自适应阵列智能天线抗干扰性能研究

分析了自适应阵列智能天线的基本原理,给出了基于复数LMS算法的自适应阵列智能天线波束形成方法,同时对该智能天线抗干扰性能进行了Matlab仿真,理论分析和仿真结果表明:自适应阵列智能天线阵能够实时地调整天线方向,使天线的主波束对准期望信号方向,零陷对准干扰方向从而抑制干扰信号,在干扰和低信噪比环境下,接收端使用智能天线可以大大降低误码率,该智能天线具有较强的抗干扰性能。     

一种改进抑制STC-OFDM系统同频干扰的方法*

空时编码（STC）与正交频分复用多址(OFDM)结合形成的STC-OFDM系统,虽然有效弥补了正交频分复用多址系统中符号间干扰(ISI)和频率选择性衰落等不足,但依然存在如何有效抑制因多天线传输在接收端产生的相互干扰如同频干扰（CCI）等问题。为此,在充分利用STC-OFDM已有优点基础上,给出了一种结合自适应波束赋形和哈达玛转换（WHT）来抑制CCI的算法。通过理论分析与计算机仿真表明,该算法能进一步改善系统误符号率（SER）而抑制STC-OFDM中的同频干扰。     

一种预处理的恒模波束形成算法

传统恒模波束形成算法在干扰信号功率大于期望信号功率情况下会出现干扰捕获现象。针对这一问题,提出一种预处理波束形成算法。预处理波束形成算法利用天线接收的数据矩阵的协方差矩阵构造新的协方差矩阵,使新的协方差矩阵关于期望信号的对角最小化,并用新的协方差矩阵的最小特征值对应的特征向量作为权值的初始值,此算法能够准确地捕获到期望信号并抑制干扰信号。通过仿真证实了算法的有效性。     

基于功率倒置测向的自适应抗干扰方法

针对功率倒置算法形成零陷不深的问题,提出了利用功率倒置算法搜索成型后方向图中最深零陷点来向,估计干扰信号来向,继而主动改变阵列单元的权值使得天线方向图零点对准干扰来向,实现干扰抑制。仿真结果表明:该算法是可行的,并且能够达到更深的干扰抑制性能。     

超分辨率下的部分重叠干扰抑制

在船舶自动识别系统中,波束形成算法在目标信号受到来向相近的部分重叠干扰时存在性能严重下降的问题。针对上述问题,提出一种超分辨率下的部分重叠干扰抑制算法。算法通过自回归模型预测的方法求解自回归系数,进而进行虚拟阵元扩展预处理,并采用基于广义奇异值分解的波束形成算法完成目标信号的估计以及对部分重叠干扰的抑制,克服了上述场景下波束形成器在信号来向相近时性能较差的问题。仿真结果表明,所提算法通过结合阵列扩展与波束形成的特点,能够在不增加实际阵元的情况下较原阵列具备更高的分辨率。     

基于深度神经网络降低OFDM系统立方度量方法

针对正交频分复用信号包络波动过大的缺点,提出了利用深度神经网络降低正交频分复用系统立方度量从而减少信号包络波动的方法.仿真表明,提出的方法能够灵活控制信号包络波动大小和误比特率性能;与已有算法相比,深度神经网络算法具有更好的立方度量抑制性能,并且算法执行时间大幅降低.因此,提出的深度神经网络算法更有希望应用于实际通信系统,满足系统对于实时性的要求.     

基于相位约束的低复杂度稳健宽带波束形成算法

针对传统空时结构宽带波束形成器结构复杂、计算量大和稳健性差的问题,提出低复杂度的稳健宽带波束形成算法。首先给出频率变化时阵列响应相位,分析频率变化与角度变化对阵列响应相位的影响。通过对期望信号不同频点施加阵列响应幅度和相位约束,补偿不同频率间的阵列响应相位差来实现无需延迟线或FIR/IIR滤波器结构的稳健宽带波束形成。然后分析频率和角度同时变化对阵列响应相位的影响,在期望信号来向附近引入辅助方位角,进一步提高期望信号来向趋于零度和相对带宽较小时算法的稳健性。理论分析与仿真实验表明,本文算法结构简单,计算复杂度较低且具有较好的稳健性。     

