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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
基于双站目标回波去相关、干扰信号相关条件给出了双站对消抗主瓣干扰的物理模型;结合自适应滤波提出了双站对消抗主瓣干扰算法,通过散射点模型对双站对消抗主瓣干扰算法的干扰抑制性能和信噪比损失性能进行了仿真和分析;并根据仿真条件构建了试验验证系统,进行了对应的试验验证。仿真和试验结果表明:在双站与目标夹角大于目标回波去相关角度的条件下,当干噪比大于30 dB 时,信干噪比改善大于25 dB。  相似文献   

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宁立跃  杨小鹏 《信号处理》2017,33(12):1571-1577
现代战场电子对抗日益复杂,电磁干扰形式多样,当干扰从接收机主瓣进入会形成主瓣干扰。主瓣干扰严重影响雷达正常工作,传统空域、极化域、时频域等抗干扰算法都很难有效对其抑制。为有效抑制主瓣干扰,文章利用目标极化散射特性在不同角度存在差异的特点,提出基于多基雷达的空-极化协同滤波主瓣干扰抑制方法。方法首先采用主瓣保形技术在空域抑制副瓣干扰并压低空间噪声,然后将多基地雷达接收的数据进行时域对齐,计算包含主瓣干扰和回波信号的数据协方差矩阵,通过分解协方差矩阵在空-极化信号空间识别干扰,估计回波信号导向矢量,最后将目标回波与主瓣干扰通过多基地极化滤波,滤除主瓣干扰保留目标回波信号。通过仿真算法抑制噪声干扰与转发干扰,验证了所提算法能够有效对抗主瓣干扰,有效提高输出信干噪比。   相似文献   

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5.
在运用传统阻塞矩阵对抗主瓣干扰的过程中,干扰信号受到抑制,同时期望信号的复包络也会发生变化,造成一定的信号损失,影响输出的信噪比,不利于后续信号处理的流程.针对此问题,改进传统阻塞矩阵的构造方法,提出一种基于改进阻塞矩阵的新算法,通过改进的阻塞矩阵对接收信号进行预处理,然后对其进行自适应波束形成.仿真结果表明,相同条件...  相似文献   

6.
当干扰从雷达的主瓣方向进入时,传统的自适应旁瓣相消算法会导致波束变形、主瓣指向偏移等问题。为了克服传统抗干扰方法遇到的问题,提出了基于相位编码的抗干扰方法,根据发射信号的特性设计出匹配滤波和阻塞滤波器,将接收到的回波信号分别通过两滤波器得到两路信号,然后利用旁瓣对消算法将辅路的干扰滤除。这种方法会导致目标所在多普勒单元的距离旁瓣升高,为了进一步降低目标信号所在多普勒单元的距离旁瓣,提出了将目标所在距离 多普勒频率单元去除后,再进行旁瓣对消的方法。通过仿真表明,本文提出的算法能有效抑制从主瓣进入的干扰,且目标所在的多普勒单元的距离旁瓣有所降低。  相似文献   

7.
从干扰信号的波束域和时域特征入手,建立了基于四阶累积量联合对角化的干扰估计模型,提出了联合干扰重构和自适应对消的主瓣干扰抑制算法,给出了处理流程和工程应用条件,分析了干扰重构的相对误差,对信噪比损失性能进行了仿真分析,同时评估了对测角性能的影响。仿真结果表明,在干噪比大于40 dB、干扰与目标夹角大于1/8 波束宽度的条件下,该算法可有效抑制主瓣干扰,其重构的干扰信号与真实干扰信号相对误差小于2% ,干扰抑制后目标回波信噪比损失小于3 dB,测角精度恶化小于波束宽度的1/30。  相似文献   

8.
压制干扰信号从主瓣进入雷达天线,会严重影响雷达的性能。通常的副瓣抗干扰技术难以奏效。本文首先给出了盲源分离应用于雷达主瓣抗干扰的信号模型,在此基础上提出了均匀噪声环境中,基于负熵最大化的快速固定点独立成分分析(Fast ICA)盲源分离算法,并用其分离接收到的干扰混合信号,最后脉压找出目标信号。仿真验证了算法用于主瓣抗干扰的有效性,并对其抗干扰性能进行了评价。仿真结果表明了算法良好的抗干扰性能,以及在分离效率上较明显的优势   相似文献   

9.
分析了模拟实现的自适应干扰对消系统中存在时延失配情况下系统的性能.通过理论计算求解了时延条件下的周期时变微分方程组,得到时延增大与系统收敛速度降低的结论,分析得到系统稳定性的判断标准.通过对系统模型的简化分析,得到时延与稳态权值的关系式,并求解得到时延与稳态误差的量化关系,以及干扰对消比随时延变化的规律.最后通过仿真和...  相似文献   

10.
谭壬仁  王乾 《中国高新科技》2023,(7):126-127+130
自适应波束形成技术是相控雷达的关键技术,能够最大化接收信号,并且防止旁瓣干扰。但在干扰由天线方向主瓣进入时,此技术性能会显著降低,对雷达检测性能造成极大影响。对于雷达主瓣干扰抑制问题,文章从当前抗主瓣干扰方式进行分析,主要是主动对抗及被动抑制两方面,重点探究相控阵雷达抗主瓣干扰技术。  相似文献   

