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信干

  • 面向通信抗干扰的智能反射面鲁棒波束赋形设计*
    模型，推导了接收信干噪比表达式，并以信干噪比最大化为目标进行了优化问题建模。由于变量的耦合性及目标函数的非凸性，上述优化问题难以直接求解。为了解决以上难题，本文提出了鲁棒迭代优化算法，利用半定松弛及引入松弛变量获得了原始问题的次优解。仿真结果表明，与基准算法相比，本文提出的算法通过在地面节点附近部署智能反射面，即使在无法获取干扰机精确位置的条件下，依然能显著提高抗干扰性能。1 系统模型与优化算法1.1 系统模型考虑如图1 所示的通信场景，假设发送机、干扰机

    通信技术 2023年9期2023-10-21

  • 基于信干比的雷达对抗威胁评估*
    信号的遮盖程度。信干比为干信的倒数，从一定程度上也反映了目标回波信号在干扰信号保护中被暴露的概率，即可认为与目标被发现的威胁相关。2 信干比（干信比）的几个重要参数分析2.1 信干比由雷达方程可知，雷达接收的目标回波功率为［2～3］式中：Pt为雷达发射功率；Gt为雷达天线增益；Rt为目标到雷达的距离；σ为目标雷达散射截面积；λ为雷达工作波长，Ls为发收系统总损失。雷达接收机收到的干扰信号功率为式中：Pj为干扰机发射功率；Gj为干扰发射天线增益；Gr(θj)

    舰船电子工程 2023年6期2023-10-10

  • 基于改进广义线性组合算法的极化阵列稳健波束形成
    获得了更高的输出信干噪比.KE 等[9]首先研究了不同算法在快拍数和传感器数量较大时的性能，并针对GLC 算法的不足，提出了结合数据降噪预处理和MMSE 准则估计真实协方差矩阵的自动确定DLL 算法，该算法在高快拍和多传感器条件下性能优于其他算法，但在快拍数较低时，过大的DLL 将会影响阵列输出的信干噪比.GAN 等[10]基于高斯分布提出了一种改进的GLC 算法，该算法在保持GLC 算法性能的同时具有更低的计算复杂度. YUAN[11]通过添加协方差矩阵

    北京理工大学学报 2022年12期2022-12-20

  • 三重降噪的盲源分离抗干扰算法*
    不同信噪比、不同信干比和不同干扰样式条件下的相关系数性能。仿真参数的设定如表1所示。表1 仿真参数3.1 衡量分离性能的指标本文采用相似系数(Similarity Coefficient)[13]作为盲源分离评价指标。该指标是衡量分离信号与源信号相似程度的物理量，其定义为(8)式中：yi(k)表示第i个分离信号；sj(k)表示第j个源信号；L表示样本长度；ρij表示第i个分离信号和第j个源信号的相似程度，当完全分离时ρij趋近于1。3.2 直接序列扩频对后

    电讯技术 2022年11期2022-12-07

  • 联合准则下的认知雷达波形设计
    化互信息、最大化信干噪比、最小均方误差(minimum mean squared error, MMSE)、最小化模板匹配误差准则等。信息论在波形设计方面有着广泛的应用,文献[2]首先提出最大化雷达目标和回波之间的互信息来设计发射波形的方法,接收信号与目标冲激响应之间的互信息越大,目标识别或目标参数估计性能越好,以最大化互信息为优化准则,通过拉格朗日乘子法求解最优波形。文献[3]提出一种基于双互信息优化准则的自适应波形设计方法。该方法同时以接收信号与目标冲

    系统工程与电子技术 2022年11期2022-10-29

  • 基于滑动DFT 复数LMS 的自适应尖刺消除方法
    错误，使接收机的信干噪比下降8 ～10 dB[2]，甚至淹没于噪声信号之中。现实中有不少消除尖刺的方法，其中主动消除方法因其可在数字域进行消除，实现复杂度低而受到研究者的关注。主动消除法又包括陷波器法[2]和自适应滤波法[3]两种，文献[4]则表明这两种方法可以相互等价。文献[5-6]提出一种将最小二乘和DFT 相结合的算法，它提取每次DFT 后的基频形成新的时间序列，并利用新序列相邻数据的关系，对单频的复指数信号有更好的频率估计效果。本文我们将类似的思路

    信息记录材料 2022年6期2022-08-19

  • 基于协方差矩阵重构和导向矢量优化的波束形成算法
    法具有较高的输出信干噪比,能够在一定程度上减弱协方差矩阵误差和导向矢量失配等问题带来的影响,同时在小快拍场景下也具有较好性能。仿真实验验证了所提算法的有效性。1 信号模型基于一维均匀线阵模型,阵列由M个各向同性的阵元组成。信号建模为窄带远场信号。假设信号与干扰和噪声互不相关,根据文献[1],则均匀线阵在k时刻的接收信号可以写成式(1)其中:xs(k)=s(k)a0∈CM×1;和xn(k)∈CM×1分别代表期望信号,干扰信号和噪声;s(k)代表期望信号的波形

