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。     

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。     

一种用于自适应噪声抵消的变步长LMS算法

为了提高LMS自适应滤波算法的性能,在分析已有变步长算法的基础上进行了一些改 进。改进算法用误差信号的自相关来调节步长以实现对不相关噪声的更好抑制,且采 用先固定后变化的方法控制步长,兼顾了暂态和稳态性能。利用改进算法进行了自适应噪声 抵消的仿真实验,结果表明,基于改进变步长LMS算法的自适应噪声抵消器 能有效抵制噪声干扰,对含噪信号具有良好的消噪能力。     

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。     

基于空时联合抗干扰算法的复矩阵求逆

针对卫星导航接收机易被干扰的特点,研究了空时联合抗干扰算法,并提出了一种简化的复正定厄米矩阵求逆实现方法。首先,给出了空时联合抗干扰算法的基本模型。随后,在详细分析传统复正定厄米矩阵求逆算法基础上,给出了改进的复正定厄米矩阵求逆方法的具体步骤。最后,基于数字信号处理（DSP）的硬件平台,对运算量进行了对比分析。仿真结果表明,改进的复正定厄米矩阵求逆方法加法和乘法运算量都大幅度降低,比传统算法运算速度加快了三分之一。算法简单可靠,易于实现,适用于工程应用中实时性要求较高的场合。     

基于迭代次数变步长的LMS算法在ECG信号提取中的应用

介绍一种基于迭代次数变步长的LMS算法,通过自适应噪声抵消系统,对心电信号中的工频干扰进行抑制。实验结果表明,基于迭代次数变步长的LMS算法滤波效果最好,信噪比提高了46.0149dB,同时收敛速度也是最快的,并且具有好的实时性,验证了该算法在抑制工频干扰方面的有效性和优越性,有重要的理论意义和实用价值。     

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。     

GNSS抗干扰技术综述

随着电磁环境的日益复杂、干扰技术的不断进步,全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）的各类应用受到了严重阻碍,在强干扰环境中,扩频增益不足以对干扰进行有效抑制,需采用各种抗干扰措施。对GNSS抗干扰技术进行了分类,概述了不同抗干扰技术的研究现状及进展,并对GNSS干扰源与干扰类型进行了归纳总结,给出了不同干扰类型对应的抗干扰方法,进一步对比分析了几类常见自适应算法的性能,最后指出了GNSS抗干扰技术未来的研究趋势。     

递归神经网络自适应均衡抗突发干扰研究

短波信道的突发干扰对判决反馈递归神经网络自适应均衡器有破坏作用并能导致均衡器失效,从而影响整个通信系统的连续性。本文对突发干扰时判决反馈递归神经网络自适应均衡器特性进行了分析,提出了2种改进算法。仿真结果证明了这2种改进算法的有效性。     

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。     

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。     

最大化瑞利熵的干扰对齐优化算法

干扰对齐技术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,然而目前采用的迭代方法并不能做到完全的干扰对齐。针对这种情况,提出了一种新的干扰对齐优化算法,避开了反转信道的操作。该算法在最大化信干噪比算法的基础上加入完全干扰对齐的约束条件,将系统中各用户的所有干扰对齐约束条件进行奇异值分解,最终通过瑞利熵最大化的求解方法联合迭代求解发送侧的预编码矩阵与接收侧的干扰抑制矩阵。仿真结果表明,所提优化算法在较高信噪比时不同天线数下的和速率、不同迭代次数下的和速率等方面都优于原最大信干噪比算法。     

智能天线在多径信道中的性能仿真与分析

本文就中美有关中国铜版纸反倾销和反补贴税WTO磋商案涉及的法律问题进行了分析。本文认为,美国对中国补贴指控缺乏专向性要素,特别是在事实性专向性上没有肯定性的证据。美国采用37国平均银行利率替代中国国内银行的利率来衡量中国补贴的利益的基准,这是没有WTO协定和案例的支持的。美国在反倾销和反补贴叠加采用上,也有其不合理因素。     