11.
针对有源欺骗干扰提出了一种新型的基于初相匹配滤波的干扰抑制方法.首先,基于相参雷达接收机匹配滤波器得到脉压信号矩阵.其次结合该矩阵中目标和干扰脉压尖峰矢量,基于最大平均信号干扰能量比(信干比)输出推导出了初相匹配滤波的响应函数解析式,形成了基于有源欺骗干扰抑制的初相匹配滤波算法.该算法在保证目标脉压尖峰矢量不损失的前提下具有较好的抗干扰改善因子.仿真结果表明当雷达发射脉冲串脉冲数为60时,在Swerling I目标起伏下,该算法抗干扰改善因子(干扰抑制深度)为20dB左右.在SwerlingⅡ目标起伏下,该算法干扰抑制深度为19dB左右.  相似文献   

12.
针对窄带强干扰对直扩系统造成的严重影响,给出了变换域干扰抑制技术的实现原理框图;在分析传统N-SIGMA算法和中值滤波算法的基础性,提出了改进的中值滤波算法;最后,使用MATLAB对其干扰抑制能力及抑制前后误码性能进行仿真及比较分析,仿真及分析结果表明改进的中值滤波算法在性能上比传统方法有较大的提高,比N-SIGMA算法硬件实现简单,更具有工程推广价值。  相似文献   

13.
一种改进的LMS算法在噪声对消中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0  
给出了一种改进的LMS算法,该算法解决了算法收敛时间和稳态误差间的矛盾,为实际应用提供了更大的灵活性。它应用误差信号的相关值去调节步长,同时实现了均方误差小和收敛速度快,并且降低了LMS算法对噪声的敏感性。  相似文献   

14.
方文郁 《电信科学》1995,11(9):33-36
本文叙述了卫星通信中回波的产生及其抑制的原理,分析了JUE-45A M Ⅱ INMARSAT-A船站中回波抑制器电路,阐述了一种用横向滤波器实现的回波抵消的原理。  相似文献   

15.
代光发  王勤  王高峰  陈少平 《电子学报》2016,44(5):1156-1161
在抑制非连续载波正交频分复用(Non-contiguous Orthogonal Frequency-Division Multiplexing,NC-OFDM)系统旁瓣的方法中,使用固定长度和矩形形状干扰抵消子载波的主动干扰抵消方法(Active Interference Cancellation,AIC)抑制深度不够,而其改进方法扩展AIC (Extended AIC)对数据子载波干扰又太大.本文发现插入在不同频段的干扰抵消子载波对旁瓣抑制的效果不同,并在此基础上提出对干扰抵消子载波按频率分组,不同组的干扰抵消子载波使用不同的长度与波形,从而提高对NC-OFDM信号旁瓣的抑制效果,同时减小了所引入的载波间干扰.仿真结果表明:采用本文提出的可变基函数方案,在达到-60dB的旁瓣抑制深度时,即使采用高阶的64-QAM符号映射(实验条件是误符号率为10-5),干扰抵消信号对数据子载波造成的载波间干扰也几乎可以忽略.  相似文献   

16.
针对雷达无法对抗主瓣内伴随干扰的问题,该文研究了一种多基地雷达抗主瓣干扰的技术,提出基于阻塞预处理的自适应主瓣干扰对消算法(BP-AMJCA)。该算法首先将阻塞预处理与直接矩阵求逆法相结合,快速得到初始权向量,然后将高阶累积量引入到变遗忘因子递归最小二乘(HOC-VFF-RLS)算法中实现权值的更新。与传统基于最小均方的自适应主瓣干扰对消算法(LMS-AMJCA)相比,该算法复杂度变化不大,但收敛速度快、鲁棒性好。通过进行主瓣干扰抑制仿真实验,结果表明:采用BP-AMJCA算法有效解决了主瓣内目标回波信号被抑制的问题,使得两个接收站的输出信干噪比改善了35-40 dB,具有重要的应用价值。  相似文献   

17.
基于因子图与和积算法,给出了基于LDPC的FG-Turbo多用户检测扩展模型,仿真比较了最优MAP算法和软干扰消除算法的性能,并提出了一种基于敏感比特的软干扰估计新方法。仿真结果表明,改进后的软干扰消除算法在复杂度不变的情况下,有效地改善了系统性能。  相似文献   

18.
针对“低慢小”探测雷达杂波多普勒主瓣淹没慢速弱目标问题,该文提出了频域脉冲LMS(FPLMS)算法来对消杂波。该算法利用杂波分量在脉间的平稳性,自适应地估计各距离单元杂波的复幅度来重构杂波,实现杂波对消。仿真结果表明:FPLMS算法能够有效对消杂波,消除杂波主瓣对目标检测的影响;且具有很窄的滤波器凹口,约为MTI滤波器的1/3,对速度大于1个速度分辨单元的目标几乎无信噪比损失,适用于“低慢小”探测雷达的杂波对消。  相似文献   

19.
一种新的变步长自适应噪声消除算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
本文针对电力线噪声的特点,提出了一种新的变步长自适应噪声消除算法.在自适应算法的步长与梯度之间建立了新的关系,弥补了基于误差的变步长算法在自适应噪声消除方面的不足,克服了标准LMS算法的收敛性对输入信号的敏感性,并能根据梯度调整步长大小从而实现算法的快速收敛.通过理论分析设计了新的变步长自适应噪声消除算法,并进行了仿真和实测数据验证,证明了算法相对于其他算法的优势.  相似文献   

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