线性调频雷达前沿复制干扰的能量效率分析与比较

针对线性调频雷达,对灵巧噪声干扰和前沿复制干扰的基本成分通过匹配滤波器后 输出的信号波形进行了分析。以产生相同的干扰效果为能量利用效率比较基准,推导了这两 种干扰方式各自所需的干扰信号能量的计算公式;在典型条件下,计算了这两种干扰方式所 需干扰信号能量的数值;在一般情况下,对这两种干扰方式的能量利用效率进行了比较。 分析结果表明,若前沿波形宽度为雷达发射信号宽度的1/n,则灵巧噪声干扰所需能量 仅为前沿复制 干扰所需能量的1/n。     

基于Takagi-Sugeno-Kang模糊集合的噪声干扰检测方法

为识别混合在接收机热噪声中的人为噪声干扰信号,提出了基于TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊集合的干扰检测方法。首先将无干扰环境下信道热噪声数据和有人为噪声干扰下的混合噪声数据组合成训练数据序列,利用训练序列对TSK模糊集合模型进行训练,调节模型中规则的多项式系数,使TSK模糊模型对接收信号中的噪声特性与干扰判决之间建立确定函数关系,实现对噪声干扰的检测。通信电台的实验验证表明:尽管接收机的自动增益控制将外部噪声干扰缩小到与本机噪声相当水平,所提方法仍能有效检测出信道中是否有人为噪声干扰存在。     

数字多时延灵巧干扰信号研究

为了适应数字干扰设备干扰脉压接收机时对数字脉内相干干扰信号的需求,研究了一 种数字多时延灵巧干扰信号。首先通过数学推导得到多时延数字灵巧干扰信号的数学模型, 并论证该模型可作为循环转发干扰信号、脉内多假目标干扰信号和数字多时延灵巧噪声的统 一数学模型;然后从理论上分析数字多时延灵巧噪声对脉压接收机的欺骗干扰机理和噪 声压制干扰机理;接着通过数字延迟叠加方法和快速卷积算法设计了两种多时延灵巧噪声的 数字实现算法;最后以线性调频脉冲压缩信号为例,对两种算法产生的数字多时延灵巧噪声 通过匹配滤波器前后的时域、频域、时频域特征进行仿真分析,验证了算法有效性同时直观 呈现了数字多时延灵巧噪声对脉压接收机的干扰效果。研究表明多时延灵巧噪声能够有效干 扰脉压接收机,并造成脉内多假目标欺骗干扰效果和高效的噪声压制干扰效果。     

自适应干扰抵消系统的陷波带宽压缩方法

自适应干扰抵消系统会对邻近有用信号造成抵消效应。针对独立通信平台短波大功率模拟调制干扰，从频域和时域的角度分析了干扰抵消系统造成有用信号衰减和存在陷波带宽的机理，提出了一种能消除有用信号衰减的陷波带宽压缩方法。该方法通过实时检测抵消剩余载波信号大小并与设定值比较，通过比较结果来锁定和释放干扰抵消系统相关器输出的权值，从而维持干扰抵消系统稳态时的恒权值，保证了有用信号不被抵消。仿真结果表明，所提陷波带宽压缩方法可有效保护有用信号不被衰减。     

一种多用户MIMO系统干扰对齐优化算法

干扰对齐技术可以获得干扰信道自由度的最佳值,从而有效改善系统的性能。在实际系统中干扰对齐技术通常采用迭代的方法进行预编码矩阵与干扰抑制矩阵的设计,而迭代方法都需要对发送预编码矩阵进行初始化处理。然而,目前大多数已有的研究所采用的初始化处理方法都忽略了干扰的影响。因此,在此基础上提出了一种基于新的初始化方法的优化算法,该方法在初始化预编码矩阵中既考虑了干扰信号也考虑了有用信号。首先,选取均方误差和最小化作为优化目标,然后利用正交三角（QR）分解将信道空间分为有用信号空间与干扰信号空间来进行预编码矩阵的初始化设计,经过反复迭代得到发送预编码矩阵与干扰抑制矩阵的最优解。理论分析和仿真结果表明,所提算法在收敛性、均方误差、和速率等方面都优于其他算法。     

