噪比
- 保密通信中同相和正交通道失衡對干擾抑制性能的影響
出了接收機處信干噪比的表達式,以衡量收發(fā)信機處IQ通道失衡引起的信號失真程度;并給出了干擾抑制比的閉式解,以評估接收機處的協(xié)作干擾抑制能力。1 系統(tǒng)模型圖1展示了協(xié)作干擾掩護下的保密通信架構。其中,發(fā)射機同時發(fā)送協(xié)作干擾序列c(n)與保密信息序列s(n)以降低竊聽信道質量,并且在收發(fā)信機之間采用跳頻技術以躲避惡意電磁干擾。發(fā)射的協(xié)作干擾服從零均值高斯分布并與保密信息不相關,傳輸信道假設為加性高斯白噪聲信道[14]。圖1 協(xié)作干擾掩護的保密通信架構Fig.1
國防科技大學學報 2023年6期2023-12-08
- 面向通信抗干擾的智能反射面魯棒波束賦形設計*
，推導了接收信干噪比表達式，并以信干噪比最大化為目標進行了優(yōu)化問題建模。由于變量的耦合性及目標函數(shù)的非凸性，上述優(yōu)化問題難以直接求解。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題的次優(yōu)解。仿真結果表明，與基準算法相比，本文提出的算法通過在地面節(jié)點附近部署智能反射面，即使在無法獲取干擾機精確位置的條件下，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 所示的通信場景，假設發(fā)送機、干擾機裝配
通信技術 2023年9期2023-10-21
- 干擾環(huán)境下穩(wěn)健的MIMO雷達收發(fā)聯(lián)合方向圖設計方法
與跟蹤所需要的信噪比，而且還會增大接收回波中的雜波功率，造成發(fā)射能量的嚴重浪費。針對于此，由于MIMO雷達系統(tǒng)發(fā)射信號的協(xié)方差矩陣的秩不小于1，這使得MIMO雷達具有較多的發(fā)射端自適應自由度來對發(fā)射信號的協(xié)方差矩陣進行優(yōu)化，以設計出各種滿足實際需求的發(fā)射方向圖。在文獻[4]中提出了一種最小化旁瓣發(fā)射方向圖設計方法，雖然該方法可以利用現(xiàn)有的凸優(yōu)化程序包直接進行求解，但是所設計的發(fā)射方向圖具有較高的旁瓣增益。由于降低發(fā)射方向圖的峰值旁瓣可以降低電子對抗中可能被
現(xiàn)代導航 2023年3期2023-07-14
- 基于改進廣義線性組合算法的極化陣列穩(wěn)健波束形成
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)量較大時的性能，并針對GLC 算法的不足，提出了結合數(shù)據(jù)降噪預處理和MMSE 準則估計真實協(xié)方差矩陣的自動確定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，過大的DLL 將會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的GLC 算法，該算法在保持GLC 算法性能的同時具有更低的計算復雜度. YUAN[11]通過添加協(xié)方差矩陣相關
北京理工大學學報 2022年12期2022-12-20
- 聯(lián)合準則下的認知雷達波形設計
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則等。信息論在波形設計方面有著廣泛的應用,文獻[2]首先提出最大化雷達目標和回波之間的互信息來設計發(fā)射波形的方法,接收信號與目標沖激響應之間的互信息越大,目標識別或目標參數(shù)估計性能越好,以最大化互信息為優(yōu)化準則,通過拉格朗日乘子法求解最優(yōu)波形。文獻[3]提出一種基于雙互信息優(yōu)化準則的自適應波形設計方法。該方法同時以接收信號與目標沖激響
系統(tǒng)工程與電子技術 2022年11期2022-10-29
- 基于滑動DFT 復數(shù)LMS 的自適應尖刺消除方法
，使接收機的信干噪比下降8 ～10 dB[2]，甚至淹沒于噪聲信號之中。現(xiàn)實中有不少消除尖刺的方法，其中主動消除方法因其可在數(shù)字域進行消除，實現(xiàn)復雜度低而受到研究者的關注。主動消除法又包括陷波器法[2]和自適應濾波法[3]兩種，文獻[4]則表明這兩種方法可以相互等價。文獻[5-6]提出一種將最小二乘和DFT 相結合的算法，它提取每次DFT 后的基頻形成新的時間序列，并利用新序列相鄰數(shù)據(jù)的關系，對單頻的復指數(shù)信號有更好的頻率估計效果。本文我們將類似的思路應用
信息記錄材料 2022年6期2022-08-19
- 基于協(xié)方差矩陣重構和導向矢量優(yōu)化的波束形成算法
有較高的輸出信干噪比,能夠在一定程度上減弱協(xié)方差矩陣誤差和導向矢量失配等問題帶來的影響,同時在小快拍場景下也具有較好性能。仿真實驗驗證了所提算法的有效性。1 信號模型基于一維均勻線陣模型,陣列由M個各向同性的陣元組成。信號建模為窄帶遠場信號。假設信號與干擾和噪聲互不相關,根據(jù)文獻[1],則均勻線陣在k時刻的接收信號可以寫成式(1)其中:xs(k)=s(k)a0∈CM×1;和xn(k)∈CM×1分別代表期望信號,干擾信號和噪聲;s(k)代表期望信號的波形包絡
重慶大學學報 2022年7期2022-07-28
- 雙可重構智能表面輔助的聯(lián)合主被動干擾方法
