信干
- 面向通信抗干擾的智能反射面魯棒波束賦形設(shè)計(jì)*
模型，推導(dǎo)了接收信干噪比表達(dá)式，并以信干噪比最大化為目標(biāo)進(jìn)行了優(yōu)化問(wèn)題建模。由于變量的耦合性及目標(biāo)函數(shù)的非凸性，上述優(yōu)化問(wèn)題難以直接求解。為了解決以上難題，本文提出了魯棒迭代優(yōu)化算法，利用半定松弛及引入松弛變量獲得了原始問(wèn)題的次優(yōu)解。仿真結(jié)果表明，與基準(zhǔn)算法相比，本文提出的算法通過(guò)在地面節(jié)點(diǎn)附近部署智能反射面，即使在無(wú)法獲取干擾機(jī)精確位置的條件下，依然能顯著提高抗干擾性能。1 系統(tǒng)模型與優(yōu)化算法1.1 系統(tǒng)模型考慮如圖1 所示的通信場(chǎng)景，假設(shè)發(fā)送機(jī)、干擾機(jī)
通信技術(shù) 2023年9期2023-10-21
- 基于信干比的雷達(dá)對(duì)抗威脅評(píng)估*
信號(hào)的遮蓋程度。信干比為干信的倒數(shù)，從一定程度上也反映了目標(biāo)回波信號(hào)在干擾信號(hào)保護(hù)中被暴露的概率，即可認(rèn)為與目標(biāo)被發(fā)現(xiàn)的威脅相關(guān)。2 信干比（干信比）的幾個(gè)重要參數(shù)分析2.1 信干比由雷達(dá)方程可知，雷達(dá)接收的目標(biāo)回波功率為［2～3］式中：Pt為雷達(dá)發(fā)射功率；Gt為雷達(dá)天線(xiàn)增益；Rt為目標(biāo)到雷達(dá)的距離；σ為目標(biāo)雷達(dá)散射截面積；λ為雷達(dá)工作波長(zhǎng)，Ls為發(fā)收系統(tǒng)總損失。雷達(dá)接收機(jī)收到的干擾信號(hào)功率為式中：Pj為干擾機(jī)發(fā)射功率；Gj為干擾發(fā)射天線(xiàn)增益；Gr(θj)
艦船電子工程 2023年6期2023-10-10
- 基于改進(jìn)廣義線(xiàn)性組合算法的極化陣列穩(wěn)健波束形成
獲得了更高的輸出信干噪比.KE 等[9]首先研究了不同算法在快拍數(shù)和傳感器數(shù)量較大時(shí)的性能，并針對(duì)GLC 算法的不足，提出了結(jié)合數(shù)據(jù)降噪預(yù)處理和MMSE 準(zhǔn)則估計(jì)真實(shí)協(xié)方差矩陣的自動(dòng)確定DLL 算法，該算法在高快拍和多傳感器條件下性能優(yōu)于其他算法，但在快拍數(shù)較低時(shí)，過(guò)大的DLL 將會(huì)影響陣列輸出的信干噪比.GAN 等[10]基于高斯分布提出了一種改進(jìn)的GLC 算法，該算法在保持GLC 算法性能的同時(shí)具有更低的計(jì)算復(fù)雜度. YUAN[11]通過(guò)添加協(xié)方差矩陣
北京理工大學(xué)學(xué)報(bào) 2022年12期2022-12-20
- 三重降噪的盲源分離抗干擾算法*
不同信噪比、不同信干比和不同干擾樣式條件下的相關(guān)系數(shù)性能。仿真參數(shù)的設(shè)定如表1所示。表1 仿真參數(shù)3.1 衡量分離性能的指標(biāo)本文采用相似系數(shù)(Similarity Coefficient)[13]作為盲源分離評(píng)價(jià)指標(biāo)。該指標(biāo)是衡量分離信號(hào)與源信號(hào)相似程度的物理量，其定義為(8)式中：yi(k)表示第i個(gè)分離信號(hào)；sj(k)表示第j個(gè)源信號(hào)；L表示樣本長(zhǎng)度；ρij表示第i個(gè)分離信號(hào)和第j個(gè)源信號(hào)的相似程度，當(dāng)完全分離時(shí)ρij趨近于1。3.2 直接序列擴(kuò)頻對(duì)后
電訊技術(shù) 2022年11期2022-12-07
- 聯(lián)合準(zhǔn)則下的認(rèn)知雷達(dá)波形設(shè)計(jì)
化互信息、最大化信干噪比、最小均方誤差(minimum mean squared error, MMSE)、最小化模板匹配誤差準(zhǔn)則等。信息論在波形設(shè)計(jì)方面有著廣泛的應(yīng)用,文獻(xiàn)[2]首先提出最大化雷達(dá)目標(biāo)和回波之間的互信息來(lái)設(shè)計(jì)發(fā)射波形的方法,接收信號(hào)與目標(biāo)沖激響應(yīng)之間的互信息越大,目標(biāo)識(shí)別或目標(biāo)參數(shù)估計(jì)性能越好,以最大化互信息為優(yōu)化準(zhǔn)則,通過(guò)拉格朗日乘子法求解最優(yōu)波形。文獻(xiàn)[3]提出一種基于雙互信息優(yōu)化準(zhǔn)則的自適應(yīng)波形設(shè)計(jì)方法。該方法同時(shí)以接收信號(hào)與目標(biāo)沖
系統(tǒng)工程與電子技術(shù) 2022年11期2022-10-29
- 基于滑動(dòng)DFT 復(fù)數(shù)LMS 的自適應(yīng)尖刺消除方法
錯(cuò)誤，使接收機(jī)的信干噪比下降8 ～10 dB[2]，甚至淹沒(méi)于噪聲信號(hào)之中?，F(xiàn)實(shí)中有不少消除尖刺的方法，其中主動(dòng)消除方法因其可在數(shù)字域進(jìn)行消除，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度低而受到研究者的關(guān)注。主動(dòng)消除法又包括陷波器法[2]和自適應(yīng)濾波法[3]兩種，文獻(xiàn)[4]則表明這兩種方法可以相互等價(jià)。文獻(xiàn)[5-6]提出一種將最小二乘和DFT 相結(jié)合的算法，它提取每次DFT 后的基頻形成新的時(shí)間序列，并利用新序列相鄰數(shù)據(jù)的關(guān)系，對(duì)單頻的復(fù)指數(shù)信號(hào)有更好的頻率估計(jì)效果。本文我們將類(lèi)似的思路
信息記錄材料 2022年6期2022-08-19
- 基于協(xié)方差矩陣重構(gòu)和導(dǎo)向矢量?jī)?yōu)化的波束形成算法
法具有較高的輸出信干噪比,能夠在一定程度上減弱協(xié)方差矩陣誤差和導(dǎo)向矢量失配等問(wèn)題帶來(lái)的影響,同時(shí)在小快拍場(chǎng)景下也具有較好性能。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提算法的有效性。1 信號(hào)模型基于一維均勻線(xiàn)陣模型,陣列由M個(gè)各向同性的陣元組成。信號(hào)建模為窄帶遠(yuǎn)場(chǎng)信號(hào)。假設(shè)信號(hào)與干擾和噪聲互不相關(guān),根據(jù)文獻(xiàn)[1],則均勻線(xiàn)陣在k時(shí)刻的接收信號(hào)可以寫(xiě)成式(1)其中:xs(k)=s(k)a0∈CM×1;和xn(k)∈CM×1分別代表期望信號(hào),干擾信號(hào)和噪聲;s(k)代表期望信號(hào)的波形
重慶大學(xué)學(xué)報(bào) 2022年7期2022-07-28
- 雙可重構(gòu)智能表面輔助的聯(lián)合主被動(dòng)干擾方法
竊聽(tīng)者的最大接收信干噪比或在非完美CSI 情況下最大化竊聽(tīng)者的中斷信干噪比。 文獻(xiàn)［20］研究多竊聽(tīng)用戶(hù)場(chǎng)景下基于友好干擾和RIS 的物理層安全，提出在完美CSI 和非完美CSI 場(chǎng)景下，分別聯(lián)合優(yōu)化發(fā)送波束成形矩陣、友好干擾波束成形矩陣和RIS 反射相移，最大化系統(tǒng)的安全能效。 文獻(xiàn)［21］針對(duì)竊聽(tīng)用戶(hù)配置多天線(xiàn)的場(chǎng)景，分析了統(tǒng)計(jì)CSI 已知時(shí)系統(tǒng)的遍歷安全速率，提出了聯(lián)合優(yōu)化基站發(fā)送協(xié)方差矩陣和RIS 反射相移矩陣，以最大化遍歷安全速率。 文獻(xiàn)［22］
