抗干扰算法实现
空域宽带抗干扰算法
空域宽带抗干扰算法
空域宽带抗干扰算法是一种用于提高无线通信质量的技术。
在无线通信领域中，由于电磁干扰等因素的存在，会导致信号的失真、丢失等问题，影响通信质量。
因此，开发出一种有效的抗干扰算法对于提高无线通信质量至关重要。
空域宽带抗干扰算法主要通过对信道进行预处理来实现抗干扰的目的。
该算法利用多天线阵列接收到的信号之间的相互关系，通过对接收到的信号进行处理，消除噪声和干扰，从而提高信号的质量和可靠性。
具体来说，该算法主要通过以下步骤进行处理：
1. 接收信号：利用多天线阵列接收到信号，并将其输入到算法中进行处理。
2. 信号预处理：对接收到的信号进行预处理，包括对信道特征进行估计、对信号进行预编码等。
3. 干扰抑制：通过对预处理后的信号进行处理，抑制信号中的干扰和噪声，从而提高信号的质量。
4. 解码：将处理后的信号进行解码，还原原始信号。
空域宽带抗干扰算法具有以下优点：
1. 抗干扰性能好：该算法能够有效地抑制电磁干扰等噪声和干扰，从而提高信号的质量和可靠性。
2. 稳定性高：由于该算法利用多天线阵列接收信号，并通过对信号进行处理来消除噪声和干扰，因此其稳定性较高，能够对不同类
型的干扰进行抑制。
3. 适用性强：该算法适用于不同的无线通信场景，包括移动通信、卫星通信等。
总之，空域宽带抗干扰算法是一种有效提高无线通信质量的技术。
该算法通过对预处理后的信号进行处理，消除噪声和干扰，从而提高信号的质量和可靠性。
在未来的无线通信领域中，该算法将发挥越来越重要的作用。
红外小目标抗干扰跟踪算法研究
红外小目标抗干扰跟踪算法研究红外小目标抗干扰跟踪算法研究摘要：红外小目标的抗干扰跟踪是红外成像系统研究的重要课题之一。
本文针对目前红外小目标跟踪中存在的干扰问题，提出了一种基于深度学习和滤波技术相结合的抗干扰跟踪算法。
该算法通过深度学习网络对目标进行初步识别，然后利用滤波技术对目标进行跟踪，从而提高了跟踪的准确性和鲁棒性。
实验结果表明，该算法在复杂干扰环境下具有良好的抗干扰能力，能够稳定跟踪红外小目标。
关键词：红外小目标、抗干扰、跟踪算法、深度学习、滤波技术1. 引言红外成像技术已广泛应用于军事、医疗、工业等领域，其中红外小目标的跟踪是关键的研究方向之一。
然而，由于红外传感器本身的局限性以及环境中的复杂干扰，红外小目标的跟踪面临着诸多挑战。
因此，开发一种抗干扰能力强的红外小目标跟踪算法具有重要的理论和应用价值。
2. 相关工作目前，研究者们在红外小目标跟踪领域已经取得了一些进展。
一些算法利用传统的图像处理方法进行目标识别和跟踪，例如边缘检测、区域生长等。
然而，这些方法对于复杂干扰环境下的目标跟踪效果不佳。
另外，一些研究者尝试采用红外图像的特征提取和纹理分析等方法进行目标跟踪，这些方法能够一定程度上提高跟踪的准确性，但对于干扰的抵抗能力较弱。
3. 红外小目标抗干扰跟踪算法本文提出了一种基于深度学习和滤波技术相结合的抗干扰跟踪算法。
该算法的基本思路是首先利用深度学习网络对目标进行初步识别，然后利用滤波技术进行跟踪。
3.1 深度学习网络深度学习网络是一种强大的模式识别工具，可以对图像进行特征提取和分类。
在本算法中，我们使用预训练的卷积神经网络来提取红外图像中目标的特征。
通过网络的学习和训练，我们可以得到目标的特征向量，用于后续的跟踪过程。
3.2 目标跟踪滤波器在红外小目标跟踪中，滤波技术是一种常用的方法，其基本原理是利用目标的动态特性进行滤波处理，从而实现目标的跟踪。
在本算法中，我们采用了卡尔曼滤波器。
北斗卫星导航系统及抗干扰算法研究
北斗卫星导航系统及抗干扰算法研究摘要：本文主要介绍了北斗卫星导航系统（GNSS）组成、特点及应用，概述了北斗导航信号抗干扰算法，提出了改进后的抗干扰算法-空时频联合自适应抗干扰算法，推导出了具体算法及流程，对空时频联合自适应抗干扰算法进行了仿真计算验证，该抗干扰算法已在实际项目中验证其可靠性，具有很强的工程意义。
0 引文北斗卫星导航系统为我国自主研制开发的全球卫星导航系统，可实现全方位定位、导航、授时等功能，在国家经济建设以及国防安全方面扮演着十分重要的角色。
北斗导航接收机通常工作在复杂环境中，容易受到电磁干扰的影响，这会影响导航定位的正常运行。
为此，针对提高接收机抵抗电磁干扰，研究人员研制了卫星抗干扰设备为北斗导航设备的正常运行提供保障。
因此，对于北斗抗干扰技术仍有很大的研究空间。
目前，常见的抗干扰算法有空域抗干扰算法、时域抗干扰算法、频域抗干扰算法、空时抗干扰算法、空频抗干扰算法、LMS自适应窄带陷波抗干扰算法等。
国外已对导航抗干扰算法进行了大量的研究，例如文献给出了LMS变步长算法，文献针对共轭梯度抗干扰算法进行了分析与推导，给出了优化计算过程。
国内西安电子科技大学的王营营改进了扩频技术的GPS抗干扰方法，国防科技大学鲁祖坤开展了天仙阵抗干扰关键技术研究等。
现今对于抗干扰算法的改进优化以及仿真实现仍是行业热点。
本文针对北斗导航接收机设备提出了空时频联合抗干扰算法，给出了具体的推导过程及算法原理，实现了北斗三号卫星导航抗干扰平台系统，并在具体工程上进行了算法的实际验证与应用。
1 北斗卫星导航系统目前，全球卫星导航系统(GNSS-Global Navigation Satellite System)主要包括了以下几种：美国的全球定位系统(GPS- Global Positioning System)、欧洲的伽利略卫星定位系统(GALILEO-Galileo Satellite Navigation System)、俄罗斯的全球导航卫星系统(GLONASS- Global Navigation Satellite System)以及我国的北斗导航卫星定位系统(Bei Dou Navigation Satellite System)等。
无线通信中的干扰与抗干扰方法
无线通信中的干扰与抗干扰方法随着无线通信技术的不断发展，人们的生活离不开各种无线通信设备，如手机、无线网络、蓝牙耳机等。
然而，无线通信中的干扰问题也逐渐显现出来。
本文将详细介绍无线通信中的干扰问题以及抗干扰方法，分步骤进行说明。
一、无线通信中的干扰问题：1.1 外部干扰：外部干扰是指无线通信设备受到其他无关设备或信号的干扰，包括电磁辐射、其他频率段的无线信号等。
