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针对窄带干扰下通信系统性能恶化的问题,提出一种基于过采样与盲源分离技术的单通道窄带干扰抑制算法。该算法利用通信信号与窄带干扰的基带结构特征,通过过采样以及串并变换构造出源信号为信息序列的盲源分离模型,并利用快速独立成分分析法实现信息码元的恢复。仿真结果表明,该算法能有效对抗窄带干扰,抗干扰能力强。 相似文献
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针对基于长期演进(LTE)信号的无源雷达存在同频基站干扰的问题,该文提出一种基于2阶统计量的盲源分离算法,该算法是在卷积混合模型下,通过多通道最小均方(LMS)算法实现分离信号之间的相关性最小。由于各发射基站信号之间统计不相关,当分离信号之间的相关性达到最小时,完成观测信号的分离。在此基础上,改进了传统无源雷达信号处理的流程,增加了分离同频干扰基站直达波和多径杂波的步骤,实现了对同频干扰基站杂波的抑制。通过仿真分析,验证了算法的有效性,为基于LTE信号的无源雷达数据处理提供了参考。
相似文献4.
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基于盲源分离的同道数字通信干扰抑制 总被引:2,自引:0,他引:2
教字通信方式广泛应用于无线通信,但由于无线信道的开放性,接收信号易受同道信号干扰.分析了盲源分离理论抑制同道干扰的可行性,并采用著名的盲源分离算法--FastICA算法进行计算机仿真,结果表明,可采用FnstICA算法分离同道的BASK和QPSK及BPSK和BFSK信号,并消除同道干扰. 相似文献
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数字通信方式广泛应用于无线通信,但由于无线信道的开放性,接收信号易受同道信号干扰。分析了盲源分离理论抑制同道干扰的可行性,并采用著名的盲源分离算法-FastICA算法进行计算机仿真,结果表明,可采用FastICA算法分离同道的BASK和QPSK及BPSK和BFSK信号,并消除同道干扰。 相似文献
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多假目标干扰是与目标信号强相关的欺骗干扰信号,其对准雷达天线主瓣方向,会严重影响雷达的性能,通常的旁瓣抗干扰技术和一些主瓣抗压制干扰技术难以奏效.针对目标和干扰信号的相对独立性以及在空域上的差异性,提出利用盲源分离(Blind Source Separation,BSS)算法抗脉冲压缩雷达多假目标干扰的方法.首先给出了假目标干扰原理和主瓣干扰信号模型;其次利用经典的BSS算法分离接收到的主瓣干扰混合信号,并脉压找出目标信号达到抗干扰的目的;最后分析了目标与多假目标干扰混合信号的可分离性.仿真实验表明,该方法对多假目标干扰有良好的抗干扰性能. 相似文献
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一种基于盲分离的欺骗干扰抑制算法 总被引:1,自引:0,他引:1
该文针对单天线雷达的欺骗干扰,研究了一种基于盲分离的欺骗干扰抑制方法。该方法在对接收信号进行分段提取的基础上,借助特征矩阵联合对角化(JADE)的盲分离技术获得多段分离信号,然后利用分选技术获取完整源信号,最后根据数字射频存储技术(DRFM)的相位量化特性鉴别目标和干扰。仿真结果表明,在高信噪比(SNR)下算法对欺骗干扰具有较好的抑制性能,且当SNR15 dB时,目标回波相似系数大于85%;相位量化位数低于4位时,鉴别概率接近100%,目标延迟时间测量误差小于0.3s。 相似文献
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一种基于慢时域盲分离的欺骗干扰抑制方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对单脉冲比幅雷达的距离假目标欺骗干扰,研究了一种基于慢时域盲分离的欺骗干扰抑制方法。该方法在慢时域上建立雷达信号接收模型,首先验证了回波与干扰的可分离性,然后采用二阶统计盲源分离技术完成了回波和干扰的分离,最后通过微多普勒频率特征完成对真假目标的鉴别。仿真结果表明,该算法对欺骗干扰具有较好的抑制性能。当SNR>0dB时,回波相似系数大于98%,延迟时间测量误差小于0.03μs。 相似文献
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文中基于特征矩阵联合近似对角化JADE(Joint Approximate Diagonalization of Eigen-matrices)的盲分离算法提出了一种DOA估计新方法。该方法对阵列流型矩阵进行了盲估计,并将阵列流型中的方向矢量看成是由多个复正弦信号线性混合而成,进而利用频谱分析的方法实现信号的DOA估计。实验结果表明:该方法在同等条件下完成同样的方位分辨要优于多重信号分类MUSIC(Multiple Signal Classification)的方法,而且还可以实现对相干信号源进行分辨。 相似文献
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卫星通信系统暴露在太空中,极其容易受到干扰,特别是当遇到跟踪干扰时,会严重影响跳频卫星通信系统性能。利用跳频信号与跟踪干扰信号之间的统计独立性,将跳频通信抗跟踪干扰问题转化为一个多数据集联合盲源分离(Joint Blind Source Separation,JBSS)问题,在独立向量分析(Independent Vector Analysis,IVA)的框架下进行干扰信号抑制。该方法同时利用了各信号之间的统计独立性和每个信号内部的统计相关性,有效提高了系统性能。仿真结果表明,所提方法在干扰压制比为0.6且信噪比为15 dB的情况下,系统误码率相比基于能量相关性排序的独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)方法下降了12.06 dB,有效提高了卫星跳频通信系统抵抗跟踪干扰的能力。 相似文献