    重庆大学学报 2022年7期2022-07-28

  • 双可重构智能表面辅助的联合主被动干扰方法
    窃听者的最大接收信干噪比或在非完美CSI 情况下最大化窃听者的中断信干噪比。 文献［20］研究多窃听用户场景下基于友好干扰和RIS 的物理层安全，提出在完美CSI 和非完美CSI 场景下，分别联合优化发送波束成形矩阵、友好干扰波束成形矩阵和RIS 反射相移，最大化系统的安全能效。 文献［21］针对窃听用户配置多天线的场景，分析了统计CSI 已知时系统的遍历安全速率，提出了联合优化基站发送协方差矩阵和RIS 反射相移矩阵，以最大化遍历安全速率。 文献［22］

    南京邮电大学学报(自然科学版) 2022年3期2022-07-26

  • 面向配电网的5G 异构网络部署策略*
    署成本、终端加权信干噪比为优化目标，采用遗传算法求解部署方案，实现终端全覆盖，提高重要配电终端的通信服务质量。1 系统模型5G 基站工作频段高，信号衰减大，其覆盖半径仅为4G 基站的0.3～0.5 倍[2]，仅部署宏基站难以满足网络建设低成本、高效益目标。微基站覆盖半径小，建造成本低，因而本文采用“宏微协同”的异构网络架构，其网络模型如图1 所示。图1 分层异构网络模型2 配电终端重要性2.1 配电业务重要度针对非数值型指标，通过映射函数f1实现数值化：其

    电子技术应用 2022年3期2022-04-19

  • 稳健协方差矩阵重构波束形成算法
    束形成算法的输出信干噪比随输入信噪比变化仿真实验中，接收数据的快拍数固定为60；不同波束形成算法的输出信干噪比随快拍数变化仿真实验中，输入信噪比固定为 20 dB。下列三组仿真中的曲线分别代表不同波束形成算法的输出信干噪比随输入信噪比的变化曲线；不同波束形成算法的输出信干噪比随数据快拍变化曲线以及不同波束形成算法的算法性能与理论最优值之间的差值随输入信噪比变化曲线。所有实验结果均由200次蒙特卡洛仿真结果取平均所得。3.1 角度误差条件下算法性能分析假设目

    声学技术 2022年1期2022-03-11

  • TDD大规模MIMO系统中两种新的下行预编码方案
    达到提高下行链路信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio, SINR)和频谱效率的目的。文献[14]在导频复用情况下，分析了MRC和ZF预编码的下行链路可实现速率，并推导出MRC和ZF预编码的可实现速率表达式封闭的近似解。本文在传统MRC和ZF预编码的基础上，推导出新的预编码NMRC和NZF的表达式，并与传统MRC和ZF预编码下行链路SINR和频谱效率的性能进行了仿真比较。文献[15]提出了基于多小区MMSE

    电子与信息学报 2021年11期2021-12-02

  • 基于相位调制的雷达抗假目标干扰方法
    高、方向图畸变且信干噪比大幅下降的问题。二是基于时频、多普勒域等的抗欺骗干扰方法。文献[19]设计极化滤波器,在极化方向上区分目标与假目标,但缺点在于只能对一个极化方向上的欺骗干扰进行抑制。文献[20]提出了基于多普勒差异和幅度特性的假目标干扰抑制方法,但仅限于目标与干扰多普勒频率存在较大差异的情况。文献[21-22]提出的线性正则变换及其时域-正则域联合信号表示在欺骗干扰背景下难以对目标与干扰作进一步的区分。此外,还有学者提出了利用波形捷变的方法抑制欺骗

    系统工程与电子技术 2021年9期2021-08-23

  • 基于可行点追踪-连续凸逼近的MIMO雷达相容性波形设计
    下，以最大化最差信干噪比为准则，使用迭代算法实现了MIMO空时信号编码与空时滤波器的联合设计；为实现MIMO雷达的相容性波形与滤波器联合优化，文献[8]借助对偶上升法(Dual Ascent Method，DAM)[9]，通过最小化雷达在其他己方电磁设备所工作的空频区域内的谱能量，实现对相容性波形的优化，相容性波形设计问题可看作一类非信号依赖性干扰抑制问题；文献[10]使用最优化方法的思想是最大化信干噪比，并给出了波形在低峰值平均功率比和有限能量约束下的闭

    雷达与对抗 2021年4期2021-03-18

  • 一种基于矩阵重组的功率倒置改进算法*
    准则[3]、最大信干噪比(Maximum Signal to Interference and Noise Ratio,MSINR)准则。功率倒置(Power Inversion,PI)自适应算法[4-6]是基于线性约束最小方差准则建立的，属于盲抗干扰准则，具有“强干扰强抑制，弱干扰弱抑制”特点，不需要先验信息辅助，可采用直接协方差矩阵求逆(Sample Matrix Inverse,SMI)、最小均方误差(Least Mean Square,LMS)和递

    电讯技术 2021年2期2021-02-25

  • 爱是永恒的星辰
    变成一封焦脆的“信干”。那天的雨直到傍晚也没停。我穿着雨衣站在涓河旁，眼看着它的水面上涨。成群结队的鱼凌空跃起，再噼噼啪啪落回水中，制造出一派繁盛热闹的景象。可是我心里空荡荡的。大雨过后的那段日子，我天天举着这封“信干”反复看，照着太阳看，透过台灯看，甚至还偷偷拿到医院找朋友用观片灯看，可都没能领回来那些内容。我感觉很沮丧，就像丢失了一段记忆那样失落。我都不知道这是谁寄给我的信，或者是我想寄给谁的。那个黄昏，晚霞铺满天空，硕大的荷花在屋檐下的缸中散发出淡淡