1.2 内部干扰：内部干扰是指无线通信设备自身产生的干扰，如不同通信设备之间的相互干扰、不同频段的信号相互干扰等。
二、无线通信中的干扰类型：2.1 同频干扰：同频干扰是指在相同频段上的两个信号互相干扰，导致通信质量下降。
例如，在同一频段上通话的两部手机会相互干扰。
2.2 邻频干扰：邻频干扰是指在相邻频段上的两个信号互相干扰，也会导致通信质量下降。
例如，使用相邻频段的两个无线网络之间可能会相互干扰。
2.3 共存干扰：共存干扰是指不同通信系统或设备共同使用同一频段，导致互相干扰，进而影响通信质量。
例如，无线网络在2.4GHz频段上与蓝牙设备共存时会相互干扰。
三、无线通信中的抗干扰方法：3.1 技术手段：3.1.1 协议设计：通过优化协议的设计，降低通信系统之间的干扰。
例如，在邻频干扰情况下，通过合理规划频段的间隔，来降低相邻频段信号之间的干扰。
3.1.2 功率控制：通过合理的功率控制策略，减少同频干扰。
例如，无线通信设备可以根据距离远近、信号强度等因素自动调整发送功率，降低同频干扰的可能性。
3.1.3 频谱分配：通过合理的频谱分配策略，减少共存干扰。
例如，通信系统可以按需分配频段，避免频繁的频谱冲突和共存干扰。
3.1.4 编码技术：采用差分编码、编码违序、交织技术等方式，提高信号的抗干扰能力。
例如，利用纠错编码算法可以在传输过程中对数据进行检测和纠正，提高通信质量。
3.2 设备设计：3.2.1 滤波器设计：通过在无线通信设备中加入滤波器来屏蔽外部干扰。
射频信号三种抗干扰设计方法
射频信号三种抗干扰设计方法射频信号（RF）是一种无线通信中常用的信号类型，用于在无线通信中传输信息。
然而，在实际应用中，射频信号常常会受到各种干扰，从而影响通信质量和可靠性。
为了有效抵御这些干扰，可以采用以下三种抗干扰设计方法：1. 频谱分散技术（Spread Spectrum Technology）：频谱分散技术是一种通过在射频信号中引入噪声或干扰信号来抗干扰的技术。
通过在信号中加入高频噪声或扩频码，将原始信号的频谱分散在更宽的频带上，使得信号在频域上具有更大的带宽。
这样一来，即使信号受到窄带干扰的影响，也只会影响到频谱分散信号的一小部分频率，而不是整个信号频带。
接收端利用可知的码元序列或码元序列与高频噪声的相关性，可以通过解调算法将原始信号还原出来，从而实现抗干扰的效果。
频谱分散技术在蓝牙、Wi-Fi、CDMA等无线通信中广泛使用。
2. 自适应滤波技术（Adaptive Filtering Technology）：自适应滤波技术是一种通过动态调整滤波器的参数，根据实时的信号特点来抗干扰的技术。
通过不断对接收到的信号进行观测和分析，自适应滤波器可以自动调整其参数以适应不同的干扰环境。
例如，自适应滤波器可以根据信号的功率谱密度分布特征来调整滤波器的带宽，使其能够更好地滤除干扰信号。
此外，自适应滤波器还可以根据信号的自相关性和互相关性等特征来进行干扰抑制和信号增强。
自适应滤波技术在实时通信、雷达信号处理等领域有广泛应用。
3. 多天线技术（Multiple Antenna Technology）：多天线技术是一种通过在发送和接收端引入多个天线来抗干扰的技术。
多天线系统可以通过天线之间的空间分集和空间多样性效应，提高信号的传输质量和可靠性，并减小因干扰引起的误码率。
在发送端，多天线技术可以通过利用多个天线同时发送不同的信号，以及通过波束成型和功率分配等技术来提高发送信号的功率和直达路径的增益。
在接收端，多天线技术可以通过合理的接收天线选择和信号处理算法，实现多路径信号的接收、合并和解调，从而减小干扰信号的影响。
抗干扰的WiFi行为识别方法
随着人工智能技术的发展
能。
，越来越多的抗干扰技术
多模态抗干扰技术
开始采用人工智能算法进 行干扰识别和抑制。
智能化抗干扰技术
03
WiFi行为识别方法
行为识别方法概述
行为识别技术
利用传感器、摄像头等设备收集数据，通过算法分析识别人的行为。
行为识别的应用
在智能家居、智能安防、智能医疗等领域有广泛应用。
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02
抗干扰技术原理
抗干扰技术概述
抗干扰技术是指在信号传输过程中， 通过特定的技术手段，减小或消除外 界因素对信号的干扰，以保证信号的 完整性和可靠性。
在WiFi行为识别中，抗干扰技术主要 用于提高识别准确性和稳定性，降低 外界因素对识别结果的影响。
常见抗干扰技术
扩频技术
通过扩展信号的频带宽度，降低 信号的功率谱密度，从而减小干 扰的影响。
行为识别方法。
04
抗干扰的WiFi行为识别系统设 计系 Nhomakorabea总体架构
01
02
03
04
数据采集模块
负责收集WiFi信号数据，包 括信号强度、信噪比等。
特征提取模块
对采集的数据进行预处理和特 征提取，提取出与行为相关的
特征。
分类器设计模块
基于提取的特征，设计分类器 用于识别不同的行为。
抗干扰处理模块
采用抗干扰算法，降低环境噪 声和干扰对识别准确性的影响
3. 干扰分析
分析系统在存在WiFi干扰情况 下的性能表现，验证抗干扰能 力。
4. 结果分析
根据测试结果，分析系统在实 际应用中的优缺点，并提出改
进建议。
06
结论与展望
一种利用矩阵特征值的抗干扰算法
第 三代 移 动 通 信 ， Ｃ Ｄ Ｍ Ａ， Ｕ Ｍ Ｔ Ｓ等 制 式 的 扩频 信
使 系统所 具 有 的频 谱 为 图 １ （ ｂ ） 所 示 的形 式 。这 样 滤
号在实际应用 中， 经常受 到如 Ｇ Ｓ Ｍ、 对讲机 等信号 的 干扰 ， 导致灵 敏 度 降低或 者接 收不 到信 号 ， 导致 通 话质 量降低 。因此抗 干扰技术在实际应用中尤 显重要 ， 是 业 界学 者 的研 究 热 点 。利 用 Ｆ Ｆ １ １ 进 行 陷 波 的抗 干 扰
