基于修正快速傅里叶变换算法的仪表着陆系统信号干扰抑制与定量分析

针对日益繁忙的机场空域和周边建筑对仪表着陆系统信号干扰的增加,以及传统模拟处理技术缺陷,提出一种基于修正快速傅里叶变换(FFT)频谱校正和最小均方差(LMS)算法自适应滤波器结合实现仪表着陆系统(ILS)信号鉴频分离的技术方案。该方案应用LMS自适应滤波器对ILS信号干扰进行抑制,完成滤波器的权值系数设定,并通过修正FFT技术在时域与频域内对ILS信号进行频谱分离与提取,修正其频谱幅值,以消除由于采样引起的频谱泄露和栅栏效应对信号的影响,使得提取信号逼近理想情况,提高调制度差(DDM)识别精度。针对ILS信号的干扰抑制与频域分离进行了仿真验证,结果表明所提出的信号处理系统技术方案能够有效地对干扰进行抑制,完成信号频域识别,为飞机着陆进近阶段提供准确可靠的导航信息。     

基于空时自适应处理的多波束抗干扰改进算法

传统的多波束算法无法处理与导航信号来自同一方向的窄带干扰。针对该问题,提出了一种改进的多波束抗干扰算法,级联时频域结合的IIR格型陷波器于多波束抗干扰算法中,通过IIR格型陷波器预测并抑制窄带干扰,通过多波束形成抑制宽带干扰。这种新的算法能有效地抑制窄带和宽带干扰,提升GPS抗干扰接收机的性能。     

基于过采样DFT滤波器组的GNSS窄带干扰抑制方法

对于全球导航卫星系统(GNSS)接收机而言,窄带干扰十分常见并且危害较大。对此提出一种基于过采样离散傅里叶变换(DFT)滤波器组的频域窄带干扰抑制技术。与传统的基于加窗DFT处理的方法相比,这种方法能够更好地减小干扰信号频谱泄露问题;而与基于临界采样DFT滤波器组方法相比,这种方法能够更加有效地降低导航信号的畸变问题,特别适合在卫星导航接收机中应用。理论分析和仿真结果表明,基于过采样DFT滤波器组的新方法具有更强的窄带干扰抑制能力和更小的插入损耗。     

LMS算法抑制直扩系统中窄带干扰的研究

直接序列扩频通信由于具有一定的抗干扰能力而被广泛应用,在实际通信中,当系统遭到大功率窄带干扰时,直扩系统的性能会严重恶化.针对直扩系统的抗干扰技术进行了研究,为了对窄带干扰进行抑制,提出了使用LMS自适应算法滤波器来抑制窄带干扰,来保证系统在不增加信号带宽的情况下,使直扩系统正常通信,并通过搭建仿真模型对系统进行仿真.仿真结果表明,LMS算法滤波器能有效抑制窄带干扰,证明可应用于直扩系统,能使系统的性能得到提高.     

窄带干扰下北斗卫星导航信号性能分析

在介绍近期公布的北斗卫星导航系统空间信号接口控制文件(interface control document)中B1频点QPSK(quadrature phase shift keying, 正交相移键控)调制信号及测距码构成的基础上, 针对窄带干扰对卫星导航信号性能影响问题, 通过建立卫星导航直接序列扩频通信系统模型, 对窄带干扰下的北斗卫星导航系统解扩处理增益、相关解扩处理变化规律、误码性能以及对导航信号等效载噪比的影响进行了分析和数字仿真。仿真结果表明, 窄带干扰下, 导航信号性能降低程度与干扰实施位置、扩频码特性、调制样式等有关, 导航信号的性能改善需综合考虑干扰特性、扩频特性及调制样式等方面的影响。     