    山东文学 2020年1期2020-11-18

  • 基于多普勒效应的典型伪码引信抗噪声调频干扰性能分析*
    0]是对雷达、引信干扰的常见样式。文献[11]在忽略多普勒频率的影响下以信干比增益为准则对伪码体制引信的抗噪声调频干扰进行了分析。由于引信和目标之间存在高速相对运动，多普勒频移是客观存在的。文中基于多普勒频率效应的影响，在噪声调频干扰模式下，推导了伪码体制引信接收机的总信干比增益，发现多普勒频率对其抗干扰性能具有重要影响，并在此基础上深入分析了影响该体制引信的抗噪声调频干扰性能的主要因素。1 伪码体制引信工作原理伪码体制引信是无线电引信中最常见的一种引信，

    弹箭与制导学报 2020年3期2020-11-11

  • 高铁弓网电弧对飞机进近着陆的电磁干扰影响
    本质是接收信号的信干比。之前的研究只是针对单个信标，或某一种情形下的，给出的结论一般是针对某一个信标台某段频率在某一特定情形下的影响结论。本文针对飞机进近阶段仪表着陆系统(Instrument Landing System,ILS)3个信标台(航向信标、下滑信标、指点信标)进行分析，首先计算分析了高铁线路与机场跑道以不同角度交叉对机载信号信干比的影响规律；然后结合实际测试数据分析了弓网离线电弧在最强干扰位置时对ILS各信标台的影响；最后通过综合数据分析给出

    航空学报 2020年10期2020-11-06

  • WCDMA新入网用户盲检测技术研究
    码的识别误码率与信干噪比有关，多用户干扰的方差与干扰用户个数成正比，随着干扰用户个数的增加，多用户干扰会成为影响检测概率的主要方面，正确解扰累加后的信干噪会比中频接收信干噪比提高20 dB左右。3 仿真结果和分析使用Matlab对算法进行仿真分析，根据协议WCDMA上行链路调制的码片速率为3.84 Mcps，假设中频为70 MHz，采样速率为56 MHz，干扰用户信号为10 ms的无线帧数据，设置目标用户信号随机出现在10 ms时间段中。仿真中对接收部分降

    航天电子对抗 2020年1期2020-04-13

  • 基于双序列跳频的抗干扰通信方法
    平均信噪比和平均信干比由式(6)给出。(6)(7)假设当前跳用户信息占用信道0，则信道0在受到干扰的情况下，判决变量ξ0的条件概率密度函数为：(8)未被干扰时，ξ0的条件概率密度函数为：(9)利用式(10)对α求积分，可以得到判决变量只关于干扰状态的条件概率分布。(10)将式(3)和式(8)带入式(10)，得到[10]：(11)将式(3)和式(9)带入式(10)，得到：(12)信道1在受到干扰的情况下，判决变量ξ1的条件概率密度函数为：(13)信道1在未受

    探测与控制学报 2020年1期2020-04-01

  • 共址调频和调幅系统干扰机理及干扰抑制需求分析*
    接收机检波输出的信干比(Signal to Interference Ratio, SIR)与天线输入信干比间的关系模型。以此为基础，对干扰抑制需求进行解析分析。图1 共平台干扰模型Fig.1 Model of collocated interference1.1 LNA非线性模型LNA非线性可用多项式描述[7-8]：(1)其中，f(x)为LNA的输出，x为LNA的输入，an为非线性因子。一般地，直流分量和高于三阶的非线性分量的功率相对很低，因此可以忽略[

    国防科技大学学报 2020年1期2020-02-07

  • 认知无线网络的Rubinstein博弈频谱共享方法研究
    各个认知用户的通信干噪比作为依据对用户进行分类和排序，分析并推导认知用户在此策略下的速率总收益，并进行实验验证。1 博弈模型1.1 罗宾斯坦(Rubinstein)博弈Rubinstein博弈模型是一种联盟内参与者信息互通的动态博弈。假设联盟中存在两个参与者A和B，共同划分一块总面积为“1”的土地，A先提出分配方案，即“出价”；由于联盟中信息是互通的，B根据A的“出价”选择接受或者拒绝，如果拒绝，B再提出自己的分配方案，即“还价”，然后再由A考虑是否接受，

    测控技术 2019年5期2019-09-20

  • 基于FRFT的调频引信LFM干扰抑制改进方法
    被广泛用于调频引信干扰机[1]，当干扰强度较大时会影响引信性能，因此LFM干扰抑制有较高研究价值。由于LFM干扰信号是宽带信号，与目标信号有较大的时频耦合，所以经典的时频分析方法如短时傅里叶变换、小波变换及wigner-ville等方法难以实现目标信号与干扰的分离[2]。相比经典时频分析方法，分数阶傅里叶变换对LFM信号有良好的聚集性，更适合用于LFM干扰抑制。FRFT实现LFM干扰抑制的方法是在最佳变换阶数下，LFM干扰在分数变换域内呈聚集状态，而目标信

