基于噪声子空间的抗干扰算法分析
基于噪声子空间估计的MWF实现
Ｉ ｐ ｅ ｅ ｔ ｔｏ ｆ Ｍ Ｗ Ｆ ｓ ｄ ｏ Ｎｏ ｓ ｕ ｐａ ｅ Ｅｓｉ ａ ｉ ｎ ｍ ｌｍ ｎ ａ ｉ ｎ ｏ Ｂａ ｅ ｎ ｉｅ Ｓ ｂｓ ｃ ｔｍ ｔｏ
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多级嵌套维纳滤波自适应降维STAP抗干扰方法研究
２ ｃｏｌ ｆ ｎｏ ｔｎａ ｄＥｅｔ ｎｃ ｅｉｇＩｓｔｔ ｏ ｅｈ ｏｏｙ ｅ ｉｇ１０ ８ ，Ｃ ｉａ ．Ｓｈ ｏ ｏ ｆｒ ｉ ｎ ｌ ｒ ｉ Ｂ ｉｎ ｎｔｕｅ ｆ ｃｎ ｌ － ｉｎ ０ ０ １ ｈｎ ） Ｉ ｍａｏ ｃｏ ｓ ｊ ｉ Ｔ ｇ ，Ｂ ｊ
Ａｂｔ ｃ： ｎａａ ｔｅｒ ｕｅ—ｉｅｓ ｎｓａｅｔ ｅａａｔ ｅｐｏｅｓ（ Ｔ Ｐ ｎｉｎ ｒ ｒｎｅｍ ｔｏ ｓｐｏｏｅ ｓ ａｔＡ ｄ ｐｖ ｄ ｃｄｄｍ ｎｉ ｐｃ—ｍ ｄ ｐｉ ｒｃｓ Ｓ Ａ ）ａｔｉｔ ｆ ｅ ｃ ｅｈｄ ｉ ｒｐｓｄ ｒ ｉ ｅ ｏ ｉ ｖ — ｅｅ
套维纳滤波 自适应 降维窄时 白适应处理（ Ｔ Ｐ 抗干扰算法 。该 方法 分析 了 Ｍ Ｎ ＳＡ ） Ｓ ＷＦ前向迭代过 程 中相邻级 期望
信号 的协方差 随迭代次数变化关系 ， 结合干扰子空间和噪声子 空间信息 自适应地 确定迭代 次数 ， 在不增加额外 计
算量 的 条件 下 实 现 ’ 维 维 数 的 自适应 选择 。仿 真 结 果 分 析 表 明 ， 方 法 在 保 汪抗 干 扰 性 能 不 受 影 响 的 前 提 下 ， ｒ 降 该 进一 步减 小 了 Ｓ Ａ Ｔ Ｐ算 法 的计 算 最 ， 高 了算 法 的实 时 性 。 提
龚文 飞 ，孙 昕 ，吴 嗣 亮
（ ．北 京 交 通 大 学 电子 信 息 工 程学 院 ，北 京 １０ ４ ； ．北 京 理 工 大 学 信 息 与电子 学 院 ，北 京 １０ ８ ） １ ００ ４ ２ ０ ０ １
DOA估计算法综述
DOA估计算法综述导向到达角（Direction of Arrival, DOA）估计是信号处理中一项重要的任务，它用于确定信号源的方向，广泛应用于无线通信、雷达、声学等领域。
在DOA估计中，主要的挑战是通过接收阵列的测量数据推断信号源的到达方向。
本文将对DOA估计算法进行综述，包括基于子空间和非子空间的算法。
基于子空间的DOA估计算法是最早应用于DOA估计的方法之一，它基于信号子空间和噪声子空间的分解来估计DOA。
其中，最著名的算法为MUSIC算法（Multiple Signal Classification），它通过对数据进行奇异值分解（SVD）得到信号子空间和噪声子空间，然后通过计算信号子空间与噪声子空间的角度来估计DOA。
MUSIC算法在低信噪比条件下有较好的性能，但在高噪声情况下容易受到干扰，且计算复杂度较高。
为了解决计算复杂度高的问题，提出了快速MUSIC算法（F-MUSIC）和加权MUSIC算法（W-MUSIC）等改进算法。
非子空间的DOA估计算法主要是基于滑窗和特定统计模型进行DOA估计。
基于滑窗的算法包括波达法（Beamforming），它通过将接收阵列的信号合成一个波束，使得波束指向信号源的方向来估计DOA。
波达法在较高信噪比情况下具有较好的性能，但在多源信号和近场源情况下容易出现混淆。
特定统计模型的DOA估计算法包括最大似然法（Maximum Likelihood, ML）和最小二乘法（Least Squares, LS）等，它们通过建立合适的统计模型来估计DOA。
最大似然法和最小二乘法能够达到较高的精度，但计算复杂度较高。
除了子空间和非子空间的算法，还有一些其他的DOA估计算法。
例如，一些基于神经网络的算法可以通过训练神经网络来对DOA进行估计。
此外，基于压缩感知理论的DOA估计算法也具有较高的估计精度。
压缩感知理论可以通过融合多个传感器的测量数据来提高DOA估计的性能。
基于子空间跟踪的DSSS通信系统抗窄带干扰研究
（ Ｃ 、无线局域网（ Ｌ Ｐ Ｎ） ｗ ＡＮ） 、第 三代 移动通信、卫星通信 以及军事通信等领域得 到广泛 的应用 。直接序列扩频码分 多
址（ ＳＣ ＭＡ 通信已成为全球移动通信系统的发展方向， Ｄ —Ｄ ）
