波探测低失真窄带干扰抑制算法

短波信道中窄带干扰分布密集,导致宽带短波探测系统接收信噪比恶化。针对传统子空间跟踪干扰抑制后信号失真较大而严重影响电离层信道参数精确提取的问题,论文基于自适应子空间跟踪提出了一种新颖的双子空间频谱标识算法,在抑制干扰的同时有效减小了信号失真。该算法利用基带探测信号频谱对称特性,通过干扰子空间标识得到非对称干扰频带内的有用信号;且使用信号子空间标识将干扰频带与信号频带有效分离实现干扰抑制。仿真分析与实测数据处理效果表明,双子空间频谱标识算法较大程度地保持了接收信号的原始状态,处理后数据较传统算法可以获得更高的相关后信噪比,大增加了探测信号的捕获概率,对于短波电离层信道探测具有特殊的重要意义。