者的最大接收信干噪比或在非完美CSI 情況下最大化竊聽者的中斷信干噪比。 文獻［20］研究多竊聽用戶場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［21］針對竊聽用戶配置多天線的場景，分析了統(tǒng)計CSI 已知時系統(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［22］面向
南京郵電大學學報(自然科學版) 2022年3期2022-07-26
- 面向配電網(wǎng)的5G 異構網(wǎng)絡部署策略*
本、終端加權信干噪比為優(yōu)化目標，采用遺傳算法求解部署方案，實現(xiàn)終端全覆蓋，提高重要配電終端的通信服務質量。1 系統(tǒng)模型5G 基站工作頻段高，信號衰減大，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足網(wǎng)絡建設低成本、高效益目標。微基站覆蓋半徑小，建造成本低，因而本文采用“宏微協(xié)同”的異構網(wǎng)絡架構，其網(wǎng)絡模型如圖1 所示。圖1 分層異構網(wǎng)絡模型2 配電終端重要性2.1 配電業(yè)務重要度針對非數(shù)值型指標，通過映射函數(shù)f1實現(xiàn)數(shù)值化：其中，
電子技術應用 2022年3期2022-04-19
- 穩(wěn)健協(xié)方差矩陣重構波束形成算法
假設干擾信號的干噪比(Interference to Noise Ratio, INR)為30 dB。目標信號的來波角度范圍為[θs- 5°,θs+5°]，兩個干擾信號的來波角度范圍分別為[θ1-5°,θ1+5°]和[θ2-5°,θ2+5°]，對應的離散Capon譜求和中，采樣間隔為1°?；诓淮_定集約束的最差性能最優(yōu)(Worst Case Probability Optimize, WCPO)波束形成[1]，概率約束(Probability constr
聲學技術 2022年1期2022-03-11
- 高動態(tài)跳頻載波跟蹤技術
度,尤其是在低載噪比的情況下,大的噪聲功率會使載波跟蹤環(huán)失鎖?？v觀前人的研究,可知解決這一矛盾的方式即在傳統(tǒng)結構中嵌入算法或改進環(huán)路結構提高環(huán)路對動態(tài)環(huán)境的容忍度。目前流行的一種最優(yōu)的估計方法是卡爾曼濾波,它利用實時狀態(tài)估計減少噪聲的影響,不斷地遞推、修正估計過程,得到關于狀態(tài)變量的一個最優(yōu)估計。該方法運算過程中數(shù)據(jù)量小,可用于動態(tài)實時場景。傳統(tǒng)跳頻系統(tǒng)的載波跟蹤利用收發(fā)雙方預先知道的跳頻圖案和當前運動載體速度測量值估計出下一個跳頻駐留時間開始時刻引入的多
系統(tǒng)工程與電子技術 2022年2期2022-02-23
- TDD大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中兩種新的下行預編碼方案
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[14]在導頻復用情況下，分析了MRC和ZF預編碼的下行鏈路可實現(xiàn)速率，并推導出MRC和ZF預編碼的可實現(xiàn)速率表達式封閉的近似解。本文在傳統(tǒng)MRC和ZF預編碼的基礎上，推導出新的預編碼NMRC和NZF的表達式，并與傳統(tǒng)MRC和ZF預編碼下行鏈路SINR和頻譜效率的性能進行了仿真比較。文獻[15]提出了基于多小區(qū)MMSE的預
電子與信息學報 2021年11期2021-12-02
- 利用雙極性天線探測及削弱多路徑效應的方法
極性天線、基于載噪比的多路徑探測、多路徑削弱技術與實測數(shù)據(jù)分析四個部分展開研究。首先介紹了全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System,GPS)信號的極化特性,詳細說明了雙極性天線的構成,并且分析了雙極性天線接收信號的情況;其次,對于基于載噪比的多路徑探測有一個較為清晰的認識,為后續(xù)的實測數(shù)據(jù)分析提供理論依據(jù);然后,對于多路徑效應的削弱技術做了簡要說明;最后,應用雙極性天線和ublox公司的芯片組成簡單的GPS接收機,獲取實測數(shù)據(jù)。利用
北京測繪 2021年7期2021-07-28
- 基于SPWVD和改進AlexNet的復合干擾識別
顯示了在干（信）噪比為0 dB下目標信號和復合干擾信號的SPWVD時頻圖。從圖2可以發(fā)現(xiàn)，7種時頻圖特征差異明顯，因此通過SPWVD分布圖來實現(xiàn)復合干擾信號的識別成為可能。圖1 兩個信號疊加的時頻圖Fig.1 Time-frequency diagram of two superimposed signals圖2 目標信號和復合干擾信號的SPWVD時頻圖Fig.2 SPWVD time-frequency diagrams of target signal
數(shù)據(jù)采集與處理 2021年3期2021-06-22
- 窄帶與脈沖干擾對衛(wèi)星導航信號載噪比的影響
研究壓制干擾對載噪比的影響.壓制干擾的原理比較簡單，主要采取將一定頻率的大功率信號送入接收機的方式，使接收機內信號載噪比降低以至無法正確捕獲和跟蹤衛(wèi)星導航信號，嚴重影響接收機正常運作.壓制干擾進入接收機的功率大小通常用干信比或干噪比來評估，一個接收機可容忍的干噪比或干信比是有一定范圍的.除干擾功率外，干擾的樣式、干擾的持續(xù)時間、干擾頻率與信號頻率的關系等，也都會影響接收機內載噪比的變化.全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)(GNSS)接收信號的載噪比一般在35 ～55 dB·
