修正LMS Newton算法在抑制DSSS窄带干扰中的应用

论文分析了直接序列扩谱系统(DSSS)中窄带干扰信号的特点.针对LMS算法存在的不足,运用修正LMS Newton算法进行抗窄带干扰处理.与LMS算法相比,修正LMSNewton算法的稳定性和抗干扰性能大大改善,在选取适当的控制参数后,其抗干扰效果更加明显.计算机仿真结果验证了算法的有效性.     

改进的抗窄带干扰非线性预测方法

为了有效抑制直接序列扩频通信中的窄带干扰,提出了2种改进的非线性预测方法（NLMSN和LNLMSN）。NLMSN是在原非线性预测方法的基础上,针对NLMS算法在强干扰条件下抑制性能不理想的缺点,运用修正LMS Newton算法对其进行改进而得到的方法。LNLMSN是在NLMSN的基础上,引入Laguerre时延单元,使得这两种方法在取得相同信噪比改善量的同时,减少了滤波器阶数,降低了方法实现的复杂度。仿真结果表明,与原方法相比,改进方法的抗干扰性能有了较大提高。     

一种改进的盲自适应窄带干扰抑制方法

为有效抑制直接序列扩频通信中的窄带干扰,论文提出了一种改进的盲自适应窄带干扰抑制方法.该方法在盲自适应滤波器的基础上,通过引入非线性预测算法对接收信号进行处理,提高了滤波器的干扰抑制性能.计算机仿真结果验证了文中方法的有效性.