基于自适应匹配追踪的MIMO-OFDM窄带干扰检测

针对基于压缩感知的MIMO-OFDM窄带干扰检测存在检测时间较长的问题,提出一种基于压缩感知的自适应匹配追踪窄带干扰信号检测算法。通过建立窄带干扰在频域的稀疏模型,提出将目前压缩感知中解决稀疏信号重构效果较好的自适应匹配追踪算法应用到窄带干扰信号检测中。理论分析与实验仿真结果表明,在干扰数目增加的情况下,本文算法不仅能够精准地重构窄带干扰信号,完成窄带干扰信号的精确检测,而且在检测时间方面具有更为明显的优势。     

一种短波OFDM系统窄带干扰消除技术

鉴于短波OFDM系统的频带较宽,很容易受到传统短波电台窄带的干扰,且当干扰严重时性能恶化的现状,提出了一种短波OFDM系统窄带干扰消除技术.该技术是以自适应子载波为基础,在接收端估计窄带干扰的位置和幅度等信息,然后将受窄带干扰影响的子载波关闭,并通过反馈信道将关闭子载波的信息反馈至发送端,使之在后续的通信过程中关闭这部分子载波.仿真结果表明:在信道估计准确的前提下,采用此消除技术的系统性能指标与无窄带干扰系统的误码率性能指标基本一致,对改善短波OFDM通信系统性能具有实际意义.     

直扩系统中基于小波包变换的自适应干扰抑制技术

研究了用离散小波包变换实现直扩通信系统中输入信号的分解，分析了小波包变换抵消窄带干扰的机理，对原有算法进行了优化并提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，基于树结构算法的自适应小波包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．     

基于FBLMS的罗兰C接收机中窄带干扰抑制技术

窄带干扰是影响现代通信系统和数字信号处理系统的主要干扰之一,针对目前的罗兰C接收机在抑制窄带干扰方面的缺陷,将FBLMS算法应用于窄带干扰的抑制,通过仿真后,其结果与目前常用的自适应陷波抑制窄带干扰技术相比,FBLMS算法不仅对窄带干扰,而且对噪声也有非常好的抑制效果。     

基于FBLMS的罗兰C接收机中窄带干扰抑制技术

窄带干扰是影响现代通信系统和数字信号处理系统的主要干扰之一，针对目前的罗兰C接收机车抑制窄带干扰方面的缺陷，将FBLMS算法应用于窄带干扰的抑制，通过仿真后，其结果与目前常用自适应陷波抑制窄带干扰技术相比，FBLMS算法不仅对窄带干扰，而且对噪声也有非常好的抑制效果。     

基于LMS算法的窄带干扰检测技术

直扩系统通常采用干扰抑制技术提高系统的干扰容限。在无干扰或小干扰情况下,直接进行干扰抑制会给接收端带来极大的信噪比损失,而窄带干扰检测技术可以有效解决这一问题。传统的窄带干扰检测技术常用于低信噪比情况下,而本文提出的基于LMS算法的干扰检测算法能够较好的适用于大信噪比范围与高信噪比情况,对于不同的信噪比该算法可以自适应选取相应的门限以较高的干扰检测率与较低误检率有效检测干扰,同时相对于其他算法该算法原理简单,容易实现。     

雷达抗窄带通信干扰的频域自适应算法及实现

基于频域自适应算法，研究了雷达抗窄带通信干扰的方法，并用TS101S芯片实现仿真．实验结果表明，采用频域自适应算法不仅可以很好抑制干扰、恢复信号，而且算法运算量小的特点对于在单重复周期内完成实时处理具有重要意义．     

混沌超宽带频率自适应DAA设计

为了解决超宽带(UWB)与现有窄带无线通信系统干扰问题,采用高斯7阶导脉冲作为UWB原始脉冲,使用Tent混沌序列作为扩频序列码,提出混沌扩频-载波调制算法,设计了一种混沌超宽带频率自适应检测避让(DAA)方案,可以保证稳定的UWB正常发射功率,具有较高的传输效率,能进行无间断通信. 仿真结果表明,产生的自适应陷波脉冲能够实现任意频段陷波,直接序列扩频系统中采用Tent混沌序列扩频码的误码率性能明显优于传统伪随机序列扩频码,具有灵活的窄带干扰抑制能力.     