维普资讯
第２ ９卷第 ５期
２０ 年 ５ ０７ 月
电 子
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Ｖｂ ． ９ ． １２ Ｎｏ ５ Ｍ ａ ２ ０ ｙ ０ ７
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｅ ｔｏ ｉｓ＆ Ｉ ｆｒ ａ ｉｎＴｅ ｈ ｏｏ ｙ ｏ ｒ ａ ｃ ｒ ｎｃ ｏ Ｅｌ ｎｏ ｍ ｔｏ ｃ ｎ ｌｇ
数值稳定性差 。
Ｔｆ ｕ ｓ等提出利用数据矩阵的奇异值分解（Ｖ ） ｔ Ｓ Ｄ 方法来
估计噪声 中的有用信 号【，Ｐ ｃ ３ ｄ ｅ等将 这种 方法 应用于非扩频 Ｊ 通信 中，提 出 Ｓ ＶＤ 方法优 于传 统的陷波器【，孙丽萍等将 ４ Ｊ
Ｓ ＶＤ方法应用于直接序列扩频 系统抗单音干扰 ， 并取得 良好
基于子空 间跟踪 的 ＤＳ Ｓ通信系统抗窄带干扰研 究 Ｓ
张春海
摘
朱
江
张尔 扬
ｆ 国防科技大学电子科学与工程学院 长沙 ４０７） １０３
要：对接收信号 自相关矩阵分析表 明，窄带干扰 的能量集 中在一个 低秩 子空间（ 干扰子空 间） 内，扩频信号和噪
声的能量均匀散布在整个特征空 间， 通过跟踪接收信号 自相关矩阵大特征值对应特征矢量构成 的干扰子空 间， 可实 现对窄带干扰 的有效抑制 。文中采用 Ｒ ＬＳ算法跟踪干扰子空间，并根据干扰子空间最小特征值与噪声功率的 比 Ｒ 值 自动确定干扰子空间 的维数 。分析和 仿真表明子空间跟踪窄带干扰抑制算法实现复杂度低 ， 数值稳 定性好 ，性能 优于传统 的 自适应横 向滤波器 。 关键词 ：直接序列扩频 ；抗窄带干扰 ；子空 间跟踪 ；奇异值分解
基于子空间投影的功率倒置卫星导航抗干扰算法
基于子空间投影的功率倒置卫星导航抗干扰算法赵飞;郎荣玲;李武涛【摘要】基于线性约束最小方差准则的功率倒置算法用于干扰抑制领域中,在干扰来向上形成的零陷开口较宽,且当强弱干扰共存的时候,算法在弱干扰来向上引入的零陷深度较浅.通过研究及推导功率倒置算法的数学原理,将观测信号的协方差矩阵进行分解,得到相互正交的干扰子空间和噪声子空间,发现上述问题存在的原因是算法含有干扰空间的加权和.基于此,本文通过引入子空间投影方法,避免干扰子空间对算法的影响.通过仿真证明,本文算法可以在弱干扰方向形成较深的零陷,从而有效的改善算法的抗干扰能力.【期刊名称】《现代导航》【年(卷),期】2017(008)005【总页数】5页(P323-327)【关键词】线性约束最小方差;功率倒置算法;子空间投影;抗干扰【作者】赵飞;郎荣玲;李武涛【作者单位】北京航空航天大学,北京 100191;北京航空航天大学,北京 100191;北京航空航天大学,北京 100191【正文语种】中文【中图分类】TN973.3随着信息技术的不断发展，卫星导航技术发挥着越来越重要的作用，但是由于卫星信号到达地面时其功率大约为-130 dBm[1]，故其极易受到各种干扰。
若不做抗干扰处理，则接收机将不能实现导航定位。
因此，开发有效的抗干扰算法是保证接收机正常工作的前提。
目前的抗干扰算法主要分为波束形成算法和自适应调零算法。
由于卫星信号一般弱于噪声信号，直接获取卫星信号的来向算法较为困难，目前抗干扰算法的重点放在自适应调零算法上。
自适应调零算法[2]的主要原理是在某种最优准则下，通过自适应的调整最佳权值，将零陷对准干扰来向，而使得其他方向的增益保持不变，从而达到抗干扰的目的。
目前实时高效的最优准则主要有如下三种：（1）最小均方误差准则[3]，这种准则下代表的算法是最小均方算法（Least Mean Square,LMS），但是这种算法需要预先知道期望信号，这在卫星导航系统中一般不可能预先得知，且算法易受特征值散布的影响而造成算法收敛速度慢。
基于部分噪声子空间DOA估计的性能分析
基于部分噪声子空间DOA估计的性能分析作者：张宏谋施锦文来源：《现代电子技术》2013年第07期摘要：基于子空间DOA估计的MUSIC算法，是将阵列输出数据的协方差矩阵进行特征分解后，利用与信号分量相正交的噪声子空间来估计信号波达方向。