基于资源分配和功率控制的D2D中继选择

为优化蜂窝用户通信与设备直传（D2D）中继通信共存下的同频干扰问题,满足蜂窝用户容量要求,提出了一种基于能效的联合资源分配和功率控制的D2D中继选择算法。该算法首先对等效D2D中继链路进行资源分配,减小算法复杂度的同时使得D2D链路对蜂窝链路产生的干扰最小;然后以资源分配结果和功率控制算法为依据进行中继选择。该方案不仅考虑了D2D中继链路的能效问题,而且还同时考虑到了对蜂窝链路的干扰问题。通过仿真验证,所提算法不仅能有效提升D2D中继链路的能效值,同时降低了对蜂窝用户的干扰。     

基于改进图着色的D2D资源分配和功率控制

针对蜂窝网络中D2D（Device-to-Device）用户复用蜂窝信道带来的同频干扰问题,提出了一种基于改进图着色的资源分配和功率控制算法。首先通过构建干扰图和候选集进行用户之间干扰关系建模,并定义指数型累积因子改进图着色算法,为D2D用户分配蜂窝信道;再采用基于信干噪比的闭环功率控制算法动态调整D2D用户发射功率,减小由于信道复用产生的干扰。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能够有效提升系统吞吐量和D2D用户接入率,实现信道资源的合理分配。     

DSSS系统中快变化线性调频干扰抑制算法

直接序列扩频(DSSS)系统中用分数傅里叶变换可以抑制线性调频干扰等非平稳干扰,然而快 变化 线性调频干扰有可能在分数傅里叶域上呈现出多个尖峰,不利于干扰的检测。分析了线性调 频干扰对DSSS系统的影响,提出了利用模糊变换和分数傅里叶变换结合抑制线性调频干扰的 算法,通过模糊变换选择延迟时间估计调频斜率,然后在相应的分数傅里叶域滤除干扰,克 服了分数傅里叶变换在估计调频斜率时可能出现的多尖峰问题。仿真表明,此算法可以有效 估计并滤除DSSS中的线性调频干扰。     

MIMO系统中基于信号可靠性判定的OSIC检测

排序串行干扰消除（Ordered Successive Interference Cancellation，OSIC）是多输入多输出无线通信系统中一种重要的信号检测技术。为了降低该算法的计算复杂度，首先提出了基于信号可靠性判决的排序串行干扰消除算法，根据所设计的信号可靠性判决（Signal Reliability Decision，SRD）结构的判决结果选择不同的方法消除信号间的干扰。为了进一步提升SRD-OSIC算法的检测性能，提出了局部最优（Local Optimized,LO）的LO-SRD-OSIC算法。仿真结果表明，SRD-OSIC算法仅需要传统OSIC算法一半的复杂度就能获得相近的误码率性能。不仅如此，当LO-SRD-OSIC算法与SRD-OSIC算法的计算复杂度相同时,LO-SRD-OSIC算法可以获得额外3 dB的误码率性能增益。     

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。     

UFMC系统在多径衰落信道中的干扰消除

通用滤波多载波(UFMC)是5G通信系统中的关键技术,能够降低带外泄露。但是在多径衰落信道下UFMC系统会受到符号间干扰（ISI）和多普勒效应产生的载波频率偏差的影响,从而使系统的性能下降。为了消除系统中的干扰,提出了一种迭代最大似然算法。该方法主要通过迭代最大似然算法（ML）计算出载波频率偏差,把估计出的结果作为初始值并运用迭代的方法得到最终的载波频率偏差,当达到收敛区间时,迭代结束;最后利用相位旋转的概念补偿载波频率偏差并运用最小二乘算法更新信道响应信息,减少该系统干扰。仿真结果表明,在信噪比大于10 dB时,随着信噪比的增大,算法能够有效地抑制系统中的干扰,提高UFMC系统的性能。     

基于博弈论的多基站协作波束成形

为抑制小区间干扰,提出了一种基于博弈论的多基站协作波束成形算法,并将该算法应用于多基站协作通信系统模型。该算法是在已知其他小区策略选择的情况下,最大化自身利益的迭代算法。在此基础上研究了将最大化用户速率问题转化为效用函数优化问题进行求解,然后证明其纳什均衡的存在性和唯一性,最后给出求解纳什均衡的步骤。仿真结果表明,相对于非协作算法,所提算法在期望用户方向上保持较高的增益,同时有效地零陷干扰用户,达到抑制小区间干扰的目的,并且具有很好的收敛性。