抗交串自适应噪声对消系统的算法实现

针对一般的自适应噪声对消系统性能上存在的不足,引入了抗交串自适应噪声对消系统.抗交串自适应噪声对消系统在形式上由两个典型的自适应噪声对消模块串接而成.抗交串自适应噪声对消系统无须预先知道信号和噪声的特征,却能够相当好地抑制噪声的影响,又使有用信号不产生畸变.该文叙述了该系统的算法实现.计算机仿真结果表明,在强噪声环境背景下,该算法将功率信噪比提高了50db左右,而且运算速度快.该算法对某些特定采样信号的分析和处理有重要意义.     

基于改进的NLMP的自适应脉冲噪声对消器

在信号传输系统中,存在自适应算法不能处理的α-稳定脉冲噪声,在算法中将步长更新与系统输出误差e(n)的lp范数联系起来,利用系统的输出误差e(n)来确定自适应系统的步长,提出了一种适用于α-稳定脉冲噪声环境下的改进的NLMP自适应对消算法(MNLMP)。MNLMP很好地解决了NLMP算法收敛速度与稳态误差不能兼顾的缺点。通过计算机仿真,结果显示MNLMP比LMP、NLMP有更好的对消性能。同时,仿真结果显示在不同输入信噪比的情况下,MNLMP算法的输出信噪比其它两种算法有了明显的提高。     

线性多变量反馈系统开闭环各类零极点关系描述

通过正(逆)开环系统概念,讨论了多变量反馈系统开闭环系统极点多项式对消与开闭环 各类零极点结构特性的关系以及闭环系统零点的构成.     

MIMO系统混合灵敏度设计问题

本文分析了文献（１）中战斗机模型的设计结果,证明对于这类条件数较大的ＭＩＭＯ对象,由于条件数对消的存在,使得混合灵敏度问题的设计结果对于输入不确定性一般不能保证系统的鲁棒性,本文利用μ综合方法进行设计,同时兼顾了对象的输入,输出不确定性,使整个系统具有较好的鲁棒性。     

ICA和线性神经网络在带噪语音分离中的研究

用基于独立分量分析（ICA）的盲源分离方法对强噪声背景下的混合语音信号进行分离时,如果忽略噪声的影响则会产生很差的分离效果。为克服此不足,结合噪声对消和盲源分离,提出了一种在强噪声背景环境下的混合语音分离方法,即先将带噪观测信号通过线性神经网络构成自适应噪声对消器,然后采用ICA进行分离,与增加一路噪声作为源信号的分离方法相比,该方法具有更好的分离效果。     

实现邻道双工通信的一种有效措施

实现邻道双工通信,即消除本地发射机对接收机所产生的强信号阻塞干扰,是无线通信领域急待解决并有着十分重要意义的问题。本文结合我们的科研成果,在分析通信系统电磁兼容重要性的基础上,提出了用干扰对消技术解决这一问题的有效途径,并对干扰对消系统的组成、原理及应用作了深入分析。此技术颇有推广应用价值。     

辅助天线配置对自适应旁瓣对消系统性能的影响

为了研究辅助天线配置方法对机载相控阵雷达中自适应旁瓣对消系统性能的影响,本文设计了独立阵元、子阵面和阵元组合等辅助天线配置方案。仿真实验结果表明,在大多数辅助天线配置方案下,对消系统性能都比较好,没有十分明显的差别。只有当辅助天线在同一行或者同一列时,对消系统性能严重下降;采用单个阵元作为辅助天线比采用多个阵元组合成辅助天线的方法更具有优势,对消系统的干扰抑制效果也更好。因此,在机载相控阵雷达中,本文建议不要将某一行或者某一列配置为辅助天线,尽可能采用单个阵元作为辅助天线。     

基于干扰对消的测向方法

分析了自适应滤波和超分辨处理的内在联系，提出了具有自适应抗有源干扰能力的测向方法：基于干扰对消的测向方法－约束最小输出功率估计器和基于线阵输出相关矩阵对消的超分辨测向处理方法。首先，在理想情况下估计无源状态下的线阵输出的相关矩阵和有源状态下线阵输出的相关矩阵；其次，实施两种状态下的相关矩阵的对消运算，对消掉有源干扰和噪声，剩余的只是信号的相关矩阵；然后，再对该矩阵做超分辨处理。这种方法具有源干扰、     

神经网络自适应噪声对消的研究

基于神经网络中自适应线性单元（ＡＤＡＬＩＮＥ）,结合传统自适应噪声对消原理,提出了一种基于ＡＤＡＬＩＮＥ的改进型自适应噪声对消器。经仿真和实例证明,具有很强的噪声小主能力和鲁棒性。     

北斗导航接收机旁瓣对消技术研究

北斗导航信号数字化处理技术的研究和发展越来越受到人们的关注,自适应天线旁瓣对消技术在北斗导航接收机中得到了广泛应用。分析了自适应天线旁瓣对消的基本原理,给出了在相对带宽较宽的干扰下按照最小均方(LMS)准则求解最优权值的计算过程以及基于Cholesky分解求取干扰信号自相关矩阵逆阵的方法。最后通过MATLAB对所设计的自适应天线旁瓣对消系统进行仿真分析,其结果表明自适应旁瓣对消技术可有效对抗宽带干扰。