直扩通信系统窄带干扰的抑制技术研究

该文先给出直接序列扩频通信系统的一般模型，然后应用SYSTEMVIEW对其进行系统仿真，认识到系统本身因其扩频增益具有较强的抗窄带干扰能力，比较了不同地址码接收端的输出，系统同样具有抗多址干扰的能力。考虑到因带宽限制，仅仅依赖系统本身的扩频增益抑制干扰是不够的，因而在接收端解扩之前加人一个自适应滤波器。该文证明了该自适应滤波器对窄带干扰抑制的有效性，分析了LMS算法。最后应用MATLAB仿真了自适应滤波的整个过程，结论是应用基于LMS算法的自适应滤波器能极大地降低误码率，能抑制掉单音／窄带干扰的绝大部分能量。     

变步长LMS算法抑制窄带干扰技术研究

为抑制窄带信号并减少其对直接序列扩频通信系统的干扰,研究了一种新的变步长LMS算法处理信号。根据步长调节原则,结合双曲正割函数来调整步长μ(n)及误差e(n)的非线性关系。对算法进行理论分析,该算法提高了收敛速度,提升了收敛精度,降低了稳态时的误差。在MATLAB中通过搭建直接序列扩频通信系统进行仿真,研究结果表明该算法优于已有的算法,能更准确地预测及抑制音频干扰信号,增强了直扩通信系统的抗干扰性能。     

直接序列扩频系统中的窄带干扰抑制

扩频技术在新兴的个人无线通信中得到了广泛的应用。由于可用频带的限制,扩频通信系统要与现有的窄带通信系统共享相同的频带,而且扩频信号的幅度相对于窄带信号的幅度要小很多。尽管扩频通信系统自身具有抗窄带干扰的能力,但当存在窄带干扰的时候,有效的窄带干扰抑制技术可以提高系统性能。该文主要对最小均方误差检测技术抑制窄带干扰进行了研究,分析了其性能及自适应算法的实现。仿真结果证明,应用最小均方误差检测可以有效地对抗数字窄带干扰。     

反相对称-直扩通信系统抗窄带干扰研究

在直接序列扩频通信系统的扩频增益受限时,强功率的窄带干扰对系统性能影响较大。为了提高系统的通信效果,将反相对称法和直接序列扩频通信相结合,建立了一种新的通信系统——反相对称-直扩通信系统,对系统的抗窄带干扰能力进行了理论分析和仿真研究。理论分析和Matlab仿真结果表明,反相对称-直扩通信系统对窄带干扰有很好的抑制作用,对强功率的窄带干扰的抑制效果尤为显著。     

基于最小均方误差的串扰消除多用户检测算法

在存在强多址干扰的直接序列扩频码分多址(DS-CDMA)系统中对传统串行干扰消除检测器的优点及缺陷进行分析,提出一种基于最小均方误差的串行干扰消除多用户检测算法。该算法能够对时变信道环境进行有效跟踪,避免判决误差扩散。仿真结果表明,在加性高斯白噪声环境中一个同步DS-CDMA系统中对于信号功率弱的用户,该算法相比传统串行干扰消除算法及迫零算法的检测性能有较大的改善,在消除原有检测算法检测精度不稳定的同时能提高算法的误码性能。     

一种新的小波包变换窄带干扰抑制算法

本文研究了在直接序列扩频通信接收信号中有窄带干扰情况下，对于干扰抑制来说。小波包变换是一种较为合适的算法。     

改进的自适应LMS算法

LMS（Least Mean Square）算法因其结构简单、稳定性好等优点,得到了广泛的应用,但在收敛速度和稳态失调之间存在着固有矛盾,通过对步长因子的调整可以克服这一矛盾。分析研究了已有的变步长LMS算法,在此基础上提出了一种改进的变步长LMS算法。理论分析和计算机仿真表明该算法不但具有较快的收敛速率,并且具有更小的稳态误差。     

一种改进变步长因子LMS算法的研究

传统的LMS算法,由于其步长因子μ是事先指定的固定值,因而在迭代过程中不能随着估计误差e（n）来进行相应的调整,所以其收敛性完全由初始条件和步长决定。为了改变这种状况,文章提出了一种步长因子μ（n）随时间变化的LMS算法,其收敛速度快于LMS和NLMS,具有较小的失调,将本算法应用于自适应预测系统,Matlab仿真实验结果与理论分析一致。     

一种新的变步长频域块LMS算法

针对现有直接序列扩频（DSSS）通信抗干扰系统中的传统频域块最小均方误差（FBLMS）算法在收敛速度和稳态误差之间存在矛盾的问题,提出了一种新的变步长算法--VSS-FBLMS算法,该算法通过输出信号中剩余干扰所占整体噪声信号的比例来调节变步长因子,步长因子随着干扰的被滤除而逐渐减小,使得DSSS通信抗干扰系统获得更好的抑制干扰效果。首先对传统FBLMS算法的DSSS抗干扰系统进行了介绍,然后对提出的VSS-FBLMS算法进行分析,最后将新算法和传统算法加入DSSS通信抗干扰系统中进行仿真对比。理论分析和仿真结果表明,VSS-FBLMS算法不仅可以有效滤除窄带干扰,而且抗干扰性能优于传统FBLMS算法,收敛速率和稳态误差也都优于传统FBLMS算法。     

呼叫中心系统中回声抵消算法的研究与实现

针对IP呼叫中心系统中的回声问题,对算法LMS（Least Mean Square）进行了研究。经研究发现,回声消除算法LMS在收敛速度与稳态误差之间始终存在着矛盾,即加快收敛速度,则稳态误差随之加大;减小稳态误差,则收敛速度随之减慢。研究的目的就是能够使两者之间的矛盾得到改善,能够更好地消除回声。研究的方法是在现有算法的基础上,提出了一种改进的LMS算法,通过计算机对该算法进行了仿真,以及利用DSP进行了回声消除,结论表明该算法具有良好的收敛性能和稳态性能,更好地改善了收敛速度与稳态误差之间的矛盾,消除效果较好。     

