GPS频域抗干扰算法研究

GPS频域抗干扰技术具有实现简单,抑制部分频带干扰效果好的特点;提出了一种新的用于GPS频域抗干扰的自适应门限获取算法;比较了均值、零值、白噪声化三种频域门限陷波算法和频域自适应滤波抗干扰算法的在不同的干扰和信号带宽比情况下的抗干扰性能;从仿真结果可以看出自适应滤波抗干扰算法和零值频域门限陷波算法在性能上比均值和白噪声化频域门限陷波算法具有更好的抗干扰性能;同时仿真了强干扰条件下不同信噪比的情况下各算法的性能,从仿真结果可以看出当信噪比大于-15dB的情况下,频域抑制算法都能够很好的抑制部分频带干扰.     

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.     

基于阻塞滤波器的抗主瓣干扰方法

当干扰从雷达的主瓣方向进入时,传统的自适应旁瓣相消算法会导致波束变形、主瓣指向偏移等问题。为了克服传统抗干扰方法遇到的问题,提出了基于相位编码的抗干扰方法,根据发射信号的特性设计出匹配滤波和阻塞滤波器,将接收到的回波信号分别通过两滤波器得到两路信号,然后利用旁瓣对消算法将辅路的干扰滤除。这种方法会导致目标所在多普勒单元的距离旁瓣升高,为了进一步降低目标信号所在多普勒单元的距离旁瓣,提出了将目标所在距离 多普勒频率单元去除后,再进行旁瓣对消的方法。通过仿真表明,本文提出的算法能有效抑制从主瓣进入的干扰,且目标所在的多普勒单元的距离旁瓣有所降低。     

基于LCMV的两种干扰抑制算法对比分析

为了对比分析线性约束最小方差(LCMV)准则下的功率倒置(PI)算法和最小方差无失真响应(MVDR)算法的综合抗干扰性能,建立天线阵列接收信号模型。理论分析了LCMV准则以及PI和MVDR算法原理和特点。从对扩频信号捕获和信号载波相位的影响2个方面对比分析了2种抗干扰算法的性能,并利用Matlab对分析结果进行验证及进一步分析,得出MVDR算法抗干扰性能优于PI算法,对卫星导航领域的抗干扰的工程实践有一定的指导和借鉴意义。     

低复杂度高动态低信噪比环境下的GPS信号捕获算法

针对高动态低信噪比环境下的GPS信号捕获问题,提出一种频域分段移位平均周期图算法。首先,对接收信号进行频率斜升和码相位二维并行粗补偿并对各补偿支路进行分段快速傅里叶变换;其次,根据参与捕获的有效数据段长度将频域补偿间隔扩展为更为精细的估计间隔;然后,找到与各参数估计值最接近的补偿支路,根据估计值与实际补偿值之间差值对各数据段的频谱进行旋转移位,并将移位之后的频谱进行非相干累加以得到各估计值所对应的相关峰;最后,对相关峰的峰值进行恒虚警检测以确定捕获是否成功。仿真结果表明,与平均周期图算法相比,所提算法捕获性能略有下降,但计算复杂度大幅降低。     

卫星移动通信中利用Chirp信号进行时频同步的算法

卫星移动通信中信号受到多普勒效应和阴影衰落效应的影响,导致信号变化快且很微弱,对系统接收性能影响很大.提出一种用于卫星移动通信终端下行链路时频同步新算法.根据本地扫频信号与接收Chirp信号相关后峰值频率变化规律来进行定时捕获,同时实现了频偏估计.通过仿真和分析,给出了不同信噪比环境下,利用Chirp信号进行定时捕获和频偏估计的性能.结果表明,在阴影衰落导致的信噪比很低和高速移动导致的多普勒频偏的情况下,定时捕获性能优越,频偏估计性能很好地满足系统要求.     