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｔｈ ｅ ａ ｕ ｔ ｏ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍａ ｔ ｒ ｉ ｘ ｅ ｉ ｇ ｅ ｎ ｖ ｌｕ ａ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｒ ｅ ｆ ｌ ｅ ｃ ｔ ｓ ｔ ｈ ｅ ｐ ｏ ｗｅ ｒ ｏ ｆ ｅ ａ ｃ ｈ ｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ， ａ ｎ ｄ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｉｓ ｒ ｔ ｉ ｃ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｓ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｓ ｐ ｏ ｎ ｄ ｔ ｏ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ ｓ ． Ｗｉ ｔ ｈ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ，ｌ ａ ｒ ｇ ｅ ｅ ｉ ｇ ｅ ｎ ｖ ｌｕ ａ ｅ ｓ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｌ ｌ ｙ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｓ ｐ ｏ ｎ ｄ ｓ ｔ ｏ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｓ ｕ ｂ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ， ａ ｎ ｄ ｓ ｍａ ｌ ｌ ｅ ｉ ｇ ｅ ｎ ｖ ｌｕ ａ ｅ ｓ ｔ ｏ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｓ ｕ ｂ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ ． Ｒｅ ｍｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｓ ｐ ｏ ｎ ｄ ｉ ｎ ｇ
自适应调零天线卫星定位抗干扰算法仿真研究
自适应调零天线卫星定位抗干扰算法仿真研究初明阳【摘要】自适应阵列天线是国内外GPS抗干扰研究的主要方向，自适应调零抗干扰算法是成功应用的抗干扰技术之一。
介绍了自适应调零抗干扰的原理，建立了天线阵列的数学模型，基于LMS算法介绍了4个天线单元的自适应调零算法的原理和实现过程，并对算法进行了仿真。
结果显示该算法对单干扰、双干扰及三干扰均有较强的抗干扰能力。
%Adaptive antenna array is the main research direction of GPS anti j-amming home and a -board, and adaptive nulling anti -jamming algorithm is one of the anti-jamming technologies which uses in practice successfully .This paper introduces the adaptive nulling anti-jamming theory and builds the math-ematical model of the antenna array .And based on LMS , the adaptive nulling algorithm for four antenna elements and its implementation are discussed as well .The algorithm is simulated and its results show that it features relatively strong anti-jamming capability to the mono-tone , dual-tone and triple-tone interfer-ence.【期刊名称】《航空兵器》【年(卷),期】2014(000)003【总页数】4页(P44-47)【关键词】卫星定位;抗干扰;自适应调零;LMS算法【作者】初明阳【作者单位】西北工业大学，西安 710072【正文语种】中文【中图分类】TP228.4抗干扰能力一直是制约GPS等卫星导航系统作用发挥的瓶颈，随着卫星定位技术在军事和民用领域的应用越来越广，对卫星定位抗干扰技术的研究也越来越多。
雷达抗干扰技术研究
雷达抗干扰技术研究本文基于雷达抗干扰技术的研究现状，阐述了雷达抗干扰技术的分类、抗干扰算法、抗干扰技术在雷达中的应用等方面的内容。
从不同的角度，对雷达抗干扰技术进行分类，可以分为以下几种：1.基于硬件的抗干扰技术：包括天线设计、滤波器设计、前置放大器设计、信道选择和调制方式设计等。
2.基于信号处理算法的抗干扰技术：主要包括自适应滤波、多普勒抑制、时域滤波、频域滤波、匹配滤波、脉冲压缩等。
3.基于机器学习的抗干扰技术：主要用于实现自适应雷达的设计，采集雷达数据，并通过训练分类器，对检测结果进行优化。
二、抗干扰算法1.自适应滤波算法：自适应滤波算法利用信号处理的方式对输入信号进行滤波处理，提高雷达抗干扰的能力，将较差的信号转换成更好的信号。
自适应滤波算法中最常见的为LMS（Least Mean Square）算法，它的核心是调整滤波器的参数以实现最小均方误差的目标，并且可以根据实际情况进行在线调试。
2.多普勒抑制算法：多普勒抑制算法是指在雷达探测目标时，将目标信号和杂波信号进行分离。
其中，多普勒滤波器的作用是对接收信号进行时域滤波，实现杂波抑制；旁瓣抑制器的作用是对接收信号进行频域滤波，实现目标信号的提取，并且可以通过调整参数实现不同范围内的目标检测。
3.脉冲压缩算法：脉冲压缩算法是在短脉冲雷达的工作中较为常用的一种抗干扰算法，通过设计特定的滤波器来实现雷达信号的压缩。
脉冲压缩技术常常用于目标的探测识别和跟踪等方面。
脉冲压缩之后，不但可以提高雷达的抗干扰能力，而且还能够提高雷达的分辨率。