基于MIMO—OFDM系统的自适应比特功率分配方案研究

将最优的比特分配算法应用于MIMO—OFDM系统．运用Chow算法和Levin Campello算法实现子信道的比特和功率分配,在MIMO—OFDM系统中采取奇异特征值分解方法来对抗子载波间干扰。仿真结果证明,该方法对于MIMO—OFDM系统自适应非常有效,而且较SISO—OFDM系统性能有显著的提高。     

一种OFDM系统的自适应配置干扰抵消方法

分析了目前OFDM系统中当信道时延大于保护间隔时,采用信道压缩方法后存在的问题,指出了信道压缩后目标信道某些频点产生深衰落的可能性,提出了一种OFDM传输系统中双重自适应配置的多径干扰抵消方法。通过自适应配置与信道压缩相结合的方法克服了压缩后由目标信道频率深衰落产生的较低信噪比的子载波在频域均衡时的影响,在减少系统保护间隔开销的同时进一步改善了误码率;通过蒙特卡洛(MONTE CARLO)方法在无线信道条件下对算法进行了模拟,模拟结果显示该方法能有效改善系统性能。     

共用天线结合导频的自适应跳频同址干扰抵消

针对空间受限平台跳频(FH)通信系统同址干扰的特点,提出共用天线结合导频的跳频同址干
扰抵消(CAP-FH-AIC)算法. 只需在自适应定频同址干扰抵消系统的基础上增加导频产生模
块和窄带滤波器,通过将多参考输入自适应跳频干扰抵消(M-AIC)转化为单参考输入自适应
定频同址干扰抵消(S-AIC)的方式即实现本算法. 算法实现简单、性能稳定,使跳频同址干
扰抵消可以获得和定频同址干扰抵消一致的性能.     

基于压缩感知的非整数点多径信道估计算法

基于压缩感知的稀疏信道估计充分利用无线信道的时域稀疏特性,大大降低正交频分复用(OFDM)波形设计时信道估计占用的导频数,提升带宽利用率．针对实测信道中普遍存在的非整数采样点时延的多径干扰,提出了一种基于噪声判决的高采样精度压缩感知信道估计算法,通过改进压缩感知测量矩阵和引入噪声估计判决,有效抵抗由非整数点时延多径引起的能量泄漏．仿真结果表明,相较于传统压缩感知信道估计算法,本算法能有效抵抗OFDM实用数字传输系统中的非整数采样点多径影响,性能具有明显优势．     

自适应WPM抗干扰系统中的WPT优选算法研究

为提高自适应小波包调制(WPM)系统抗窄带干扰能力,提出一种基于单音干扰的小波包树(WPT)优选算法.算法以误码率(BER)和有限信号传输能量为条件构造WPT节点处的代价函数,将树优选问题转化为搜索拉格朗日最小代价函数问题,通过剪枝方式搜索窄带干扰下的最优树.理论分析和仿真结果表明,优选算法在窄带干扰环境下能够简单准确地搜索到最优树,在不需要定时发送训练序列的条件下显著提高自适应WPM系统抗窄带干扰能力.     

认知干扰抑制超宽带自适应脉冲设计

为了解决认知超宽带（UWB）与窄带系统共存的问题,采用双极性高斯脉冲组合信号作为UWB脉冲基函数,使用厄米特矩阵特征向量分解方法实现了认知UWB自适应脉冲设计,从而达到抑制窄带干扰的目的. 仿真结果表明,提出的自适应脉冲序列的功率谱密度分布符合美国联邦通信委员会关于室内和室外UWB应用的频谱规范,可以实现任意频段陷波,具有灵活的认知避免能力. 对UWB跳时脉冲位置调制和跳时脉冲幅度调制系统进行了蒙特卡罗仿真,结果表明,自适应脉冲序列比传统的Scholtz脉冲具有更强的窄带干扰抑制能力和抗多用户干扰能力.      