- 面向配電網(wǎng)的5G 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)部署策略*
署成本、終端加權(quán)信干噪比為優(yōu)化目標(biāo)，采用遺傳算法求解部署方案，實(shí)現(xiàn)終端全覆蓋，提高重要配電終端的通信服務(wù)質(zhì)量。1 系統(tǒng)模型5G 基站工作頻段高，信號(hào)衰減大，其覆蓋半徑僅為4G 基站的0.3～0.5 倍[2]，僅部署宏基站難以滿(mǎn)足網(wǎng)絡(luò)建設(shè)低成本、高效益目標(biāo)。微基站覆蓋半徑小，建造成本低，因而本文采用“宏微協(xié)同”的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，其網(wǎng)絡(luò)模型如圖1 所示。圖1 分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型2 配電終端重要性2.1 配電業(yè)務(wù)重要度針對(duì)非數(shù)值型指標(biāo)，通過(guò)映射函數(shù)f1實(shí)現(xiàn)數(shù)值化：其
電子技術(shù)應(yīng)用 2022年3期2022-04-19
- 穩(wěn)健協(xié)方差矩陣重構(gòu)波束形成算法
束形成算法的輸出信干噪比隨輸入信噪比變化仿真實(shí)驗(yàn)中，接收數(shù)據(jù)的快拍數(shù)固定為60；不同波束形成算法的輸出信干噪比隨快拍數(shù)變化仿真實(shí)驗(yàn)中，輸入信噪比固定為 20 dB。下列三組仿真中的曲線(xiàn)分別代表不同波束形成算法的輸出信干噪比隨輸入信噪比的變化曲線(xiàn)；不同波束形成算法的輸出信干噪比隨數(shù)據(jù)快拍變化曲線(xiàn)以及不同波束形成算法的算法性能與理論最優(yōu)值之間的差值隨輸入信噪比變化曲線(xiàn)。所有實(shí)驗(yàn)結(jié)果均由200次蒙特卡洛仿真結(jié)果取平均所得。3.1 角度誤差條件下算法性能分析假設(shè)目
聲學(xué)技術(shù) 2022年1期2022-03-11
- TDD大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中兩種新的下行預(yù)編碼方案
達(dá)到提高下行鏈路信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio, SINR)和頻譜效率的目的。文獻(xiàn)[14]在導(dǎo)頻復(fù)用情況下，分析了MRC和ZF預(yù)編碼的下行鏈路可實(shí)現(xiàn)速率，并推導(dǎo)出MRC和ZF預(yù)編碼的可實(shí)現(xiàn)速率表達(dá)式封閉的近似解。本文在傳統(tǒng)MRC和ZF預(yù)編碼的基礎(chǔ)上，推導(dǎo)出新的預(yù)編碼NMRC和NZF的表達(dá)式，并與傳統(tǒng)MRC和ZF預(yù)編碼下行鏈路SINR和頻譜效率的性能進(jìn)行了仿真比較。文獻(xiàn)[15]提出了基于多小區(qū)MMSE
電子與信息學(xué)報(bào) 2021年11期2021-12-02
- 基于相位調(diào)制的雷達(dá)抗假目標(biāo)干擾方法
高、方向圖畸變且信干噪比大幅下降的問(wèn)題。二是基于時(shí)頻、多普勒域等的抗欺騙干擾方法。文獻(xiàn)[19]設(shè)計(jì)極化濾波器,在極化方向上區(qū)分目標(biāo)與假目標(biāo),但缺點(diǎn)在于只能對(duì)一個(gè)極化方向上的欺騙干擾進(jìn)行抑制。文獻(xiàn)[20]提出了基于多普勒差異和幅度特性的假目標(biāo)干擾抑制方法,但僅限于目標(biāo)與干擾多普勒頻率存在較大差異的情況。文獻(xiàn)[21-22]提出的線(xiàn)性正則變換及其時(shí)域-正則域聯(lián)合信號(hào)表示在欺騙干擾背景下難以對(duì)目標(biāo)與干擾作進(jìn)一步的區(qū)分。此外,還有學(xué)者提出了利用波形捷變的方法抑制欺騙
系統(tǒng)工程與電子技術(shù) 2021年9期2021-08-23
- 基于可行點(diǎn)追蹤-連續(xù)凸逼近的MIMO雷達(dá)相容性波形設(shè)計(jì)
下，以最大化最差信干噪比為準(zhǔn)則，使用迭代算法實(shí)現(xiàn)了MIMO空時(shí)信號(hào)編碼與空時(shí)濾波器的聯(lián)合設(shè)計(jì)；為實(shí)現(xiàn)MIMO雷達(dá)的相容性波形與濾波器聯(lián)合優(yōu)化，文獻(xiàn)[8]借助對(duì)偶上升法(Dual Ascent Method，DAM)[9]，通過(guò)最小化雷達(dá)在其他己方電磁設(shè)備所工作的空頻區(qū)域內(nèi)的譜能量，實(shí)現(xiàn)對(duì)相容性波形的優(yōu)化，相容性波形設(shè)計(jì)問(wèn)題可看作一類(lèi)非信號(hào)依賴(lài)性干擾抑制問(wèn)題；文獻(xiàn)[10]使用最優(yōu)化方法的思想是最大化信干噪比，并給出了波形在低峰值平均功率比和有限能量約束下的閉
雷達(dá)與對(duì)抗 2021年4期2021-03-18
- 一種基于矩陣重組的功率倒置改進(jìn)算法*
準(zhǔn)則[3]、最大信干噪比(Maximum Signal to Interference and Noise Ratio,MSINR)準(zhǔn)則。功率倒置(Power Inversion,PI)自適應(yīng)算法[4-6]是基于線(xiàn)性約束最小方差準(zhǔn)則建立的，屬于盲抗干擾準(zhǔn)則，具有“強(qiáng)干擾強(qiáng)抑制，弱干擾弱抑制”特點(diǎn)，不需要先驗(yàn)信息輔助，可采用直接協(xié)方差矩陣求逆(Sample Matrix Inverse,SMI)、最小均方誤差(Least Mean Square,LMS)和遞
電訊技術(shù) 2021年2期2021-02-25
- 愛(ài)是永恒的星辰
變成一封焦脆的“信干”。那天的雨直到傍晚也沒(méi)停。我穿著雨衣站在涓河旁，眼看著它的水面上漲。成群結(jié)隊(duì)的魚(yú)凌空躍起，再噼噼啪啪落回水中，制造出一派繁盛熱鬧的景象。可是我心里空蕩蕩的。大雨過(guò)后的那段日子，我天天舉著這封“信干”反復(fù)看，照著太陽(yáng)看，透過(guò)臺(tái)燈看，甚至還偷偷拿到醫(yī)院找朋友用觀片燈看，可都沒(méi)能領(lǐng)回來(lái)那些內(nèi)容。我感覺(jué)很沮喪，就像丟失了一段記憶那樣失落。我都不知道這是誰(shuí)寄給我的信，或者是我想寄給誰(shuí)的。那個(gè)黃昏，晚霞鋪滿(mǎn)天空，碩大的荷花在屋檐下的缸中散發(fā)出淡淡
山東文學(xué) 2020年1期2020-11-18
- 基于多普勒效應(yīng)的典型偽碼引信抗噪聲調(diào)頻干擾性能分析*
0]是對(duì)雷達(dá)、引信干擾的常見(jiàn)樣式。文獻(xiàn)[11]在忽略多普勒頻率的影響下以信干比增益為準(zhǔn)則對(duì)偽碼體制引信的抗噪聲調(diào)頻干擾進(jìn)行了分析。由于引信和目標(biāo)之間存在高速相對(duì)運(yùn)動(dòng)，多普勒頻移是客觀存在的。文中基于多普勒頻率效應(yīng)的影響，在噪聲調(diào)頻干擾模式下，推導(dǎo)了偽碼體制引信接收機(jī)的總信干比增益，發(fā)現(xiàn)多普勒頻率對(duì)其抗干擾性能具有重要影響，并在此基礎(chǔ)上深入分析了影響該體制引信的抗噪聲調(diào)頻干擾性能的主要因素。1 偽碼體制引信工作原理偽碼體制引信是無(wú)線(xiàn)電引信中最常見(jiàn)的一種引信，