然而在进行谱估计之前，需要对信号源的数目进行估计，以确定信号子空间和噪声子空间的维数，这将增大DOA估计的复杂度。
对利用部分噪声子空间进行谱估计的方法进行了阐述，由于其不需要进行信源数目的估计，因此可以减小谱估计的复杂度。
计算机仿真实验和性能分析验证了该方法的性能。
关键词：噪声空间；波达方向； MUSIC； DOA估计中图分类号： TN911⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2013）07⁃0047⁃040 引言空间谱估计中，基于子空间DOA估计的算法，如多重信号分类（MUSIC）[1]算法、ESPRITE[2⁃3]算法等是一类经典的高分辨算法。
这一类算法的提出开创了空间谱估计算法研究的新时代，促进了特征结构类算法的兴起和发展，该算法已成为空间谱估计理论体系中的标志性算法。
MUSIC算法的基本思想则是将任何阵列输出数据的协方差矩阵进行特征分解，从而得到与信号分量相对应的信号子空间和与信号分量相正交的噪声子空间，然后利用这两个子空间的正交性来估计信号入射方向等参数。
然而在进行谱估计之前，需要对信号源的数目进行估计，以确定信号子空间和噪声子空间的维数，这将增大DOA估计的复杂度。
有人认为在对协方差矩阵进行特征分解后，只有最小的特征值对应的特征向量才是真正的噪声子空间（本文称为部分噪声子空间）。
因此如果直接利用该部分噪声子空间进行空间谱估计，将不再需要进行信源数目的估计，可以降低系统在实现过程中的复杂度，以及提高谱估计的时效性。
本文对利用部分噪声子空间进行谱估计的方法进行了阐述，并用计算机仿真进行了对比说明。
仿真结果显示，利用部分噪声空间进行谱估计的性能和利用全部噪声子空间进行谱估计的性能接近。
基于子空间的干扰噪声协方差矩阵重构的波束形成方法[发明专利]
![基于子空间的干扰噪声协方差矩阵重构的波束形成方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/1eeb0b2b0c22590103029dd1.png)
专利名称：基于子空间的干扰噪声协方差矩阵重构的波束形成方法
专利类型：发明专利
发明人：袁晓垒,朱胜利,甘露,廖红舒
申请号：CN201510680829.5
申请日：20151019
公开号：CN105204006A
公开日：
20151230
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明属于阵列信号处理领域，主要涉及基于协方差矩阵重构的标准Capon自适应波束形成算法对对干扰信号导向矢量误差的稳健性。
本发明基于子空间的干扰噪声协方差矩阵重构的波束形成算法，首先利用阵列接收数据来估计所有D-1个干扰信号的导向矢量及其功率同时估计噪声功率然后按照干扰噪声协方差矩阵的定义来重新构造干扰噪声协方差矩阵最后在较小的角度区间Θ构造信号协方差矩阵，取其主特征向量作为期望信号导向矢量估计联合重构的得到新的波束形成加权矢量本发明克服现有波束形成算法的不足，使波束形成算法对干扰信号导向矢量误差具有很好的稳健性。
申请人：电子科技大学
地址：611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
国籍：CN
代理机构：成都点睛专利代理事务所(普通合伙)
代理人：葛启函
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自适应噪声抵消算法仿真与分析
时间， ｓ ×１ ０ — ３
时间／ ｓ ×１ ０ — ０
信号 的能 力。 本文 对 比分析 了 Ｌ ＭＳ 、 Ｎ Ｌ Ｍ Ｓ 、 Ｒ Ｌ ｓ、 Ｖ Ｌ ＭＳ四种不 同 自适 应 噪声消除算法 的性能 。
１ 自适应 噪声 抵 消原 理 与算 法
２ ｌ 仿真条件 仿真的原始信号为初始频率 １ ０ ０ ｋ Ｈ ｚ ，频带宽度 １ ０ ０ ｋ Ｈ ｚ ， 脉 冲宽度 ５ １ ２ Ｓ的线性调 频信号 ，噪 声为均值 为零 的高斯 白噪
同， 可以分为 … ： 最小均方误差（ Ｌ Ｍｓ ） 算法和递推最小二乘（ Ｒ Ｌ Ｓ ） 算
法， 由此两准 则衍 生出许多不同 的 自适应滤波算法 ， 能量归一化 最小均方误 差（ Ｎ Ｉ Ｍ Ｓ ） 算法和变步长（ Ｖ Ｌ ＭＳ ） 算 法就是 Ｌ Ｍ Ｓ算法 的