    探测与控制学报 2019年2期2019-05-15

  • MIMO雷达空时编码和接收权联合稳健设计
    。根据最大化输出信干噪比(Signal-Inference-Noise Ratio, SINR)[10]准则，基于波形恒模特性、旁瓣及杂波抑制等约束，在目标空时频导向矢量不确定凸集上构建收发联合稳健优化问题以最大化最差情况下输出信干噪比，进而改善系统检测概率的稳健性。为求解复杂的非线性问题，笔者提出一种迭代算法，其中每步都可转化为半定规划问题[11]，从而可高效地求解难题。1 MIMO-STAP模型MIMO-STAP模型：收发阵列为平行放置的均匀线阵，接收

    西安电子科技大学学报 2019年2期2019-04-22

  • 一种基于LMS滤波的单通道窄带干扰抑制平滑算法∗
    通信系统接收端的信干比下降，会导致通信系统误码率急剧增大，影响通信效能。为了提升系统的通信效能，需要针对抑制强窄带干扰的方法开展研究。现有的窄带干扰抑制方法大致可分为时域处理方法和变换域处理方法两大类。时域处理方法主要利用了相对宽带信号和窄带干扰不同的可预测性，利用最小均方（Least Mean Square，LMS）算法及递归最小二乘方（Recursive Least Squares，RLS）算法等对干扰信号进行估计。其中，基于 LMS 准则的线性预测算

    舰船电子工程 2019年2期2019-03-01

  • 基于多普勒特征恢复的声矢量阵鲁棒自适应波束形成方法
    波束形成器的输出信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio, SINR)定义为仿真实验1：波束方向图分析图1和图2可知，本文所提的方法在不同信噪比条件下均能成功抑制干扰，在干扰方向形成很深的零陷，同时波束方向图主瓣对准期望目标信号方向，而传统的Capon波束形成方法则不能成功提取期望信号，在低信噪比的情况下，性能下降更为明显。仿真实验2：输出信干噪比随信噪比变化曲线图1 三种方法的波束方向图：快拍数固定为50，

    声学技术 2018年6期2019-01-11

  • 高重频脉冲对被动导引头前端的干扰机理研究
    低导引头前端输出信干比，影响信号检测。前端的非线性失真主要来源于低噪声放大器，其工作特性分为线性和非线性2种。在线性状态下，放大器输出信号的功率随着输入信号功率的增加而等比增加；当输入功率增大到某特定值时，进入非线性状态，输出信号功率不再等比增大。由于高重频脉冲具有超宽带特性，包含较多频率分量，必定会产生多种非线性失真产物，增加干扰功率进而影响后续信号检测。其中，三阶互调产物是奇数阶互调分量里频率最接近雷达信号且能量最强的失真产物，它是在非线性状态下由雷达

    现代防御技术 2018年5期2018-10-29

  • 提升空时自适应检测性能的多输入多输出雷达稳健波形设计
    矩阵,最大化输出信干噪比。需要注意的是,设计发射波形需要利用场景及目标的先验知识,而此先验知识只可通过估计得到,因而不可避免地会存在估计误差,进而基于所得非确知先验信息而获得的优化发射波形会严重影响MIMO雷达的目标检测及参数估计性能[6]。因此,提升STAP检测概率稳健性的波形设计成为了MIMO雷达领域的研究热点。为提升MIMO雷达监测性能,正交频分复用(OFDM)技术[7]以及STAP技术[8]被引入MIMO雷达领域。OFDM雷达可利用多个正交子载波并

    西安交通大学学报 2018年8期2018-08-14

  • 基于阵列天线结构优化的自适应抗干扰技术
    的不足，提高输出信干噪比，增强导航的抗干扰能力。1　自适应波束形成技术的基本原理阵列是由一系列阵元根据相应的形状排列组合而成，其结构如图1所示[8]。主要以拥有M个阵元、阵元间距d为半波长的均匀线阵为基本数学模型结构，且定义入射信号方向与天线阵列的法线夹角为θ。图1　均匀线阵的结构将1阵元作为参考阵元，令τm为其他阵元与参考阵元收到相同信号的相对时延，其中m∈[1，2，···，M]，则τm可表示为：(1)由式(1)可得该阵列的方向矢量为：(2)由式(2)可

    无线电工程 2018年8期2018-07-16

  • 单认知用户的波束形成算法∗
    下最大化认知用户信干噪比。实验表明在认知无线电环境下，本算法能够保证授权用户和认知用户的通信质量从而提高频谱利用率。2 系统模型和问题描述系统模型如图1所示。系统中包含一个认知用户发射端SUS，一个认知用户接收端SUD，一个授权用户发射端PUS和一个授权用户接收端PUD。授权用户与认知用户在同一频谱下进行通信。其中，PUS发射信号给授权用户PUD。SUS作为认知用户发射端，发射信号给认知用户SUD。很显然在同一频率下，授权用户和认知用户之间会相互干扰。为了