一种基于多级维纳滤波的改进空时抗干扰算法

传统的空时自适应处理（STAP）算法不仅计算量大, 而且不能抑制与导航信号来自同一方向的窄带干扰。针对此问题, 提出了一种改进的STAP抗干扰算法, 将时频域结合的IIR格型陷波器与改进MSNWF的功率倒置算法相结合, 通过IIR格型陷波器预测并抑制窄带干扰, 通过改进MSNWF抑制宽带干扰并实现降维处理。这种新的算法不仅能更有效地抑制窄带和宽带干扰, 而且提升了计算速度和输出信干噪比（SINR）。     

基于共振稀疏分解的局部放电信号窄带干扰抑制新方法

针对电气设备局部放电信号容易被现场运行环境中的窄带干扰信号淹没、不易提取的难题,提出了基于共振稀疏分解的局部放电信号窄带干扰抑制新方法。该方法根据局部放电信号与窄带信号的振荡特征,分析并合理选择品质因子、冗余因子、分解层数和权重系数,实现了对含窄带干扰的局部放电信号的稀疏分解,并将其分解为高共振分量、低共振分量和残余分量,从而可提取出有效的局部放电信号。与小波变换阈值滤波法对比,该方法能更有效地抑制窄带干扰,且误差小、相似度高。仿真和实测数据的处理结果也验证了该方法的有效性。     

变步长LMS算法抑制窄带干扰技术研究

为抑制窄带信号并减少其对直接序列扩频通信系统的干扰,研究了一种新的变步长LMS算法处理信号。根据步长调节原则,结合双曲正割函数来调整步长μ(n)及误差e(n)的非线性关系。对算法进行理论分析,该算法提高了收敛速度,提升了收敛精度,降低了稳态时的误差。在MATLAB中通过搭建直接序列扩频通信系统进行仿真,研究结果表明该算法优于已有的算法,能更准确地预测及抑制音频干扰信号,增强了直扩通信系统的抗干扰性能。     

北斗导航接收机空时自适应干扰抑制算法研究

导航接收机常工作于复杂的电磁环境下,易受到电磁等干扰,导致其导航定位功能的精确度降低。针对这一问题,提出了空时自适应干扰抑制算法。该算法在不增加阵元的前提下,通过时间抽头来增加天线阵列的自由度,由此增加可处理干扰的数目,增强对宽带干扰和窄带干扰的抑制能力。通过MATLAB仿真验证了该算法的有效性。     

直扩通信系统窄带干扰的抑制技术研究

该文先给出直接序列扩频通信系统的一般模型，然后应用SYSTEMVIEW对其进行系统仿真，认识到系统本身因其扩频增益具有较强的抗窄带干扰能力，比较了不同地址码接收端的输出，系统同样具有抗多址干扰的能力。考虑到因带宽限制，仅仅依赖系统本身的扩频增益抑制干扰是不够的，因而在接收端解扩之前加人一个自适应滤波器。该文证明了该自适应滤波器对窄带干扰抑制的有效性，分析了LMS算法。最后应用MATLAB仿真了自适应滤波的整个过程，结论是应用基于LMS算法的自适应滤波器能极大地降低误码率，能抑制掉单音／窄带干扰的绝大部分能量。     

毫米波通信中的快速频域接收机算法

To suppress interference signals in millimeter wave communications, especially narrowband interference signals, a receiv- er algorithm based on frequency domain with fast convergence is proposed. The algorithm introduces the weight leakage factor and the convergence factor, which proves the superiority of the algorithm proposed in this paper in suppressing the narrowband interfer- ence of the system under the same environment from both theoretical and simulation aspects. Whether in terms of convergence speed or bit error rate performance, the new algorithm can achieve a good result. This algorithm can enable the ultra-wideband re- ceiving system to achieve rapid convergence and reduce the impact of narrowband interference on system performance.     