彈箭與制導(dǎo)學(xué)報(bào) 2020年3期2020-11-11
- 高鐵弓網(wǎng)電弧對(duì)飛機(jī)進(jìn)近著陸的電磁干擾影響
本質(zhì)是接收信號(hào)的信干比。之前的研究只是針對(duì)單個(gè)信標(biāo)，或某一種情形下的，給出的結(jié)論一般是針對(duì)某一個(gè)信標(biāo)臺(tái)某段頻率在某一特定情形下的影響結(jié)論。本文針對(duì)飛機(jī)進(jìn)近階段儀表著陸系統(tǒng)(Instrument Landing System,ILS)3個(gè)信標(biāo)臺(tái)(航向信標(biāo)、下滑信標(biāo)、指點(diǎn)信標(biāo))進(jìn)行分析，首先計(jì)算分析了高鐵線(xiàn)路與機(jī)場(chǎng)跑道以不同角度交叉對(duì)機(jī)載信號(hào)信干比的影響規(guī)律；然后結(jié)合實(shí)際測(cè)試數(shù)據(jù)分析了弓網(wǎng)離線(xiàn)電弧在最強(qiáng)干擾位置時(shí)對(duì)ILS各信標(biāo)臺(tái)的影響；最后通過(guò)綜合數(shù)據(jù)分析給出
航空學(xué)報(bào) 2020年10期2020-11-06
- WCDMA新入網(wǎng)用戶(hù)盲檢測(cè)技術(shù)研究
碼的識(shí)別誤碼率與信干噪比有關(guān)，多用戶(hù)干擾的方差與干擾用戶(hù)個(gè)數(shù)成正比，隨著干擾用戶(hù)個(gè)數(shù)的增加，多用戶(hù)干擾會(huì)成為影響檢測(cè)概率的主要方面，正確解擾累加后的信干噪會(huì)比中頻接收信干噪比提高20 dB左右。3 仿真結(jié)果和分析使用Matlab對(duì)算法進(jìn)行仿真分析，根據(jù)協(xié)議WCDMA上行鏈路調(diào)制的碼片速率為3.84 Mcps，假設(shè)中頻為70 MHz，采樣速率為56 MHz，干擾用戶(hù)信號(hào)為10 ms的無(wú)線(xiàn)幀數(shù)據(jù)，設(shè)置目標(biāo)用戶(hù)信號(hào)隨機(jī)出現(xiàn)在10 ms時(shí)間段中。仿真中對(duì)接收部分降
航天電子對(duì)抗 2020年1期2020-04-13
- 基于雙序列跳頻的抗干擾通信方法
平均信噪比和平均信干比由式(6)給出。(6)(7)假設(shè)當(dāng)前跳用戶(hù)信息占用信道0，則信道0在受到干擾的情況下，判決變量ξ0的條件概率密度函數(shù)為：(8)未被干擾時(shí)，ξ0的條件概率密度函數(shù)為：(9)利用式(10)對(duì)α求積分，可以得到判決變量只關(guān)于干擾狀態(tài)的條件概率分布。(10)將式(3)和式(8)帶入式(10)，得到[10]：(11)將式(3)和式(9)帶入式(10)，得到：(12)信道1在受到干擾的情況下，判決變量ξ1的條件概率密度函數(shù)為：(13)信道1在未受
探測(cè)與控制學(xué)報(bào) 2020年1期2020-04-01
- 共址調(diào)頻和調(diào)幅系統(tǒng)干擾機(jī)理及干擾抑制需求分析*
接收機(jī)檢波輸出的信干比(Signal to Interference Ratio, SIR)與天線(xiàn)輸入信干比間的關(guān)系模型。以此為基礎(chǔ)，對(duì)干擾抑制需求進(jìn)行解析分析。圖1 共平臺(tái)干擾模型Fig.1 Model of collocated interference1.1 LNA非線(xiàn)性模型LNA非線(xiàn)性可用多項(xiàng)式描述[7-8]：(1)其中，f(x)為L(zhǎng)NA的輸出，x為L(zhǎng)NA的輸入，an為非線(xiàn)性因子。一般地，直流分量和高于三階的非線(xiàn)性分量的功率相對(duì)很低，因此可以忽略[
國(guó)防科技大學(xué)學(xué)報(bào) 2020年1期2020-02-07
- 認(rèn)知無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的Rubinstein博弈頻譜共享方法研究
各個(gè)認(rèn)知用戶(hù)的通信干噪比作為依據(jù)對(duì)用戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)和排序，分析并推導(dǎo)認(rèn)知用戶(hù)在此策略下的速率總收益，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。1 博弈模型1.1 羅賓斯坦(Rubinstein)博弈Rubinstein博弈模型是一種聯(lián)盟內(nèi)參與者信息互通的動(dòng)態(tài)博弈。假設(shè)聯(lián)盟中存在兩個(gè)參與者A和B，共同劃分一塊總面積為“1”的土地，A先提出分配方案，即“出價(jià)”；由于聯(lián)盟中信息是互通的，B根據(jù)A的“出價(jià)”選擇接受或者拒絕，如果拒絕，B再提出自己的分配方案，即“還價(jià)”，然后再由A考慮是否接受，
測(cè)控技術(shù) 2019年5期2019-09-20
- 基于FRFT的調(diào)頻引信LFM干擾抑制改進(jìn)方法
被廣泛用于調(diào)頻引信干擾機(jī)[1]，當(dāng)干擾強(qiáng)度較大時(shí)會(huì)影響引信性能，因此LFM干擾抑制有較高研究?jī)r(jià)值。由于LFM干擾信號(hào)是寬帶信號(hào)，與目標(biāo)信號(hào)有較大的時(shí)頻耦合，所以經(jīng)典的時(shí)頻分析方法如短時(shí)傅里葉變換、小波變換及wigner-ville等方法難以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)信號(hào)與干擾的分離[2]。相比經(jīng)典時(shí)頻分析方法，分?jǐn)?shù)階傅里葉變換對(duì)LFM信號(hào)有良好的聚集性，更適合用于LFM干擾抑制。FRFT實(shí)現(xiàn)LFM干擾抑制的方法是在最佳變換階數(shù)下，LFM干擾在分?jǐn)?shù)變換域內(nèi)呈聚集狀態(tài)，而目標(biāo)信
探測(cè)與控制學(xué)報(bào) 2019年2期2019-05-15
- MIMO雷達(dá)空時(shí)編碼和接收權(quán)聯(lián)合穩(wěn)健設(shè)計(jì)
。根據(jù)最大化輸出信干噪比(Signal-Inference-Noise Ratio, SINR)[10]準(zhǔn)則，基于波形恒模特性、旁瓣及雜波抑制等約束，在目標(biāo)空時(shí)頻導(dǎo)向矢量不確定凸集上構(gòu)建收發(fā)聯(lián)合穩(wěn)健優(yōu)化問(wèn)題以最大化最差情況下輸出信干噪比，進(jìn)而改善系統(tǒng)檢測(cè)概率的穩(wěn)健性。為求解復(fù)雜的非線(xiàn)性問(wèn)題，筆者提出一種迭代算法，其中每步都可轉(zhuǎn)化為半定規(guī)劃問(wèn)題[11]，從而可高效地求解難題。1 MIMO-STAP模型MIMO-STAP模型：收發(fā)陣列為平行放置的均勻線(xiàn)陣，接收
西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào) 2019年2期2019-04-22
- 一種基于LMS濾波的單通道窄帶干擾抑制平滑算法?