全球定位系統(tǒng) 2021年1期2021-03-26
- 基于可行點追蹤-連續(xù)凸逼近的MIMO雷達相容性波形設計
以最大化最差信干噪比為準則，使用迭代算法實現(xiàn)了MIMO空時信號編碼與空時濾波器的聯(lián)合設計；為實現(xiàn)MIMO雷達的相容性波形與濾波器聯(lián)合優(yōu)化，文獻[8]借助對偶上升法(Dual Ascent Method，DAM)[9]，通過最小化雷達在其他己方電磁設備所工作的空頻區(qū)域內的譜能量，實現(xiàn)對相容性波形的優(yōu)化，相容性波形設計問題可看作一類非信號依賴性干擾抑制問題；文獻[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式解
雷達與對抗 2021年4期2021-03-18
- 聯(lián)合時間反演與跳空通信的安全傳輸方案
的信道對系統(tǒng)信干噪比的影響。理論分析和仿真結果表明，當竊聽者位于聚焦區(qū)域內且配備的天線數(shù)大于發(fā)送端時，系統(tǒng)也能獲得良好的保密性能。1 系統(tǒng)模型和問題描述圖1為時間反演聯(lián)合人工噪聲系統(tǒng)模型。發(fā)射端配備M根天線，合法接收端配備單根天線，竊聽端配備N根天線且M≤N。在該模型中，假設竊聽端為被動竊聽，即合法通信雙方都不知道竊聽者是位于聚焦區(qū)域內還是聚焦區(qū)域外。假設信道是慢變且互易的，將合法通信雙方之間的信道沖激響應(channel impulse response
計算機工程與設計 2020年12期2020-12-28
- 毫米波大規(guī)模MIMO 系統(tǒng)中的一種低復雜度的混合波束賦形方案*
以獲得良好的信干噪比和頻譜效率性能。1 系統(tǒng)模型設大規(guī)模MIMO 基站（Base Station，BS）端服務于K個用戶，BS 處設置M個接收天線。1.1 陣列模型智能天線屬于陣列天線，由多個相同的全向天線組成。陣列結構可以有多種形式，常見的有均勻直線陣（Uniform Linear Array，ULA）、平面陣以及均勻圓陣（Uniform Circular Array，UCA）等，如圖1 所示。圖1 陣列結構本文采用均勻直線陣，陣列響應表達式如下：式中，
通信技術 2020年12期2020-12-23
- 基于最大系統(tǒng)容量的預編碼算法
第k個用戶的信干噪比.所以K個用戶的總容量為(1)通過對基站和中繼節(jié)點的預編碼矩陣設計,提高通信系統(tǒng)的用戶總容量.以最大化系統(tǒng)容量為準則,可以將問題轉化[7]:1.1 采用高信干噪比時對目標函數(shù)近似的方法式(2)～式(4)的優(yōu)化問題,我們能夠運用MIMO固定中繼系統(tǒng)的容量下限來進行求解.利用通信系統(tǒng)工作在高信噪比條件下對上述優(yōu)化問題進一步簡化,假設發(fā)送端已經(jīng)獲得了信道矩陣,首先對基站到中繼的信道矩陣H1進行SVD分解[8],即WB=V1ΛB.(5)已知中繼
沈陽大學學報(自然科學版) 2020年3期2020-06-23
- 雷達自適應旁瓣對消抗干擾性能分析
，本文提出以信干噪比增益作為評價ASLC系統(tǒng)抗干擾性能的指標。本文首先介紹了自適應旁瓣對消的基本原理及加權系數(shù)的求解方法，以干擾對消比作為性能指標進行了仿真分析；給出信干噪比增益公式，采用信干噪比增益作為評價ASLC系統(tǒng)的改進性能指標，并對其合理性分別設置射頻噪聲干擾、噪聲調頻干擾、噪聲調相干擾3種干擾樣式進行仿真驗證。仿真結果表明，將信干噪比增益作為評價ASLC系統(tǒng)的性能指標是合理的。1 雷達自適應旁瓣對消原理自適應旁瓣對消的目的是自適應地對消從天線旁瓣
艦船電子對抗 2019年5期2019-12-04
- 認知無線網(wǎng)絡的Rubinstein博弈頻譜共享方法研究
認知用戶的通信干噪比作為依據(jù)對用戶進行分類和排序，分析并推導認知用戶在此策略下的速率總收益，并進行實驗驗證。1 博弈模型1.1 羅賓斯坦(Rubinstein)博弈Rubinstein博弈模型是一種聯(lián)盟內參與者信息互通的動態(tài)博弈。假設聯(lián)盟中存在兩個參與者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”；由于聯(lián)盟中信息是互通的，B根據(jù)A的“出價”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”，然后再由A考慮是否接受，以此
測控技術 2019年5期2019-09-20
- 干擾對北斗信號接收性能的影響評估
] 評估了等效載噪比在單頻干擾和高斯窄帶干擾條件下對誤碼率的影響，并比較其不同。相關成果中大多是對接收過程中某幾個階段的指標做了相應研究，對于北斗接收性能的整體研究還相對較少。為此，結合GPS 信號接收性能的研究方法，以窄帶干擾為例，從干擾對等效載噪比的影響出發(fā)，對于擾條件下北斗信號接收性能中的捕獲性能、載波跟蹤性能、碼跟蹤性能和解調性能進行全面分析，并給出相關的評估參數(shù)與等效載噪比的關系及計算方法。最后利用Matlab軟件對評估參數(shù)進行仿真，給出了一種較
中國民航大學學報 2019年3期2019-08-01
- MIMO雷達空時編碼和接收權聯(lián)合穩(wěn)健設計