改进 。
Ｌ ＭＳ算法基于最小均方误差 准则和最 陡下降法 ，对权值进
研 究方 向 ： 机 电一 体化 。
×
图２ Ｓ ＮＲ＝ ２ ０ ｄ Ｂ， 原始 信 号 与 带 噪 信 号 波形
２ ０ １ ７年第 １ １ 期 氖 ｔ ２ ５
Ｑ
Ｌ ＭＳ 去噪 声后 的 信 号波 形 Ｎ Ｌ ＭＳ 去 噪 声后 的 信号 波 形
Ｌ ＭＳ 去噪 声后 的 信 号波 形 ＮＬ ＭＳ 去 噪 声 后 的 信 号 波 形
０ 【
６
噪声相关知识有一 定的 了解 ，噪声信号必须 与需要 提取的信号
不相关 ， Ｔ作 原 理 如 图 １ 所示 。
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一种新的子空间投影抗干扰改进算法
一种新的子空间投影抗干扰改进算法作者：余小游李永艳聂俊伟李建孙广富来源：《计算技术与自动化》2015年第03期摘要：子空间投影算法是一类重要的天线阵抗干扰算法。
在强干扰环境下，子空间投影抗干扰算法能够有效抑制强干扰，但同时也会造成有用信号损耗。
本文从天线阵列增益的角度出发，提出一种基于子空间投影的抗干扰新算法，以有效降低有用信号损耗。
仿真实验结果证明，本文提出的新算法可使阵列输出载噪比至少提高1.2dB。
关键词：天线阵；子空间投影；抗干扰；阵列增益中图分类号：TN911 文献标识码：A1引言GNSS信号在传播的过程中极易受到各种干扰，以至于接收机很难根据GNSS信号进行准确的导航和定位，在军事应用背景下，对高抗干扰性能的需求更为迫切。
在接收机的射频前端，常用的抗干扰方法是天线阵抗干扰，其主要形式是自适应数字波束形成算法，即天线阵通过对各天线阵元加权进行空域滤波处理，从而增强期望信号、抑制干扰。
子空问正交投影算法是天线阵抗干扰中很常用的一类算法，它通过对接收数据的协方差矩阵分解得到信号子空间和干扰子空间，后将接收信号投影到信号子空间，达到抑制强干扰的目的。
赵宏伟等人提出组合的自适应波束形成算法，采用最大化信号相关后信号载噪比（carrier to noise ratio，C/N0）约束准则对子空问投影后的信号进行处理，相对传统的最大化阵列输出信噪比准则，可提高信号载噪比约4dB。
L.Kurz等人首先使用不同的算法实现子空问投影，然后采用相关后最大化信噪比算法，在实际工程中分析嵌入式天线阵数字GNSS接收机的具体性能和资源使用情况。
Rong Wang等人将子空间投影算法成功应用于GPS接收机，利用FDPM 算法估计噪声子空间，实现子空间投影，再采用最大化信噪比准则，从而获得良好的码延迟和多普勒频移捕获功能。
然而，子空问投影算法只能消除强干扰信号，使得阵列输出中的干扰分量趋于零。
而在非强干扰的环境下，子空间投影算法在抑制干扰的同时会造成较大的有用信号损耗，此时抗干扰性能无法达到最优。
声学实验中的噪声干扰分析与消除方法
声学实验中的噪声干扰分析与消除方法噪声是声学实验中常见的干扰源，它会影响实验的准确性和可靠性。
因此，分析和消除噪声是声学实验中的一个重要任务。
本文将探讨噪声干扰的来源、分析方法以及消除噪声的常用技术。
一、噪声干扰的来源声学实验中的噪声干扰来源多种多样，比如环境噪声、设备本身的噪声以及电磁干扰等。
环境噪声包括交通噪声、人声噪声以及风声等，这些噪声源可能会导致实验数据的偏差。
而设备本身的噪声是由于各种元器件的不完美造成的，比如电源噪声、放大器噪声等。
此外，电磁干扰也是实验中常见的噪声源，尤其是在使用大功率电子设备时，电磁辐射会导致设备的发射和接收部分受到干扰。
二、噪声干扰的分析方法分析噪声干扰的方式有很多种，常用的方法包括噪声频谱分析、信噪比分析、相关分析等。
噪声频谱分析是通过对噪声信号进行频域分析，可以确定噪声的主要频率成分以及能量分布情况。
信噪比分析是通过将信号与噪声进行比较，来评估实验数据的质量。
相关分析可以用于确定噪声和信号之间的相关性，帮助找到噪声的来源和传播途径。
三、消除噪声的常用技术为了消除噪声干扰，可以采取一系列的技术手段。
首先，尽量减少环境噪声的干扰。
可以选择一个相对安静的实验环境，通过声音隔离材料来减少环境噪声的传播。
其次，优化设备的设计与排布。
