自适应窄带干扰抑制技术的研究与实现

发布时间：2017-05-09 09:10

本文关键词：自适应窄带干扰抑制技术的研究与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：现代通信技术快速发展,直接序列扩频作为主流的通信体制,其在民用和军用领域均得到了广泛的工程应用。直扩通信系统的优点是具有较强的窄带干扰抑制能力,能够有效对抗自然干扰或人为的窄带干扰。然而,这些窄带干扰若超过了接收机的干扰容限,直扩通信系统的正常工作将会受到严重影响。所以,在接收端要采用单独的抗干扰模块处理功率较强的干扰,提高通信系统的抗干扰容限。文章中建立了简化的信号模型和常用的窄带干扰模型:音频干扰、AR干扰、带限高斯噪声干扰,并分析了直接序列扩频通信系统对这些窄带干扰的处理增益。当前,在直接序列扩频通信系统中,时域自适应线性滤波技术和频域自适应滤波技术常被用来进行窄带干扰的抑制。时域自适应线性滤波技术不需要傅里叶变换,计算量较小,可以应对不同类型的干扰。频域滤波技术利用傅里叶变换把信号能量分解到不同的频率分量上,有利于检测和抑制干扰信号。在理想情况下,直接序列扩频信号的频谱被认为是白色谱,各个子带的信号功率密度是相同的,故置零门限通常被设定为一个常量。置零门限与各信号子带的能量做对比,便可检测干扰。如果频点的信号能量高于门限,则该子带的信号被抑制,反之则保留子带的信号能量。时域自适应滤波算法都需要一定的收敛时间。而在频率域,每个信号子带的频谱分量具有独立的收敛特性。所以频域的自适应滤波算法可以快速的收敛。在实际信号传输时,因为信号的带宽受限,信号的频谱已不再满足白色谱。所以在设定频域的能量门限时,每个子带有相同的门限值就会导致有用信号的损失。如果根据直扩信号的频谱特性计算各个信号子带的能量,动态的设定各个信号子带的能量门限,可以改善频域滤波算法的性能。仿真实验结果证明基于自适应能量门限的频域自适应滤波算法具有较好的抗干扰性能。
【关键词】：抗干扰 窄带 直接序列扩频 FPGA
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN914.42
【目录】：

摘要5-6
Abstract6-11
第1章绪论11-16
1.1 选题的背景和意义11-12
1.2 国内外发展趋势和研究现状12-14
1.2.1 自适应信号处理技术的发展12-13
1.2.2 自适应干扰抑制技术的研究现状13-14
1.3 论文的主要工作和内容安排14-16
第2章直扩通信系统的原理和抗干扰性能分析16-27
2.1 引言16
2.2 直扩通信系统的基本工作原理16-18
2.3 信号的数学模型18-24
2.3.1 对信号进行数学建模18-20
2.3.2 窄带干扰信号的建模20-24
2.4 直扩通信系统的抗干扰性能24-26
2.4.1 抗干扰性能特点分析24-26
2.5 本章小结26-27
第3章时域自适应滤波器抗干扰性能研究27-43
3.1 引言27-28
3.2 LMS自适应滤波算法的基本原理28-34
3.2.1 自适应线性滤波器28-31
3.2.2 最小均方LMS滤波器31-34
3.3 变步长的LMS自适应滤波算法34-39
3.3.1 归一化LMS算法34-37
3.3.2 RLS算法37-39
3.4 LMS算法性能分析与仿真39-42
3.4.1 LMS算法的实现39-40
3.4.2 LMS算法的干扰抑制性能仿真40-42
3.5 本章小结42-43
第4章频域抗干扰算法研究43-56
4.1 引言43
4.2 自适应门限窄带干扰抑制43-46
4.2.1 自适应门限检测算法的基本原理43-44
4.2.2 自适应门限检测算法44-46
4.3 基于自适应迭代滤波的变换域处理算法46-50
4.3.1 自适应频域滤波器46-48
4.3.2 频域LMS算法性能仿真48-50
4.4 基于子带能量的频域自适应滤波算法50-55
4.4.1 自适应能量门限滤波算法50-53
4.4.2 自适应能量门限滤波算法性能仿真53-55
4.5 本章小结55-56
第5章自适应抗干扰算法仿真系统的FPGA实现56-69
5.1 FPGA简介56-58
5.1.1 FPGA芯片56-57
5.1.2 FPGA开发流程57-58
5.2 频域自适应抗干扰算法仿真系统的FPGA实现58-68
5.2.1 信号源模块设计59-61
5.2.2 干扰源模块设计61-62
5.2.3 加窗模块的设计62-63
5.2.4 FFT/IFFT模块设计63-65
5.2.5 保存功率模块设计65-66
5.2.6 自适应频域滤波模块设计66-67
5.2.7 解调解扩积分判决模块设计67-68
5.3 本章小结68-69
总结与展望69-70
参考文献70-74
攻读学位期间发表论文与研究成果清单74-75
致谢75

【参考文献】

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