據(jù)最大化輸出信干噪比(Signal-Inference-Noise Ratio, SINR)[10]準則，基于波形恒模特性、旁瓣及雜波抑制等約束，在目標空時頻導向矢量不確定凸集上構建收發(fā)聯(lián)合穩(wěn)健優(yōu)化問題以最大化最差情況下輸出信干噪比，進而改善系統(tǒng)檢測概率的穩(wěn)健性。為求解復雜的非線性問題，筆者提出一種迭代算法，其中每步都可轉化為半定規(guī)劃問題[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陣，接收及發(fā)
西安電子科技大學學報 2019年2期2019-04-22
- 基于多普勒特征恢復的聲矢量陣魯棒自適應波束形成方法
形成器的輸出信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio, SINR)定義為仿真實驗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，同時波束方向圖主瓣對準期望目標信號方向，而傳統(tǒng)的Capon波束形成方法則不能成功提取期望信號，在低信噪比的情況下，性能下降更為明顯。仿真實驗2：輸出信干噪比隨信噪比變化曲線圖1 三種方法的波束方向圖：快拍數(shù)固定為50，信噪
聲學技術 2018年6期2019-01-11
- 改進粒子群優(yōu)化算法自適應波束形成技術
7]時，輸出信干噪比下降，方向圖惡化嚴重，甚至不能保留主瓣特性和生成準確零陷。自適應方向圖控制作為一個困難的非線性優(yōu)化問題，已有的許多經(jīng)典方法可以參考，但常常無法推廣[8]，而進化算法被證明是得到此類問題最優(yōu)解的有效方法[2]。因此，諸如遺傳算法（Genetic Algorithm）[9]、蟻群優(yōu)化算法（Ant Colony Optimization）[10]、模擬退火算法（Simulated Annealing）[11]等進化算法均被廣泛應用于陣列方向圖
艦船科學技術 2018年9期2018-10-15
- 提升空時自適應檢測性能的多輸入多輸出雷達穩(wěn)健波形設計
,最大化輸出信干噪比。需要注意的是,設計發(fā)射波形需要利用場景及目標的先驗知識,而此先驗知識只可通過估計得到,因而不可避免地會存在估計誤差,進而基于所得非確知先驗信息而獲得的優(yōu)化發(fā)射波形會嚴重影響MIMO雷達的目標檢測及參數(shù)估計性能[6]。因此,提升STAP檢測概率穩(wěn)健性的波形設計成為了MIMO雷達領域的研究熱點。為提升MIMO雷達監(jiān)測性能,正交頻分復用(OFDM)技術[7]以及STAP技術[8]被引入MIMO雷達領域。OFDM雷達可利用多個正交子載波并行檢
西安交通大學學報 2018年8期2018-08-14
- 基于陣列天線結構優(yōu)化的自適應抗干擾技術
足，提高輸出信干噪比，增強導航的抗干擾能力。1 自適應波束形成技術的基本原理陣列是由一系列陣元根據(jù)相應的形狀排列組合而成，其結構如圖1所示[8]。主要以擁有M個陣元、陣元間距d為半波長的均勻線陣為基本數(shù)學模型結構，且定義入射信號方向與天線陣列的法線夾角為θ。圖1 均勻線陣的結構將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的相對時延，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)可以看
無線電工程 2018年8期2018-07-16
- 深空通信中基于小波閾值算法的弱信號檢測
信號非常微弱、信噪比極低以至于接收端不能夠完成信號的解調與譯碼。小波閾值法是一種能夠被應用于在弱信號提取中的解決算法，后文中會給出小波閾值算法的詳細步驟并且對估算信號與實際信號之間載噪比和相關性進行了仿真。另外，根據(jù)對采用了平移小波閾值變換法與未采用平移小波閾值變換法的仿真結果進行對比分析。根據(jù)分析結果本文得出最后結論：小波閾值算法能夠有效提升信號的載噪比以及估算信號與實際信號之間的相關性，經(jīng)過這種方法的弱信號檢測處理，可以改善信號接收系統(tǒng)的工作性能；另外
網(wǎng)絡安全技術與應用 2018年7期2018-07-07
- 基于寬窄帶功率比值法的GNSS載噪比估計改進方法*
5)1 引 言載噪比C/N0是全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)(Global Navigation Satellite Syste,GNSS)接收機的一個重要控制參量，除了可以利用它檢測信號質量好壞來判斷衛(wèi)星是否可用，從而篩選參與定位解算的衛(wèi)星外，還可以輔助接收機對衛(wèi)星信號的捕獲與跟蹤。信號捕獲門限與信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)有著直接關系，信號跟蹤環(huán)路的鎖定檢測和接收機性能的預估也都與載噪比的測定相關[1]。信噪比是信號功率與噪聲功率之比
電訊技術 2018年5期2018-05-28
- 基于虛擬天線的自適應波束形成零陷改善方法
假設仿真條件為信噪比為-20 dB,干噪比為80 dB。在窄帶干擾情況下對高階累積量法、延推法、內插變換法進行陣元虛擬拓展后的陣列與真實陣列的抗干擾情況進行了比較。其中內插變換法區(qū)域劃分為(20°～30°，130°～140°)，步長為0.1°。從圖5(a)中可以看出，幾種陣列都可以準確地形成干擾抑制零陷，但經(jīng)過陣元虛擬拓展后，基于內插變換法的陣元虛擬拓展陣列形成的零陷深度較原天線陣較淺，而延推法形成的零陷深度較真實4元陣列形成的零陷深度更深，基于高階累積量
無線電工程 2018年11期2018-02-13
- 單認知用戶的波束形成算法?