合理设计电路、选择低噪声元器件，以及合理隔离电子设备等都可减少噪声的产生和传播。
第三，采用滤波器来滤除特定频率的噪声。
滤波器可以根据噪声频谱进行选择，通过滤波器将噪声频率成分滤除，以便保留所需信号。
另外，降低信号的采样频率也可以减少噪声的影响。
最后，对于电磁干扰，可以采用屏蔽技术来减少电磁辐射对设备的影响。
通过合理设计和布置电磁屏蔽材料，可以有效降低电磁辐射的干扰。
综上所述，噪声干扰在声学实验中是不可忽视的。
了解噪声干扰的来源和特点，采用适当的分析方法来评估噪声的影响程度，然后采取相应的消除方法，可以有效提高实验数据的准确性和可靠性。
当然，不同的实验场景和样本要求可能需要不同的处理方式，因此在实践中需要综合考虑多种因素来确定最佳的噪声消除策略。
基于相干对消的噪声子空间自适应估计
基于相干对消的噪声子空间自适应估计噪声子空间自适应估计(Noise Subspace Adaptive Estimation, NSAE)是一种用于估计多元信号的算法，该算法利用了噪声信号的结构信息，在信号与噪声的混合中准确地估计信号成分。
其中，基于相干对消的噪声子空间自适应估计是NSAE中的一种优化方法，通过消除某些对信号估计有干扰的噪声成分，进一步提高估计的准确度和稳定性。
在讲解基于相干对消的噪声子空间自适应估计之前，我们先来了解一下噪声子空间的概念。
在多元信号的估计过程中，我们通常利用信号与噪声的不同性质来区分它们。
信号通常具有较高的相关性，而噪声则是随机的、无序的，并且在时间与空间上具有平稳性。
噪声子空间指的是信号矩阵与噪声矩阵的正交补空间，即由噪声构成的线性子空间。
通过估计噪声子空间，我们可以分离出信号矩阵与噪声矩阵，从而更准确地估计信号的成分。
基于相干对消的噪声子空间自适应估计利用相干性对噪声子空间进行自适应修正，进一步提高估计的精度。
简单来说，相干性指的是信号成分之间具有一定的相关性，而相干对消则是利用了信号成分之间的相关性，消除在估计某个成分时其他成分所带来的干扰。
如何在噪声子空间中利用相干对消进行信号估计呢？首先，我们需要对噪声子空间进行建模。
在建模时，我们通常假设信号的成分是相互独立的，并且满足一定的相关性。
具体来说，我们可以采用协方差矩阵的特征分解方法，将协方差矩阵分解为信号子空间与噪声子空间两部分，其中噪声子空间对应的是协方差矩阵的特征值较小的部分。
接着，我们利用相干对消的方法进一步提高估计的准确性。
首先，我们利用估计得到的信号成分对噪声子空间进行修正，获得一个更加精确的噪声子空间模型。
然后，我们通过将信号成分与噪声子空间中的成分进行相关性匹配来抑制噪声对信号估计的干扰。
这里的相关性匹配指的是，将信号成分与噪声子空间中的某个成分进行相关性计算，并输出一个滤波器系数，利用该系数削弱同时与信号成分相关的噪声成分的影响。
抗干扰信号处理算法研究与实现
抗干扰信号处理算法研究与实现在现代信息社会中，通信技术的飞速发展使得人们能够方便地传递和获取信息。
然而，随着通信设备的普及和应用范围的扩大，面临的干扰问题也日益严重。
为了保证通信系统的稳定性和可靠性，抗干扰信号处理算法的研究与实现成为了当今通信领域的热门课题。
本文将重点探讨抗干扰信号处理算法的研究与实现。
首先，我们需要明确什么是干扰信号。
干扰信号是指在正常通信过程中无意中引入的对信号质量产生不利影响的信号。
干扰信号一般包括各种噪声和干扰源产生的信号。
在实际应用中，我们常常面临各种不同类型的干扰信号，如白噪声、窄带干扰和多径干扰等。
因此，针对不同类型的干扰信号采取相应的处理算法是非常重要的。
针对白噪声这类随机性较强的干扰信号，我们可以采用滤波算法进行处理。
滤波算法能够通过对信号进行频域或时域的变换，剔除掉特定频率范围的干扰信号。
常用的滤波算法包括有限脉冲响应滤波器（FIR）和无限脉冲响应滤波器（IIR）。
这两种算法具有不同的特点和适用范围，我们需要根据具体情况选择合适的算法进行使用。
对于窄带干扰信号，我们需要采取更加复杂的算法来进行处理。
传统的方法包括干扰抑制算法和干扰抵消算法。
干扰抑制算法通过在接收端对接收信号进行处理，削弱或消除干扰信号的影响。
干扰抵消算法则是在发射端对信号进行处理，通过发送补偿信号来抵消干扰信号。
这些算法虽然能够在一定程度上改善信号质量，但仍然存在一定的局限性。