1.天线设计：通过优化天线的设计，可以减少雷达接收到杂波的能力，从而提高雷达的目标探测能力。
2.滤波器设计：有效地降低了杂波信号的折射和反射，提高雷达探测距离。
3.自适应滤波：利用信号处理技术对雷达接收到的数据进行滤波，从而优化雷达的抗干扰能力。
4.多普勒抑制：通过利用多普勒抑制技术，将不同的多普勒杂波分离出来，提高了雷达的探测精度。
韩希珍-自适应信号处理抗干扰算法的研究-毛兴鹏
自适应信号处理抗干扰算法的研究摘要自适应信号处理（Adaptive Signal Processing）是近40年来发展起来的信号处理领域一个新的分支。
随着人们在该领域研究的不断深入，自适应信号处理的理论和技术日趋完善，其应用的范围也愈来愈广泛。
而自适应滤波算法又是自适应信号处理中的重要部分。
本论文首先从自适应信号处理的的发展过程出发，简要介绍了自适应信号处理的应用领域。
然后进一步介绍自适应滤波器原理，并根据自适应滤波算法的发展与改进，先后介绍了五种自适应滤波算法：LMS算法、NLMS算法、VS-LMS算法、MS-LMS算法和RLS算法。
并分析了各种算法的优缺点。
最后利用MATLAB软件，对这五种自适应滤波算法进行了编程与仿真，进一步通过仿真结果观察并总结各种算法的优缺点。
关键词：自适应滤波，最小均方（LMS）自适应算法，递推最小二乘(RLS)自适应算法，仿真。
Analysis of Adaptive signal processing algorithms anti-interferenceAbstractAdaptive Signal Processing is nearly 40 years since it show up a new branch in the field of signal processing . As people in the field of researching in-depth, adaptive signal processing theory and the technology develop more and more perfectly , its scope of application also become wider. And adaptive filtering algorithm is an important part of the adaptive signal processing.This paper first start from the development process of adaptive signal processing , and introduce briefly the application of adaptive signal processing. Then introduce adaptive filter principle, and according to the development and improvement of adaptive filtering algorithms, introduce five adaptive filtering algorithms on the order: LMS algorithm, NLMS algorithm, VS-LMS algorithm, MS-LMS algorithm, and RLS algorithm. And analyze the advantages and disadvantages of the various algorithms.Finally using MATLAB software, program and simulate the five adaptive filtering algorithm, and according to the simulation results to observe and summarize fatherly the advantages and disadvantages of the various algorithms.Key words: adaptive filtering algorithms, Least Mean Square (LMS)algorithm, Recursive Least Squares(RLS) algorithm,simulation.目录摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1自适应信号处理的发展过程 (1)1.2自适应信号处理的研究领域 (2)1.3研究的目的和意义 (3)1.4主要研究内容 (3)1.5本文结构 (3)2自适应滤波 (4)2.1 自适应滤波器的基本原理 (4)2.2 自适应滤波理论与算法 (4)2.2.1 基于维纳滤波理论的方法 (5)2.2.2 基于卡尔曼滤波理论的方法 (5)2.2.3 基于最小二乘准则的方法 (5)2.3 本章小结 (6)3自适应滤波算法 (7)3.1 最小均方（LMS）自适应算法 (7)3.1.1 LMS算法的基本原理 (7)3.1.2 LMS算法的性能分析 (9)3.2 归一化最小均方（NLMS）算法 (10)3.3 变步长LMS（VS-LMS）算法 (12)3.4 改进的变步长LMS(MS-LMS)算法 (12)3.5 递归最小二乘（RLS）算法 (13)3.6 本章小结 (15)4软件仿真 (16)4.1 LMS算法的仿真 (17)4.2 NLMS算法的仿真 (23)4.3 VS-LMS算法的仿真 (27)4.4 MS-LMS算法的仿真 (32)4.5 RLS算法的仿真 (38)4.6 五种算法的收敛速度比较 (43)4.7 本章小结 (45)结论 (46)致谢 (47)参考文献 (48)附录 (49)1 绪论1.1自适应信号处理的发展过程自适应信号处理由优化理论发展而来，通信领域中的优化理论研究可以追溯到20世纪20年代，Nyquist及Hareley研究了频带及信噪比问题。
MVDR波束抗干扰算法研究与迭代实现