實現(xiàn)信號的最佳信噪比接收。常見的波束形成準則有最大信噪比準則（MAX-SNR），最小方差無失真準則（MVDR）。許多文獻在基于這兩種準則的基礎上提出了新的算法。然而，這些準則都是適用于傳統(tǒng)的波束形成技術的?；诖耍菊卵芯苛嘶趩握J知用戶的波束形成算法，通過與經(jīng)典算法相比，提出的算法更適用于認知無線電網(wǎng)絡環(huán)境下的波束形成，該算法在保證授權用戶正常通信的前提下最大化認知用戶信干噪比。實驗表明在認知無線電環(huán)境下，本算法能夠保證授權用戶和認知用戶的通信質量從而提
艦船電子工程 2018年1期2018-02-07
- 新 型 無 線 電 測 向 定 位 研 究
了每個用戶的信干噪比需求，算法不符合認知無線電網(wǎng)絡中用戶信干噪比滿意度的特點。Saraydar和Mandayam于2002年提出了Saraydar-Mandayam算法，該算法沒有考慮到信干噪目標，對用戶基本的通信質量要求沒有約束。因此收斂后的信干噪比有可能低于用戶的目標值，嚴重的影響了認知無線電網(wǎng)絡的系統(tǒng)性能。Koskie和Gajic于2005年提出了Koskie-Gajic算法，通過適當降低收斂時的信干噪比大幅降低了用戶的發(fā)射功率，該算法過分強調對用戶
實驗室研究與探索 2017年12期2018-01-29
- 認知MIMO網(wǎng)絡中增強型干擾對齊算法
傳統(tǒng)基于最大信干噪比的干擾對齊算法，在發(fā)送多數(shù)據(jù)流時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題，提出一種充分考慮數(shù)據(jù)流間干擾并進行迭代限制的干擾對齊算法。首先，次用戶通過編碼設計消除主次間的干擾；然后，在消除主用戶之間和次用戶之間干擾時，根據(jù)信道互易性，運用廣義瑞利熵計算基于最大信干噪比算法的預編碼與干擾抑制矩陣，并在迭代過程中，每次迭代始終使預編碼與干擾抑制矩陣先滿足干擾功率在期望信號空間最?。蛔詈?，結合次用戶間MIMO干擾信道、主次用戶間構
計算機應用 2017年9期2017-11-15
- 對抗MIMO雷達的低截獲干擾信號設計
保證對雷達的信干噪比小于雷達可檢測目標門限的前提下，最小化干擾信號的功率，從而使干擾信號難以被截獲，有效節(jié)省了干擾資源。通過分析MIMO雷達信號模型，假設MIMO雷達采用非匹配濾波器對干擾和噪聲進行抑制，推導了MIMO雷達輸出信干噪比的表達式，將其作為干擾信號設計的約束條件，最小化干擾信號總功率，得到了干擾信號功率優(yōu)化分配的方法。仿真結果表明，相比較于未進行干擾功率優(yōu)化設計的干擾信號，在達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雷達；
航天電子對抗 2017年4期2017-09-16
- 認知網(wǎng)絡中基于博弈論的聯(lián)合功率控制與速率分配算法
速率和較高的信干噪比(SINR)，并且減小了用戶間的干擾，提高了次用戶系統(tǒng)容量。認知無線電; 博弈論; 多小區(qū); 功率控制; 速率控制0 引言認知無線網(wǎng)絡中，功率控制技術是解決主、次用戶共存網(wǎng)絡中的干擾問題的關鍵技術。近年來，博弈論被廣泛地應用到功率控制的研究中。文獻[1]是經(jīng)典的分布式功率控制算法，該算法比較簡單容易實現(xiàn)，但是該算法下的次用戶的發(fā)射功率較大，導致用戶間的干擾較大。文獻[2]提出的K-G算法由于過于強調降低能量的消耗而使得自私用戶付出的代價
計算機應用 2017年6期2017-09-03
- 基于大規(guī)模天線技術的攜能傳輸功率分配研究
同時兼顧接收信干噪比約束和能量收獲要求。通過詹森不等式推導出接收端的信干噪比下限，并運用隨機矩陣中威沙特陣知識對用戶的信干噪比下限進行簡化。仿真結果表明，所提方案性能相比傳統(tǒng)平均功率分配方案更優(yōu)，節(jié)省了大量的基站功率。大規(guī)模天線技術 功率分配 時分雙工 無線攜能0 引 言隨著無線通信技術的發(fā)展，為了滿足日益增長的數(shù)據(jù)傳輸需求。第五代移動通信標準(5G)采用了大規(guī)模天線技術(Massive MIMO)，即在基站端部署上百根的天線，充分挖掘分集增益、功率增益和
計算機應用與軟件 2017年8期2017-08-12
- 一種四元數(shù)域魯棒自適應波束形成方法
條件下其輸出信干噪比優(yōu)于現(xiàn)有的四元數(shù)域自適應波束形成方法。陣列信號處理；魯棒自適應波束形成；四元數(shù)；模型失配0 引 言自適應波束形成作為陣列信號處理的主要研究內容之一，廣泛應用于雷達、聲吶、無線通信、醫(yī)學影像以及地震探測等眾多領域[1-3]。矢量傳感器構陣列由于能夠獲取和利用入射信號的極化信息，完成空-時-極化域聯(lián)合濾波，進而提高波束形成器性能，一直以來備受關注[4-5]。多元數(shù)建模方法相比于常規(guī)復數(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)的多層次和
