基于IIR开环滤波的导航接收窄带滤波器设计

针对快变场景中的卫星导航接收窄带干扰抑制问题,结合自适应滤波原理,提出了一种基于开环滤波的自适应陷波器设计方法,实现了导航接收系统中的窄带干扰自适应抑制,解决传统时域滤波器计算量大或收敛速度慢的问题。仿真结果表明,该算法比最优维纳滤波器的运算量低,相比LMS算法收敛速度快、性能好、窄带强干扰抑制能力优于30 d B。     

一种中频抗窄带干扰自适应滤波方法

根据实际的技术需求,针对信号传输带内可能存在领近频率的干扰,采用自适应滤波技术,抑制带内的窄带干扰。该方法是一种数字滤波方法,对中频时域信号进行A/D采样,通过FFT(快速傅里叶变换),变换为相应的离散频域信号,应用抗窄带干扰的自适应滤波算法,消除其频带内的窄带干扰,而同时基本保留有效信号,通过IFFT(反变换)将滤波后的频域信号转换为时域信号,并D/A输出。     

直扩通信中窄带干扰的时域自适应抑制算法研究

针对直扩通信系统受窄带干扰影响通信质量的问题,分析研究了几种时域自适应的窄带干扰抑制算法,并仿真比较了各算法的抑制性能。     

一种直扩通信窄带干扰抑制的自适应滤波技术

文中研究了自适应非线性滤波在直扩通信中抑制窄带干扰的应用,采用修正LMS(MLMS)自适应滤波算法对窄带干扰进行抑制,并运用ACM滤波非线性函数进行非线性处理,使滤波性能明显改善.最后用MATLAB仿真自适应滤波过程,验证了算法的滤波性能.     

一种用于抑制直扩通信中窄带干扰的非线性自适应方法

在分析线性自适应滤波抑制单频干扰、自回归过程窄带干扰和窄带BPSK调制信号干扰的性能的基础上,提出了一种非线性自适应波抑制方法.在对窄带干扰进行预测前,通过对扩谱信号的估计,使得窄带干扰预测的背景噪声由非高斯转变为高斯,并消除扩谱信号对干扰估计的影响,再通过NLMS和RLS自适应算法进行干扰抑制.理论分析和仿真试验结果表明,这种改进方法对于系统性能的改善效果,明显优于常规自适应滤波抑制方法.     

利用改进的LMS算法抑制时变SAR窄带干扰的研究

根据合成孔径雷达(SAR)系统中窄带干扰的特性,提出一种有效的窄带干扰抑制的方法:首先利用Pisarenko谐波分析方法精确地确定干扰的频率,然后对传统的最小均方(LMS)算法进行分段和插值处理,估计出时变窄带干扰的复包络,并通过干扰数据的时域相消和信号幅度的自动增益恢复即可得到干扰抑制后的SAR数据.结合实测数据进行处理,并和传统的自适应频域陷波法和子空间滤波法相比较表明该方法可以更有效地抑制窄带干扰.     

直扩通信中基于ATF算法的窄带干扰抑制技术优化

提出了一种直扩通信中基于ATF算法的窄带干扰抑制技术的优化方法.采用自适应滤波技术取代子带剔除法,自适应地跟踪窄带干扰,改善了有用信号的丢弃情况,有效地抑制了窄带干扰.仿真结果表明,该算法在性能上更优越,干扰定位速度更快,干扰抑制能力得到较大提高.     

直接序列扩频系统中强窄带干扰抑制的一种非线性自适应抑制快速算法

本文将一种改进的非线性自适应抑制快速算法应用于直接序列扩频通信的强窄带干扰抑制中,并将其与其它时域自适应抑制算法进行仿真比较,在收敛速度和收敛精度相当的情况下,该算法结构简单、计算量适中且误码率小,特别是相对于其它算法,其对窄带干扰的抑制深度具有明显的优势。     

一种改进的基于ATF算法的直扩通信干扰抑制技术

提出了直扩通信中一种改进的基于ATF（自适应时频）算法的干扰抑制方法。对原有算法进行了优化并给出了相应的自适应去干扰算法。采用自适应滤波技术取代子带剔除法,自适应地跟踪窄带干扰,改善了有用信号的丢弃情况,有效地抑制了窄带干扰。分析和仿真结果表明,基于ATF算法的自适应小波包时频干扰抑制方法比传统的子带剔除法在性能上更为优越,干扰定位速度也较快,干扰抑制能力强。     

基于递归最小二乘的DS-SS系统抗窄带干扰技术

该文针对DS-SS系统的未知窄带干扰,通过分析接收信号统计特性,提出递归最小二乘(RLS)滤波的干扰抑制算法。与盲递推最小二乘算法相比,减少了约束条件,降低了复杂度,而且克服了LS滤波算法不能实时处理的弱点,可以实现快速算法。仿真结果表明,该算法抑制干扰对DS-SS系统性能改善优于自适应线性滤波算法,而且不用考虑算法的收敛性,更利于工程应用。     

基于信息辅助块稀疏贝叶斯学习的直扩通信窄带干扰抑制

现有基于Nyquist-Shannon采样定理的窄带干扰(Narrowband Interference,NBI)抑制方法存在应用受限于采样率较高的问题。应用压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论解决上述问题,利用NBI在频域表现出的块稀疏特性以及直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)信号的类噪声特性,提出了基于块稀疏贝叶斯学习(Block Sparse Bayesian Learning,BSBL)框架的DSSS通信NBI抑制模型。实现干扰抑制后,利用传统的CS重构算法实现DSSS信号的压缩域解调。为进一步提高算法性能,将NBI稀疏分块的块内自相关矩阵建模为单位矩阵,提出了信息辅助BSBL(Aid BSBL,ABSBL)算法,设计了基于ABSBL的DSSS通信NBI抑制算法。该算法在保持较好NBI抑制性能的条件下,提高了运算效率并且不依赖NBI的稀疏结构。仿真验证和对比分析结果表明,所提方法能够有效抑制DSSS通信中的NBI,在干扰强度相同的条件下,NBI带宽越小、压缩率越大,算法对NBI的抑制性能越好。     

