基于盲源分离的单通道窄带干扰抑制算法

针对窄带干扰下通信系统性能恶化的问题,提出一种基于过采样与盲源分离技术的单通道窄带干扰抑制算法。该算法利用通信信号与窄带干扰的基带结构特征,通过过采样以及串并变换构造出源信号为信息序列的盲源分离模型,并利用快速独立成分分析法实现信息码元的恢复。仿真结果表明,该算法能有效对抗窄带干扰,抗干扰能力强。     

基于认知型盲源分离的雷达主瓣干扰抑制技术研究

主瓣干扰抑制,相对于旁瓣干扰而言,缺少有效的对抗手段。基于认知原理,结合多重信号分类与恒虚警检测,提出了一种基于波束域四阶累积量的特征矩阵近似联合对角化(JADE)盲源分离算法,可以有效抑制主瓣干扰,并给出了不同信噪比条件下目标信号与干扰分离度的效果。该方法可有效实现目标与干扰的分离,具有良好的抗干扰性能。     

基于二阶统计量盲源分离算法的无源雷达同频干扰抑制研究

针对基于长期演进(LTE)信号的无源雷达存在同频基站干扰的问题,该文提出一种基于2阶统计量的盲源分离算法,该算法是在卷积混合模型下,通过多通道最小均方(LMS)算法实现分离信号之间的相关性最小。由于各发射基站信号之间统计不相关,当分离信号之间的相关性达到最小时,完成观测信号的分离。在此基础上,改进了传统无源雷达信号处理的流程,增加了分离同频干扰基站直达波和多径杂波的步骤,实现了对同频干扰基站杂波的抑制。通过仿真分析,验证了算法的有效性,为基于LTE信号的无源雷达数据处理提供了参考。

     

盲源分离在雷达抗主瓣干扰中的应用研究

主瓣干扰位于雷达主瓣内,干扰信号通常很强,会严重影响雷达探测性能.常用的副瓣匿影和副瓣对消措施难以奏效.文中给出了盲源分离抗干扰信号模型,在此基础上提出了基于矩阵联合对角化特征矢量的盲源分离抗主瓣干扰算法,并给出了不同信噪比条件下主瓣干扰抑制的仿真结果.仿真结果表明,在信噪比大于-15 dB的条件下,干扰抑制比能达到10 dB以上.该方法能有效降低主瓣干扰对雷达探测性能的影响,具有良好的应用前景.     

一种雷达主瓣复合干扰盲源分离对抗方法

为了有效地干扰相控阵体制的防空警戒雷达,降低雷达对目标的检测概率和识别概率,现代电子干扰机通常采用“复合拖引干扰”的干扰方式,以达到“隐真示假”的干扰目的。针对这一新型电子干扰技术,本文建立了复合拖引干扰的模型和极化信道扩展信号模型,在此基础上提出了一种基于极化通道扩展和盲源分离算法的干扰抑制方法,通过计算机仿真实验表明,所提出的算法能在较宽的信噪比和干信比条件下获得良好的目标和干扰分离性能。     

基于盲源分离的雷达抗干扰技术研究

如何提高雷达的抗干扰能力一直是雷达信号处理的一大问题,问题的解决可以使雷达的检测和跟踪能力得以提高.在日趋复杂的信号环境下,传统的信号处理方法的局限性愈来愈大.本文通过对雷达信号处理过程和盲源分离技术的分析研究,提出采用基于高斯矩的ICA/BSS盲源分离方法进行雷达抗干扰信号处理.通过仿真试验结果证明基于盲源分离的雷达抗干扰处理方法是可行和令人满意的.     

一种基于盲源分离的雷达抗干扰技术

如何提高雷达的抗干扰能力一直是雷达信号处理的一大问题，问题的解决可以使雷达的检测和跟踪能力得以提高。在日趋复杂的信号环境下，传统的信号处理方法的局限性愈来愈大。本文通过对雷达信号处理过程和盲源分离技术的分析研究，提出采用基于盲源分离的多步处理抗干扰方法进行雷达抗干扰信号处理，可使雷达在复杂背景下具有更强的抗干扰能力。仿真试验结果证明这种新的雷达抗干扰处理方法是可行和令人满意的。     

基于盲源分离的同道数字通信干扰抑制

教字通信方式广泛应用于无线通信,但由于无线信道的开放性,接收信号易受同道信号干扰.分析了盲源分离理论抑制同道干扰的可行性,并采用著名的盲源分离算法--FastICA算法进行计算机仿真,结果表明,可采用FnstICA算法分离同道的BASK和QPSK及BPSK和BFSK信号,并消除同道干扰.     

基于盲源分离的同道数字通信干扰抑制

数字通信方式广泛应用于无线通信,但由于无线信道的开放性,接收信号易受同道信号干扰。分析了盲源分离理论抑制同道干扰的可行性,并采用著名的盲源分离算法-FastICA算法进行计算机仿真,结果表明,可采用FastICA算法分离同道的BASK和QPSK及BPSK和BFSK信号,并消除同道干扰。     

基于盲源分离的时域极化域联合抗SMSP干扰

频谱弥散(SMSP)干扰是一种针对线性调频(LFM)信号雷达的有源干扰,它在时域和频域上与LFM信号高度相似,当干扰信号从主瓣进入时,雷达更难以探测目标.采用混合极化天线接收系统,并结合干扰信号在相邻脉冲重复周期之间的差异,利用时域通道和极化域通道联合得到的时域极化域联合通道来获得混合信号,应用盲源分离算法分离出目标信...     