中國電子科學研究院學報 2017年2期2017-06-05
- 基于凸優(yōu)化的魯棒GPS空時抗干擾算法
同的快拍數(shù)下信干噪比更好，對方向矢量誤差具有一定的魯棒性。GPS；抗干擾；矩陣重構；凸優(yōu)化；自相關；波束形成；約束最優(yōu)化；MATLAB；波長全球定位系統(tǒng)(GPS)的精密應用受到日益復雜的電磁環(huán)境及各類衛(wèi)星導航干擾技術的挑戰(zhàn)。各類干擾對GPS接收機的精度、可用性、完好性構成嚴重威脅?？諘r自適應濾波(STAP)抗干擾技術可以抑制多種干擾，但在實際應用中陣列誤差將導致空時濾波算法性能急劇下降。另外，由于天線接收平臺的運動、干擾位置的快速變化等原因，導致假定的方向
西北工業(yè)大學學報 2016年6期2017-01-03
- 北斗GEO衛(wèi)星多徑誤差的分析與估計
70%.本文從載噪比和GEO衛(wèi)星多徑誤差的關系出發(fā),針對GEO衛(wèi)星多徑誤差,提出一種新的多徑估算方法,實驗證明該方法對GEO衛(wèi)星多徑誤差的估計誤差小于0.5%.GEO衛(wèi)星多徑誤差;載噪比;多項式擬合0 引 言隨著鐘差、電離層誤差、對流層誤差的消除技術越來越成熟,多徑誤差逐漸成為影響定位精度的主要因素。多徑誤差具有不確定性,因此關于多徑的處理一直沒有很合適的方法,全球定位系統(tǒng)(GPS)將多徑誤差當作噪聲來處理[1]。北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)由5顆地球靜止軌道(GEO
全球定位系統(tǒng) 2016年5期2016-12-21
- 基于罰函數(shù)和特征空間的子陣級自適應波束形成
得較好的輸出信干噪比. 通過陣列方向圖及輸出信干噪比的計算機仿真驗證該算法的有效性.自適應波束形成；子陣級；線性約束；罰函數(shù)；干擾子空間自適應數(shù)字波束形成(ADBF)算法在通信、雷達、聲吶、地震勘探和醫(yī)學圖像等領域有著廣泛的應用，一般情況下，自適應波束形成算法是在一定理想條件下提出來的，但是在實際環(huán)境中往往存在許多誤差以及非理想因素，面對復雜的電磁環(huán)境，穩(wěn)健性自適應波束形成算法[1-4]得到了廣泛的應用. 通常穩(wěn)健性自適應波束形成算法是在采樣矩陣求逆(SM
北京理工大學學報 2016年5期2016-11-22
- 寬帶認知雷達低峰均比波形快速設計算法
基于最大輸出信干噪比(SINR)的低峰均比(PAR)波形設計算法。通過將原波形優(yōu)化問題等效為接收權值與低峰均比波形的聯(lián)合優(yōu)化問題，同時利用循環(huán)優(yōu)化的思想，提出了一種低峰均比波形快速設計算法。相比于現(xiàn)有的梯度法以及凸優(yōu)化算法，該算法所設計的恒模波形信干噪比與二者相當，但算法實現(xiàn)難度明顯變小，計算復雜度明顯降低。仿真結果證實了算法的有效性。寬帶認知雷達； 距離擴展目標； 波形設計； 低峰均比(PAR)波形； 輸出信干噪比(SINR)； 循環(huán)優(yōu)化認知雷達是一種能
航空學報 2016年2期2016-02-24
- MU-MIMO用戶調度和預編碼跨層聯(lián)合優(yōu)化
題，利用最大信漏噪比(Signal to Leakage plus Noise Ratio，SLNR)算法的優(yōu)越性，提出一種基于SLNR算法的用戶調度和預編碼的跨層聯(lián)合優(yōu)化策略，利用迭代搜索最優(yōu)用戶組，并在預編碼中加入功率分配。仿真結果表明，新策略比傳統(tǒng)算法能夠提升系統(tǒng)吞吐量,并改善誤碼率性能，同時使系統(tǒng)具有較低的復雜度。多用戶多輸入多輸出；最大信漏噪比算法；用戶調度；預編碼用戶對通信的速率和可靠性等要求在不斷提升。多輸入多輸出(Multiple Inpu
西安郵電大學學報 2015年1期2015-06-23
- 一種改進的功率比值法載噪比估算算法
進的功率比值法載噪比估算算法傅金琳1,2，趙子陽2，李醒飛1（1. 天津大學 精密儀器與光電子工程學院，天津 300072；2. 天津航海儀器研究所，天津 300131）針對GPS載噪比估算方法功率比值法中出現(xiàn)的導航電文翻轉敏感問題，提出改進算法。改進算法根據(jù)對I路符號判決結果對導航數(shù)據(jù)位進行預測，基于預測結果消除載噪比估算中導航電文的影響，達到消除導航電文翻轉影響的效果。理論計算分析證明該算法能夠提高載噪比的估算精度，提升載噪比的更新率，從而提升系統(tǒng)的靈
中國慣性技術學報 2015年5期2015-06-05
- MIMO 干擾信道中一種新的分布式迭代預編碼算法
