扩频通信系统中窄带干扰抑制技术研究

论文摘要

直接序列扩频技术以隐蔽性好、保密性强和抗多径衰落等优点在军用和民用领域获得了广泛应用。直接序列扩频系统的处理增益决定了它的干扰容限。当干扰强度超过干扰容限时,需要采取有效的干扰抑制技术确保系统性能。以往研究重点多集中在抗平稳干扰上,论文在上述研究的基础上,不仅深入研究了平稳干扰抑制技术,还深入研究了循环平稳干扰抑制技术,并根据扩频系统抗干扰要求改进了现有的算法和抗干扰滤波技术。论文首先给出接收机简化的信号模型,通过分析常见窄带干扰的统计特性,建立了干扰的平稳模型和循环平稳模型。在干扰的平稳模型下,总结和比较了几种干扰估计抵消滤波技术的性能,研究了最小误码率（MBER）准则下最优抑制器的一种盲自适应实现结构,推导了其收敛性能和稳态性能;从特征分析角度研究时域干扰抑制技术,简化了一种基于预测/内插结构的特征相消器、降低了计算量,并推导了一种基于MBER准则的特征相消器,分析了抗干扰性能,采用稳健的最小递归二乘（RRLS）算法实现两种特征相消器;针对RRLS算法存在的缺点,增加了正交化过程、自适应估计维数过程,并结合对角加载技术提出一种改进算法,提高了算法的稳健性和估计精度。在干扰的循环平稳模型下,给出频移（FRESH）预测和频移内插滤波器的结构,推导出输出信干噪比表达式;在分析循环频率误差存在时FRESH滤波器性能恶化原因的基础上,提出一种可使循环频率估计值逐步收敛到真实值的递归算法,增强了FRESH滤波器的稳健性;研究循环平稳模型下基于MBER准则的最优滤波器,将其转化为最小均方误差准则和约束条件下的最小平均能量输出准则下的最优滤波器,导出了基于循环平稳特性的RLS和BRLS自适应算法;同时针对其固有缺点,采用逆正交三角分解加以克服,给出了算法流程、权矢量递归表达式以及相应的脉动阵列。深入研究了多级维纳滤波器（MWF）的特性,简化了Lanczos-MWF,显著降低了计算量,将MWF应用于循环平稳模型下的干扰抑制,构建了两类基于频移结构的低秩自适应干扰抑制器;分析了Krylov子空间与干扰子空间的等价关系,利用求Krylov子空间的快速算法来构建干扰子空间,提出一种基于Krylov子空间的特征相消器;充分利用已知扩频码信息,将MWF前向递归和RLS算法相结合,提出了一种Krylov-RLS算法,仿真结果表明:相对RLS算法,该算法具有更小的计算量、更好的抗干扰性能。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 扩频通信技术概述
• 1.1.1 扩频通信技术的产生和发展
• 1.1.2 扩频通信技术的类型和主要特点
• 1.2 扩频通信系统干扰抑制技术研究现状
• 1.2.1 时域技术
• 1.2.2 变换域技术
• 1.3 课题背景
• 1.4 本文主要工作及内容安排
• 第二章 扩频通信系统模型和干扰模型
• 2.1 平稳随机过程和循环平稳随机过程
• 2.1.1 平稳随机过程
• 2.1.2 循环平稳随机过程
• 2.2 直接序列扩频通信系统模型
• 2.2.1 接收机信号模型
• 2.2.2 直扩系统的处理增益和干扰容限
• 2.3 窄带干扰的平稳特性
• 2.3.1 音频干扰
• 2.3.2 自回归（AR）干扰
• 2.3.3 低速率数字干扰
• 2.4 窄带干扰的循环平稳特性
• 2.4.1 单音干扰的循环平稳特性
• 2.4.2 低速率数字干扰的循环平稳特性
• 2.5 本章小结
• 第三章 平稳模型下的干扰抑制技术
• 3.1 干扰估计抵消滤波
• 3.1.1 线性滤波算法
• 3.1.2 非线性滤波算法
• 3.2 MBER最优干扰抑制器及盲自适应实现
• 3.2.1 线性最优干扰抑制器
• 3.2.2 最优干扰抑制器的盲自适应实现
• 3.2.3 仿真实验
• 3.3 基于特征分析的干扰抑制技术
• 3.3.1 基于预测/内插结构的特征相消器
• 3.3.2 基于MBER准则的特征相消器
• 3.3.3 子空间跟踪干扰抑制技术
• 3.3.4 仿真实验
• 3.4 本章小结
• 第四章 循环平稳模型下的干扰抑制技术
• 4.1 循环维纳滤波器
• 4.2 循环平稳模型下的干扰估计抵消滤波
• 4.2.1 FRESH预测/内插滤波器
• 4.2.2 仿真实验
• 4.3 循环平稳模型下稳健的干扰抑制技术
• 4.3.1 存在CFE时FRESH滤波器性能分析
• 4.3.2 消除SINC函数零点的稳健算法
• 4.3.3 循环频率递归算法
• 4.4 循环平稳模型下基于MBER准则的最优干扰抑制器
• 4.4.1 循环频率的选择
• 4.4.2 MBER准则下最优干扰抑制器
• 4.4.3 MMSE准则下最优滤波器的自适应实现
• 4.4.4 MMOE准则下最优滤波器的自适应实现
• 4.4.5 仿真实验
• 4.4.6 IQR-Cyclo-RLS/BRLS算法
• 4.5 本章小结
• 第五章 基于MWF的干扰抑制技术
• 5.1 降维处理模型
• 5.2 降维滤波方法
• 5.2.1 多级维纳滤波器
• 5.2.2 MWF流程和性质分析
• 5.2.3 MWF的改进算法
• 5.3 循环平稳模型下基于MWF的抗干扰算法
• 5.3.1 循环平稳模型下应用MWF抑制干扰
• 5.3.2 仿真试验
• 5.4 基于Krylov子空间的干扰抑制技术
• 5.4.1 基于Krylov子空间的特征相消器
• 5.4.2 基于Krylov子空间的RLS算法
• 5.5 本章小结
• 第六章 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果