一种雷达主瓣欺骗干扰抑制算法北大核心

针对单通道雷达受到主瓣干扰,提出了一种基于多周期采样的抗主瓣干扰方法。首先针对距离密集假目标欺骗干扰,建立了基于多脉冲重复间隔(paulse repeat interval)采样的抗主瓣欺骗干扰模型并对其可行性进行证明,然后对信号源个数进行估计,最后借助提出的盲源分离方法将干扰信号与目标回波信号分离,达到抗干扰效果。理论分析和仿真表明,该方法具有较好的分离效果及干扰抑制能力。     

改进的时域正交MOE盲干扰抑制算法

提出了一种能够同时抑制窄带和多址干扰的TDO-MOE盲干扰抑制算法,算法将TDO-LMS算法引入到MOE盲检测算法,克服了TDO算法在盲检测中容易发散的缺点.通过信道估计调整步长因子,信道估计运算利用了检测器的中间运算结果,没有付出多余运算量.仿真结果表明,在维持LMS类算法的SINR性能的前提下,算法明显缩短了收敛时间,具有一定的应用价值.     

卫星移动通信上行链路的同频信道干扰抑制

针对多波束天线的采用给卫星移动通信链路带来的同频信道干扰的问题,提出了同信道波束消除方法来抑制干扰。该方法无需参考信号,适用于相控阵天线和多波束天线系统,仿真结果证实了该方法的有效性。     

一种雷达主瓣欺骗干扰抑制算法

针对单通道雷达受到主瓣干扰,提出了一种基于多周期采样的抗主瓣干扰方法。首先针对距离密集假目标欺骗干扰,建立了基于多脉冲重复间隔(paulse repeat interval)采样的抗主瓣欺骗干扰模型并对其可行性进行证明,然后对信号源个数进行估计,最后借助提出的盲源分离方法将干扰信号与目标回波信号分离,达到抗干扰效果。理论分析和仿真表明,该方法具有较好的分离效果及干扰抑制能力。     

正交频分复用水声通信自适应调制算法

分析预估信道长度对信道估计算法的影响规律,提出利用水声通信均衡恢复信号统计量对信道估计质量评估的方法。通过信道长度自适应修正机制,实现对未知水声信道的高精度估计。针对水声信道造成的正交频分复用子载波特性差异,基于信道估计结果,提出在码元总速率、能量约束条件下,各个正交频分复用子载波速率、功率优化分配的自适应调制算法。与传统的等功率、速率分配算法相比,新算法能够显著提升水声通信系统的误码率性能,通过仿真和实地试验,验证了研究内容的有效性。     

一种强干扰环境下的相干弱目标DOA估计算法

提出了一种强干扰环境下相干弱信号的DOA估计算法。该算法通过修正的Toeplitz矩阵实现了对相干弱信号的解相干,然后将强干扰信号对应的特征矢量从信号子空间中剔除,最后利用MUSIC算法对弱信号进行DOA估计。所提算法不需要预知强干扰信号方位信息,对非平稳噪声有较好的抑制性能。此外,相对JJM算法,该算法具有更高的估计精度和正确概率,对强干扰信源具有更好的抑制性能。     

OQAM/OFDM系统中基于压缩感知的离散导频信道估计方法

针对多径信道条件下,偏移正交幅度调制的正交频分复用(OQAM/OFDM)系统中采用导频序列方式进行信道估计时导频开销较大的问题,提出一种基于压缩感知的离散导频信道估计方法。该方法利用无线信道的稀疏特性,建立基于压缩感知的OQAM/OFDM系统信道估计模型,对离散导频结构进行了优化设计,使较少的导频符号随机分布在子载波上,在接收端利用信号恢复算法实现信道估计。该方法能够显著减少导频数量,并实现高精度信道估计性能,通过实验仿真对比验证了所提方法在慢时变和快时变的无线信道条件下的有效性。     

