GPS空时抗干扰子空间投影方法

根据GPS接收机接收信号、噪声和干扰的特点，将子空间投影方法与空时信号处理相结合，利用基于数据域相关相减结构多级维纳滤波器（CSA-MWF）的前向递推多级分解特性构造出空时二维干扰子空间，进一步求出空时抗干扰最佳权。与传统的特征值分解方法相比，该方法避免了估计接收数据协方差矩阵及其特征分解运算，计算量大幅下降，同时抗干扰性能不受影响，适合多变环境和小数据样本情况。该方法结构简单，具有较高的可行性和实用性。仿真结果验证了该方法对窄带和宽带干扰均有效。     

MIMO系统中基于干扰子空间投影的盲空时多用户检测算法

该文针对多天线码分多址系统,提出了一种盲空时多用户检测算法。该算法结合空域、时域二维信息,利用Alamouti空时分组码与MIMO信道的结构特征,通过跟踪干扰子空间对多天线信道进行估计。在此基础上,通过将接收信号投影到干扰子空间的正交补空间上,实现了抑制多址干扰的空时多用户检测。该算法不仅能够自适应地跟踪信道的变化,且具有较低的算法复杂度。仿真结果表明该算法能够有效地抑制多天线码分多址系统中的多址干扰,改善系统的性能。     

采用改进特征子空间投影的SAR脉冲式直达波干扰抑制方法

射频干扰(RFI)会污染合成孔径雷达(SAR)回波信号,增加SAR图像解译难度。脉冲式直达波干扰(PDWI)作为典型的RFI,在原始回波域以明亮条纹状掩盖SAR回波信息,对SAR成像质量产生严重影响。现有的干扰抑制方法中,传统的特征子空间投影(ESP)方法对整条含干扰脉冲进行干扰抑制,造成了脉冲中非干扰位置有用信号损失。为了保护有用信号,该文提出一种改进ESP的SAR脉冲式直达波干扰抑制方法。首先,通过两次检测干扰,获取PDWI在时域中的具体位置。其次,仅对检测的干扰位置数据,采用ESP将有用信号和干扰信号分离。最后,从原始数据中减去ESP重构的干扰数据以实现干扰抑制。仿真和实测数据处理表明,与现有方法相比,该方法能够有效避免SAR原始数据中有用信号的损失,抑制了脉冲式直达波干扰。     

降噪多天线卫星导航欺骗干扰抑制方法

由于欺骗干扰比真实卫星导航信号功率稍大,意味着其功率远小于压制干扰,致使多天线卫星导航接收机的阵列接收环境发生改变,无法抑制欺骗干扰。该文提出了一种能有效改善阵列接收环境,恢复多天线卫星导航欺骗干扰抑制能力的方法。该方法通过降噪预处理提高阵列接收信号的信噪比和干噪比,再使用输出功率最小准则最优化权矢量,从而实现欺骗干扰抑制。理论分析和实验结果表明,该方法能够有效抑制欺骗干扰,而且阵列输出信干噪比较高,干扰抑制后接收机捕获性能不受干扰影响。      

基于特征子空间的强主瓣干扰抑制方法

当空间中存在大功率主瓣干扰时,传统特征投影类干扰抑制方法存在主瓣峰值偏移、 旁瓣内干扰零陷变浅等问题.针对上述问题,本文提出一种新的基于特征子空间的主瓣干扰抑制方法.首先根据赤池信息准则(AIC)与相关性判别分离主、旁瓣干扰的特征矢量;其次利用特征投影预处理抑制主瓣干扰分量;最后定义新的权矢量赋形方式,在主瓣子空间约束...     

