干扰抑制 空时联合 matlab程序,空时联合自适应天线抗干扰的研究
空时联合自适应天线抗干扰的研究由于空时自适应处理相较空域或是时域滤波而言,需要实现更大规模的数据运算,会加大硬件处理的难度,因此如何使空时信号处理的运算量得到降低而又不会影响系统的抗干扰效果是目前进行研究的重要内容。通过理论分析和 MATLAB 软件仿真相结合,验证了所选用的阵型以及算法的性能。取得的成果如下:1、提出一种新的用于卫星导航接收的天线阵型,在此基础上建立了具有自适应抗干扰功能的阵列模
空时联合自适应天线抗干扰的研究
由于空时自适应处理相较空域或是时域滤波而言,需要实现更大规模的数据运算,会加大硬件处理的难度,因此如何使空时信号处理的运算量得到降低而又不会影响系统的抗干扰效果是目前进行研究的重要内容。
通过理论分析和 MATLAB 软件仿真相结合,验证了所选用的阵型以及算法的性能。取得的成果如下:
1、提出一种新的用于卫星导航接收的天线阵型,在此基础上建立了具有自适应抗干扰功能的阵列模型,并采用功率倒置算法实现了空域抗干扰技术。与传统的均匀圆阵相比,新阵型具有更加优越的抗干扰性能;
2、研究了传统的 MUSIC 算法与功率倒置算法在进行信号波达方向估计和自适应抗干扰所存在的不足的前提下,提出一种改进的功率倒置算法(IPIA:Improve PowerInversion Algorithm)。该算法根据强弱信号相应的子空间特性估计信号的参数,在强干扰的环境下能更准确地估计出微弱信号波达方向,并在此基础上运用递归运算自适应地调节权值。仿真结果表明该算法与传统的功率倒置算法相比,具有更高的输出信干噪比(SINR)。
3、针对所提出的 IPIA 算法对于输入信号波达方向的依赖性,考虑可能存在的入射方向估计偏差以及其他原因所造成的输入信号波达方向估计与真实值之间存在偏离,在IPIA 算法的基础上进行改进,提出一种稳健的改进功率倒置算法(RIPIA:Robust ImprovePower Inversion Algorithm)。算法可以根据所估计的角度误差进行自适应调节,搜索到真实信号的入射方向,具有更好的稳健性。
4、分析了空域处理的不足,讨论了空时联合抗干扰技术的优点。并针对已获知的有用信号波达方向估计的基础上,将 RIPIA 算法在空域上对于干扰的抑制进一步推广到空时二维域,提出 ST-RIPIA 算法(ST-RIPIA:Space-time Robust Improve Power InversionAlgorithm)。该算法不仅具有 RIPIA 算法对于有用信号入射角度的估计误差进行调节的优点,而且由于增加了天线的时域自由度,能更好地抑制宽带干扰的影响。此外,与单纯的空域抗干扰算法相比,该算法提高了天线系统的输出信干噪比,降低了接收机的误码率,改善了接收机的性能。
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