对于多径干扰，我们需要采取多径抑制算法来解决。
多径干扰是指由于信号在传输过程中经过多条不同路径，到达接收端时产生的干扰现象。
在传统的通信系统中，通常采用等效时域抑制算法来进行处理。
在等效时域抑制算法中，我们将多径信号转化为时域表达，通过对多径信号进行插值、滤波和加权等操作来抑制多径干扰。
除了以上提到的几种常见的干扰信号处理算法外，还有一些新兴的抗干扰处理算法不断涌现。
例如，深度学习算法在抗干扰信号处理中的应用逐渐受到研究者的关注。
基于子空间技术的常规多波束形成抗干扰算法
基于子空间技术的常规多波束形成抗干扰算法
王磊; 吴仁彪; 卢丹
【期刊名称】《《华东理工大学学报（自然科学版）》》
【年(卷),期】2011(037)003
【摘要】卫星导航系统(GPS)的很多抗干扰技术是以卫星信号来向估计为基础的,
当估计卫星信号来向有困难时,这些算法将失效。
提出了一种基于子空间投影的常
规多波束抗干扰算法。
该方法先进行子空间投影抑制干扰,然后在固定方向上采用
常规波束形成方法(CBF)形成多个主波束,最后对每个波束得到的无干扰数据进行捕获及定位解算等。
该方法的特点是不需要知道卫星信号来向,并且在信号方向上具
有一定的天线增益,适用于天线阵元数目少、估计卫星信号来向有困难的应用场景。
【总页数】5页(P372-376)
【作者】王磊; 吴仁彪; 卢丹
【作者单位】中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室天津300300【正文语种】中文
【中图分类】TN9
【相关文献】
1.基于LCMV的卫星导航多波束形成抗干扰技术 [J], 李鹏程;田玉坤;杨峰;李津
2.基于空时自适应处理的多波束抗干扰改进算法 [J], 王艺;段哲民;Zain-ul-Abideen;杨阳
3.基于LCMV的卫星导航多波束形成抗干扰技术 [J], 杨帆
4.基于改进差分进化算法的时间调制阵列多波束优化形成 [J], 孙立娟; 张贞凯; 刘
新星
5.一种盲多波束形成GNSS天线阵抗干扰算法 [J], 唐庆辉; 戴鑫志; 张辉
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基于子空间和小波降噪的盲信号干扰抑制算法
信号是高斯的＿ 。由于卫 星通信信号和干扰来 自 ３ Ｊ 不同的发射源， 并且卫 星通信信号及常见干扰都是
亚 高斯信 号 ， 因此 可用 ＩＡ方法 进行有 效分 离 。 Ｃ 噪声 环境 下信 扰 盲分离 系统模 型 为
＝
对 于含 噪盲分 离 ， 有学 者 做 了较 为 深 入 的研 已 究 。文献 ［ ］ ［ ］ 出在 盲 源分 离 之前 ， 进 行小 １和 ２提 先 波 降噪处 理 ， 文 称 之 为 前 置 小 波 降 噪 ， 较 强 噪 本 在
同时也 容易 被 干 扰 ， 收 到 各 种 干 扰 信 号 ， 些 有 会 这
意或无意的干扰会影 响卫星通 信的业务传输 质量
甚 至基本 的通信 功 能 。 因此 ， 有 较 强 的抗 干 扰 能 具 力 是军 事 卫 星 通 信 的 基 本 要 求 。 研 究 如 何 利 用 先 进 的数 字信 号处 理技 术 ， 高 或增 强 现 有 系 统 的抗 提 干扰 能力 ， 其是 提 高 这 些 常规 抗 干 扰 技 术 措 施 不 尤 能对 抗 的 干 扰 模 式 具 有 迫 切 的要 求 。盲 源 分 离 技 术 以其 独 特 的 优 越 性 为 卫 星 通 信 抗 干 扰 技 术 提 供
文献 ［］ 出 了信号矢 量 ｚ的 四阶累积 量定 义 ： ５给
Ｑ （√， ， ＝ｅ ｍ（ ， ；√ ＝ １２ … ， ｉ ｋＺ ） ｕ ｚ， ， ） ，， ｎ
小波逆变换进行重构 ， 即对降噪后 的观测信号估计
可 写成
Ｊ
＝
对 于任 意 阶矩 阵 Ｍ ， 与 矢量 ｚ相 关 的累积 其
由文 献 ［ ］ ３ 可知 主分 量分 析 （ Ｃ 是 计 算协 方 Ｐ Ａ）
基于子空间投影的导航干扰抑制与信号增强方法研究
基于子空间投影的导航干扰抑制与信号增强方法研究魏海刚;郑昊【期刊名称】《现代导航》【年(卷),期】2015(000)001【摘要】电磁环境日益恶劣且到达接收机的导航信号非常微弱，导航接收机的输出性能受干扰影响非常明显，因此在干扰背景下提高导航接收机的输出性能是十分重要的。