基于子空间投影的导航干扰抑制与信号增强方法研究

电磁环境日益恶劣且到达接收机的导航信号非常微弱，导航接收机的输出性能受干扰影响非常明显，因此在干扰背景下提高导航接收机的输出性能是十分重要的。阵列信号处理中的传统抗干扰方法包括采样协方差矩阵求逆 SMI(Sample Matrix Inverse)方法、最小均方误差 LMS(Least Mean Square)迭代方法、功率倒置 PI(Power Inverse)算法等，这些方法具有较高的抗干扰性能，但抗干扰后对信号增强没有效果。本文在子空间投影抗干扰方法的基础上，结合导航信号相关性特点，对子空间投影后信号进行运算，构造最优相关峰矢量，利用该矢量进行波束合成，实现导航信号增强的目的。对实测数据处理可知，该方法可以有效提高抗干扰后导航信号强度。     

GPS接收机空域和空时滤波性能研究

提出了空域滤波和空时滤波的优缺点,研究了他们的抗干扰性能,并在圆阵中进行了仿真.仿真结果表明这两种方法都可以用于GPS接收机抗干扰.其中,空时滤波结构相对于空域滤波能增加系统的自由度,对于宽带信号能提供更佳的抗干扰性能;价格相对较低的空域滤波结构在普通干扰环境中(干扰数目较少)也是一种合适的选择.     

基于子空间约束RLS的半盲多用户检测算法

考虑实际的MC-CDMA上行链路,深入研究了基于RLS算法实现的MOE(RLS-MOE)盲自适应多用户检测,提出了MC-CDMA系统下一种基于子空间约束RLS的半盲多用户检测算法.在MOE盲多用户检测的基础上,利用小区内用户的已知扩频码设计了一种MOE半盲多用户检测器.将子空间方法和RLS算法相结合提出一种基于子空间约束的RLS 算法,使用该算法自适应得到MOE的权向量.本文算法利用所有已知用户的扩频码抑制了小区内用户的干扰,子空间约束的RLS 算法降低了噪声的影响,从而改善了系统的性能.修正的PASTd算法实现了信号的自适应跟踪,大大降低了计算量.仿真实验表明,本文算法的输出信干噪比和误码率性能优于RLS-MOE盲多用户检测,更接近于最优值.     

GPS接收机空时抗欺骗干扰方法

本文研究了GPS接收机抗欺骗干扰问题。结合广义旁瓣对消器(GSC)和空时处理方法,提出用多级GSC(MG- SC)空时滤波结构进行欺骗干扰抑制,取得良好的效果。文中给出了抗干扰接收机的具体实现结构,仿真试验验证了该方法的有效性。     

基于空间投影的全双工MIMO中继站自反馈干扰抑制

建立由基站、全双工MIMO中继站和用户站组成的系统模型,获得MIMO自反馈干扰矩阵.当自反馈干扰信号最大多径时延大于符号周期时,根据自反馈干扰矩阵张成空间,设计并添加信号空间投影滤波器到中继站中实现自反馈干扰抑制.针对自反馈干扰矩阵是否满秩,滤波器设计分别采用子空间和零空间投影算法,并讨论了不同投影算法下对中继站接收信号误码率影响和自干扰信号的残留量.理论分析和仿真结果表明,所提出的空间投影算法对自反馈干扰的抑制有较理想的效果.     

正交频分复用系统中抗线性调频干扰算法研究

针对基于离散傅立叶变换的正交频分复用系统（OFDM）,提出了一种新的线性调频（LFM）干扰抑制算法。该算法分为两部分：干扰估计和干扰重构抑制。干扰估计时,首先采用离散傅立叶变换进行粗略估计,然后采用离散匹配傅立叶变换进行精确估计,整个过程均可共用傅立叶变换单元,有效地节省了系统资源。实验结果表明：该算法的干扰抑制性能良好;与现有的抗线性调频干扰算法相比,其运算复杂度大为降低,具有很好的工程实用性。     

一种基于两级预编码的认知MIMO系统干扰抑制算法

在认知无线电系统中,认知用户通信必须同时解决对主用户造成的干扰和认知用户间的相互干扰问题。为此,提出一种基于两级预编码的认知MIMO系统干扰抑制算法,首先利用子空间正交投影理论,将认知用户的发射信号投影到干扰信道的零空间来消除主用户干扰,然后用信漏噪比预编码最小化认知用户间干扰,提高认知系统性能。仿真结果表明,在不影响主用户的前提下,该算法有效提高了系统误码率性能及其容量,并可以通过选择合适的子流数目,达到系统有效性和可靠性的良好折中。     