基于移频滤波的脉压雷达抗干扰方法

针对线性调频（LFM）脉冲压缩雷达易受移频欺骗干扰影响的问题,提出了基于移频检测的起始频率捷变LFM雷达抗干扰方法。通过分析匹配滤波器参考函数、目标回波信号和干扰信号在频域的相对位置,利用脉间LFM信号起始频率不同的特点,将接收信号进行移频,使得目标回波信号分量无脉压输出,从而确定干扰信号分量在时域的位置,通过时域选通对未进行移频的接收信号脉压结果中的干扰进行滤除达到抗干扰目的。仿真分析了移频检测抗干扰性能,结果验证了所提方法的有效性。     

一种有效的雷达噪声干扰技术

从噪声干扰的原理出发,详细地分析了噪声干扰信号的产生并推导出干扰条件下的雷达最大作用距离的求解公式。仿真了目标和干扰机接收的信号强度随距离而变化的特征以及干扰有效辐射功率密度对雷达探测能力影响的相对效果。     

最小能量框架的跟踪干扰识别和去噪算法

讨论了基于离散信号空间上的最小能量（小波）框架的跟踪干扰信号识别和去噪算法。利用一组框架对采用相位调制的接收信号进行分解，如果受到跟踪干扰，则未干扰区信号和干扰区信号的3个分解子信号将呈现明显不同的能量分布特征，据此提出了一种跟踪干扰信号识别和自适应阈值去噪算法。理论分析和仿真结果表明，识别算法具备低虚警率和漏警率性能，而去噪算法有效抑制了干扰信号能量，10-2 误包率时，BPSK+1/2 Turbo信号中1/16尾部信号受到干信比值10 dB的高斯噪声干扰后，去噪算法获得了约4 dB的增益；而QPSK+1/2 Turbo信号中1/8尾部信号受到干信比值10 dB的高斯噪声干扰后，去噪算法可以把误包率性能从1降低至约0.67的水平。     

DS-CDMA系统窄带干扰的去除技术

在DS—CDMA中，频带内即使有一个窄带干扰存在，所有用户都会受影响，所以希望在DS—CDMA信号检波前除去窄带干扰。研究了利用干扰信号的窄带性和载波频率的事前信息的窄带干扰去除方案，以及对DS—CDMA信号的高功率窄带干扰的去除方法。     

基于干扰抑制的恒模波束跟踪新算法

当干扰信号强度不小于期望信号时,常规恒模算法（CMA）会错误跟踪到干扰信号;期望信 号导向矢量线性约束恒模算法（LSCCMA）通过对期望信号来波方向约束,可正确跟踪到期望 信号,但是算法在干扰信号来波方向上不能形成明显的零陷。为此,提出了基于干扰约束的 恒模算法（LICCMBTA）。理论分析和仿真结果证明,该算法不仅可以正确跟踪到期望信号, 并且可实现在多个强干扰信号来波方向上形成深度可调的干扰零陷,从而提高了常规恒模算 法波束跟踪的稳健性。     

拥挤干扰环境下的一种多载波扩频信号接收波束成形方法

针对拥挤干扰环境中的多载波扩频通信系统,提出了一种基于期望信号波达方向估计和干扰功率空间谱分析的波束成形方法。该方法首先利用多载波扩频调制信号的频率分集特性估计期望信号的波达方向,然后利用空间谱分析估计干扰信号的空间功率分布,在此基础上完成波束成形。该方法能够在拥挤强干扰环境下精确估计信号的波达方向,从而保证了干扰信号空间谱估计的有效性。仿真结果表明,即使干扰信号的功率显著强于期望信号,本算法仍然能够精确地估计出期望信号的波达方向,从而保证算法的有效性。     

修正的干扰噪声自相关矩阵重构波束形成算法

为改善采样自相关矩阵求逆（SMI）算法中期望信号存在于接收信号所引起的性能下降,提出一种修正干扰噪声自相关矩阵重构（CMR）算法。该算法首先选取采样自相关矩阵特征分解的最小特征值对应的特征向量构造空间分布系数,再对其在非期望信号波达方向上进行累加实现矩阵的重构。当存在相干信号时,可采取先利用特征向量元素对协方差矩阵进行托普利兹化处理实现解相干,再进行矩阵重构的托普利兹矩阵重构（TCMR）算法。计算机仿真与实验结果证明适用于非相干信号条件下的CMR算法与适用于相干信号条件下的TCMR算法具有更好的输出性能。     

