直扩系统中基于SVM的干扰自动分类识别方法

针对实际直接序列扩频系统中的干扰类型总是未知的,难以采用相应的干扰抑制措施有效提高系统性能的问题,提出了直接序列扩频系统中基于支持向量机的干扰自动分类识别方法。首先对直扩系统中八种主要干扰情况进行干扰信号建模;然后分别从时域、频域和时频域提取待识别干扰信号的特征参数;最后使用决策树支持向量机构造了一个5级干扰自动分类识别系统,实现了干扰信号的自动分类识别。仿真结果表明,干信比大于等于9dB时,分类器可以准确识别干扰类型。      

直扩通信中时变幅度LFM干扰的抑制

本文针对直扩通信中的时变幅度线性调频干扰,提出了一种基于分数阶Fourier变换的干扰抑制算法.该算法利用两个角度的分数阶Fourier功率谱和拟Newton迭代法进行参数估计,并在参数估计的基础上,采用分数阶Fourier域干扰分离法进行干扰抑制.与基于二维搜索参数估计的干扰抑制算法相比,该算法在保证干扰抑制性能的前提下,大大缩减了计算量.仿真结果表明,该算法可以在较大干信比范围内有效抑制时变幅度线性调频干扰.