    舰船电子工程 2018年1期2018-02-07

  • 新 型 无 线 电 测 向 定 位 研 究
    强调了每个用户的信干噪比需求，算法不符合认知无线电网络中用户信干噪比满意度的特点。Saraydar和Mandayam于2002年提出了Saraydar-Mandayam算法，该算法没有考虑到信干噪目标，对用户基本的通信质量要求没有约束。因此收敛后的信干噪比有可能低于用户的目标值，严重的影响了认知无线电网络的系统性能。Koskie和Gajic于2005年提出了Koskie-Gajic算法，通过适当降低收敛时的信干噪比大幅降低了用户的发射功率，该算法过分强调对

    实验室研究与探索 2017年12期2018-01-29

  • 认知MIMO网络中增强型干扰对齐算法
    络中传统基于最大信干噪比的干扰对齐算法，在发送多数据流时随着信噪比的增加不易收敛以及数据流之间的干扰突出的问题，提出一种充分考虑数据流间干扰并进行迭代限制的干扰对齐算法。首先，次用户通过编码设计消除主次间的干扰；然后，在消除主用户之间和次用户之间干扰时，根据信道互易性，运用广义瑞利熵计算基于最大信干噪比算法的预编码与干扰抑制矩阵，并在迭代过程中，每次迭代始终使预编码与干扰抑制矩阵先满足干扰功率在期望信号空间最小；最后，结合次用户间MIMO干扰信道、主次用户

    计算机应用 2017年9期2017-11-15

  • 对抗MIMO雷达的低截获干扰信号设计
    ，在保证对雷达的信干噪比小于雷达可检测目标门限的前提下，最小化干扰信号的功率，从而使干扰信号难以被截获，有效节省了干扰资源。通过分析MIMO雷达信号模型，假设MIMO雷达采用非匹配滤波器对干扰和噪声进行抑制，推导了MIMO雷达输出信干噪比的表达式，将其作为干扰信号设计的约束条件，最小化干扰信号总功率，得到了干扰信号功率优化分配的方法。仿真结果表明，相比较于未进行干扰功率优化设计的干扰信号，在达到相同信干噪比的情况下，此方法可以有效降低干扰总功率。MIMO雷

    航天电子对抗 2017年4期2017-09-16

  • 认知网络中基于博弈论的联合功率控制与速率分配算法
    传输速率和较高的信干噪比(SINR)，并且减小了用户间的干扰，提高了次用户系统容量。认知无线电; 博弈论; 多小区; 功率控制; 速率控制0 引言认知无线网络中，功率控制技术是解决主、次用户共存网络中的干扰问题的关键技术。近年来，博弈论被广泛地应用到功率控制的研究中。文献[1]是经典的分布式功率控制算法，该算法比较简单容易实现，但是该算法下的次用户的发射功率较大，导致用户间的干扰较大。文献[2]提出的K-G算法由于过于强调降低能量的消耗而使得自私用户付出的

    计算机应用 2017年6期2017-09-03

  • 一种四元数域鲁棒自适应波束形成方法
    失配条件下其输出信干噪比优于现有的四元数域自适应波束形成方法。阵列信号处理；鲁棒自适应波束形成；四元数；模型失配0 引 言自适应波束形成作为阵列信号处理的主要研究内容之一，广泛应用于雷达、声呐、无线通信、医学影像以及地震探测等众多领域[1-3]。矢量传感器构阵列由于能够获取和利用入射信号的极化信息，完成空-时-极化域联合滤波，进而提高波束形成器性能，一直以来备受关注[4-5]。多元数建模方法相比于常规复数方法可以更好地描述和利用矢量传感器阵列输出数据的多层

    中国电子科学研究院学报 2017年2期2017-06-05

  • 认知无线网络中一种非合作博弈功率控制算法*
    效用函数中分别为信干噪比和功率设定了不同的代价因子，并将信道状态概念引入到代价因子里面，使其能够更加合理地控制用户，避免用户过度增加发射功率,同时减小了用户间的干扰；其次，证明了该算法纳什均衡的存在性和唯一性；最后，给出了所提算法的流程图。 仿真结果表明，与Nash算法相比，在保证非授权用户服务质量(QoS)前提下，该算法功率消耗明显降低，并且具有较好的抗背景噪声性能；与K-G(Koskie-Gajic)算法相比，该算法保证了所有的用户的信干噪比满足上下限

    电讯技术 2016年12期2017-01-03

  • 基于凸优化的鲁棒GPS空时抗干扰算法
    在相同的快拍数下信干噪比更好，对方向矢量误差具有一定的鲁棒性。GPS；抗干扰；矩阵重构；凸优化；自相关；波束形成；约束最优化；MATLAB；波长全球定位系统(GPS)的精密应用受到日益复杂的电磁环境及各类卫星导航干扰技术的挑战。各类干扰对GPS接收机的精度、可用性、完好性构成严重威胁。空时自适应滤波(STAP)抗干扰技术可以抑制多种干扰，但在实际应用中阵列误差将导致空时滤波算法性能急剧下降。另外，由于天线接收平台的运动、干扰位置的快速变化等原因，导致假定的