基于信道统计相关信息反馈的POST-IDFT多波束技术

提出了适用于平稳随机的频率选择性衰落信道下的空时分组码-正交频分复用（Space—time block coding-Orthogonal frequency division moltiplexing,STBC-OFDM）系统的后-逆离散傅立叶变换（POST-IDFT）多波束形成技术。通过对空频信道统计相关矩阵进行特征分解获得多个特征模式,利用空时分组码（STBC）各发射分支信号的正交性对OFDM系统形成多个POST-IDFT波束,由STBC传输矩阵的正交性进行多波束解码。系统在获得阵列增益的基础上,其空间分集度由POST-IDFT多波束的维数决定;与OFDM子载波相比,降低了复杂度,易于实现。     

智能天线中变步长LMS自适应波束形成算法研究

波束形成算法是智能天线研究的核心内容,可以使天线有效地接收期望信号并抑制干扰信号,但各种算法均存在计算量大、收敛速度慢、稳态误差大等缺点.为提高系统性能,提出了一种改进的变步长LMS自适应波束形成算法,其步长因子由上一步长因子和自相关误差共同确定.对新算法的性能进行了理论分析,并推导了确保算法收敛的参数α的取值范围.计算机仿真结果与理论分析一致,与现有的变步长算法相比,新的变步长LMS算法具有较快的收敛速度、较小的稳态误差以及较低的算法复杂度,非常适用于智能天线波束形成问题.     

一种性能更好的MIMO-OFDM系统MAP信道估计算法

基于期望最大化(EM)的最大后验信道估计算法(MAP)在高信噪比(SNR)下将很难获得较低的估计误差,并且,对于导频辅助的MIMO-OFDM系统,OFDM符号的数据传输效率随着发送天线的增加而明显下降.为改善这两种缺陷,引入一种等效的信号模型来改善高SNR下的估计性能;在相邻多个OFDM符号内使用相移正交导频序列和联合估计来提高系统的数据传输效率和估计性能;根据角域内信道间的独立性来减小噪声对估计的影响.通过仿真实验可知,所提算法具有更小的估计误差和更高的数据传输效率.     

Robust multi-branch space–time beamforming for OFDM system with interference

Space–time receive beamforming is a promising technique to suppress co-channel multiuser interference for orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems. However, the performance of existing receive beamforming methods is highly sensitive to the memory length of time–domain equalizer. In this paper, we propose a new robust solution of space–time receive beamforming to combat co-channel multiuser interference for OFDM systems. The proposed method performs subspace analysis for the received space–time snapshots from both the training block and few data blocks, and constrains the space–time beamforming vectors to lie in the corresponding signal subspace. A few beamforming vectors are then carefully designed to suppress interference as well as provide the potential multi-branch diversity gain. The numerical results are provided to corroborate the proposed studies. We show that the proposed method not only can outperform the exiting competitors but also has the advantage of being quite insensitive to the memory length of time–domain equalizer.     

基于干扰噪声矩阵重构的自适应波束形成算法

针对在自适应波束形成中,当采样次数较少或期望信号导向矢量存在误差以及训练数据中含有期望信号成分时导致波束输出信干噪比(SINR)下降的问题,提出了一种重构干扰噪声协方差矩阵并且估计期望信号导向矢量的稳健自适应波束形成方法。在期望信号波达方向的角度范围已知的条件下,首先利用多重信号分类（MUSIC）空间谱在不含期望信号的区域重构出干扰噪声协方差矩阵;然后推导了避免期望信号的导向矢量的估计值收敛到任一干扰的导向矢量或它们的线性组合的约束条件;进而以此约束条件和阵列输出功率最大化条件建立了期望信号导向矢量估计的优化问题,并使用凸优化软件估计出最优的期望信号导向矢量。讨论了该方法的计算复杂度并通过仿真实验验证了其有效性和优越性。仿真结果表明,当期望信号和干扰源存在随机指向误差和局部散射的情况下,所提方法在很大的输入信噪比范围内的输出信干噪比仍接近理论值,优于其他自适应波束形成方法。     

Adaptive processing for beamforming with coherent interference using uniform circular arrays

The paper deals with the problem of adaptive array beamforming using a uniform circular array (UCA) in the presence of coherent interference. The well-known scheme of spatial smoothing (SS) widely used to tackle the coherent problem in the cases of 1-D uniform linear array (ULA) and uniform rectangular array (URA) cannot work for the UCA case. This is mainly due to the fact that the direction vector of each signal received by a UCA does not possess a Vandermonde structure. In this paper, we present a method based on subarray beamforming in conjunction with an averaging scheme to effectively mitigate the effect due to coherent interference in the UCA case. Theoretical analysis regarding the validity of the proposed method is also presented. Several simulation examples are provided for showing the effectiveness of the proposed method.     