方 法 。该 迭 代 实 现 方 法 不 需 要计 算 矩 阵 求 逆 ， 可以大大降低计算复杂度 ， 易 于在 硬 件 上实 现 。针 对 直 接 迭 代 算 法 不 能 快 速 跟 踪 干 扰 变 化 的情 况 ， 进 一 步 研 究 了基 于 数 据 块 处 理 的迭 代 算 法 。通 过 合 理 的选 择 数 据 长 度 ， 块 处 理方 法 可 以 迅 速感 应 干 扰 信 号 方 向 的 变 化 。最 后 ， 通 过 理 论 推 导并 结 合 实 际 应 用 给 出 了 该 算 法 在 Ｆ Ｐ Ｇ Ａ 中 的 实 现 流 程 。采 用 均 匀 等间隔线列阵 ， 通 过 计 算 机 仿 真 验 证 了该 方 法 的 有 效 性 。 关 键 词 ：波 束 形 成 ； 抗 干 扰 ；迭 代 实 现
ａ ｎ ｔ ｉ － ｊ ａ ｍ ｂ ｅ ａ ｍｆ ｏ ｒ ｍｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ
Ｚｈ ａ ｎｇ Ｈ ｕａ
（ Ｘｉ ’ ａ ｎ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕｔ ｅ ｏｆ Ｎａ ｖ ｉ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ， Ｘｉ ’ ａ ｎ ７ １ ０ ０ ６ ８． Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
干扰检测在抗干扰算法中的应用
量是有限的，相关系数的大小是曲 Ｉ ‘ （ ｔ ） 木
） ｄ 的积
在实际应用系统中采用 的是离散信号，离散信号的相 关 系数 表 达式 为 ：
能 量检 测方 法有 两个 重要 的参数 ： 调整 系数 ｃ ， 门 限功 率 ： 。周 围环境 的变 化 ，如 温度 的变 化 ，： 会 出现 变化 。多 次大 时间段 读取 能量 来 标 定 门限功率 ： 是 解 决 ｚ 抖 动 的一种 方法 。 调整 系数 ｃ 的
中图分类号：Ｔ Ｎ ９ ６ ５ ． ５
文献标识码 ：Ａ 文章编号：１ ０ ０ ７ — ９ ５ ９ ９ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ３ ． ０ １ ５ ８ — ０ ２
现有 的 空域 抗干 扰算 法 都是 利用 阵 列信 号 的相关 性对 用 易于工程 实现 。 缺 点在 于 良 好 的检测 门 限会受 到温度 等环 干扰 信 号进行 抑 制 。 当干扰 信 号很微 弱或 者弱 相关 的 时候 ， 境 的影 响，应 用环 境及场地 的变化会 产生一 定的抖动 。 经过 天线 阵 列后 得 到 的权 值 是有 误 差 的，这些 有 误差 的权 ２ 相 关检测 法 值 与 输入 信 号进 行加 权 ，将 影 响抗干 扰 的抑制 效 果 ，从而 卫星 信 号极其 微 弱 ，一般 是淹 没 在噪 声信 号之 下 。而 影 响 卫星 用户 接 收机 对卫 星信 号 的跟 踪捕 获和 定位 。因此 实际应用环境中的噪声信号都是近似高斯噪声信号。高斯 需要卫星抗干扰算法判断是否有干扰，来保证卫星用户接 噪声信 号 在各 天线 阵列通 道 中是相 互独 立 的 。在信 号 处理 收机 良好 收星 。 过程中，常常从功率的角度出发引入一个相关系数来表征 卫星通信系统 中的干扰检测算法有许多种，现有大量 两个信 号 之 间 的相 似程 度 。经 过调 制 出来 的干 扰信 号通 过 文献研究了干扰检测算法理论 。常见的干扰检测方法有时 天线阵列通道 ，具有一定的相关性 ，通过相关性可 以检测 域 分析 法 ，能 量检 测法 ，相 关检 测 法 ，循环 平稳 分 析法 ， 干 扰是 否存 在 ，这也 是相 关检测 法 的 出发 点 。 高 阶统 计量 方 法 ，基 于分 数阶 傅里 叶变 换检 测算 法 ，现 代 谱 估计 方 法 等 【 ｌ 】 。其 中循 环 平稳 分 析法 复杂 度 高 ，主 要 应 用于 小 信号 检测 。基于 傅里 叶变 换 检测 法主 要是 用来 检 测 扫频 干扰 。 在实际环境中噪声功率在一定时间内是相对平稳的， 同 时针对 卫 星信 号 的干扰 信 号主 要 是有源 压 制式干 扰 ，干 相 关系 数 的定义 如式 （ ２ ） ： ㈤
水声通信中的抗干扰算法研究
水声通信中的抗干扰算法研究一、引言水声通信作为一种在水下环境中进行信息传输的重要手段，具有广泛的应用前景，如海洋科学研究、水下资源勘探、军事通信等。
然而，由于水下环境的复杂性和特殊性，水声通信面临着诸多干扰因素，如噪声、多径传播、多普勒频移等，这些干扰严重影响了通信的质量和可靠性。
因此，研究有效的抗干扰算法对于提高水声通信系统的性能具有重要意义。
二、水声通信中的干扰因素（一）噪声干扰水下环境中的噪声主要包括海洋环境噪声、船舶噪声、生物噪声等。
这些噪声具有随机性和宽频带特性，会淹没有用信号，导致接收端信号的信噪比降低，从而增加了信号检测和处理的难度。
（二）多径传播干扰由于水下介质的不均匀性和反射特性，水声信号在传播过程中会经历多条不同路径的传播，从而产生多径效应。
多径信号之间的相互叠加会导致信号的时延扩展和幅度衰落，严重影响通信的可靠性。
（三）多普勒频移干扰当发射端和接收端之间存在相对运动时，会产生多普勒频移。
多普勒频移会导致接收信号的频率发生变化，从而破坏了信号的频谱结构，影响了信号的解调和解码。
三、常见的抗干扰算法（一）自适应滤波算法自适应滤波算法是一种根据输入信号的统计特性自动调整滤波器参数的算法。
在水声通信中，常用的自适应滤波算法包括最小均方（LMS）算法、递归最小二乘（RLS）算法等。
这些算法能够有效地抑制噪声干扰，提高信号的信噪比。
（二）多径分集接收算法多径分集接收算法通过对多径信号进行分离和合并，以充分利用多径信号中的能量，提高接收信号的质量。
常见的多径分集接收算法包括等增益合并（EGC）算法、最大比合并（MRC）算法等。
（三）多普勒补偿算法多普勒补偿算法通过对接收信号的频率进行校正，以消除多普勒频移的影响。
常见的多普勒补偿算法包括基于频域的补偿算法和基于时域的补偿算法。
四、新型抗干扰算法的研究进展（一）基于深度学习的抗干扰算法随着深度学习技术的发展，越来越多的研究开始将深度学习应用于水声通信的抗干扰领域。
军用无线通信系统信号干扰与抗干扰技术研究