    西北工业大学学报 2016年6期2017-01-03

  • 基于罚函数和特征空间的子阵级自适应波束形成
    能获得较好的输出信干噪比. 通过阵列方向图及输出信干噪比的计算机仿真验证该算法的有效性.自适应波束形成；子阵级；线性约束；罚函数；干扰子空间自适应数字波束形成(ADBF)算法在通信、雷达、声呐、地震勘探和医学图像等领域有着广泛的应用，一般情况下，自适应波束形成算法是在一定理想条件下提出来的，但是在实际环境中往往存在许多误差以及非理想因素，面对复杂的电磁环境，稳健性自适应波束形成算法[1-4]得到了广泛的应用. 通常稳健性自适应波束形成算法是在采样矩阵求逆(

    北京理工大学学报 2016年5期2016-11-22

  • 一种基于协方差矩阵子矩阵的干扰抑制方法
    的目的，提高输出信干比和目标方位估计准确性。数值仿真结果表明，该干扰抑制方法能够很好地抑制干扰，提取目标信息，检测出感兴趣目标，为后续的目标识别与跟踪创造有利条件。协方差矩阵；特征分解；子矩阵；干扰抑制0 引 言岸基声呐布设海域的周边环境复杂，各种海面目标多、干扰强度大、干扰覆盖范围大，严重影响对水下弱目标的远程预警探测，研究如何经过处理得到具有更高信干比与信噪比的信号，从而提高对微弱目标的检测能力显得尤为重要。空域矩阵滤波技术是一种典型的干扰抑制方法，它

    舰船科学技术 2016年10期2016-04-24

  • 宽带认知雷达低峰均比波形快速设计算法
    究了基于最大输出信干噪比(SINR)的低峰均比(PAR)波形设计算法。通过将原波形优化问题等效为接收权值与低峰均比波形的联合优化问题，同时利用循环优化的思想，提出了一种低峰均比波形快速设计算法。相比于现有的梯度法以及凸优化算法，该算法所设计的恒模波形信干噪比与二者相当，但算法实现难度明显变小，计算复杂度明显降低。仿真结果证实了算法的有效性。宽带认知雷达； 距离扩展目标； 波形设计； 低峰均比(PAR)波形； 输出信干噪比(SINR)； 循环优化认知雷达是一

    航空学报 2016年2期2016-02-24

  • MIMO 干扰信道中一种新的分布式迭代预编码算法
    启发本文根据虚拟信干噪比和实际信干噪比最大原则（为了和虚拟信干噪比这个概念相对应，文中将通常所说的接收端接收信号的信干噪比称为实际信干噪比，这样第3 章所提算法可称为最大虚实信干噪比迭代算法），提出了MIMO 干扰信道下分布式预编码算法。此外，在最大虚拟信噪比和最小均方误差的条件下给出了另一种迭代算法。全文中，黑斜体小写字母表示向量，黑斜体大写字母表示矩阵，I表示是单位阵，C表示复数域，E(·)表示期望，‖A‖ 表示求矩阵A的F范数，AH表示A的共轭转置，

    计算机工程与应用 2015年16期2015-04-17

  • 极化阵列抗主瓣干扰性能研究
    为则那么阵列输出信干噪比对干扰协方差矩阵RI特征值分解得λk和ek代表特征值和相应特征矢量，那么将式（19）代入到式（17）得到其中那么Mp和Ms分别为极化域匹配系数和空域匹配系数.将式（26）和式（27）代入式（21）得输出信干噪比表达式为可见，针对主瓣干扰，期望信号和主瓣干扰到达角接近，空域匹配系数接近于1，此时可以通过较小的极化域匹配参数得到较高的输出信干噪比.只有当极化域匹配参数和空域匹配系数均接近于1，主瓣干扰才会影响期望信号的接收.当存在多个干

    电波科学学报 2015年3期2015-03-08

  • 一种接收相干信号的盲多波束形成方法
    法是基于最大输出信干噪比准则,该方法可以有机地把期望信号和相干信号结合起来,并能有效抑制非相干干扰信号,使得输出信干噪比达到最大,因而称为最优波束形成器。但是该波束形成器需要已知相干信号的来波方向以及各个相干信号的强度。这在实际中是很难得到的。近年来,在假设事先估计得到相干信号来波方向或是不相关干扰信号来波方向的前提下,人们提出了几种能有效接收相干信号(即把期望信号和相干干扰信号有效组合起来)的自适应波束形成方法[4-6]。这些算法虽然都能有效地接收相干信

    雷达科学与技术 2015年6期2015-01-22

  • 认知无线电中基于博弈论的多步功率控制
    ，通过先求解最佳信干比，再以最佳信干比为目标求解认知用户到达基站的信号功率，最后再根据到达基站的信号，利用功率平衡迭代求解认知用户的功率控制策略，可获得较好的系统吞吐量.1 博弈论基础博弈论(Game Theory)可以称为对策论，它最早研究决策者在已知信息条件下如何决策获得自己最大化的效益，并在各个决策之间取得一个均衡的理论，即纳什均衡.纳什均衡(Nash equilibrium，NE)是John Nash博士在1950年提出，即非合作博弈均衡的概念.现

    哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2014年4期2014-08-21

  • 均匀直线阵下通用信号模型稳健波束形成算法
    配约束参数对输出信干噪比的影响.仿真实验表明,通过对接收数据的共轭重排再利用,提高了算法在快拍数有限、存在有用信号失配及其他失配等非理想条件下的输出性能.波束形成;均匀直线阵;通用信号模型;数据共轭重排波束形成作为重要的阵列信号处理技术,其主要目的是将天线阵列接收的不同来向信号进行采样,通过一定的加权增强有用信号,同时抑制其他来向的信号.在理想情况下,采样矩阵求逆(Sample Matrix Inversion,SMI)等窄带波束形成算法[1-2]可以得到

    西安电子科技大学学报 2014年5期2014-07-25

  • 稳健的全阵波束形成方法
    且比较平坦的输出信干噪比；随着输入信噪比的增加，输出信干噪比几乎线性增大。自适应波束形成；相干干扰；稳健性；阵列孔径1 引言在自适应阵列处理中，由于多径效应或人工干扰的存在使期望信号与干扰相干，直接应用常规波束形成将引起期望信号相消[1]，使波束形成性能急剧下降[2-3]，因此存在相干干扰时的自适应波束形成技术已引起人们的广泛关注。有相干干扰时的波束形成方法主要是分子阵波束形成方法与全阵波束形成方法两大类。空间平滑算法[4-7]是克服相干干扰环境下期望信号

    计算机工程与应用 2014年6期2014-07-07

  • 基于信干比方程的无人机数据链抗干扰分析＊
    抗干扰能力。2 信干比方程［1］在通信系统中，干扰有效性的评判标准是：对于模拟信号，当通信接收机的解调输出信干比降低到规定的门限值以下时，认为干扰有效；对于数字信号，当通信接收机的解调输出误码率大到规定的门限值以上时，认为干扰有效。所以通信是否有效，不仅取决于与干扰信号本身的大小，还与通信信号本身大小有关。无论解调输出的信干比，还是解调误码率都与到达通信接收机的通信信号的功率与干扰信号的功率的比值有关，该比值通常简称“信干比”。信干比的一般方程为式中：Pt

    舰船电子工程 2013年1期2013-10-16

  • 基于波束形成天线抗干扰接收机的测试研究
    线抗干扰接收机中信干噪比最大值与法向波束信干噪比之差如表2所示。表2 ISR=60 dB信干噪比最大值与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情况下，四波束天线抗干扰接收机与八波束天线抗干扰接收机中信干噪比最大值与法向波束信干噪比之差如表3所示。表3 ISR=80 dB信干噪比最大值与法向波

    电子设计工程 2013年10期2013-06-23

  • 基于加权波束形成的STAP抗干扰改进算法
    后，可以得到最大信干噪比的输出，即不仅使主瓣对准了期望信号，也使零陷对准干扰。本文提出了一种基于加权波束形成的STAP改进抗干扰方法，该方法不需要干扰位置的先验信息，可以进行盲干扰抑制，并且能够很好的兼顾调零深度与卫星信号增益的矛盾，能够很好的达到既能抑制干扰又能增强信号的目的，显著提高了输出信干噪比。总功率Pout=E{|y（k）|2}最小化，同时保证期望信号s→的阵列增益不变。传统STAP算法是在干扰方向上形成零陷，零陷的宽度由干扰信号的谱宽决定。干扰

    电子设计工程 2013年17期2013-06-23

  • LTE系统中的一种频选调度方案
    经过物理层计算出信干噪比(Signal－to－Interference plus Noise Ratio，SINR)，再由SINR更新UE的按CQI排序的PRB Bitmap。由于无线信道具有频率选择性，对于分配多个物理资源块(PRB)的用户，每个PRB对应了不同的信道质量，为了最大化利用无线资源，每个PRB上应该使用不同的调制编码方案(MCS)，然而在每个PRB上进行单独的调制编码方案指示需要很大的开销。因此LTE中规定，在每次调度(1个TTI=1 ms

    电视技术 2012年9期2012-06-25

  • 幅相误差对卫星导航抗干扰性能影响
    系统抗干扰后输出信干噪比的影响，接着进行了大量的仿真实验验证了理论分析的正确性，并且得到以下结论：幅相误差校正主要校正阵列接收通道的相位误差对抗干扰性能的影响，而阵列接收通道的幅度误差对抗干扰性能的影响校正效果有限，在射频前端设计时，应尽量保证各通道幅度一致性。1 理论分析考虑N元阵列，Γ为通道幅相不一致性系数矩阵，N（t）为通道噪声向量，假设各通道噪声为相互独立的加性高斯白噪声，且与信号及干扰不相关，均值为0，方差为σ2n。对于点频幅相误差校正，阵列接收

    电子设计工程 2012年9期2012-02-15

  • A/D量化位数对抗干扰性能影响
    抗干扰后输出输出信干噪比为：其中为抗干扰权值。2 基于Matlab的仿真实验为了消除数据量化大小的影响，文中将捕获相对峰值大小定义为绝对峰值与其它相位相关值之和的比值，即相对捕获峰值=最大相关值/（相关值之和-最大相关值）（8）文中选取的采样频率为62 MHz，利用1 ms数据进行码相关。一般认为捕获成功时的最大相关值为相关值均值的15倍以上。因此，捕获成功时的最小相对捕获峰值为15*1/（62 000－1）=0.000 24。2.1 无干扰时量化位数的选