Fast ICA 盲分离算法在雷达抗主瓣干扰中的应用研究

压制干扰信号从主瓣进入雷达天线,会严重影响雷达的性能,通常的副瓣抗干扰技术难以奏效。文中首先给出了Fast ICA 应用于雷达抗主瓣干扰的信号模型;在高信噪比的均匀噪声环境中,利用基于寻找峭度的局部极值点的Fast ICA盲分离算法分离接收到的主瓣干扰混合信号,通过脉压找出目标信号。仿真验证了算法用于抗主瓣干扰的有效性,该算法具有良好的抗干扰性能,在分离效率上具有较明显的优势。     

盲源分离算法应用于抗雷达多假目标干扰

多假目标干扰是与目标信号强相关的欺骗干扰信号,其对准雷达天线主瓣方向,会严重影响雷达的性能,通常的旁瓣抗干扰技术和一些主瓣抗压制干扰技术难以奏效.针对目标和干扰信号的相对独立性以及在空域上的差异性,提出利用盲源分离(Blind Source Separation,BSS)算法抗脉冲压缩雷达多假目标干扰的方法.首先给出了假目标干扰原理和主瓣干扰信号模型;其次利用经典的BSS算法分离接收到的主瓣干扰混合信号,并脉压找出目标信号达到抗干扰的目的;最后分析了目标与多假目标干扰混合信号的可分离性.仿真实验表明,该方法对多假目标干扰有良好的抗干扰性能.     

一种基于盲分离的欺骗干扰抑制算法

该文针对单天线雷达的欺骗干扰,研究了一种基于盲分离的欺骗干扰抑制方法。该方法在对接收信号进行分段提取的基础上,借助特征矩阵联合对角化(JADE)的盲分离技术获得多段分离信号,然后利用分选技术获取完整源信号,最后根据数字射频存储技术(DRFM)的相位量化特性鉴别目标和干扰。仿真结果表明,在高信噪比(SNR)下算法对欺骗干扰具有较好的抑制性能,且当SNR15 dB时,目标回波相似系数大于85%;相位量化位数低于4位时,鉴别概率接近100%,目标延迟时间测量误差小于0.3s。     

盲分离与ASLC 抗干扰性能对比分析

针对盲分离和自适应旁瓣相消器(ASLC)两种抗干扰技术在实际中如何选择应用的问题,对盲分离和ASLC 的抗干扰性能进行了对比分析。在对盲分离和ASLC 抗干扰原理及信号处理技术研究的基础上,在多种场景及不同信噪比情况下对两种技术的抗干扰性能进行了仿真对比分析。通过分析,给出了不同干扰情况下抗干扰方法的选择依据,即ASLC 对于旁瓣干扰抑制更加有效,而主瓣干扰抑制方面盲分离技术更有优势。     

一种基于慢时域盲分离的欺骗干扰抑制方法

针对单脉冲比幅雷达的距离假目标欺骗干扰,研究了一种基于慢时域盲分离的欺骗干扰抑制方法。该方法在慢时域上建立雷达信号接收模型,首先验证了回波与干扰的可分离性,然后采用二阶统计盲源分离技术完成了回波和干扰的分离,最后通过微多普勒频率特征完成对真假目标的鉴别。仿真结果表明,该算法对欺骗干扰具有较好的抑制性能。当SNR>0dB时,回波相似系数大于98%,延迟时间测量误差小于0.03μs。     

一种基于盲源分离的DOA估计方法

文中基于特征矩阵联合近似对角化JADE（Joint Approximate Diagonalization of Eigen-matrices）的盲分离算法提出了一种DOA估计新方法。该方法对阵列流型矩阵进行了盲估计,并将阵列流型中的方向矢量看成是由多个复正弦信号线性混合而成,进而利用频谱分析的方法实现信号的DOA估计。实验结果表明：该方法在同等条件下完成同样的方位分辨要优于多重信号分类MUSIC（Multiple Signal Classification）的方法,而且还可以实现对相干信号源进行分辨。     

一种基于IVA的跳频通信抗跟踪干扰的联合盲源分离方法

卫星通信系统暴露在太空中,极其容易受到干扰,特别是当遇到跟踪干扰时,会严重影响跳频卫星通信系统性能。利用跳频信号与跟踪干扰信号之间的统计独立性,将跳频通信抗跟踪干扰问题转化为一个多数据集联合盲源分离（Joint Blind Source Separation,JBSS）问题,在独立向量分析（Independent Vector Analysis,IVA）的框架下进行干扰信号抑制。该方法同时利用了各信号之间的统计独立性和每个信号内部的统计相关性,有效提高了系统性能。仿真结果表明,所提方法在干扰压制比为0.6且信噪比为15 dB的情况下,系统误码率相比基于能量相关性排序的独立成分分析（Independent Component Analysis,ICA）方法下降了12.06 dB,有效提高了卫星跳频通信系统抵抗跟踪干扰的能力。     

基于支持向量机的欠定盲分离

该文提出了信号稀疏性的新度量方式,在估算出有效源信号的个数后,提取源信号到达方向角度的特征作为训练样本,利用支持向量机理论构造分类超平面,从而实现对观测信号的最优分类。采用加权系数法获得每一类信号的聚类中心,其中对系数权重的学习是自适应的,同时避免了K-均值聚类等方法对初值的敏感性。此外,针对大规模样本点,该文还提供了在线算法。仿真效果说明了此方法的稳定性和鲁棒性。