军用无线通信系统信号干扰与抗干扰技术研究随着军事技术的不断发展和进步，军用无线通信系统在现代战争中扮演着越来越重要的角色。
随之而来的问题也日益凸显，其中最为重要的问题之一就是信号干扰和抗干扰技术的研究。
在战场上，敌对势力往往会利用各种手段对我军的无线通信系统进行干扰，影响到我军的作战指挥和战术执行。
如何有效地对抗信号干扰，保障军用无线通信系统的稳定运行，已成为当前军事技术研究中的一个紧迫课题。
一、军用无线通信系统信号干扰的表现形式1. 干扰信号：敌对势力通过发射干扰信号，使得我军通信系统接收到干扰信号而无法接收到正常的通信信号。
这种干扰信号可以是噪声干扰、频率干扰、脉冲干扰等，通过不同的方式对我军通信系统进行干扰。
2. 频段占用：敌对势力占用我军通信系统的工作频段，使得我军无法在原有频段上进行通信，进而导致通信中断或无法正常通信。
3. 信号欺骗：利用虚假信息对我军通信系统进行欺骗，使得我军接收到的信息为虚假信息，从而影响到作战指挥和执行。
军用无线通信系统信号干扰一旦发生，将会对军事行动产生严重的影响，表现为以下几个方面：1. 通信中断：由于受到干扰，军用无线通信系统无法正常接收到通信信号，导致通信中断，影响到作战指挥和指挥员的指挥作业。
3. 作战效果：信号干扰会使得军用无线通信系统的信号传输质量下降，从而影响到作战指挥和战术执行的效果，甚至可能影响到整个战局的走向。
针对军用无线通信系统信号干扰的严重影响，国内外的军事科研单位和企业加大了对信号抗干扰技术的研究力度，主要集中在以下几个方面：1. 抗干扰算法研究：通过研究和改进数字信号处理算法，提高军用无线通信系统对抗干扰的能力，如改进自适应滤波算法、抗噪声滤波算法等。
2. 多频传输技术研究：研究多频传输技术，使得军用无线通信系统可以在多个频段上进行频繁切换，避免频段被占用而影响通信。
3. 构建抗干扰通信系统：研究和开发具有自适应、抗干扰能力的通信系统，包括信号发射和接收端的抗干扰处理技术。
抗干扰GPS定位算法的设计与实现
抗干扰GPS定位算法的设计与实现一、前言随着社会的不断发展，GPS技术已经广泛应用到了各个领域。
但是，由于GPS信号的干扰和遮挡，很多应用场景的精度和可靠性受到了限制。
因此，设计一种抗干扰GPS定位算法就显得尤为重要。
本文将介绍抗干扰GPS定位算法的设计与实现。
二、GPS信号受干扰的原因GPS信号的干扰主要包括以下三种情况：1.多径效应。
多径效应是由于GPS信号穿过建筑物等障碍物后，出现多个反射和折射，使接收机收到多个信号的叠加影响，导致定位误差出现。
2.信号衰减。
由于GPS信号穿过地球大气层、云层等物体时，被吸收和散射，使信号衰减减弱、失真。
这种干扰也是GPS信号精度下降的主要原因。
3.电磁干扰。
GPS接收机在电子设备密集的环境中或者有较强的电磁干扰源附近时容易受到电磁干扰而产生误差。
三、抗干扰GPS定位算法的设计针对以上原因，本文提出了一种抗干扰的GPS定位算法，主要包括以下几个方面：1.多径效应的抵消抵消多径效应的方法主要有两种：一种是在硬件上通过降低GPS接收机的垂直角度来避免多径效应的影响；另一种方法是采用数字处理技术对GPS信号进行多路径抑制。
数字处理技术是一种常用的抑制多径效应的技术。
其中，最常用的一种方法是基于信号波形的加权平均法。
该方法主要是通过对GPS信号的加权平均来削弱多径效应的影响。
2.信号衰减的补偿针对信号衰减的问题，可以采用增强接收机灵敏度的方案，并且可以通过信道模型对信号进行建模，进行实时的信号补偿。
在实现增强接收机灵敏度的方案时，也可以通过采用天线阵列的方式来实现。
通过多个天线的分时采样，可以减小接收信号的噪声，提高信号的接收灵敏度，从而实现抗衰减。
3.电磁干扰的解决方案对于电磁干扰的问题，主要可以从以下几个方面进行解决：（1）调整GPS接收机的频率和带宽，将接收机信号的频率和干扰源的频率隔离开来。
（2）在信号处理过程中，可以采用自适应滤波的方案，动态调整滤波器的参数，以减小干扰对信号的影响。
测向抗多径干扰算法
测向抗多径干扰算法
在无线通信系统中，多径干扰是一个常见的问题，特别是在移动通信中。
多径效应是由于信号在传播过程中经历多条路径，导致信号经历不同的传播延迟和相位变化，从而产生相互干扰的现象。
为了有效抵御多径干扰，测向抗多径干扰算法应运而生。
测向抗多径干扰算法是一种利用信号处理技术来抵御多径干扰的方法。
它通过对接收信号进行空间域处理，利用波束形成和自适应信号处理技术，实现对多径干扰的抑制和抵御。
在测向抗多径干扰算法中，波束形成技术可以用来抑制多径效应，提高信号的接收质量。
通过对接收信号进行波束形成，可以使系统更加灵活地选择接收信号的方向，从而抑制多径干扰的影响。
同时，自适应信号处理技术也可以用来实时调整接收系统的参数，以适应多变的通信环境，进一步提高系统的抗干扰能力。
测向抗多径干扰算法在实际应用中具有广泛的应用前景。
它可以应用于雷达、通信系统、无线电频谱监测等领域，有效提高系统的抗干扰能力，提高信号的接收质量和系统的可靠性。
总之，测向抗多径干扰算法是一种重要的信号处理技术，对于提高无线通信系统的抗干扰能力和可靠性具有重要意义。
随着通信技术的不断发展，相信测向抗多径干扰算法将会在未来得到更广泛的应用和发展。
时域干扰抑制算法
时域干扰抑制算法时域干扰抑制算法是一种用于抑制无线通信系统中时域干扰的技术方法。
随着无线通信系统的发展，时域干扰对系统性能的影响越来越大，因此研究如何有效地抑制时域干扰成为一项重要的课题。
时域干扰是指在无线通信的传输过程中，由于信号与干扰源之间的时延差异或者其他噪声因素引起的信号畸变。
时域干扰会导致信号的失真、丢失甚至是无法接收，从而影响通信质量和系统性能。
因此，研究如何抑制时域干扰对于提高无线通信系统的可靠性和性能至关重要。
针对时域干扰抑制问题，提出了一系列有效的算法。
其中比较常用的有干扰校正算法、自适应均衡算法和时域滤波算法。
干扰校正算法是一种通过对接收信号进行处理来抵消干扰的方法。
该算法首先对接收信号进行检测和分析，然后根据干扰的特点进行干扰估计和校正，最后将校正后的信号作为正确的接收信号。
干扰校正算法可以有效地减小干扰对信号的影响，提高通信质量。