OFDM水声通信自适应调制算法研究

分析预估信道长度对信道估计算法的影响规律,提出了利用水声通信均衡恢复信号统计量对信道估计质量实时评估的方法,通过信道长度自适应修正机制,实现了对未知水声信道高精度、快速估计；针对水声信道造成的OFDM子载波特性差异,基于信道估计结果,提出了在码元总速率、能量约束条件下,各个OFDM子载波局部速率、功率优化分配的自适应调制算法,相比于传统的等功率、速率分配算法,新算法能够显著提升水声通信系统的误码率性能,通过仿真和实地试验,验证了本文研究内容的有效性。     

多车通信系统中的同频电子干扰消除优化方法

在多接口多信道车联网多车通信系统中,由于车辆的自组织特性和路网网格的不均衡性,产生同频电子干扰,对电子干扰的滤波消除能提高多车通信的信道均衡性,降低误码率。传统方法采用自适应陷波方法实现同频电子干扰消除,无法在突变的载波频率下消除同频电子干扰,导致性能差的问题。提出一种基于自适应线谱增强的多车通信系统中的同频电子干扰消除优化方法。首先构建多车通信系统,引入一种信噪干扰比的观点,对同频电子干扰进行信号模型构建,根据信号比容易分离的特点,使得模型可分离性变强,结合变步长自适应线谱增强方法,实现信号的分离过滤。仿真实验结果表明,进行同频电子干扰消除抑制处理后的功率谱收敛到信号的真实频率附近,多车通信信号能从背景色噪声中有效检测出来,降低了多车通信系统的误码率,展示了较好的信道均衡和改善能力,性能优越。     

****OFDM水声通信自适应调制算法研究

分析预估信道长度对信道估计算法的影响规律,提出了利用水声通信均衡恢复信号统计量对信道估计质量实时评估的方法,通过信道长度自适应修正机制,实现了对未知水声信道高精度、快速估计;针对水声信道造成的OFDM子载波特性差异,基于信道估计结果,提出了在码元总速率、能量约束条件下,各个OFDM子载波局部速率、功率优化分配的自适应调制算法,相比于传统的等功率、速率分配算法,新算法能够显著提升水声通信系统的误码率性能,通过仿真和实地试验,验证了本文研究内容的有效性。     

基于Kalman滤波器的放大转发双向中继联合信道估计方法

针对遵从放大转发协议的双向中继网络的联合信道估计问题,提出了一种基于Kalman滤波器的新方法。首先根据联合信道构成特点将其划分为自干扰部分及传输部分,通过AR模型对这两部分自相关函数进行近似化处理,建立了联合信道时变过程的状态方程,结合接收的训练序列信号,给出了具有Kalman滤波器形式的估计方法。随后在证明了该方法的一致收敛性质的同时,列出了误差性能限所满足的Riccati方程表达式。仿真结果表明,新估计方法相比于最大似然方法在均方误差方面具有明显的性能优势。     

应用Kalman滤波器估计放大转发双向中继联合信道

针对遵从放大转发协议的双向中继网络的联合信道估计问题,提出了一种基于Kalman滤波器的新方法。根据联合信道构成特点将其划分为自干扰部分及传输部分,通过AR模型对这两部分自相关函数进行近似化处理,建立了联合信道时变过程的状态方程,结合接收的训练序列信号,给出了具有Kalman滤波器形式的估计方法。在证明了该方法的一致收敛性质的同时,列出了误差性能限所满足的Riccati方程表达式。仿真结果表明,新估计方法相比于最大似然方法在均方误差方面具有明显的性能优势。     

基于恒虚警的多卫星信号快速盲检测算法?