一种新的变步长频域块LMS算法

针对现有直接序列扩频（DSSS）通信抗干扰系统中的传统频域块最小均方误差（FBLMS）算法在收敛速度和稳态误差之间存在矛盾的问题,提出了一种新的变步长算法--VSS-FBLMS算法,该算法通过输出信号中剩余干扰所占整体噪声信号的比例来调节变步长因子,步长因子随着干扰的被滤除而逐渐减小,使得DSSS通信抗干扰系统获得更好的抑制干扰效果。首先对传统FBLMS算法的DSSS抗干扰系统进行了介绍,然后对提出的VSS-FBLMS算法进行分析,最后将新算法和传统算法加入DSSS通信抗干扰系统中进行仿真对比。理论分析和仿真结果表明,VSS-FBLMS算法不仅可以有效滤除窄带干扰,而且抗干扰性能优于传统FBLMS算法,收敛速率和稳态误差也都优于传统FBLMS算法。     

窄带阻抗匹配下信号传输的偏差控制仿真

窄带信号传输偏差控制是提高信号传输速率和满足大众需求的关键技术,针对当前相关研究成果存在实现后系统运行稳定性控制效果有待优化的问题,提出基于判决反馈的窄带阻抗匹配下信号传输的偏差控制方法。通过窄带信号抽样定理,利用降低采样频率实现窄带阻抗匹配下信号采集,根据采集到的信号,考虑到偏差通常在各种干扰下产生,设计并构建双环判决反馈下自适应滤波器,在偏差控制中,设定系统含有直扩部分,抑制信号传输中的干扰,并以减少信号失真为目的,引入判决反馈电路,判决反馈系统根据传输信号码片获取干扰信号估算值,并将所得估算值当作参照输入至自适应滤波器中,利用参照信号和原始信号的直扩部分相关性减小,使判决反馈可以更好地对窄带阻抗匹配下信号传输干扰进行抑制,并减少信号失真情况,从而实现信号传输偏差控制。实验结果表明,所提方法可以很好地抑制各种干扰,实现了信号传输偏差的高效控制。     

基于聚类分析的常规通信信号自动分选方法

为了从干扰环境中自动分选出常规通信信号,提出了一种基于聚类分析的信号分选方法,它主要包括测量集分割和信号跟踪两部分。测量集分割用于对频域检测和测向得到的测量集进行识别,从中获得对该测量集有贡献的窄带信号的特征参数;信号跟踪就是根据常规通信信号的特点,对截获信号进行序贯聚类,剔除干扰信号。实验结果表明,测量集分割方法的识别正确率在94％以上,能够准确估计各窄带信号的特征参数;所提出的分选方法能够从干扰环境中正确分选出常规通信信号。     

OFDM系统中的窄带干扰抑制

正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）技术由于其对频谱的利用率高、抵抗多径的能力好等优势,已经成为了最常用的多载波传输方案。但是OFDM系统易受窄带干扰的影响,导致其系统误码率显著上升。针对这一缺点,提出了一种有效的窄带干扰消除算法。在频域对窄带干扰的参数进行高精度估计并根据估计的参数重建干扰,从而实现对干扰的准确消除。采用了最大似然估计法结合零填充插值法进行初步估计,避免了由于频谱泄漏导致的误判。利用初步估计出的频率变换接收信号的频率,应用加权相位平均算法来获得干扰频率的精确估计。利用仿真平台进行仿真建模,测试了不同干扰强度下系统的误码率性能。实验表明所提算法可以有效提升系统误码率性能,且受干扰强度影响不大。     

直接序列扩频系统中的窄带干扰抑制

扩频技术在新兴的个人无线通信中得到了广泛的应用。由于可用频带的限制,扩频通信系统要与现有的窄带通信系统共享相同的频带,而且扩频信号的幅度相对于窄带信号的幅度要小很多。尽管扩频通信系统自身具有抗窄带干扰的能力,但当存在窄带干扰的时候,有效的窄带干扰抑制技术可以提高系统性能。该文主要对最小均方误差检测技术抑制窄带干扰进行了研究,分析了其性能及自适应算法的实现。仿真结果证明,应用最小均方误差检测可以有效地对抗数字窄带干扰。