阵列信号处理中的传统抗干扰方法包括采样协方差矩阵求逆 SMI （Sample Matrix Inverse）方法、最小均方误差LMS（Least Mean Square）迭代方法、功率倒置PI（Power Inverse）算法等，这些方法具有较高的抗干扰性能，但抗干扰后对信号增强没有效果。
本文在子空间投影抗干扰方法的基础上，结合导航信号相关性特点，对子空间投影后信号进行运算，构造最优相关峰矢量，利用该矢量进行波束合成，实现导航信号增强的目的。
对实测数据处理可知，该方法可以有效提高抗干扰后导航信号强度。
【总页数】5页(P23-27)【作者】魏海刚;郑昊【作者单位】中国电子科技集团公司第二十研究所，西安 710068;中国电子科技集团公司第二十研究所，西安 710068【正文语种】中文【中图分类】TN975【相关文献】1.子空间投影后波束形成的导航接收机抗干扰性能分析 [J], 关刚强;聂俊伟;黄仰博;王飞雪2.基于子空间投影的功率倒置卫星导航抗干扰算法 [J], 赵飞;郎荣玲;李武涛3.GNSS无线电掩星大气探测系统干扰抑制的子空间投影方法 [J], 张建军;袁洪;王宪4.GPS接收机抑制LFM干扰空时子空间投影方法 [J], 郭艺;张尔扬;沈荣骏5.卫星导航干扰抑制与信号增强算法研究 [J], 王福军;丁小燕;谢维华;徐汉青因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种新的子空间投影抗干扰改进算法
一种新的子空间投影抗干扰改进算法余小游;李永艳;聂俊伟;李建;孙广富【期刊名称】《计算技术与自动化》【年(卷),期】2015(000)003【摘要】子空间投影算法是一类重要的天线阵抗干扰算法。
在强干扰环境下，子空间投影抗干扰算法能够有效抑制强干扰，但同时也会造成有用信号损耗。
本文从天线阵列增益的角度出发，提出一种基于子空间投影的抗干扰新算法，以有效降低有用信号损耗。
仿真实验结果证明，本文提出的新算法可使阵列输出载噪比至少提高1.2dB。
%Subspace projection algorithm is a kind of important GNSS (Global Navigation Satellite System)antenna anti-jamming algorithm.Under the condition of strong interference,subspace projection anti-jamming algorithm can suppress strong interference to the maximum extent,while it will also cause a large loss of useful signal.From the perspective of ar-ray gain,we propose a new GNSS system anti-jamming algorithm based on subspace projection to reduce the useful signal loss effectively,First,a general signal model of GNSS antenna array is established;then,on the basis of deriving the ex-pression of the interference suppression,improved algorithm proposed in this paper and subspace projection algorithm are compared and analyzed.Simulation results show that when the input noise ratio is 30dB,the array output carrier to noise ra-tio of the new algorithm is improved 1.2dB,compared with the subspace projection algorithm.