    电子设计工程 2012年15期2012-01-15

  • 一种基于信干比门限反馈的MIMO下行系统自适应传输策略
    每用户反馈最大的信干比和最大信干比对应的波束序号,基站基于这些反馈信息,选取最优的M个用户传输。其研究表明,当系统内用户数多时,ORBF总速率渐进表达式为 MlgK,与DPC总速率渐进表达式相同。Gesbet[7]在单天线下行系统提出基于信噪比门限的反馈策略,仅当信噪比高于某个门限时才能反馈,证明在大大减少系统反馈(较少了90%)的情况下,系统总速率仍然非常接近理想反馈的情形。受此启发,本文基于ORBF,提出了一种基于信干比门限反馈的传输策略,并给出了系统

    电讯技术 2011年12期2011-09-28

  • 认知无线多跳网中保证信干噪比的频谱分配算法
    坏实际取决于接收信干噪比（SINR, signal to interference plus noise ratio），而不仅仅是总的干扰功率。节点的发射功率与接收到的干扰功率二者往往互相耦合，低的干扰功率并不一定意味着高信干噪比。更多的研究是以信干噪比（或其函数，如信道最大传输率等）作为衡量指标[6～8]。一般使用优化理论或博弈论等数学工具来最大化节点或者系统总的信干噪比。此类算法尽管以最大化信干噪比为目标函数，然而并不能满足节点最低接收信干噪比的要求，

    通信学报 2011年11期2011-08-14

  • 一种新的基站空域协作干扰抑制方案
    。小区中心的用户信干噪比高，所以对于小区中心用户没有进行小区协作的必要；而对于小区边缘噪声受限的用户，通过小区间协作带来的增益较小，消除对邻居小区用户的干扰同时将会消耗自己基站发送给本小区用户信号的空间自由度。若让基站成簇地进行协作，则可降低预编码矩阵计算的复杂度[3]。通过成簇基站的分布式协作可以避免基站间信道信息的反馈所带来的开销。在此背景下提出基于动态簇的协作方案，其特点是在分布式算法的基础上动态形成协作簇，这样既可以降低反馈开销，又可以灵活地降低干

    通信技术 2011年9期2011-08-11

  • 通信信号盲源分离的高效算法研究
    .图3 两种算法信干比随信噪比变化的曲线图4 基于二阶统计量非正交联合对角化算法的流程如果用5根接收天线进行接收，即混合矩阵是一个的随机矩阵，这种超定情况下的盲分离如果采用自然梯度算法来进行，则经过仿真发现，算法在收敛一段时间后又重新趋于发散了，这说明自然梯度算法不能用于解决超定情况下的盲分离.下面对两种算法的分离性能进行仿真分析，仿真条件不变，用信干比来衡量分离效果，图3表示了两种算法在不同信噪比条件下对接收信号进行分离的平均信干比，在每个信噪比条件下算

    陕西科技大学学报 2011年4期2011-02-20

  • 高速移动OFDM系统信干比的低复杂差分计算
    移动OFDM系统信干比的低复杂差分计算彭章友1,2,张 兴1,2,刘艳艳1,2（1.上海大学通信与信息工程学院,上海200072;2.上海大学特种光纤与光接入网省部共建重点实验室,上海 200072）针对高速移动正交频分复用系统,提出了迭代消除子载波干扰的信干比差分计算方法。该方法把前后两次迭代的子载波干扰进行差分运算,差分运算值的加权作为干扰,每次迭代消除子载波干扰后的信号作为有用信号,实现信干比的计算。误差分析和仿真数据表明:采用这种方法计算信干比可以

    电讯技术 2011年2期2011-01-26

  • 基于互谱测度法的多通道SAR散射波干扰抑制研究
    量。且有根据最大信干噪比准则[1]，可以求得最优加权矢量为式(6)中，R为干扰加噪声协方差矩阵。υ为空间-快时间导向矢量，由MSAR系统决定。γ为常数，R=RZ+RN，RN为噪声协方差矩阵，RZ为干扰协方差矩阵，且有式(7)中zn(tl, um)为第n个通道接收到的干扰，Q为估计干扰协方差矩阵时所构建的干扰矢量的个数。Wopt使得快时间STAP处理后输出信干噪比最大，其最大值为2.2 互谱和互谱子空间对干扰加噪声协方差矩阵R进行谱分解[9]，则有式(11)

    电子与信息学报 2010年10期2010-03-27

  • 真实干扰条件下的雷达信干比测量研究
    1)0 引言雷达信干比,即雷达接收到的目标回波信号功率与各种干扰信号功率的比,是反映雷达的信号检测能力和抗干扰能力的基本参数,在雷达信号检测性能评估试验和雷达抗干扰性能评估试验中发挥着极其重要的作用。在实验室条件下可以精确测量雷达信干比,其基本方法是采用目标模拟器和干扰模拟器生成目标回波信号和干扰信号,由于两者的输出功率是已知的,因此无需测量雷达接收的回波信号功率和干扰信号功率就可以精确得到其信干比。实验室测量具备两个条件,一是目标的有效反射功率和干扰的有

    航天电子对抗 2010年4期2010-03-23

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