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采用功率倒置算法的自适应天线系统特别适合于卫星导航系统等信号很弱而干扰较强的场合.在有干扰信号的时候,只有当干扰信号功率大到一定程度之后功率倒置阵才对其有抑制效果.为了指导设计满足卫星导航接收机抗干扰应用的功率倒置阵系统,对功率倒置阵的抗干扰特性进了详细的理论分析与实验研究.理论分析的结果表明,通过合理地选择环路增益可以调整功率倒置阵的稳态性能,使其满足卫星导航接收机的抗干扰要求.对功率倒置阵系统的实验测试也验证了理论分析的正确性,同时也证明了所设计的功率倒置阵系统具有良好的抗干扰性能,具有很好实用价值. 相似文献
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为了提高卫星导航接收机抗干扰能力,深入研究了应用于卫导自适应调零天线的多线性约束自适应调零算法。对现有功率倒置自适应算法进行改进,将阵列协方差矩阵分为干扰子空间和噪声子空间,通过对子空间的处理提高输出信干比,在不是很强的干扰信号方向上也形成较深"零陷"。此外,为了降低计算的难度,避免自相关矩阵求逆,采用了陡降算法。通过仿真分析,结果表明:所研究的自适应滤波算法能够提供较高的输出信干比,在干扰信号方向产生较深的"零陷",具有较好的干扰抑制能力。 相似文献
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功率倒置阵列自适应算法的FPGA实现 总被引:1,自引:0,他引:1
自适应阵列是一种有效的抗干扰措施.功率倒置(power inversion)阵列不需要预先知道有用信号的特性和入射方向等先验信息,实现简单,在雷达、扩频通信等强干扰、弱信号的环境中得到了广泛应用.文章提出了功率倒置阵列自适应算法的 FPGA 实现方法,测试表明该方法能有效抑制强干扰,显著提高通信质量. 相似文献
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基于线性约束最小方差准则的功率倒置算法用于干扰抑制领域中,在干扰来向上形成的零陷开口较宽,且当强弱干扰共存的时候,算法在弱干扰来向上引入的零陷深度较浅。通过研究及推导功率倒置算法的数学原理,将观测信号的协方差矩阵进行分解,得到相互正交的干扰子空间和噪声子空间,发现上述问题存在的原因是算法含有干扰空间的加权和。基于此,本文通过引入子空间投影方法,避免干扰子空间对算法的影响。通过仿真证明,本文算法可以在弱干扰方向形成较深的零陷,从而有效的改善算法的抗干扰能力。 相似文献
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GPS卫星接收机的自适应抗干扰设计 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种加强GPS卫星接收机抗干扰能力的技术实现方案,采用自适应调零技术以及天线阵的具体实现方式来消除干扰。文中还对自适应天线阵所采用的功率倒置的算法做了详细说明,并进行了计算机仿真。 相似文献
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针对卫星信号易受干扰的问题,阐述了空时二维滤波算法在自适应波束形成系统中的应用,并对几种常用的自适应处理算法进行了简单介绍,最后,给出一组宽带信号的数据,运用以上几种算法在仿真系统中分析比较它们抗干扰性能。 相似文献
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首先提出GPS信号易受干扰的问题,然后分析了应用于GPS自适应调零天线的功率倒置自适应(PO算法原理,得出该算法的优缺点并进行了详细解释,最后利用实物试验验证了该算法的各个特性,理论分析与实测结果基本一致。 相似文献
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功率倒置算法适用于全球定位导航系统等期望信号弱而干扰较强的场合。针对弱干扰源时,功率倒置算法阵列方向图在干扰方向零陷深度不够,干扰抑制效果不理想的问题,本文在分析功率倒置算法实质的基础上,提出基于矩阵重构的改进算法,对弱干扰取得了满意的抑制效果。 相似文献
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高频表面波雷达是近年发展起来用于超视距监测大面积海洋环境的工具,但由于天线本身的特性和天线场的限制,发射天线辐射波束E面有一定的宽度或向上翘起一定角度,其辐射的电磁波能量除了沿海面绕射传播外,还有一部分能量以一定的角度向上半空间辐射,与电离层和所经路径上的散射体相互作用后,其后向散射信号又以原路径回到雷达,并对雷达形成严重的自干扰.本文基于自适应天线理论,在对功率倒置算法改进的基础上,介绍了一种自适应对消电离层自干扰新方法,雷达现场观测实验表明,本方法可以抑制电离层自干扰. 相似文献
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数字阵列雷达在每一个阵元后有一个接收通道,若采用全自适应处理,则计算复杂度高,难以满足实时性需求。因此,对于实际的系统往往要采用降维自适应阵列处理去解决以上问题。鉴于此,提出一种子阵级和差及辅助波束联合自适应单脉冲算法。该方法基于子阵降维情况下,利用子阵合成的高增益差波束以及若干子阵合成的指向若干副瓣干扰(SLJ)方向的辅助波束来对消主副瓣干扰。理论分析和仿真结果均表明,该方法不仅在有效抑制主副瓣干扰的同时保证了高精度的单脉冲测角能力,并且进行子阵降维处理解决了相控阵体制雷达阵元数繁多所带来的问题,便于工程实现。 相似文献
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基于LMS算法的自适应滤波器仿真实现 总被引:1,自引:0,他引:1
为了达到最佳的滤波效果,使自适应滤波器在工作环境变化时自动调节其单位脉冲响应特性,提出了一种自适应算法:最小均方算法(LMS算法)。这种算法实现简单且对信号统计特性变化具有稳健性,所以获得了极为广泛的应用。针对用硬件实现LMS算法的自适应滤波器存在的诸多缺点,采用Matlab工具对基于LMS算法的自适应滤波器进行了仿真试验。仿真结果表明,应用LMS算法的自适应滤波器不仅可以实现对信号噪声的自适应滤除,还能用于系统识别。 相似文献