【总页数】5页(P83-87)【作者】余小游;李永艳;聂俊伟;李建;孙广富【作者单位】湖南大学信息科学与工程学院，湖南长沙 410082;湖南大学信息科学与工程学院，湖南长沙 410082;国防科学技术大学卫星导航研发中心，湖南长沙 410073;国防科学技术大学卫星导航研发中心，湖南长沙 410073;国防科学技术大学卫星导航研发中心，湖南长沙 410073【正文语种】中文【中图分类】TN911【相关文献】1.改进子空间跟踪算法的直扩通信系统抗干扰 [J], 梅阳;张尔扬2.基于子空间投影的功率倒置卫星导航抗干扰算法 [J], 赵飞;郎荣玲;李武涛3.一种改进子空间投影自适应单脉冲算法 [J], 陈亮;盛卫星;韩玉兵;马晓峰4.基于子空间投影的残缺人脸图像识别新算法 [J], 蒲晓蓉;郑自明;周伟5.一种基于对角加载的特征子空间抗干扰算法 [J], 夏辉;徐少波;徐如因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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基于噪声子空间的抗干扰算法分析
发表时间：2019-09-22T01:13:25.733Z 来源：《基层建设》2019年第19期作者：任婵婵
[导读] 摘要：目前，提高导航接收机抗干扰能力主要采用自适应天线阵列处理技术，针对此问题，提出了噪声子空间滤波算法。
天津航天中为数据系统科技有限公司天津 300450
摘要：目前，提高导航接收机抗干扰能力主要采用自适应天线阵列处理技术，针对此问题，提出了噪声子空间滤波算法。
数值分析结果表明得出基于噪声子空间算法的空域滤波抗干扰性能较好，不受干扰个数、干扰方向的影响。
关键词：噪声子空间抗干扰
1引言
卫星信号的脆弱性使得导航接收设备极易受到人为和自然等干扰而无法正常工作。
目前，自适应阵列天线抗干扰技术已相对成熟，但其抗干扰性能却受到参数的限制[1]。
文献[2]研究了空时导航抗干扰技术，在采用功率倒置（Power Inversion，PI）约束最优权的基础上引入了反馈定向信息的波束成形算法，该算法提升了约15dB的抗干扰性能。
文献[3]提出了跟踪干扰随机特征的归一化功率倒置算法，通过自适应调整循环步长来决定低通滤波器的最优参数，文献[4]的主要研究目标为弱信号干扰，其利用功率倒置算法进行干扰抑制的过程中引入了子空间投影方法，但势必会带来更大的计算复杂度。
文献[5]在利用BM3D算法进行图像去噪的过程中采用维纳滤波结构进行降维处理，在保证了图像去噪算法性能最优的基础上简化了计算过程。
本文提出了利用噪声子空间算法进行抗干扰滤波的运算过程，数值分析分别给出了生成数据和实采数据的验证结果，对比了常规算法与噪声子空间算法进行抗干扰滤波的性能。
2噪声子空间滤波算法
设干扰噪声协方差矩阵的特征值分解为
（3-1）
特征值按顺序排列成：
，的P个大特征值对应P个干扰，以对应的P个特征向量为正交基的子空间为干扰子空间，即
；另外的N-P个相等的特征值为噪声特征值，对应的特征向量组形成噪声子空间的正交基为。
的逆可用特征值和特征向量表示为
（3-2）
则最优权矢量式为
（3-3）
其中，为一常数。
假设干扰功率远大于噪声功率，由和得
（3-4）
其中，为常数，可见位于噪声子空间，即是噪声特征向量的线性组合。
3数值分析
3.1生成数据验证
生成的干扰信号为单宽带干扰，其俯仰角为5度，信噪比为-21dB，选择第三通道为主通道。
干信比为70dB时，信号协方差特征值分解
后产生3个干扰特征值1个噪声特征值，即P=3。
可选取为噪声特征值对应的特征向量的线性组合，此时空域滤波抗干扰程序对各方向干扰信号的滤除情况如表3-1所示。
从表中得出基于噪声子空间算法的空域滤波抗干扰性能较好，不受干扰个数、干扰方向的影响。
表 3-1噪声子空间滤波算法空域滤波情况
3.2实采数据验证
图3.1为不同方向单宽带干扰经两种算法抗干扰后的相对能量分布，其中绿色的虚线代表经噪声子空间算法滤波后的相对信号能量，其
数值分析结果表明，基于噪声子空间滤波算法的空域滤波优于基于维纳滤波算法的空域滤波。