本文根據(jù)虛擬信干噪比和實際信干噪比最大原則（為了和虛擬信干噪比這個概念相對應，文中將通常所說的接收端接收信號的信干噪比稱為實際信干噪比，這樣第3 章所提算法可稱為最大虛實信干噪比迭代算法），提出了MIMO 干擾信道下分布式預編碼算法。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，黑斜體小寫字母表示向量，黑斜體大寫字母表示矩陣，I表示是單位陣，C表示復數(shù)域，E(·)表示期望，‖A‖ 表示求矩陣A的F范數(shù)，AH表示A的共軛轉置，Vm
計算機工程與應用 2015年16期2015-04-17
- 極化陣列抗主瓣干擾性能研究
那么陣列輸出信干噪比對干擾協(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式為可見，針對主瓣干擾，期望信號和主瓣干擾到達角接近，空域匹配系數(shù)接近于1，此時可以通過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，主瓣干擾才會影響期望信號的接收.當存在多個干擾時
電波科學學報 2015年3期2015-03-08
- 一種接收相干信號的盲多波束形成方法
基于最大輸出信干噪比準則,該方法可以有機地把期望信號和相干信號結合起來,并能有效抑制非相干干擾信號,使得輸出信干噪比達到最大,因而稱為最優(yōu)波束形成器。但是該波束形成器需要已知相干信號的來波方向以及各個相干信號的強度。這在實際中是很難得到的。近年來,在假設事先估計得到相干信號來波方向或是不相關干擾信號來波方向的前提下,人們提出了幾種能有效接收相干信號(即把期望信號和相干干擾信號有效組合起來)的自適應波束形成方法[4-6]。這些算法雖然都能有效地接收相干信號,
雷達科學與技術 2015年6期2015-01-22
- LTE-A中繼系統(tǒng)基于OFDMA的干擾解決算法*
戶獲得更好的信干噪比。對于傳統(tǒng)的LTE-A系統(tǒng),中繼均勻分布在小區(qū)半徑2/3處，基站和中繼都采用全向天線[4]。位于基站覆蓋范圍內的用戶可以直接與基站進行通信，稱其為一跳用戶(即基站用戶)；位于小區(qū)邊緣的用戶可以通過中繼和基站進行通信，稱其為兩跳用戶(即中繼用戶),以達到擴展小區(qū)覆蓋范圍的目的。然而由于中繼的引入，LTE-A系統(tǒng)出現(xiàn)基站到用戶和基站到中繼再到用戶兩種通信方式，破壞了原有小區(qū)內OFDMA資源正交的特性，因此小區(qū)內存在三種干擾類型：基站對中繼服
電子技術應用 2014年3期2014-12-07
- 一種基于導航接收機的ADC動態(tài)有效位測量方法
的動態(tài)范圍通過載噪比測量。載噪比估計方法采用寬窄帶載噪比估計法，具體方法如下[13]：計算不同的噪聲帶寬1/T和1/2T條件下I、Q支路的總功率測量值，分別為WBP和NBP，其對應的數(shù)學期望分別為E(WBP)和E(NBP)，對E(WBP)和E(NBP)的平均值進行歸一化處理，得到(5)則，對應的載噪比為(6)2 實測結果對比上面介紹了兩種常用的ADC動態(tài)有效位測量方法以及基于解擴輸出載噪比的測量方法，通過實測數(shù)據(jù)對比譜分析法和基于解擴輸出載噪比的測量方法。
全球定位系統(tǒng) 2014年1期2014-08-21
- 均勻直線陣下通用信號模型穩(wěn)健波束形成算法
分析了期望信號信噪比、指向誤差、快拍數(shù)及失配約束參數(shù)對輸出信干噪比的影響.仿真實驗表明,通過對接收數(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;均勻直線陣;通用信號模型;數(shù)據(jù)共軛重排波束形成作為重要的陣列信號處理技術,其主要目的是將天線陣列接收的不同來向信號進行采樣,通過一定的加權增強有用信號,同時抑制其他來向的信號.在理想情況下,采樣矩陣求逆(Sample Matrix Inversion,S
西安電子科技大學學報 2014年5期2014-07-25
- 穩(wěn)健的全陣波束形成方法
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性增大。自適應波束形成；相干干擾；穩(wěn)健性；陣列孔徑1 引言在自適應陣列處理中，由于多徑效應或人工干擾的存在使期望信號與干擾相干，直接應用常規(guī)波束形成將引起期望信號相消[1]，使波束形成性能急劇下降[2-3]，因此存在相干干擾時的自適應波束形成技術已引起人們的廣泛關注。有相干干擾時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?？臻g平滑算法[4-7]是克服相干干擾環(huán)境下期望信號相消
計算機工程與應用 2014年6期2014-07-07
- 基于波束形成天線抗干擾接收機的測試研究