通信系統(tǒng)接收端的信干比下降，會(huì)導(dǎo)致通信系統(tǒng)誤碼率急劇增大，影響通信效能。為了提升系統(tǒng)的通信效能，需要針對(duì)抑制強(qiáng)窄帶干擾的方法開(kāi)展研究。現(xiàn)有的窄帶干擾抑制方法大致可分為時(shí)域處理方法和變換域處理方法兩大類(lèi)。時(shí)域處理方法主要利用了相對(duì)寬帶信號(hào)和窄帶干擾不同的可預(yù)測(cè)性，利用最小均方（Least Mean Square，LMS）算法及遞歸最小二乘方（Recursive Least Squares，RLS）算法等對(duì)干擾信號(hào)進(jìn)行估計(jì)。其中，基于 LMS 準(zhǔn)則的線(xiàn)性預(yù)測(cè)算
艦船電子工程 2019年2期2019-03-01
- 基于多普勒特征恢復(fù)的聲矢量陣魯棒自適應(yīng)波束形成方法
波束形成器的輸出信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio, SINR)定義為仿真實(shí)驗(yàn)1：波束方向圖分析圖1和圖2可知，本文所提的方法在不同信噪比條件下均能成功抑制干擾，在干擾方向形成很深的零陷，同時(shí)波束方向圖主瓣對(duì)準(zhǔn)期望目標(biāo)信號(hào)方向，而傳統(tǒng)的Capon波束形成方法則不能成功提取期望信號(hào)，在低信噪比的情況下，性能下降更為明顯。仿真實(shí)驗(yàn)2：輸出信干噪比隨信噪比變化曲線(xiàn)圖1 三種方法的波束方向圖：快拍數(shù)固定為50，
聲學(xué)技術(shù) 2018年6期2019-01-11
- 高重頻脈沖對(duì)被動(dòng)導(dǎo)引頭前端的干擾機(jī)理研究
低導(dǎo)引頭前端輸出信干比，影響信號(hào)檢測(cè)。前端的非線(xiàn)性失真主要來(lái)源于低噪聲放大器，其工作特性分為線(xiàn)性和非線(xiàn)性2種。在線(xiàn)性狀態(tài)下，放大器輸出信號(hào)的功率隨著輸入信號(hào)功率的增加而等比增加；當(dāng)輸入功率增大到某特定值時(shí)，進(jìn)入非線(xiàn)性狀態(tài)，輸出信號(hào)功率不再等比增大。由于高重頻脈沖具有超寬帶特性，包含較多頻率分量，必定會(huì)產(chǎn)生多種非線(xiàn)性失真產(chǎn)物，增加干擾功率進(jìn)而影響后續(xù)信號(hào)檢測(cè)。其中，三階互調(diào)產(chǎn)物是奇數(shù)階互調(diào)分量里頻率最接近雷達(dá)信號(hào)且能量最強(qiáng)的失真產(chǎn)物，它是在非線(xiàn)性狀態(tài)下由雷達(dá)
現(xiàn)代防御技術(shù) 2018年5期2018-10-29
- 提升空時(shí)自適應(yīng)檢測(cè)性能的多輸入多輸出雷達(dá)穩(wěn)健波形設(shè)計(jì)
矩陣,最大化輸出信干噪比。需要注意的是,設(shè)計(jì)發(fā)射波形需要利用場(chǎng)景及目標(biāo)的先驗(yàn)知識(shí),而此先驗(yàn)知識(shí)只可通過(guò)估計(jì)得到,因而不可避免地會(huì)存在估計(jì)誤差,進(jìn)而基于所得非確知先驗(yàn)信息而獲得的優(yōu)化發(fā)射波形會(huì)嚴(yán)重影響MIMO雷達(dá)的目標(biāo)檢測(cè)及參數(shù)估計(jì)性能[6]。因此,提升STAP檢測(cè)概率穩(wěn)健性的波形設(shè)計(jì)成為了MIMO雷達(dá)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。為提升MIMO雷達(dá)監(jiān)測(cè)性能,正交頻分復(fù)用(OFDM)技術(shù)[7]以及STAP技術(shù)[8]被引入MIMO雷達(dá)領(lǐng)域。OFDM雷達(dá)可利用多個(gè)正交子載波并
西安交通大學(xué)學(xué)報(bào) 2018年8期2018-08-14
- 基于陣列天線(xiàn)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的自適應(yīng)抗干擾技術(shù)
的不足，提高輸出信干噪比，增強(qiáng)導(dǎo)航的抗干擾能力。1 自適應(yīng)波束形成技術(shù)的基本原理陣列是由一系列陣元根據(jù)相應(yīng)的形狀排列組合而成，其結(jié)構(gòu)如圖1所示[8]。主要以擁有M個(gè)陣元、陣元間距d為半波長(zhǎng)的均勻線(xiàn)陣為基本數(shù)學(xué)模型結(jié)構(gòu)，且定義入射信號(hào)方向與天線(xiàn)陣列的法線(xiàn)夾角為θ。圖1 均勻線(xiàn)陣的結(jié)構(gòu)將1陣元作為參考陣元，令τm為其他陣元與參考陣元收到相同信號(hào)的相對(duì)時(shí)延，其中m∈[1，2，···，M]，則τm可表示為：(1)由式(1)可得該陣列的方向矢量為：(2)由式(2)可
無(wú)線(xiàn)電工程 2018年8期2018-07-16
- 單認(rèn)知用戶(hù)的波束形成算法?
