基于自适应天线的跳频系统干扰抑制方法

自适应天线与跳频技术相结合可进一步提高系统的抗干扰性能.对跳频系统中快速跟踪干扰的抑制,采用基于特征空间(ESB)自适应波束形成算法可提高波束的收敛速度,并与空间平滑技术相结合,可有效抑制与期望信号相关的快速跟踪干扰.计算机仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于自适应波束形成的抗干扰跳频通信方案

本文将自适应波束形成技术与跳频通信相结合,提出了一种新的基于空间平滑算法与相位补偿算法的抗相关干扰跳频通信方案.该方案通过采用相位补偿算法,消除了跳频与自适应波束形成相结合时存在的波束指向偏差问题,提高了波束形成的收敛速度.将空间平滑算法应用到波束形成中,有效实现了对跳频通信系统中相关干扰的快速抑制.在强相关干扰环境下...     

虚拟多参考输入自适应同址干扰抵消算法

针对同一空间内相邻发射机对接收机产生的同址干扰,将接收信号过采样后虚拟出多路参考信号并与两级自适应滤波器相结合,构成了一种虚拟多参考输入自适应同址干扰抵消算法。通过在接收纯干扰信号阶段调整第一阶滤波器的权系数,接收信号中包含有用信号时调整第二阶滤波器的系数,实现消除同址干扰恢复有用信号的功能。仿真结果表明,所提同址干扰抵消算法与传统算法相比,在简化了耦合装置的同时,也具有更好的同址干扰抑制效果。     

同时同频全双工场景中的射频域自适应干扰抵消

考虑同时同频全双工无线收发信机的射频域自干扰抵消技术,现有研究多集中于利用手动方式调整自干扰估计信号的参数。针对这一问题,该文提出一种射频域的自适应干扰抵消算法。以正交、同相参考支路构成的自干扰估计结构为基础,利用梯度下降法搜索支路的最优权矢量,估计出自干扰信号,实现了射频域的自适应干扰抵消,并且给出了该算法的收敛性分析。分析与仿真表明,当迭代步长越大或统计时间越短时,算法的收敛速度越小。在100倍符号周期的统计时间,0.3的归一化步长,80 dB干信比以及0 dB信噪比的仿真条件下,该文提出的射频域自适应干扰抵消算法可以实现约100 dB的自干扰抑制。     

自适应算法在干扰抵消器应用中的比较研究

文中介绍了自适应滤波算法的原理和干扰抵消器工作原理，并将LMS算法、NLMS算法和变步长LMS算法分别应用在了干扰抵消器中进行了仿真。仿真的结果表明，三种自适应算法运用到了干扰抵消器中，都可以很好地滤除干扰，提取有用信号。其中运用了变步长LMS算法的干扰抵消器无论在收敛速度和滤波性能上，都要强于其他两种算法。     

强干扰下非平稳跳频信号高分辨测试技术研究

为了提高对强电磁辐射干扰下的非平稳跳频信号检测性能,提出一种基于时频分析的非平稳跳频信号高分辨测试技术.采用短时傅立叶变换构建非平稳信号的时频分析模型,把信号划分成许多小的时间间隔,在时间轴连续滑动窗口上对信号进行固有模态分解,提取非平稳跳频信号的Hilbert谱特征,谱特征有效反映了信号的幅值在整个频率段上随频率的变化情况,从而找出信号中跳变的频率分量,实现信号高分辨测试.仿真结果表明,采用该方法在强干扰条件下进行信号测试,信号输出的分辨能力较强,准确检测概率较高,性能优于传统方法.     

判决反馈变步长盲自适应多用户检测

多用户干扰是影响码分多址系统性能的主要因素之一.基于判决反馈原理,本文提出一种变步长盲自适应多用户检测算法,以抵消多址干扰.理论分析和数值模拟表明该算法的收敛性能和误码性能均好于MOE检测器.     

一种基于频谱估计的跳频系统干扰检测算法

跳额通信系统由于具有良好的抗干扰和抗衰落性能以及保密性强等优点,已被广泛应用于空间通信系统中.跳频通信系统的干扰检测是空间通信系统信道质量评估的一个关键环节,也是自适应跳频系统的关键核心技术.本文在跳频宽带接收模型基础上,分析对比了多种频谱估计能量检测算法,提出了一种基于AR模型的跳频干扰检测算法,并详细分析了其算法原理和门限设置算法,对多音干扰和部分频带干扰进行检测.经过仿真验证,在无线电静默期和通信过程中该算法都具有很好的检测性能.     

多址同信道干扰消除算法的研究

提出了基于最小均方误差(MMSE)的异步跳频多址同信道干扰消除算法,利用接收信号的差异性,以及期望用户信号的一致性,对译码时频矩阵进行求和判决和最小方差判决.并采用迭代算法进一步提高检测性能.仿真结果表明该算法具有较好的性能,且收敛性好.     

一种改进的数字同频直放站自适应反馈干扰抑制算法

基于数字地面电视广播(Digital Terrestrial Television Broadcasting,DTTB)同频直放站的回波干扰抑制,提出了一种变步长块LMS(Variable Step- size Block Normalized Least Mean Square,VSSBNLMS)自适应算法.此算法的目的是为了提高传统回波干扰抑制的自适应算法的收敛速度和降低计算复杂度.其将输入信号分为长度相等的块,在每一个数据块内,权值向量只更新一次,有效地降低了计算复杂度.另外,该算法通过输出误差控制更新步长的变化,与传统的归一化LMS(NLMS)和块LMS(BLMS)算法相比,提高了收敛速度.仿真结果表明,该算法具有良好的收敛速度和回波干扰抑制性能.