基于调零技术的相干干扰抑制方法

在干扰信号相干的情况下, 一般波束形成方法不能准确地对相干信号和期望信号进行到达角（DOA）估计, 干扰抑制效果较差。通过对相干信号和加权矢量二次型性能函数的分析, 提出了一种相干干扰抑制方法, 即基于多约束最小均方（multiple constrained least mean square, MC-LMS）算法的空域调零抗干扰技术。该方法利用MC-LMS算法迭代计算权值, 并对阵列信号自适应加权输出, 通过频谱分析可以得到抑制干扰的效果。计算机仿真和工程实现表明该方法在复杂的电磁环境下能对相干干扰进行抑制, 并通过抗干扰的数量和抗干扰性能验证了该方法的有效性。     

自适应对角加载在波束形成中的仿真研究*

当阵列误差存在时,Capon波束形成算法性能会急剧下降,特别是阵列输出信干噪比(Signal  to Interference plus Noise Ratio, SINR)。对角加载可以减弱小特征值对应的噪声波束的影响,能有效改善阵列性能及方向图畸变,但加载值的确定是一个较为困难的问题。本文算法根据加载值和采样协方差矩阵间的关系确定加载值,能自适应的根据采样数据确定加载值,在小快拍数和阵列误差存在情况下仍具有良好的鲁棒性,明显改善了阵列性能并减小了方向图畸变,且使零陷准确对准干扰方向。计算机仿真结果证实了此算法的鲁棒性。     

The performance of multiwavelets based OFDM system under different channel conditions

In wireless communication reception, the reliability of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) is limited because of the time-varying nature of the channel. This causes inter-carrier interference (ICI) and increases inaccuracies in channel tracking. This can effectively be avoided at the cost of power loss and bandwidth expansion by inserting a cyclic prefix guard interval before each block of parallel data symbols. However, this guard interval decreases the spectral efficiency of the OFDM system as the corresponding amount. Recently, it was found that based on Haar-orthonormal wavelets, discrete wavelet-based OFDM (DWT-OFDM) is capable of reducing the inter symbol interference (ISI) and ICI, which are caused by the loss in orthogonality between the carriers. DWT-OFDM can also support much higher spectrum efficiency than discrete Fourier-based OFDM (DFT-OFDM). In this paper the DFT-OFDM is replaced by Multiwavelets OFDM (DMWT-OFDM) in order to further reduce the level of interference and increase spectral efficiency. It is found that proposed Multiwavelet design achieves much lower bit error rates, increases signal to noise power ratio (SNR), and can be used as an alternative to the conventional OFDM. The proposed OFDM system was modeled tested, and its performance was found under different channel conditions.     

稳健的全阵波束形成方法

由于相干干扰和角度估计误差影响波束形成性能,对此提出一种稳健的波束形成方法。采用加权空间平滑算法去除相干性;对期望信号施加约束,保证一定角度估计误差范围内算法的稳健性;进行全阵波束形成变换,避免阵列孔径损失。仿真结果表明,在相干干扰环境中,该算法的方向图在期望信号方向有明显主瓣,有利于接收期望信号;在一定的角度估计误差范围内,该算法可保持比较高的且比较平坦的输出信干噪比;随着输入信噪比的增加,输出信干噪比几乎线性增大。     

一种钢轨表面伤损漏磁检测信号滤波方法

漏磁检测(MFL)是工程上常用的无损检测方法之一,针对钢轨顶面伤损漏磁检测信号受提离干扰的影响,根据伤损漏磁场在不同方向上的分布特征,提出了一种抑制钢轨漏磁检测提离干扰的滤波方法。采用阵列式传感器,根据x和z方向信号的差值确定参考信号实现滤波,根据伤损漏磁场的分布推导了传感器的安装方式。实验结果表明,该方法能够有效地抑制漏磁信号的提离干扰,显著地改善了漏磁检测信号。