下最大化認(rèn)知用戶(hù)信干噪比。實(shí)驗(yàn)表明在認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電環(huán)境下，本算法能夠保證授權(quán)用戶(hù)和認(rèn)知用戶(hù)的通信質(zhì)量從而提高頻譜利用率。2 系統(tǒng)模型和問(wèn)題描述系統(tǒng)模型如圖1所示。系統(tǒng)中包含一個(gè)認(rèn)知用戶(hù)發(fā)射端SUS，一個(gè)認(rèn)知用戶(hù)接收端SUD，一個(gè)授權(quán)用戶(hù)發(fā)射端PUS和一個(gè)授權(quán)用戶(hù)接收端PUD。授權(quán)用戶(hù)與認(rèn)知用戶(hù)在同一頻譜下進(jìn)行通信。其中，PUS發(fā)射信號(hào)給授權(quán)用戶(hù)PUD。SUS作為認(rèn)知用戶(hù)發(fā)射端，發(fā)射信號(hào)給認(rèn)知用戶(hù)SUD。很顯然在同一頻率下，授權(quán)用戶(hù)和認(rèn)知用戶(hù)之間會(huì)相互干擾。為了
艦船電子工程 2018年1期2018-02-07
- 新 型 無(wú) 線(xiàn) 電 測(cè) 向 定 位 研 究
強(qiáng)調(diào)了每個(gè)用戶(hù)的信干噪比需求，算法不符合認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)中用戶(hù)信干噪比滿(mǎn)意度的特點(diǎn)。Saraydar和Mandayam于2002年提出了Saraydar-Mandayam算法，該算法沒(méi)有考慮到信干噪目標(biāo)，對(duì)用戶(hù)基本的通信質(zhì)量要求沒(méi)有約束。因此收斂后的信干噪比有可能低于用戶(hù)的目標(biāo)值，嚴(yán)重的影響了認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)性能。Koskie和Gajic于2005年提出了Koskie-Gajic算法，通過(guò)適當(dāng)降低收斂時(shí)的信干噪比大幅降低了用戶(hù)的發(fā)射功率，該算法過(guò)分強(qiáng)調(diào)對(duì)
實(shí)驗(yàn)室研究與探索 2017年12期2018-01-29
- 認(rèn)知MIMO網(wǎng)絡(luò)中增強(qiáng)型干擾對(duì)齊算法
絡(luò)中傳統(tǒng)基于最大信干噪比的干擾對(duì)齊算法，在發(fā)送多數(shù)據(jù)流時(shí)隨著信噪比的增加不易收斂以及數(shù)據(jù)流之間的干擾突出的問(wèn)題，提出一種充分考慮數(shù)據(jù)流間干擾并進(jìn)行迭代限制的干擾對(duì)齊算法。首先，次用戶(hù)通過(guò)編碼設(shè)計(jì)消除主次間的干擾；然后，在消除主用戶(hù)之間和次用戶(hù)之間干擾時(shí)，根據(jù)信道互易性，運(yùn)用廣義瑞利熵計(jì)算基于最大信干噪比算法的預(yù)編碼與干擾抑制矩陣，并在迭代過(guò)程中，每次迭代始終使預(yù)編碼與干擾抑制矩陣先滿(mǎn)足干擾功率在期望信號(hào)空間最??；最后，結(jié)合次用戶(hù)間MIMO干擾信道、主次用戶(hù)
計(jì)算機(jī)應(yīng)用 2017年9期2017-11-15
- 對(duì)抗MIMO雷達(dá)的低截獲干擾信號(hào)設(shè)計(jì)
，在保證對(duì)雷達(dá)的信干噪比小于雷達(dá)可檢測(cè)目標(biāo)門(mén)限的前提下，最小化干擾信號(hào)的功率，從而使干擾信號(hào)難以被截獲，有效節(jié)省了干擾資源。通過(guò)分析MIMO雷達(dá)信號(hào)模型，假設(shè)MIMO雷達(dá)采用非匹配濾波器對(duì)干擾和噪聲進(jìn)行抑制，推導(dǎo)了MIMO雷達(dá)輸出信干噪比的表達(dá)式，將其作為干擾信號(hào)設(shè)計(jì)的約束條件，最小化干擾信號(hào)總功率，得到了干擾信號(hào)功率優(yōu)化分配的方法。仿真結(jié)果表明，相比較于未進(jìn)行干擾功率優(yōu)化設(shè)計(jì)的干擾信號(hào)，在達(dá)到相同信干噪比的情況下，此方法可以有效降低干擾總功率。MIMO雷
航天電子對(duì)抗 2017年4期2017-09-16
- 認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中基于博弈論的聯(lián)合功率控制與速率分配算法
傳輸速率和較高的信干噪比(SINR)，并且減小了用戶(hù)間的干擾，提高了次用戶(hù)系統(tǒng)容量。認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電; 博弈論; 多小區(qū); 功率控制; 速率控制0 引言認(rèn)知無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中，功率控制技術(shù)是解決主、次用戶(hù)共存網(wǎng)絡(luò)中的干擾問(wèn)題的關(guān)鍵技術(shù)。近年來(lái)，博弈論被廣泛地應(yīng)用到功率控制的研究中。文獻(xiàn)[1]是經(jīng)典的分布式功率控制算法，該算法比較簡(jiǎn)單容易實(shí)現(xiàn)，但是該算法下的次用戶(hù)的發(fā)射功率較大，導(dǎo)致用戶(hù)間的干擾較大。文獻(xiàn)[2]提出的K-G算法由于過(guò)于強(qiáng)調(diào)降低能量的消耗而使得自私用戶(hù)付出的
計(jì)算機(jī)應(yīng)用 2017年6期2017-09-03
- 一種四元數(shù)域魯棒自適應(yīng)波束形成方法
失配條件下其輸出信干噪比優(yōu)于現(xiàn)有的四元數(shù)域自適應(yīng)波束形成方法。陣列信號(hào)處理；魯棒自適應(yīng)波束形成；四元數(shù)；模型失配0 引 言自適應(yīng)波束形成作為陣列信號(hào)處理的主要研究?jī)?nèi)容之一，廣泛應(yīng)用于雷達(dá)、聲吶、無(wú)線(xiàn)通信、醫(yī)學(xué)影像以及地震探測(cè)等眾多領(lǐng)域[1-3]。矢量傳感器構(gòu)陣列由于能夠獲取和利用入射信號(hào)的極化信息，完成空-時(shí)-極化域聯(lián)合濾波，進(jìn)而提高波束形成器性能，一直以來(lái)備受關(guān)注[4-5]。多元數(shù)建模方法相比于常規(guī)復(fù)數(shù)方法可以更好地描述和利用矢量傳感器陣列輸出數(shù)據(jù)的多層
中國(guó)電子科學(xué)研究院學(xué)報(bào) 2017年2期2017-06-05
- 認(rèn)知無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中一種非合作博弈功率控制算法*
效用函數(shù)中分別為信干噪比和功率設(shè)定了不同的代價(jià)因子，并將信道狀態(tài)概念引入到代價(jià)因子里面，使其能夠更加合理地控制用戶(hù)，避免用戶(hù)過(guò)度增加發(fā)射功率,同時(shí)減小了用戶(hù)間的干擾；其次，證明了該算法納什均衡的存在性和唯一性；最后，給出了所提算法的流程圖。 仿真結(jié)果表明，與Nash算法相比，在保證非授權(quán)用戶(hù)服務(wù)質(zhì)量(QoS)前提下，該算法功率消耗明顯降低，并且具有較好的抗背景噪聲性能；與K-G(Koskie-Gajic)算法相比，該算法保證了所有的用戶(hù)的信干噪比滿(mǎn)足上下限