抗窄带干扰自适应能量判决门限频域滤波器的研究

在扩频通信系统中,以频域自适应滤波器抑制窄带干扰的技术已经得到广泛应用,但是一般都视直扩信号的频谱为白色谱,即其频域各子带的能量判决门限被定为常数。结合直扩DS信号频谱的特征,应用自适应能量判决门限AET(adaptiveenergythreshold)算法动态地设定各子带的判决门限,借以提高其抗窄带干扰的系统性能。通过仿真证明:基于AET算法的频域自适应滤波器较常规频域自适应滤波器抑制窄带干扰能力有较大地提高。     

基于压缩感知的煤矿井下语音通信系统

介绍了煤矿井下语音通信系统的发展现状,指出了现行的语音通信系统具有编码算法复杂的缺点。将压缩感知理论引入到煤矿井下语音通信系统中,提出一种压缩感知编解码与传统编解码相混合的编解码方法。最后通过实验仿真了基于压缩感知的语音重构,从重构结果的MOS评分可以看出该算法降低了井下终端的编码复杂度,节约了终端的能耗,延长了其生存时间,基本与MP3的压缩效果相当。证明了该算法可以很好的应用于煤矿井下语音通信系统中。     

一种稀疏度自适应超宽带信道估计算法

针对在超宽带信道估计中应用压缩感知理论需要预知信道稀疏度的问题,利用超宽带信道在时域上的稀疏性,将信道估计问题转化为压缩感知理论中的稀疏向量重构问题,提出了稀疏度自适应正则化压缩采样匹配追踪（SARCoSaMP）算法。该算法在压缩采样匹配追踪（CoSaMP）算法的基础上,引入自适应和正则化方法,自动调整所选原子数目,逐步逼近信道稀疏度K,在稀疏度未知的情况下精确地实现信道估计。仿真结果表明,该算法可有效应用于超宽带系统的信道估计,并且其性能明显优于CoSaMP算法和稀疏自适应匹配追踪（SAMP）算法。     

利用广义旁瓣相消模型的多个窄带干扰盲抑制

针对宽带通信系统中存在多个窄带干扰以及干扰带宽相对较宽的问题,提出一种利用广义旁瓣相消模型的自适应盲干扰抑制方法。通过将期望信号检测器分解为约束项和非约束项,其中非约束项为期望信号特征波形,而约束项为期望信号特征波形正交空间列向量的线性组合,使得其对期望信号特征波形的响应始终为1,在最小输出能量准则下,仅自适应调整约束项的线性组合系数,达到检测到信号的同时抑制干扰的目的。理论和仿真结果表明该算法对干扰信号模型不敏感。     

无平方根运算的正交分解非线性窄带干扰抑制

为了提高对不同窄带干扰的抑制效果,提出一种利用Givens旋转的正交分解的自适应非线性干扰抑制算法.传统Givens旋转算法涉及到平方根运算,要消耗较多硬件资源或需要多次循环来实现,为此,提出一种无平方根与除法运算的Givens旋转算法,并结合信号输入矩阵的特殊结构,给出一种低复杂度的干扰抑制算法,将窄带干扰建模为自回归过程以及数字窄带信号。     

基于傅里叶变换的GIS局部放电信号处理研究

当气体绝缘组合开关设备(GIS)内部发生局部放电(PD)时,检测到的信号可能存在周期窄带干扰,对传统的FFT阈值置零滤波方法进行了模拟,对它在抑制窄带干扰上的不足,可能的原因进行了分析,并在此基础上对算法提出了改进。选取合适的压缩倍数,对窄带干扰所在的频带进行分块阈值压缩处理,并对周围的频带利用插值补偿或最小二乘法进行了加宽处理,利用Matlab仿真,通过对不同的压缩倍数、窗函数和消噪效果进行对比分析,得到最合适的压缩处理方法,并验证了其有效性,结果显示这种方法可以快速有效地抑制窄带干扰。