在分析实际盲卫星通信信号的基础上，提出了一种对不重叠多卫星信号数量、中心频率进行实时估计的快速盲检测算法。算法基于恒虚警率准确地估计了噪声的统计特性进而设置了信噪分离的门限，并根据卫星通信信号的实际带宽特性实现了盲信号的检测。仿真结果表明，算法能够在较低的信噪比下实现对多卫星信号的快速准确盲检测，且与其他算法相比，该算法准确率高、通用性强，更能满足实际工程的需要。     

基于循环平稳的DSSS系统窄带干扰抑制技术

在对窄带干扰的频谱特性分析的基础上,采用一种新的利用信号循环平稳特性的方法进行干扰抑制。利用LCL-FRESH滤波器对信号进行更精确的估计,从而有效地抑制了窄带干扰。仿真结果表明,同传统时域预测滤波器相比,这种干扰抑制方法,能够更好地估计和消除窄带干扰,具有更加优越的干扰抑制性能。     

基于高阶累积量的滑动加窗参数型多径时延估计

针对传统方法不适合估计多径时延和难以抑制相关高斯噪声,构造了基于高级累积量的滑动加窗参数估计模型。该模型利用高阶累积量抑制高斯噪声,应用滑动窗充分利用采集数据。通过理论分析和仿真实验表明,该方法能够准确地估计时延,有效地抑制干扰和相关噪声的影响,且在性能估计方面,优于传统基于相关的方法。     

基于最大信噪比的盲源分离雷达抗主瓣干扰方法

针对现有压制干扰从主瓣进入雷达天线,传统副瓣抗干扰方法失效的问题。提出一种应用最大信噪比准则的盲源分离抗主瓣干扰方法。首先提出了盲源分离应用于雷达抗主瓣干扰的模型,估计信号源个数后构建基于信噪比的目标函数,而后选择求解得到的广义特征向量构造分离矩阵。与传统算法相比,该方法不需要进行迭代运算,有效降低了计算复杂度。经过仿真分析,验证该方法能够有效分离混合信号,具有较高的分离效率。     

信源数动态变化的一种稳健超定盲分离算法

针对大多数现有盲分离算法都假定信源数已知,分析了信源数未知且动态变化时的超定盲分离(接收天线数多于信源数)算法,通过奇异值分解在线估计信源个数,并修正自适应神经网络的维数。文章在经典Cichocki-Unbenauen算法中加入动量项,设置可变步长,使分离性能得到较大的改进,同时避免训练陷入局部最小。与文献[1]新提出的ANA算法相比,仿真结果证明本文算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。     

自适应小波包干扰抑制技术

干扰抑制是提高直接序列（ＤＳ）扩频通信系统抗干扰能力的重要手段。最近人们提出了一种新的干扰抑制技术－基于自适应小波包变换的干扰抑制。该技术利用小波包变换对受到干扰的ＤＳ信号进行分解,使得有用信号和干扰分离,然后滤除干扰分量,最后通过小波包合成恢复扩频信号,其性能在很多情况下优于传统方案。本文对小波包干扰抑制技术作了综述,指出其优点和有待于解决的问题。     

基于Gabor谱方法的跳频信号参数盲估计

提出了一种基于Gabor谱的未知跳频信号参数盲估计方法。该方法利用Gabor谱能量集中、时频分辨率高、交叉项干扰小的特点,在未知任何先验参数的情况下,能够准确估计出跳频信号的跳频频率、跳变时刻和跳频信号驻留时间等参数。通过计算机仿真得到了较为准确的估计结果,验证了该算法的有效性。     

DSSS时变窄带干扰抑制算法研究

在传统非线性最小二乘(NLS)算法的基础上,提出一种基于线谱估计的直接序列扩频(DSSS)系统抑制窄带干扰(NBI)的方法。该算法首先通过对基于正弦波叠加模型的NBI进行频率估计,再利用最小二乘准则进行自适应滤波,恢复出干扰信号包络,从而利用干扰对消器将其从观测数据中消除。仿真验证表明,本算法相对于传统的最小均方误差(LMS)算法、自适应频域陷波法,能较好地抑制时变音频NBI模型的干扰,且信息量损失较小。