電訊技術(shù) 2016年12期2017-01-03
- 基于凸優(yōu)化的魯棒GPS空時(shí)抗干擾算法
在相同的快拍數(shù)下信干噪比更好，對(duì)方向矢量誤差具有一定的魯棒性。GPS；抗干擾；矩陣重構(gòu)；凸優(yōu)化；自相關(guān)；波束形成；約束最優(yōu)化；MATLAB；波長(zhǎng)全球定位系統(tǒng)(GPS)的精密應(yīng)用受到日益復(fù)雜的電磁環(huán)境及各類(lèi)衛(wèi)星導(dǎo)航干擾技術(shù)的挑戰(zhàn)。各類(lèi)干擾對(duì)GPS接收機(jī)的精度、可用性、完好性構(gòu)成嚴(yán)重威脅?？諘r(shí)自適應(yīng)濾波(STAP)抗干擾技術(shù)可以抑制多種干擾，但在實(shí)際應(yīng)用中陣列誤差將導(dǎo)致空時(shí)濾波算法性能急劇下降。另外，由于天線(xiàn)接收平臺(tái)的運(yùn)動(dòng)、干擾位置的快速變化等原因，導(dǎo)致假定的
西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào) 2016年6期2017-01-03
- 基于罰函數(shù)和特征空間的子陣級(jí)自適應(yīng)波束形成
能獲得較好的輸出信干噪比. 通過(guò)陣列方向圖及輸出信干噪比的計(jì)算機(jī)仿真驗(yàn)證該算法的有效性.自適應(yīng)波束形成；子陣級(jí)；線(xiàn)性約束；罰函數(shù)；干擾子空間自適應(yīng)數(shù)字波束形成(ADBF)算法在通信、雷達(dá)、聲吶、地震勘探和醫(yī)學(xué)圖像等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，一般情況下，自適應(yīng)波束形成算法是在一定理想條件下提出來(lái)的，但是在實(shí)際環(huán)境中往往存在許多誤差以及非理想因素，面對(duì)復(fù)雜的電磁環(huán)境，穩(wěn)健性自適應(yīng)波束形成算法[1-4]得到了廣泛的應(yīng)用. 通常穩(wěn)健性自適應(yīng)波束形成算法是在采樣矩陣求逆(
北京理工大學(xué)學(xué)報(bào) 2016年5期2016-11-22
- 一種基于協(xié)方差矩陣子矩陣的干擾抑制方法
的目的，提高輸出信干比和目標(biāo)方位估計(jì)準(zhǔn)確性。數(shù)值仿真結(jié)果表明，該干擾抑制方法能夠很好地抑制干擾，提取目標(biāo)信息，檢測(cè)出感興趣目標(biāo)，為后續(xù)的目標(biāo)識(shí)別與跟蹤創(chuàng)造有利條件。協(xié)方差矩陣；特征分解；子矩陣；干擾抑制0 引 言岸基聲吶布設(shè)海域的周邊環(huán)境復(fù)雜，各種海面目標(biāo)多、干擾強(qiáng)度大、干擾覆蓋范圍大，嚴(yán)重影響對(duì)水下弱目標(biāo)的遠(yuǎn)程預(yù)警探測(cè)，研究如何經(jīng)過(guò)處理得到具有更高信干比與信噪比的信號(hào)，從而提高對(duì)微弱目標(biāo)的檢測(cè)能力顯得尤為重要?？沼蚓仃嚍V波技術(shù)是一種典型的干擾抑制方法，它
艦船科學(xué)技術(shù) 2016年10期2016-04-24
- 寬帶認(rèn)知雷達(dá)低峰均比波形快速設(shè)計(jì)算法
究了基于最大輸出信干噪比(SINR)的低峰均比(PAR)波形設(shè)計(jì)算法。通過(guò)將原波形優(yōu)化問(wèn)題等效為接收權(quán)值與低峰均比波形的聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題，同時(shí)利用循環(huán)優(yōu)化的思想，提出了一種低峰均比波形快速設(shè)計(jì)算法。相比于現(xiàn)有的梯度法以及凸優(yōu)化算法，該算法所設(shè)計(jì)的恒模波形信干噪比與二者相當(dāng)，但算法實(shí)現(xiàn)難度明顯變小，計(jì)算復(fù)雜度明顯降低。仿真結(jié)果證實(shí)了算法的有效性。寬帶認(rèn)知雷達(dá)； 距離擴(kuò)展目標(biāo)； 波形設(shè)計(jì)； 低峰均比(PAR)波形； 輸出信干噪比(SINR)； 循環(huán)優(yōu)化認(rèn)知雷達(dá)是一
航空學(xué)報(bào) 2016年2期2016-02-24
- MIMO 干擾信道中一種新的分布式迭代預(yù)編碼算法
啟發(fā)本文根據(jù)虛擬信干噪比和實(shí)際信干噪比最大原則（為了和虛擬信干噪比這個(gè)概念相對(duì)應(yīng)，文中將通常所說(shuō)的接收端接收信號(hào)的信干噪比稱(chēng)為實(shí)際信干噪比，這樣第3 章所提算法可稱(chēng)為最大虛實(shí)信干噪比迭代算法），提出了MIMO 干擾信道下分布式預(yù)編碼算法。此外，在最大虛擬信噪比和最小均方誤差的條件下給出了另一種迭代算法。全文中，黑斜體小寫(xiě)字母表示向量，黑斜體大寫(xiě)字母表示矩陣，I表示是單位陣，C表示復(fù)數(shù)域，E(·)表示期望，‖A‖ 表示求矩陣A的F范數(shù)，AH表示A的共軛轉(zhuǎn)置，
計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用 2015年16期2015-04-17
- 極化陣列抗主瓣干擾性能研究
為則那么陣列輸出信干噪比對(duì)干擾協(xié)方差矩陣RI特征值分解得λk和ek代表特征值和相應(yīng)特征矢量，那么將式（19）代入到式（17）得到其中那么Mp和Ms分別為極化域匹配系數(shù)和空域匹配系數(shù).將式（26）和式（27）代入式（21）得輸出信干噪比表達(dá)式為可見(jiàn)，針對(duì)主瓣干擾，期望信號(hào)和主瓣干擾到達(dá)角接近，空域匹配系數(shù)接近于1，此時(shí)可以通過(guò)較小的極化域匹配參數(shù)得到較高的輸出信干噪比.只有當(dāng)極化域匹配參數(shù)和空域匹配系數(shù)均接近于1，主瓣干擾才會(huì)影響期望信號(hào)的接收.當(dāng)存在多個(gè)干
電波科學(xué)學(xué)報(bào) 2015年3期2015-03-08
- 一種接收相干信號(hào)的盲多波束形成方法
法是基于最大輸出信干噪比準(zhǔn)則,該方法可以有機(jī)地把期望信號(hào)和相干信號(hào)結(jié)合起來(lái),并能有效抑制非相干干擾信號(hào),使得輸出信干噪比達(dá)到最大,因而稱(chēng)為最優(yōu)波束形成器。但是該波束形成器需要已知相干信號(hào)的來(lái)波方向以及各個(gè)相干信號(hào)的強(qiáng)度。這在實(shí)際中是很難得到的。近年來(lái),在假設(shè)事先估計(jì)得到相干信號(hào)來(lái)波方向或是不相關(guān)干擾信號(hào)來(lái)波方向的前提下,人們提出了幾種能有效接收相干信號(hào)(即把期望信號(hào)和相干干擾信號(hào)有效組合起來(lái))的自適應(yīng)波束形成方法[4-6]。這些算法雖然都能有效地接收相干信
雷達(dá)科學(xué)與技術(shù) 2015年6期2015-01-22
- 認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電中基于博弈論的多步功率控制