自适应三门限窄带干扰抑制算法

传统的双门限窄带干扰抑制算法存在不能自适应处理大信噪比动态范围接收信号的问题.作者在双门限算法的基础上,提出了自适应三门限窄带干扰抑制算法的基本思想,并结合系统参数研究了门限系数选取方法、干扰检测与抑制方法.仿真结果表明该算法具有优良的抗干扰性能.     

基于特征值斜投影的主瓣干扰抑制方法

主瓣干扰将导致传统自适应波束形成算法的主瓣畸变、峰值偏移、旁瓣电平抬升,致使相控阵系统抗干扰性能严重恶化.另外,当接收快拍中存在目标信号时,会导致自适应波束形成在目标信号方向生成零陷,降低接收目标信号增益.针对这些问题,本文提出一种基于特征值斜投影的主瓣干扰抑制方法.首先通过构建特征值斜投影预处理矩阵滤除主瓣干扰,然后...     

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。     

弱导航信号捕获技术仿真分析

本文介绍了导航信号的特点及低信噪比条件下的捕获思想和方法,分析了相干积分、非相干积分及二者相结合的原理。对于GNSS信号的搜索捕获采用长时间相干积分算法,会导致频率的搜索范围增加;采用非相干积分算法将增加平方损失：采用相干积分与非相干积分结合的方法提高整体信号强度,避免多普勒现象产生的影响,实现对弱信号的捕获。仿真结果表明,采用20ms的相干积分时间和5次非相干积分,在没有互相关干扰的情况下,可以接收信噪比为一35dB的弱信号。     

阻塞矩阵抗干扰方法性能分析

阻塞矩阵抗干扰方法在阵列抗干扰方面已有较多研究,该方法利用阻塞预处理将主瓣干扰信号去除,之后自适应波束形成处理实现副瓣干扰抑制和主瓣保形,但其抗干扰性能尚缺乏详细分析。文中推导了算法的实现原理,引入抗干扰等效权矢量,并采用阵列输出信干噪比增益指标、抗干扰方向图等对抗干扰性能进行分析,仿真结果表明,当存在主瓣干扰时,该方法会带来副瓣电平增高、主波束变形及偏移等问题,同时还会引起阵列自由度损失,导致抗干扰性能变差。      

抗干扰GPS接收机中角度、频偏和时延的联合估计及跟踪方法

全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System ,GNSS）应用广泛，但是卫星信号很小，容易受到干扰。传统的使用功率倒置的方法使用空时级联的方式，只能对所有导航卫星形成一个波束，限制了干扰的抑制性能。本文以GPS为例，提出了一种基于空时联合处理的多天线抗接收机的结构。在捕获阶段，先利用子空间分解求出干扰空间，进行投影后利用GPS信号结构实现角度和小数倍频偏的联合估计，从而分别对每颗卫星做波束形成，提高了干扰抑制能力。在跟踪阶段，在单天线跟踪环路的基础上增加角度跟踪环路，实现同时对角度、频偏、时延的跟踪。与已有的基于空时联合处理的方法相比，本文方法在不降低性能的前提下降低了实现复杂度。数值仿真结果表明，捕获阶段角度估计性能得到了提升，捕获概率增大，抗干扰能力也较传统的功率倒置方法有了大幅提升。      

基于子空间跟踪的宽带短波探测低失真窄带干扰抑制算法

短波信道中窄带干扰分布密集,导致宽带短波探测系统接收信噪比恶化。针对传统子空间跟踪干扰抑制后信号失真较大而严重影响电离层信道参数精确提取的问题,论文基于自适应子空间跟踪提出了一种新颖的双子空间频谱标识算法,在抑制干扰的同时有效减小了信号失真。该算法利用基带探测信号频谱对称特性,通过干扰子空间标识得到非对称干扰频带内的有用信号;且使用信号子空间标识将干扰频带与信号频带有效分离实现干扰抑制。仿真分析与实测数据处理效果表明,双子空间频谱标识算法较大程度地保持了接收信号的原始状态,处理后数据较传统算法可以获得更高的相关后信噪比,大增加了探测信号的捕获概率,对于短波电离层信道探测具有特殊的重要意义。      