窄带干扰环境下直扩信号伪码周期估计

研究扩频通信技术中信号优化问题,信道的干扰影响直接序列扩频信号(DSSS)传输的正确性,给直扩信号参数检测与估计带来了困难,需要一种有效的算法来增强抗干扰能力。为了解决上述问题,利用变化域的FFT重叠变换干扰抑制提供一种最有效的方法,可通过对DSSS信号加窗处理和重叠变换,使信号频谱泄露大为降低,而且使信号的损失也大为减小,使误码率可以降到很低。另外提出一种FFT重叠变换干扰抑制算法和信号功率谱二次处理的联合估计窄带干扰环境下DSSS信号的伪码(PN)周期并进行仿真。仿真结果表明,算法在较低的输入信噪比和低信干比条件下能准确地估计DSSS信号PN码周期,证明了FFT重叠变换干扰抑制算法的有效性。     

OFDM系统中的窄带干扰抑制

正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）技术由于其对频谱的利用率高、抵抗多径的能力好等优势,已经成为了最常用的多载波传输方案。但是OFDM系统易受窄带干扰的影响,导致其系统误码率显著上升。针对这一缺点,提出了一种有效的窄带干扰消除算法。在频域对窄带干扰的参数进行高精度估计并根据估计的参数重建干扰,从而实现对干扰的准确消除。采用了最大似然估计法结合零填充插值法进行初步估计,避免了由于频谱泄漏导致的误判。利用初步估计出的频率变换接收信号的频率,应用加权相位平均算法来获得干扰频率的精确估计。利用仿真平台进行仿真建模,测试了不同干扰强度下系统的误码率性能。实验表明所提算法可以有效提升系统误码率性能,且受干扰强度影响不大。     

基于ATF的直扩通信干扰抑制技术

研究了一种新的应用于直扩通信系统的自适应时频干扰对消器.该算法根据干扰类型决定在时域或频域处理.若干扰信号是时域能量集中型,则在时域进行干扰抑制;若确定在频域除干扰,则采用自适应子带变换技术,根据接收信号的频域特点对其进行分解,这种时频域结合的方式克服了固定变换基频域干扰抑制技术的局限性.本文推导了系统误比特率的闭合形式,仿真结果表明,该算法优于已有的其他算法,提高了系统的鲁棒性.     

并行干扰抵消检测对数字窄带干扰的抑制

并行干扰抵消检测被认为是一种很有前途的多用户检测器。该文将其应用于直接序列扩频系统中的数字窄带干扰抑制问题。分析了这种并行干扰抵消检测器在抑制数字窄带干扰时的性能,并将其与部分并行干扰抵消检测的性能相比较。理论分析和仿真结果证明,将接收信号经过一次并行干扰抵消后的输出信号直接应用于数据判决,会得到较好的干扰抑制效果,其误码性能可以达到解相关检测的水平。同时。并行干扰抵消检测还具有抗远近效应的能力,其性能与干扰的能量无关。     

基于维纳滤波器的窄带干扰抑制技术

本文研究了基于修正S-V标准信道模型的超宽带通信系统窄带干扰抑制技术。理论分析和仿真结果表明,在接收机前使用维纳滤波器可以很好地抑制窄带干扰,优化系统性能。     

窄带干扰抑制的跳时序列构造方法

针对基于脉位调制的跳时宽带信号与其带宽内其他窄带系统存在相互干扰的问题,提出在期望的频段上形成凹口的跳时序列构造方法,并描述该方法的具体步骤。仿真实验结果表明,该方法通过构造合适的跳时序列,能在一定程度上控制功率谱密度的分布,达到共享频带的目的。     

一种改进的导航信号窄带干扰抑制方法

针对导航信号中的窄带干扰问题,提出一种基于频域处理的最小均方(LMS)窄带干扰抑制方法。该方法在传统的LMS滤波器结构中引入权值泄漏因子a,以减少导航信号中有用信号在滤波过程中的损失。通过采用权值系数稳定度d的判断处理去除导航信号中的变频窄带干扰。仿真结果表明,该方法对固频和变频的窄带干扰都有较好的抑制效果,可提高导航接收机的抗干扰性能。     

一种变步长最小均方算法

最小均方算法（LMS）以计算简单,易于实现等优点被广泛用于自适应滤波领域。但其固定的步长导致了收敛速度和稳态误差之间的矛盾。通过引入非线性函数提出一种新的基于非线性函数的变步长最小均方算法,仿真结果表明该算法具有较好的收敛性能和较小的稳态误差。     

一种变步长解相关LMS算法

论文提出了一种变步长解相关的LMS算法,解决了传统LMS算法固定步长的缺点,并根据输入信号的相关性原理对迭代更新方向向量进行了改进,提高了迭代速度,并使用MATLAB仿真对提出的新的算法的有效性进行了验证。     

数字音频里LMS算法及其改进算法研究

在数字音频里,由于LMS算法具有低计算复杂度、在平稳环境中的收敛性好和利用有限精度实现算法时的稳定性等特性,使LMS算法成为自适应算法中应用最广泛的算法。本文对LMS算法及其改进算法进行了研究,探讨了步长因子μ(n)对各种算法收敛性、稳定性的影响。结果表明,变步长μ(n)的取值尤为重要,如果μ(n)取较大值则具有较快的收敛速度,如果μ(n)取值很小,则NLMS算法近似等效于LMS算法。它们的自适应过程较快,性能有了很大改进。