自适应均衡算法是一种根据接收信号的特点自动调整均衡滤波器参数的方法。
该算法通过建立接收信号和发送信号之间的映射关系，并根据实时信号条件和系统参数动态调整均衡器的增益和延迟。
自适应均衡算法可以有效地抑制时域干扰，提高系统的抗干扰能力和通信质量。
时域滤波算法是一种通过对接收信号进行滤波来去除干扰的方法。
该算法通过建立干扰模型和信号模型，使用滤波器对接收信号进行处理，抑制干扰信号的影响。
时域滤波算法可以有效地降低干扰信号的功率，提高接收信号的信噪比和通信质量。
综上所述，时域干扰抑制算法是一种针对无线通信系统中时域干扰问题的技术方法。
通过干扰校正算法、自适应均衡算法和时域滤波算法等手段，可以有效地抑制时域干扰，提高系统的抗干扰能力和通信质量。
未来的研究可以进一步深入探索各种算法的优化和融合，以提高时域干扰抑制算法的性能和可靠性。
抗干扰的运动目标检测算法
Ａｎｉ ｎｅｆｒｎ ｅ ｖｎ ｊｃ ｔｃｉｎＡｌｏ ｉ ｍ ｔ ｉｔｒｅｅ ｃ ｉｇＯｂ ｔ ｅｔ ｇ ｒ ｈ － Ｍｏ ｅ Ｄｅ ｏ ｔ
ｅ ｈ ｎ ｅ ｔｅ ａ ａ ｔ ｉｔ ｆ ｂ ｃ ｇｏ ｎ ． ｘ ｅ ｉ ｎ ｌｒ ｓ ｌ ｓ ｏ ｈ ｔ ｉ ｒ ｖ ｄ ａｇ ｒ ｈ ｈ ｓｈ ｇ ｅｉｂｌ ，ｓ ｏ ｇ ａ ｔ ｉ ｅｆｒｎ ｅ ａ ｄ ｎ ａ ｃ ｄ ｐａ ｌ ｏ ａ ｋ ｕ ｄ Ｅ ｐ ｒ ｈ ｂｉ ｙ ｒ ｍｅ ｔ ｅｕ ｔ ｈ ｗｓｔ ａ ｍｐ ｏ ｅ ｌｏ ｉ ｍ ａ ｉｈ ｒｌ ｉｔ ｔ ｎ ｎ ｉ ｔｒｅｅ ｃ ｎ ａ ｔ ａ ｉ ｙ ｒ — ｎ ｂ ｃ ｇ ｏ ｄａ ａ ｔｂｌ ． ａ ｋ ｕ ｐａ ｉｔ ｒ ｎ ｄ ｉ ｙ
第３ ６卷 第 ３期
Ｖ１ ｏ． ３６
・
计
算
机
工
程
２１ ０ ０年 ２月
Ｆｅ ｕａ ｙ ２ ０ ｂｒ ｒ ０１
Ｎｏ ３ ．
Ｃｏｍｐｕｔ ｒＥｎｇ ｎｅ ｒｎｇ ｅ ｉ ｅｉ
多媒体 技 术及 应用 ・
文章编号： ｏ ３２（ １０—０３—０ 文献 ｌ０＿ ４８ ０ ） ＿ ２＿ ２ ０３ ２ ２ 标识码： Ａ
闽值 ，则 判 定 真 实 目标 存 在 。矩 形 模板 的 大 小是 根 据 场 景 中
１ 运动 目 标检测算法
［ ｙｗｏｄ ］ｍｏ ｉｇｏ ｊｃ ｅｅｔ ｎ ｂｃ ｇｏ ｎ ｉ ｅｅ ｃ；ｎｅｆ ｍｅ ｉ ｅｅ ｃ； ａｋ ｒｕ ｄｕ ｄｔ；ｅｔｎ ｕａ ｅｉｏ Ｋｅ ｒ ｓ ｖ ｂｅｔ ｔｃｉ ； ａｋｒｕ ｄｄｆ ｒｎ ｅ ｉｔｒ ａ ｆ ｒｎ ｅ ｂ ｃｇｏ ｎ ｐ ａｅｒｃ ｇ ｌｒ ｃｓ ｎ ｎ ｄ ｏ ｒ ｄ ａ ｄ ｉ
GPS自适应抗干扰算法及其FPGA实现
式干扰… 。其 中压制式干扰 主要 是利用强干扰信 号 瞄准卫星信号载频使得卫星信 号失效 ， 者在载频附 或
近以宽带均匀频谱 的形式 ， 施行干扰致使进入接收机 ｓ 为已接收的 Ｇ Ｓ Ｐ 信号的功率 （Ｂ ； ｄ Ｗ） Ｇ 为指 的混合信号达不到后续 的载波跟踪环 ， 以及码跟踪环 式 中：， Ｐ 卫星的天线增益 （ Ｂｃ ；０ （ ） ｄ ｉ）１１ ｊ 为热噪声密 ｇ｝ 所要求的信号干扰噪声 比（ Ｉｒ ， Ｓ ｔ 从而导致接收机无 向 Ｇ Ｓ Ｎ ）
法正常工作。而欺骗式干扰则是在保证接收机工作 的 条件下 ， 让虚假的卫星信号 以强于真实卫 星信号 的形 式， 优先控制接收机的载波和码跟踪环 ， 让接收机锁定
度 （Ｂ Ｈ ） 为接收机噪声系数 பைடு நூலகம் Ｂ ； ｄ Ｗ— ｚ ； ｄ ） ￡为实现损
耗 加 Ａ Ｄ变 换器 损耗 （ Ｂ 。 ／ ｄ ）
廖 群， 郑建 生 ， 黄 超
（ 武汉大学电子信息学院， 武汉 ４ ０７ ） ３０９
【 摘要】 射频干扰会严重影响 Ｇ Ｓ Ｐ 接收机的工作， 导致接收机无法跟踪锁定有用信号， 从而无法精确导航定位。而
自 适应天线是一种有效 的抗干扰措施 。文 中分析 了 Ｇ Ｓ Ｐ 接收机在接 收信 号的过程 中易受到干扰 的原因 ， 出了一种有 效 提
ＬＡ ｕ ，ＨＥ Ｇ Ｊ ｎｓｅｇ Ｈ Ａ Ｇ Ｃ ａ Ｉ ０ Ｑ ｎ Ｚ Ｎ ｉ —ｈｎ 。 Ｕ Ｎ ｈ ｏ ａ
（ ｃ ｏｌ ｆ ｌｃ ｏ ｉ Ｉｆ ｍ ｔ ｎＥ ｇｎｅｉｇ Ｗｕ ａ ｎ ｅｓ ｙ Ｗｕ ａ ３ ０ ９ ｈｎ ） Ｓ ｈ ｏ ｏ ｅｔ ｎｃ ｎｏ ａｉ ｎ ｉｅｒ ． ｈ ｎＵ ｉ ｒ ｔ， Ｅ ｒ ｒ ｏ ｎ ｖ ｉ ｈ ｎ４ ０ ７ 。Ｃ ｉａ 【 ｂｔ ｃ】 Ｒｄ —ｅｕｎｙｎ ｒｒ ｃ ｉ ｃ ｓ ｓ ｅ ｇｄｔｎ ｆ Ｐ ｃｖｒ ａ ａｔｅ ｎ ｎａ ｓ ｅ ｉ — Ａ ｓ ａｔ ａｉ ｆｑｅｃ ｉｅｅ ｎｅ ｌ ａ ｅ ｅ ｒｄ ｒ ａｏ Ｓ ｅ ｉ －ｎ ａ ｐｖ ａｔ ｎ ｅ ｃｖ ａ ｒ ｏｒ ｔｆｅ ｗ ｌ ｕ ｖ ｅ ａ ｉ ｏＧ ｒ ｅ ｅ ｄｄ ｉ ｅ ｉａ ｆ ｔｅ ｅ ｎ ｎ
一种基于匹配信号变换的有效抗干扰算法
（ Ｓ ＤＳ Ｓ） ｓ ｓｅ ，ａ ｆｅｔｖ ｌｏ ｉｈ ｏ ｎ ｅ ｆｓｇ ａ ｒ ｎ ｆ ｒ （ Ｓ ）ｉ ｙ ｔｍ ｎ ｅｆ ｃｉｅａｇ ｒｔ ｍ ｆ ｔｒｅ ｅ ｃ ｕ ｐ ｅ ｓｏ ａ ｅ ｎ ｍａ ｃ ｅ ｉ ｎ ｌ ａ ｓｏ ｍ Ｍ Ｔ ｓ ｉ ｔ
一
种 基 于 匹配信 号 变 换 的有 效 抗 干扰 算 法
黄 瑞 光 ，张 超 ，董 士 伟
（ ．华 中科 技大 学 电信 系 ，湖北 武 汉 ４ ０ ７ ； １ ３ ０ ４
２ ．中国航天 科技集 团五院五 Ｏ四所 空 间微 波技 术 国家重 点实验 室 ，陕西 西安 ７ ０ ０ ） １ １０
Ｎａｉｎ ｌ ｙ Ｌ ｂｏ Ｓ ａ ｅＭｉｒ ｗａ ｅＴｅｈ ｏｏ ｙ，Ｘｉａ ｎ ｔ ｆＳ ａ ｅＲａ ｏＴｅｈ ｏｏ ｙ， ｔ ａ ａ ｆ ｐ ｃ ｃ ｏ ｖ ｃ ｎ ｌｇ ｏ Ｋｅ ’ ｎＩ ｓ．ｏ ｐ ｃ ｄｉ ｃ ｎ ｌｇ
Ｃｈｉ ａ Ａｅ ｏ ｐａｃ ｉ ｎ ｅＣｏ ｐｏ ａｔｏ ｎ ｒｓ ｅ Ｓｃ ｅ ｃ ｒ ｒ ｉ ｎ， Ｘｉ ａｎ ７ ０１ ’ １ Ｏ０，Ｃｈ ｎ ｉ ａ）