子阵分级处理与稀疏恢复联合的抗主副瓣干扰方法

传统的抗干扰方法在低信噪比条件下性能恶化,对此本文提出了子阵分级处理与稀疏恢复联合的抗干扰方法。新方法首先按照一定规则将全阵列划分为多个子阵列;然后利用自适应波束形成（ADBF）技术抑制各子阵接收信号中的副瓣干扰信号,并将各子阵ADBF后的输出数据联合,构建新的阵列数据;最后通过新构建的阵列数据构建稀疏表示,改进了多测量向量降维提升法（ReMBo）,并与交叉方向乘子法（ADMM）联合进行稀疏恢复,分离得到目标回波信号,并得到了波达角（DOA）的估计。仿真实验表明,新方法能有效对抗主副瓣干扰,与其它方法相比,具有更好的目标检测和DOA估计性能,特别是在低信噪比的条件下。      

基于稀疏重构的空域-极化域联合抗主瓣干扰方法

针对当前抗干扰方法面对主瓣干扰时存在的抗干扰性能急剧下降的问题,本文提出了一种基于稀疏重构的空域-极化域联合抗主瓣干扰方法.该方法首先利用稀疏重构对干扰信号的波达角(DOA)进行估计;然后在恒模约束的基础上,利用相关性最大原则估计干扰信号的极化参数;最后利用估计得到的信号导向矢量,构建联合斜投影滤波器进行干扰抑制.仿真...     

基于稀疏约束和SRV约束的宽带自适应波束形成

针对传统的宽带MVDR自适应波束形成中,抑制干扰的同时会抬高旁瓣电平,且过多的线性约束会导致波束输出的SINR性能下降的问题,提出了一种基于SRV约束和稀疏约束的低旁瓣、高增益宽带自适应波束形成方法.该方法在窄带MVDR自适应波束形成基础上,通过增加波束图稀疏约束来降低波束的旁瓣电平,同时利用空间响应偏差(SRV)约束将窄带算法推广到宽带MVDR 自适应波束形成中,极大地降低了算法的复杂度,改善了波束输出的SINR 性能.与传统方法相比,该方法在降低宽带波束的旁瓣电平的同时,还具有良好的干扰抑制效果.数值仿真实验验证了该方法的有效性.     

调零线性约束下的稳健自适应单脉冲合成

单脉冲测角是一种计算简单、稳健性好的高精度测角方法。当存在旁瓣干扰时,结合自适应波束合成的自适应单脉冲算法能很好地抑制干扰同时保持测角精度,但当干扰进入主瓣时,传统的单脉冲测角会出现单脉冲比失真的问题,从而导致测角误差较大。为了克服主瓣干扰条件下的单脉冲比失真问题,提出一种调零线性约束的差波束自适应合成方法,抑制主、旁瓣干扰同时保持单脉冲比曲线。仿真验证了算法的有效性,并与三点线性约束算法的性能进行比较。     

干扰环境下MIMO雷达波形与接收滤波联合优化算法

传统雷达一般采用固定的发射波形,在干扰环境下很难获得最优的目标检测性能。针对这一问题,利用集中式多输入多输出(MIMO)雷达波形分集的优势,提出了一种干扰环境下的MIMO雷达波形与接收滤波联合优化算法。以最大化输出信干噪比为准则,使发射波形满足恒模条件,同时施加波形与具备较好脉压特性雷达波形之间的相似性约束,建立了有限相位发射波形与接收滤波权值的优化模型。然后,在循环迭代的算法框架下,将优化问题分解为2个子优化问题,并分别采用拉格朗日乘子法、半正定松弛技术对子优化问题求解,得到发射波形与接收滤波权值的联合优化结果。仿真结果表明,所提算法较现有方法相比有更高的输出信干噪比,使干扰信号的抑制性能得到改善,同时可兼顾发射波形的脉冲压缩特性。