直扩系统中IIR格型滤波器抑制窄带干扰新方法与性能分析

该文提出一种直扩系统中基于IIR格型陷波器时域频域相结合的窄带干扰抑制新方法,该方法采用时域频域并行处理的结构,通过最优加窗和频谱校正技术在频域精确估计出干扰信号的频率,根据频率估计误差和干信比求出最优陷波带宽,由此自适应地调整时域IIR格型陷波器的参数。分析和实验表明,该方法较传统的自适应IIR窄带干扰抑制方法不仅具有更高的稳定性和实时性,而且在干扰得到有效抑制的情况下使有用信号的损失达到最小。     

Frequency shift keyed narrowband interference rejection: optimal exponential weighting factor for the RLS algorithm

Cochannel narrowband interference can limit the performance of direct sequence spread spectrum (DSSS) and high frequency (HF) systems. Narrowband interference (NBI) can be single tone, chirped or frequency shift keyed (FSK) in nature and numerous techniques for its removal have been proposed. Linear adaptive prediction filters based on autoregressive modelling have been suggested owing to their ability to perform in a non-stationary environment. In the FSK narrowband interference case, adaptive filters are susceptible to excess residual errors owing to instantaneous frequency step changes and the finite convergence time required for the filter to adapt to a new interference frequency. The signal degradation owing to this type of interference becomes greater in high SNR regimes and has been found to be a function of the frequency parameters of the FSK interference signal. The paper discusses the convergence and frequency tracking properties of the recursive least squares (RLS) adaptive lattice filter using a posteriori estimation errors in the presence of FSK narrowband interference. An optimal exponential weighting factor that balances convergence time and steady state error is derived for this case of NBI. Results are compared to those of a previously proposed fast converging minimum frequency error (FCMFE) RLS lattice filter.     

基于自适应小波包变换的直接序列扩频通信窄带干扰抑制技术

本文提出一种基于小波包变换的直接序列扩频通信窄带（单、多音）干扰抑制技术。该技术通过小波包分解将信号和干扰分离,然后再对滤波处理后的分解结果进行小波包合成,以此达到窄带干扰去除的目的。文中对这种方案的性能进行了分析并给出了仿真结果。结果表明,与传统的方法相比,它具有较好的误比特率性能,较快的干扰定位速度和简单的计算复杂度。是宽带系统中行之有效的窄带干扰抑制方法,尤其适合于窄带干扰以近似于比特率的速度快速变化的场合。     

Adaptive wavelet packet transform-based narrowband interferencecanceller in DSSS systems

A new adaptive narrowband interference (NBI) rejection method based on wavelet packet transform in DSSS systems is presented. The interference is well located in the course of wavelet packet decomposition, and excised in proper domain in synthesis procedure     

DSSS/CDMA系统窄带干扰抑制技术概述

 窄带干扰(NBI,Narrow-Band Interference)作为一类常见的共道干扰对扩频系统的影响不容忽视,虽然扩频系统本身具备一定的NBI对抗能力,但有效的NBI抑制技术可以显著提高系统性能.在过去的30年中,扩频系统NBI抑制技术的关注重心由单用户直扩(DSSS,Direct Sequence Spread Spectrum)系统扩展到多用户码分多址(CDMA,Code-Division Multiple-Access)系统.文章从预测技术、变换域技术、码辅助技术的角度对DSSS和CDMA系统NBI抑制技术的研究现状、分类比较以及发展趋势进行了全面概述.     

基于自适应IIR陷波滤波器的窄带干扰抑制技术

在存在窄带干扰时，扩频通信系统的性能可以通过使用各种不同的抗干扰滤波器来进一步提高。文中研究了二阶自适应格型IIR陷波滤波器在直扩通信中抗窄带干扰的应用，推导了系统信噪比改善因子和误比特率的闭合表达式。计算机仿真表明了该分析结果的正确性。     

不同频率位置的窄带干扰对DSSS通信性能的影响分析

衡量窄带干扰抑制算法性能高低的一个主要标准是评估干扰处于最恶劣频率位置时的干扰输出平均功率的大小。在扩频序列周期很长且严格平衡的理想条件下,最恶劣干扰的频率位置为DSSS信号载波频率。基于典型的m序列DSSS系统,分析了处在不同频率位置的窄带干扰对DSSS系统的影响,所得结果与理想条件有所不同,这对于扩频系统的设计与应用具有指导意义。     

一种基于重叠变换域的抗窄带干扰算法

为了增强扩频系统的窄带干扰抑制能力,针对重叠域中值滤波(MF)算法会给信号带来失真的缺点,提出一种基于重叠变换域窄带干扰抑制算法.该算法基于直接序列扩频信号在重叠变换域的特点,利用阈值滤波、中值滤波、估计门限进行综合判决.仿真表明:该算法能有效降低信号干扰能量,同时减少中值滤波算法对信号造成的失真,增强了系统性能和鲁棒性.     

权值泄漏方法的改进

权值泄漏(TL)方法利用扩频信号功率谱密度(PSD)近似平坦,强窄带干扰(NBI)的PSD呈尖峰脉冲状这一特点区别对待扩频信号和干扰,对干扰作深度衰减,对有用的扩频信号几乎不衰减,因而能有效增强DSSS系统抗NBI能力。本文对原TL方法作了改进,改进后的方法具有收敛特性易控制,抑制干扰能力较强,实现简单等优点。