扩频测控中窄带干扰抑制算法分析

本文简要介绍了扩频测控的原理、特点，分析了系统将面临的各种干扰形式及应采取的措施，其中重点分析了对系统危害最大且较易产生的窄带干扰所应采取的抗干扰措施。最后，通过仿真验证了算法的正确性。     

一种改进的数字同频直放站自适应反馈干扰抑制算法

基于数字地面电视广播(Digital Terrestrial Televisi on Broa dcasting,DTTB)同频直放站的回波干扰抑制,提出了一种变步长块LMS(Variable Step-siz e Block Normalized Least Mean Square,VSSBNLMS)自适应算法。此算法的目的是为了提 高传统回波干扰抑制的自适应算法的收敛速度和降低计算复杂度。其将输入信号分为长度相 等的块,在每一个数据块内,权值向量只更新一次,有效地降低了计算复杂度。〖JP2〗另 外,该算 法通过输出误差控制更新步长的变化,与传统的归一化LMS (NLMS)和块LMS (BLMS)算法相比 ,提高了收敛速度。仿真结果表明,该算法具有良好的收敛速度和回波干扰抑制性能。     

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。     

DSSS中基于重叠变换的自适应干扰抑制算法及仿真分析

提出了一种基于重叠变换的自适应干扰抑制算法，利用调制重叠变换（MLT）把接收机信号映射到变换域进行抗干扰处理，它可以有效地把干扰能量集中在有限的变换域子带（Transform Bins）中，与基于DFT、DCT等块变换相比有更好的滤波效果。由于可以使用基于重叠变换的快速算法，因此它结构简单，节省计算量。仿真结果表明，基于MLT的变换域处理方案可以有效地改善系统性能。     

基于LMS改进算法的UWB-SAR的RFI抑制方法

提出最小均方(LMS)改进算法,将LMS自适应滤波与SAR的RD处理算法相结合,并通过仿真验证了算法对射频干扰抑制的有效性。     

PCMA自适应自干扰对消算法与仿真

讨论了成对载波多址（PCMA）自适应自干扰对消原理,分析了参数估计误差对自干扰 对消的影响。在频偏误差的影响下对消误差为非平稳过程,传统自适应对消滤波器无法收敛 。为了克服频偏误差的影响,提出了一种自适应可变遗忘因子（VFF） RLS算法,同时,给 出了具有高精度低运算量的模糊函数参数估计算法。仿真证明了VFF-RLS对消算法具有良好 的对消性能和稳健性,且需要的额外功率较低,能满足PCMA系统要求。     

自适应干扰抵消研究

本文对自适应干扰抵消技术进行了研究,并将维纳最优滤波理论和LMS算法应用于干扰抵消技术,推出了两种实用的自适应干扰抵消算法结构。最后针对抵消系统的关键部件—可调衰减器进行了分析、研究,提出了一种性能优异的步进衰减器。     

一种改进智能天线宽带阵列的自适应算法

对改进宽带智能天线的算法进行了研究，提出利用横向滤波器和二维MUSIC算法相结合来实现智能天线宽带阵列的自适应算法。该算法计算量相对较小，性能较为可靠。仿真表明改进算法有很好的性能，特别是对于滤波器的抽头系数很大的情况下，改进算法更为可取。     

基于子带阵列盲处理的空时干扰抑制

在卫星智能天线终端,传统空时自适应滤波处理中自适应算法需要信号信息而缺乏实时性,阵列处理算法复杂而抗干扰能力不足,针对此问题,提出了一种子带盲自适应阵列处理算法,用于直扩系统空时干扰抑制技术。子带阵列处理相对纯空域处理提高了阵列自由度,相对传统空时的抽头延迟线阵列自适应结构又大大降低了算法复杂度。提出的子带指数型变步长线性约束恒模算法的自适应阵列处理算法能在低算法复杂度下提供较高的收敛速度和收敛精度,不需要发送训练序列,可实现盲自适应波束形成,易于实现实时跟踪信号变化。仿真结果表明新的空时干扰抑制方案具有更好的抗干扰性能。     

一种改进的认知域自适应干扰温度估算算法

从认知无线电通信接入、干扰回避和功率控制的角度出发,采用自适应谱线增强技术 对基于多窗口谱估计的干扰温度估算算法进行了改进,并进一步推导了功率谱与 干扰温度的关系。依托符合IEEE 802.11G标准的无线环境对算法进行了性能仿真,仿真结 果表明,改进算法具有较好的检测性能,提高了干扰温度估算的精度和可信度 ,具有一定的实际应用价值。     

一种基于滤波器组的自适应门限窄带干扰抑制方法

针对直接序列扩频(DSSS)通信中的强窄带干扰,提出了一种基于重叠变换滤波器组的自适应门限窄带干扰抑制技术.该技术根据接收信号经过滤波器组后的统计特性,确定窄带干扰与扩频信号之间的阈值.通过降低高于阈值的子带信号的强度,降低了处理后的信号中的干扰能量,使接收信号的信噪比大大提高.     

基于自适应算法的比特差错率测量方法

比特差错率是衡量数字通信系统传输可靠性的一个主要指标。在数字通信干扰效果研究的基础上，提出的一种测量比特差错率的自适应算法，并进行了仿真。仿真结果表明该算法简单、精确、科学，并满足实时性的要求。     

一种适用于强脉冲噪声下的对数型恒模盲均衡算法

针对脉冲噪声下恒模算法(Constant Modulus Algorithm,CMA)失败的问题,通过分析脉冲噪声的影响,提出了一种基于最小均方（Least Mean Square,LMS）准则的对数型恒模算法（Logarithmic-type CMA,LT-CMA）。LT-CMA利用对数函数的非线性变换特性自适应地抑制强脉冲噪声对误差函数的影响,并且利用l2-范数进行信号归一化处理以增强算法的稳健性。仿真结果表明,所提出的LT-CMA可以适应于高斯噪声环境和脉冲噪声环境;与经典自适应均衡算法相比,在收敛速度和稳健性两方面上,所提出的LT-CMA都有显著的提升。     

基于认知无线电的脉冲陷波UWB窄带干扰抑制

提出了一种基于认知无线电的自适应超宽带（UWB）窄带干扰抑制方法。为了使UWB对变化的 干扰环境具有自适应调节能力,引入了认知无线电技术。通过频谱感知和认知引擎技术提取 窄带干扰频谱特征作为陷波器的设计依据。以高斯脉冲为例,对陷波器的陷波性能进行检验 。最后,就陷波前、后脉冲的通信性能进行比较。仿真结果表明：认知陷波脉冲具有良 好的窄带干扰抑制能力,能够自适应的随着感知结果而动态地规避授权用户,从而实现UWB 系 统与其它通信系统的共存,且此方法不需要在整个频段范围内降低UWB脉冲功率,实现简单 灵活,为提高UWB脉冲发射功率、增大UWB系统的通信距离提供了一种可行的方案。     

一种LAMBDA整周模糊度解算正确性的评估算法

针对基于经典假设检验理论的模糊度正确性评估算法的缺陷,提出了一种依据概率指标的LAMBDA（Least Square Ambiguity Decorrelation Adjustment）整周模糊度解算的正确性评估算法。该算法能够有效解决实时动态差分定位中模糊度解算值的可信度问题,降低系统完好性风险。通过对跑车实验中GPS差分定位数据的直接处理及引入多径误差后处理,该评估算法可以在置信水平为99.5%的条件下实时有效地评估模糊度解算值的正确性。