，通過(guò)先求解最佳信干比，再以最佳信干比為目標(biāo)求解認(rèn)知用戶(hù)到達(dá)基站的信號(hào)功率，最后再根據(jù)到達(dá)基站的信號(hào)，利用功率平衡迭代求解認(rèn)知用戶(hù)的功率控制策略，可獲得較好的系統(tǒng)吞吐量.1 博弈論基礎(chǔ)博弈論(Game Theory)可以稱(chēng)為對(duì)策論，它最早研究決策者在已知信息條件下如何決策獲得自己最大化的效益，并在各個(gè)決策之間取得一個(gè)均衡的理論，即納什均衡.納什均衡(Nash equilibrium，NE)是John Nash博士在1950年提出，即非合作博弈均衡的概念.現(xiàn)
- 均勻直線(xiàn)陣下通用信號(hào)模型穩(wěn)健波束形成算法
配約束參數(shù)對(duì)輸出信干噪比的影響.仿真實(shí)驗(yàn)表明,通過(guò)對(duì)接收數(shù)據(jù)的共軛重排再利用,提高了算法在快拍數(shù)有限、存在有用信號(hào)失配及其他失配等非理想條件下的輸出性能.波束形成;均勻直線(xiàn)陣;通用信號(hào)模型;數(shù)據(jù)共軛重排波束形成作為重要的陣列信號(hào)處理技術(shù),其主要目的是將天線(xiàn)陣列接收的不同來(lái)向信號(hào)進(jìn)行采樣,通過(guò)一定的加權(quán)增強(qiáng)有用信號(hào),同時(shí)抑制其他來(lái)向的信號(hào).在理想情況下,采樣矩陣求逆(Sample Matrix Inversion,SMI)等窄帶波束形成算法[1-2]可以得到
西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào) 2014年5期2014-07-25
- 穩(wěn)健的全陣波束形成方法
且比較平坦的輸出信干噪比；隨著輸入信噪比的增加，輸出信干噪比幾乎線(xiàn)性增大。自適應(yīng)波束形成；相干干擾；穩(wěn)健性；陣列孔徑1 引言在自適應(yīng)陣列處理中，由于多徑效應(yīng)或人工干擾的存在使期望信號(hào)與干擾相干，直接應(yīng)用常規(guī)波束形成將引起期望信號(hào)相消[1]，使波束形成性能急劇下降[2-3]，因此存在相干干擾時(shí)的自適應(yīng)波束形成技術(shù)已引起人們的廣泛關(guān)注。有相干干擾時(shí)的波束形成方法主要是分子陣波束形成方法與全陣波束形成方法兩大類(lèi)?？臻g平滑算法[4-7]是克服相干干擾環(huán)境下期望信號(hào)
計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用 2014年6期2014-07-07
- 基于信干比方程的無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)鏈抗干擾分析＊
抗干擾能力。2 信干比方程［1］在通信系統(tǒng)中，干擾有效性的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)是：對(duì)于模擬信號(hào)，當(dāng)通信接收機(jī)的解調(diào)輸出信干比降低到規(guī)定的門(mén)限值以下時(shí)，認(rèn)為干擾有效；對(duì)于數(shù)字信號(hào)，當(dāng)通信接收機(jī)的解調(diào)輸出誤碼率大到規(guī)定的門(mén)限值以上時(shí)，認(rèn)為干擾有效。所以通信是否有效，不僅取決于與干擾信號(hào)本身的大小，還與通信信號(hào)本身大小有關(guān)。無(wú)論解調(diào)輸出的信干比，還是解調(diào)誤碼率都與到達(dá)通信接收機(jī)的通信信號(hào)的功率與干擾信號(hào)的功率的比值有關(guān)，該比值通常簡(jiǎn)稱(chēng)“信干比”。信干比的一般方程為式中：Pt
艦船電子工程 2013年1期2013-10-16
- 基于波束形成天線(xiàn)抗干擾接收機(jī)的測(cè)試研究
線(xiàn)抗干擾接收機(jī)中信干噪比最大值與法向波束信干噪比之差如表2所示。表2 ISR=60 dB信干噪比最大值與法向波束信干噪比之差Tab.2 Subtraction between max SINR and vertical beam SINR when ISR=60 dB在SNR=-20 dB、ISR=80 dB情況下，四波束天線(xiàn)抗干擾接收機(jī)與八波束天線(xiàn)抗干擾接收機(jī)中信干噪比最大值與法向波束信干噪比之差如表3所示。表3 ISR=80 dB信干噪比最大值與法向波
電子設(shè)計(jì)工程 2013年10期2013-06-23
- 基于加權(quán)波束形成的STAP抗干擾改進(jìn)算法
后，可以得到最大信干噪比的輸出，即不僅使主瓣對(duì)準(zhǔn)了期望信號(hào)，也使零陷對(duì)準(zhǔn)干擾。本文提出了一種基于加權(quán)波束形成的STAP改進(jìn)抗干擾方法，該方法不需要干擾位置的先驗(yàn)信息，可以進(jìn)行盲干擾抑制，并且能夠很好的兼顧調(diào)零深度與衛(wèi)星信號(hào)增益的矛盾，能夠很好的達(dá)到既能抑制干擾又能增強(qiáng)信號(hào)的目的，顯著提高了輸出信干噪比。總功率Pout=E{|y（k）|2}最小化，同時(shí)保證期望信號(hào)s→的陣列增益不變。傳統(tǒng)STAP算法是在干擾方向上形成零陷，零陷的寬度由干擾信號(hào)的譜寬決定。干擾
電子設(shè)計(jì)工程 2013年17期2013-06-23
- LTE系統(tǒng)中的一種頻選調(diào)度方案
經(jīng)過(guò)物理層計(jì)算出信干噪比(Signal－to－Interference plus Noise Ratio，SINR)，再由SINR更新UE的按CQI排序的PRB Bitmap。由于無(wú)線(xiàn)信道具有頻率選擇性，對(duì)于分配多個(gè)物理資源塊(PRB)的用戶(hù)，每個(gè)PRB對(duì)應(yīng)了不同的信道質(zhì)量，為了最大化利用無(wú)線(xiàn)資源，每個(gè)PRB上應(yīng)該使用不同的調(diào)制編碼方案(MCS)，然而在每個(gè)PRB上進(jìn)行單獨(dú)的調(diào)制編碼方案指示需要很大的開(kāi)銷(xiāo)。因此LTE中規(guī)定，在每次調(diào)度(1個(gè)TTI=1 ms
電視技術(shù) 2012年9期2012-06-25
- 幅相誤差對(duì)衛(wèi)星導(dǎo)航抗干擾性能影響
系統(tǒng)抗干擾后輸出信干噪比的影響，接著進(jìn)行了大量的仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了理論分析的正確性，并且得到以下結(jié)論：幅相誤差校正主要校正陣列接收通道的相位誤差對(duì)抗干擾性能的影響，而陣列接收通道的幅度誤差對(duì)抗干擾性能的影響校正效果有限，在射頻前端設(shè)計(jì)時(shí)，應(yīng)盡量保證各通道幅度一致性。1 理論分析考慮N元陣列，Γ為通道幅相不一致性系數(shù)矩陣，N（t）為通道噪聲向量，假設(shè)各通道噪聲為相互獨(dú)立的加性高斯白噪聲，且與信號(hào)及干擾不相關(guān)，均值為0，方差為σ2n。對(duì)于點(diǎn)頻幅相誤差校正，陣列接收
電子設(shè)計(jì)工程 2012年9期2012-02-15
- A/D量化位數(shù)對(duì)抗干擾性能影響