基于FPGA的窄带干扰抑制算法在GPS中的应用

针对GPS接收机有效信号弱,易受窄带干扰影响的不足,提出了一种基于FPGA的窄带干扰抑制算法的实现方案。该方案以Xilinx公司的Virtex5芯片为硬件平台,采用重叠加窗频域滤波算法和自适应多门限检测技术实现窄带干扰的实时检测和抑制,最后采用重叠相加的方法进行数据输出。测试结果表明,该设计能为GPS接收机提供至少60dB的抗窄带干扰能力。与其他窄带干扰抑制方法相比,收敛速度和信噪比损耗都得到了改善。     

Interference cancellation in GPS receiver using noise subspace tracking algorithm

In this paper, we address the problem of interference cancellation in global positioning system (GPS) receiver using a two-step approach: subspace projection technique and maximum signal-to-noise ratio (MSNR) beamforming. The interference signals can be effectively suppressed by projecting the received signal on the noise subspace. Here noise subspace tracking algorithm is employed to estimate the noise subspace directly. We then apply a beamformer to maximize the signal-to-noise ratio of the interference-free signal. Simulation results show that our approach can effectively eliminate the strong interference and enhance the performance of the GPS receiver.     

A null despreader for interference suppression in GPS

The Global Positioning System (GPS) utilizes low‐power spread‐spectrum signals and thus is vulnerable to various types of high‐power interference sources. It requires at least four satellites for estimating three‐dimensional user positions and the receiver clock bias. In this paper, we propose a blind adaptive GPS receiver that is based on a new despreader and the one‐stage constant modulus (CM) array. The despreader consists of a conventional GPS despreader and a so‐called null despreader, which together modify the received signal so that the CM array can extract the GPS signal of interest. The beamformer not only rejects jammers and extracts the GPS signal of interest without explicit direction‐of‐arrival (DOA) information of any of the signals but also it has a low computational complexity compared with conventional techniques, such as minimum‐variance distortionless‐response (MVDR) beamforming. As a conventional despreader can recover only one GPS signal, multiple despreaders are usually required for separating multiple GPS signals. We also explore an extension of the proposed null despreader to detect multiple GPS signals. Computer simulation examples are presented to illustrate the performance of the receiver for different types of jammer signals. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

Array processing for nonstationary interference suppression inDS/SS communications using subspace projection techniques

Combined spatial and time-frequency signatures of signal arrivals at a multisensor array are used for nonstationary interference suppression in direct-sequence spread-spectrum (DS/SS) communications. With random PN spreading code and deterministic nonstationary interferers, the use of antenna arrays offers increased DS/SS signal dimensionality relative to the interferers. Interference mitigation through a spatio-temporal subspace projection technique leads to reduced DS/SS signal distortion and improved performance over the case of a single antenna receiver. The angular separation between the interference and desired signals is shown to play a fundamental role in trading off the contribution of the spatial and time-frequency signatures to the interference mitigation process. The expressions of the receiver signal-to-interference-noise ratio (SINR) implementing subspace projections are derived, and numerical results are provided     

Novel high-resolution DOA estimation using subspace projection method

The performance of multiple signal classification(MUSIC) algorithm with regard to solving closely spaced direction of arrivals(DOAs) depends strongly upon the signal-to-noise ratio(SNR) and snapshots.In order to solve this problem,a method by reconstructing the spatial spectrum function with both noise subspace and signal subspace is presented in this paper.The key idea is to apply the full information contained in covariance matrix and change the projection weights of steering vector on the noise and signal subspace by their revised eigenvalues,respectively.Comparing with the MUSIC algorithm,it does not increase any computational complexity either,and remarkably,it has the advantages of simultaneously reducing noise and keeping the high-resolution ability under low SNR and small sample sized scenarios.Simulation and experiment results are included to demonstrate the superior performance of the proposed algorithm.