采用图像处理的跳频信号参数盲估计

针对短波复杂信道环境下的跳频信号参数估计问题,提出了一种基于图像处理的跳频信号参数盲估计算法。该算法在时频分析的基础上采用灰度共生矩阵提取信号的纹理特征,通过对纹理特征量的分割实现信号与背景噪声的分割,并运用形态学滤波去除二值化后产生的椒盐噪声;然后根据连通区域标记得到的各个信号在时频图中的位置信息来聚类,从而去除定频、突发等干扰信号,分选出跳频信号;最后根据分选出的跳频信号提取其跳频频线并进行修正,估计出跳频信号的跳周期、跳变时刻和跳频频率。仿真实验表明,该算法切实有效,能够在较低的信噪比条件下精确地估计出跳频信号的参数。     

星载AIS的复值FastICA算法改进

针对星载船舶自动识别系统(AIS)的含噪复值信号盲分离算法分离效果不佳的问题,提出了改进的复值快速独立分量分析算法（FastICA）。该改进算法针对混合信号数目大于源信号数目的超定情况,对含噪混合信号的协方差矩阵进行特征值分解,利用其噪声对应的几个较小特征值估计噪声方差,修正白化矩阵,再应用Huber M估计函数优化该算法的目标函数。实验结果表明,运用该算法信号均方误差(SMSE)变小,信干比(SIR)变大,提高了信号的分离性能;同时,优化后的目标函数使算法具有良好的稳健性。     

移动通信中的CMA阵列抗干扰性能分析

移动通信中的CMA阵列具有抗多径干扰和抗共信道干扰能力。本文理论分析了实际信号环境下CMA阵列的抗多径干扰和抗共道干扰能力，并进行了计算机仿真，仿真结果表明，CMA阵列的抗多径干扰性能受随机相移、信号幅度、信号空间分布等因素的影响，当所需信号与多径干扰信号空间卫离度越大，CMA阵列的抗多径干扰性能越好。CMA阵列的抗共信道干扰性能较抗多径干扰性能要好，只要所需用户信号和共信道干扰信号不在同一入射方向，CMA阵列就可以将干扰信号抑制掉。     

基于稀疏编码的TPM通信噪声抑制分析

基于独立成分分析（ICA）时域滤波的时相调制（TPM）通信系统中的噪声干扰对系统性能有很大的影响。采用稀疏编码方法对TPM通信中的噪声进行抑制。首先对观测信号采用稀疏编码方法进行稀疏编码,然后对处理后的信号使用压缩方法处理,从而将ICA过程中对噪声所代表的小的变元值变小或置零,最终达到对噪声的削弱。仿真表明,稀疏编码方法对TPM通信中的噪声确实有较好的抑制,与不采用所提方法相比,大约有1 dB的系统误码性能提高。     

基于粒子群优化的数字波束形成算法

波束形成的加权系数求解是一个优化过程,现有算法大多经过多次迭代,计算量大,实现复杂。为降低波束形成算法复杂度,将粒子群优化原理应用于数字波束形成中,提出了基于粒子群优化的自适应数字波束形成算法。该算法将每一组权值作为一个粒子,将阵列加权和的输出信号与干扰噪声比(SINR)作为适应度函数,通过比较各个粒子的适应度值,进行迭代搜索得到最优解。该算法可使天线阵在主波束对准有用信号,同时能有效抑制两个以上的干扰,且对阵列通道误差有较好的稳健性。计算机仿真验证了算法的有效性。     

移动通信信号自动调制识别的谱相关方法

一些不同的数字调制信号有着相同或相近的功率谱密度,但它们的谱相关函数却有明显区别。平稳的噪声和干扰的谱相关为零。利用谱相关函数的这些性质可以识别出噪声中的调制信号。本文提出了一种用于移动通信信号自动调制识别的谱相关算法,该方法可以识别各种主要无线系统和标准所采用的调制类型。