抗干擾后輸出輸出信干噪比為：其中為抗干擾權(quán)值。2 基于Matlab的仿真實(shí)驗(yàn)為了消除數(shù)據(jù)量化大小的影響，文中將捕獲相對(duì)峰值大小定義為絕對(duì)峰值與其它相位相關(guān)值之和的比值，即相對(duì)捕獲峰值=最大相關(guān)值/（相關(guān)值之和-最大相關(guān)值）（8）文中選取的采樣頻率為62 MHz，利用1 ms數(shù)據(jù)進(jìn)行碼相關(guān)。一般認(rèn)為捕獲成功時(shí)的最大相關(guān)值為相關(guān)值均值的15倍以上。因此，捕獲成功時(shí)的最小相對(duì)捕獲峰值為15*1/（62 000－1）=0.000 24。2.1 無(wú)干擾時(shí)量化位數(shù)的選
電子設(shè)計(jì)工程 2012年15期2012-01-15
- 一種基于信干比門(mén)限反饋的MIMO下行系統(tǒng)自適應(yīng)傳輸策略
每用戶(hù)反饋?zhàn)畲蟮?span id="syggg00" class="hl">信干比和最大信干比對(duì)應(yīng)的波束序號(hào),基站基于這些反饋信息,選取最優(yōu)的M個(gè)用戶(hù)傳輸。其研究表明,當(dāng)系統(tǒng)內(nèi)用戶(hù)數(shù)多時(shí),ORBF總速率漸進(jìn)表達(dá)式為 MlgK,與DPC總速率漸進(jìn)表達(dá)式相同。Gesbet[7]在單天線(xiàn)下行系統(tǒng)提出基于信噪比門(mén)限的反饋策略,僅當(dāng)信噪比高于某個(gè)門(mén)限時(shí)才能反饋,證明在大大減少系統(tǒng)反饋(較少了90%)的情況下,系統(tǒng)總速率仍然非常接近理想反饋的情形。受此啟發(fā),本文基于ORBF,提出了一種基于信干比門(mén)限反饋的傳輸策略,并給出了系統(tǒng)
電訊技術(shù) 2011年12期2011-09-28
- 認(rèn)知無(wú)線(xiàn)多跳網(wǎng)中保證信干噪比的頻譜分配算法
壞實(shí)際取決于接收信干噪比（SINR, signal to interference plus noise ratio），而不僅僅是總的干擾功率。節(jié)點(diǎn)的發(fā)射功率與接收到的干擾功率二者往往互相耦合，低的干擾功率并不一定意味著高信干噪比。更多的研究是以信干噪比（或其函數(shù)，如信道最大傳輸率等）作為衡量指標(biāo)[6～8]。一般使用優(yōu)化理論或博弈論等數(shù)學(xué)工具來(lái)最大化節(jié)點(diǎn)或者系統(tǒng)總的信干噪比。此類(lèi)算法盡管以最大化信干噪比為目標(biāo)函數(shù)，然而并不能滿(mǎn)足節(jié)點(diǎn)最低接收信干噪比的要求，
通信學(xué)報(bào) 2011年11期2011-08-14
- 一種新的基站空域協(xié)作干擾抑制方案
。小區(qū)中心的用戶(hù)信干噪比高，所以對(duì)于小區(qū)中心用戶(hù)沒(méi)有進(jìn)行小區(qū)協(xié)作的必要；而對(duì)于小區(qū)邊緣噪聲受限的用戶(hù)，通過(guò)小區(qū)間協(xié)作帶來(lái)的增益較小，消除對(duì)鄰居小區(qū)用戶(hù)的干擾同時(shí)將會(huì)消耗自己基站發(fā)送給本小區(qū)用戶(hù)信號(hào)的空間自由度。若讓基站成簇地進(jìn)行協(xié)作，則可降低預(yù)編碼矩陣計(jì)算的復(fù)雜度[3]。通過(guò)成簇基站的分布式協(xié)作可以避免基站間信道信息的反饋所帶來(lái)的開(kāi)銷(xiāo)。在此背景下提出基于動(dòng)態(tài)簇的協(xié)作方案，其特點(diǎn)是在分布式算法的基礎(chǔ)上動(dòng)態(tài)形成協(xié)作簇，這樣既可以降低反饋開(kāi)銷(xiāo)，又可以靈活地降低干
通信技術(shù) 2011年9期2011-08-11
- 通信信號(hào)盲源分離的高效算法研究
.圖3 兩種算法信干比隨信噪比變化的曲線(xiàn)圖4 基于二階統(tǒng)計(jì)量非正交聯(lián)合對(duì)角化算法的流程如果用5根接收天線(xiàn)進(jìn)行接收，即混合矩陣是一個(gè)的隨機(jī)矩陣，這種超定情況下的盲分離如果采用自然梯度算法來(lái)進(jìn)行，則經(jīng)過(guò)仿真發(fā)現(xiàn)，算法在收斂一段時(shí)間后又重新趨于發(fā)散了，這說(shuō)明自然梯度算法不能用于解決超定情況下的盲分離.下面對(duì)兩種算法的分離性能進(jìn)行仿真分析，仿真條件不變，用信干比來(lái)衡量分離效果，圖3表示了兩種算法在不同信噪比條件下對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行分離的平均信干比，在每個(gè)信噪比條件下算
陜西科技大學(xué)學(xué)報(bào) 2011年4期2011-02-20
- 高速移動(dòng)OFDM系統(tǒng)信干比的低復(fù)雜差分計(jì)算
移動(dòng)OFDM系統(tǒng)信干比的低復(fù)雜差分計(jì)算彭章友1,2,張 興1,2,劉艷艷1,2（1.上海大學(xué)通信與信息工程學(xué)院,上海200072;2.上海大學(xué)特種光纖與光接入網(wǎng)省部共建重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海 200072）針對(duì)高速移動(dòng)正交頻分復(fù)用系統(tǒng),提出了迭代消除子載波干擾的信干比差分計(jì)算方法。該方法把前后兩次迭代的子載波干擾進(jìn)行差分運(yùn)算,差分運(yùn)算值的加權(quán)作為干擾,每次迭代消除子載波干擾后的信號(hào)作為有用信號(hào),實(shí)現(xiàn)信干比的計(jì)算。誤差分析和仿真數(shù)據(jù)表明:采用這種方法計(jì)算信干比可以
電訊技術(shù) 2011年2期2011-01-26
- 基于互譜測(cè)度法的多通道SAR散射波干擾抑制研究
量。且有根據(jù)最大信干噪比準(zhǔn)則[1]，可以求得最優(yōu)加權(quán)矢量為式(6)中，R為干擾加噪聲協(xié)方差矩陣。υ為空間-快時(shí)間導(dǎo)向矢量，由MSAR系統(tǒng)決定。γ為常數(shù)，R=RZ+RN，RN為噪聲協(xié)方差矩陣，RZ為干擾協(xié)方差矩陣，且有式(7)中zn(tl, um)為第n個(gè)通道接收到的干擾，Q為估計(jì)干擾協(xié)方差矩陣時(shí)所構(gòu)建的干擾矢量的個(gè)數(shù)。Wopt使得快時(shí)間STAP處理后輸出信干噪比最大，其最大值為2.2 互譜和互譜子空間對(duì)干擾加噪聲協(xié)方差矩陣R進(jìn)行譜分解[9]，則有式(11)
電子與信息學(xué)報(bào) 2010年10期2010-03-27
- 真實(shí)干擾條件下的雷達(dá)信干比測(cè)量研究
1)0 引言雷達(dá)信干比,即雷達(dá)接收到的目標(biāo)回波信號(hào)功率與各種干擾信號(hào)功率的比,是反映雷達(dá)的信號(hào)檢測(cè)能力和抗干擾能力的基本參數(shù),在雷達(dá)信號(hào)檢測(cè)性能評(píng)估試驗(yàn)和雷達(dá)抗干擾性能評(píng)估試驗(yàn)中發(fā)揮著極其重要的作用。在實(shí)驗(yàn)室條件下可以精確測(cè)量雷達(dá)信干比,其基本方法是采用目標(biāo)模擬器和干擾模擬器生成目標(biāo)回波信號(hào)和干擾信號(hào),由于兩者的輸出功率是已知的,因此無(wú)需測(cè)量雷達(dá)接收的回波信號(hào)功率和干擾信號(hào)功率就可以精確得到其信干比。實(shí)驗(yàn)室測(cè)量具備兩個(gè)條件,一是目標(biāo)的有效反射功率和干擾的有
航天電子對(duì)抗 2010年4期2010-03-23