ｐ ｅ ｅ ｔ ｄ，ｗｈ ｃ ｓ ｔ ｅ ｐ ｅ — ａ ｕ ｏ ｄ ｎ ｌ ｏ ｉｈ ．Ｔｈ ｓ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｓ ｄ ｖ ｌ ｐ ｄ ａ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｈ ａ ｔ ｓ ｈ ｍ ｅ ｒｓｎｅ ｉｈ ｉ ｈ ｅ ｋ ｖ ｌ ｅ ｈ ｌ ｉ ｇ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｉ ｌ ｏ ｉ ｈ ｉ ｅ ｅ ｏ ｅ ｃ ｏ ｄ ｎ Ｏ ｔ ｅ ｆ ｓ ｃ ｅ
统 中 线 性 、 线 性 ｃｉ —ｋ 干 扰 。 与 其 他 一 些 抗 干扰 算 法 的 仿 真 比 较 表 明 ， 算 法 具 有 稳 健 性 强 、 算 量 小 、 非 ｈｒ ｌ ｅ ｐｉ 该 计 误
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导航抗干扰实现
基于FPGA+DSP的接口功能和抗干扰算法实现流程如图1所示。
AD接口与AD转换芯片进行通信，接受将模拟信号转化过来的数字信号，然后经过数字下变频，低通滤波，抽取转换成基带信号。
基带信号通过功分器将上支路信号送入数据样本缓存器RAM，交由DSP做算法求出权值W，下支路送入抗干扰滤波器与权值W进行加权求和。
滤波器的输出Y经过内插，低通滤波，正交上变频以后将基带信号调制成中频数字信号，最后经过DA接口转换送到DA转换器转换成模拟信号
图1
1、数字下变频
数字下变频(Digital Down Coversion，DDC)技术，它将采样率较低的信号送给后续的基带信号处理单元，包括正交混频、低通滤波和抽取器(二次采样) 。
数字混频器利用经离散化的单频本振信号与采样后的I、Q两路信号在乘法器中相乘，把宽带频谱搬移至基带，再进行低通滤波、抽取，并由多相滤波器组选出相应的信道。
由于信号的频谱呈双边带，混频时采用一对正交乘法器，滤波器采用一对FIR低通滤波器。
抽取器对原数字信号中的样本进行抽取，降低采样率，以便满足后续模块中对数据流速率的要求，减轻其运算负担，其原理图如图2所示。
f 图 2
数字下变频的主要功能是将数字化的中频信号变至基带，得到正交的I 、Q 数据流。
数字下变频器有两个重要作用：其一是把中频信号变为零中频信号；其二是降低采样率。
使采样率降低的变换称为抽取。
要进行无失真的抽取，必须在抽取前将信号变换到零中频，再进行低通滤波来防止频率混叠，最后对数字信号
进行抽取。
将DDC 这部分工作交给FPGA 芯片完成是合适的，也是可行的，这样具 有较强的可行性。
2、权值更新程序设计
在本模块设计当中采用了乒乓操作来保证权值及时，无误的更新。
通过“输入数据流选择单元"以及“输出数据流选择单元”相互密切配合来实现权值按节拍的切换，使得经过缓冲的数据流毫无停顿地传送给“数据流运算处理模块”来进行运算与处理。
权值由DSP 的数据线和地址线传送进来并通过权值缓冲模块进行缓存，权值缓冲模块由双端口RAM 实现， “输入数据流选择单元”和“输出数据流选择单元”由RAM 的使能信号和二选一选择器构成，自适应滤波的权值更新完后，送入运算模块作后续处理。
权值更新模块框图如图3所示。
图 3
每次权值W 读取完以后，状态机在最后一个状态产生一个高脉冲信号。
表明此次加权动作结束并准备下一次的加权动作。
同时权值更新完毕后，DSP 使FLAG 信号抬高产生一个脉冲信号，表明此时新的权值已经存储完毕。
权值更新模块根 据这两个信号再通过简单的逻辑运算实现乒乓结构的翻转动作。
在下一次加权动作前，新的权值已经切换到位。
3、加权上变频部分
在本模块设计当中前面一部分为加权设计，后面一部分为内插后的数字上变频设计。
其结构框图如图4所示。
在加权设计当中，输入X ，权值W ，输出Y 均为IQ 两路信号。
其中X 为经过数字下变频，抽取以后的输入信号，
[]T
MN N N M M x x x x x x x x x X .........212222112111=
W 为DSP 更新的权值
[]T
MN N N M M w w w w w w w w w W .........212221212111=
)(1n x )
(2n x )
(n x MN )
图 4
DSP 内计算出的权值是浮点型的，而加权求和是在FPGA 内完成的且适合做定点运算。
因此有必要把权值W 转换成定点数的形式，而在转换的过程中发现36个权值基本上都是小数，若直接转换则会被转换成O ，因此在浮点数转换成定点数之前先乘以一个系数，该系数的大小根据精度的要求自己定义，为了后续处理方便一般取n 2,权值转换成定点数后计算X W Y H =。
图 5
正交数字上变频模块采用的是基于内插的调制模型，其基本数学模型如图5所示。
在正交上变频之前先内插n个零点，提高数据速率。
内插后频谱会压缩，搬移。
因此在内插过后要用数字滤波器对Y(n)进行滤波。
当内插因子比较大时，低通滤波器会因为阶数太高而难以实现，此时可以用多级内插来实现。
4、DSP算法实现
DSP的基本简单算法如图6所示，采用基于LMS的空时自适应算法来实现权值的求取与更新，并及时的交由FPGA来实现相应应用。
图 6
首先是START，主要操作有：
配置系统寄存器(SYSCON)、程序控制寄存器(SOCTL)、中断控制寄存器(INTCTL)，主要定义存储器状态、中断使能等，这些操作在主函数开头实现；
从FPGA内读取采集到的数据，通过调用子函数data _read来实现；
数据读取完毕后给FLAGO信号一个脉冲周期，告诉FPGA数据读取完，FPGA可以进行下一轮数据的存储，此操作可以通过配置FLAG控制寄存器来实现；
将读取完的数据转化为32位浮点数，此后DSP将进行浮点数计算。
然后是初始化，主要操作有：将初始值清零，然后计算阻塞矩阵，赋值衰减因子,权向量初始化，空时二维方向归一化等自适应相应参数的计算。
再是空时自适应算法迭代计算，权值求出后，将权值的格式由浮点数转变为定点数，需要注意的是计算出的权值基本上都是小数，若直接转化，则会转换成0，因此在浮点数转换成定点数之前先乘以一个系数，一般是n2为宜。
将计算出的权值传送给FPGA进行加权处理，权值的写操作通过调用子写函数来实现。
权值的写操作完成之后，向外部相应信号发送一个脉冲周期，告诉FPGA权值更新完成，将数据送到FPGA中。