優(yōu)準則包括最大信噪比準則 （Maximum Signal to Noise Ratio，MSNR）[5]、最小均方誤差準則（Minimum Mean Square Error，MMSE）[6]、線性約束最小方差準則 （Linearly Constrained Minimum Variance，LCMV）[7]等。其中，MMSE準則和LCMV準則的計算量是最小的，但是MMSE準則要求預先知道期望信號的來向，這對衛(wèi)星導航抗干擾接收機來說是不現(xiàn)實的，所以不適合作
電子設計工程 2013年10期2013-06-23
- 基于半正定松弛的MIMO系統(tǒng)下行鏈路預編碼方案
于每個用戶的信漏噪比(SLNR)的MIMO系統(tǒng)廣播信道預編碼技術得到了較多關注[1-4]。在基站完全已知信道狀態(tài)信息時，文獻[1]定義了各用戶的信漏噪比，并給出了最大化信漏噪比時的預編碼矩陣的閉式解，發(fā)現(xiàn)其比迫零(ZF)預編碼方法具有更好的誤碼率性能和更高的系統(tǒng)和容量。文獻[2]指出在低噪聲方差時，最大化信漏噪比方法存在同道干擾抑制和噪聲干擾抑制不平衡問題，提出將噪聲方差項進行分段修正來設計預編碼器，從而提高了系統(tǒng)的誤碼性能和容量。文獻[3]將其結合Ala
電子與信息學報 2012年2期2012-04-29
- 幅相誤差對衛(wèi)星導航抗干擾性能影響
抗干擾后輸出信干噪比的影響，接著進行了大量的仿真實驗驗證了理論分析的正確性，并且得到以下結論：幅相誤差校正主要校正陣列接收通道的相位誤差對抗干擾性能的影響，而陣列接收通道的幅度誤差對抗干擾性能的影響校正效果有限，在射頻前端設計時，應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，假設各通道噪聲為相互獨立的加性高斯白噪聲，且與信號及干擾不相關，均值為0，方差為σ2n。對于點頻幅相誤差校正，陣列接收數(shù)據(jù)
電子設計工程 2012年9期2012-02-15
- A/D量化位數(shù)對抗干擾性能影響
衛(wèi)星導航信號的信噪比對捕獲性能有很大影響[1]。由于目前導航系統(tǒng)一般采用中頻數(shù)字化的處理方法，接收機A/D采樣量化時會給衛(wèi)星導航信號帶來信噪比的損耗，并且隨著A/D量化位數(shù)的增高，導航信號的信噪比損耗也隨之減小[2]。目前大多數(shù)商用的GPS接收機采用的是1位量化器，高端的接收機采用的是1.5或者3位的量化器[3]。通常為了降低造價和延長使用壽命，衛(wèi)星導航系統(tǒng)的發(fā)射功率僅有幾毫瓦，到達地面的導航信號更加微弱[4]。以GPS衛(wèi)星導航系統(tǒng)為例，其到地面的信號功率
電子設計工程 2012年15期2012-01-15
- 認知無線多跳網(wǎng)中保證信干噪比的頻譜分配算法
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[6～8]。一般使用優(yōu)化理論或博弈論等數(shù)學工具來最大化節(jié)點或者系統(tǒng)總的信干噪比。此類算法盡管以最大化信干噪比為目標函數(shù)，然而并不能滿足節(jié)點最低接收信干噪比的要求，且不
通信學報 2011年11期2011-08-14
- 一種新的基站空域協(xié)作干擾抑制方案
區(qū)中心的用戶信干噪比高，所以對于小區(qū)中心用戶沒有進行小區(qū)協(xié)作的必要；而對于小區(qū)邊緣噪聲受限的用戶，通過小區(qū)間協(xié)作帶來的增益較小，消除對鄰居小區(qū)用戶的干擾同時將會消耗自己基站發(fā)送給本小區(qū)用戶信號的空間自由度。若讓基站成簇地進行協(xié)作，則可降低預編碼矩陣計算的復雜度[3]。通過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的開銷。在此背景下提出基于動態(tài)簇的協(xié)作方案，其特點是在分布式算法的基礎上動態(tài)形成協(xié)作簇，這樣既可以降低反饋開銷，又可以靈活地降低干擾。
通信技術 2011年9期2011-08-11
- 基于SMI-LMS的自適應旁瓣干擾抑制算法研究*
算法滿足最大信干噪比準則［2］:式中Ri+n即為干擾噪聲協(xié)方差矩陣，RS為期望信號的自相關矩陣，w為權矢量。其最優(yōu)權矢量表達式為［2］式中Ri+n為干擾噪聲協(xié)方差矩陣，a(θ0）為期望信號的導向矢量。實際上，信號、雜波和干擾環(huán)境往往是先驗未知的，Ri+n的準確值無法得到，只能通過采樣數(shù)據(jù)得到其最大似然估計［3-4］:該算法在快拍數(shù)較多時要進行自相關矩陣的估計和矩陣求逆運算，同樣具有很大的計算量，不利于算法的實時實現(xiàn)。文章提出的SMI-LMS算法，利用了兩種
雷達與對抗 2011年4期2011-06-08
- 基于互譜測度法的多通道SAR散射波干擾抑制研究
且有根據(jù)最大信干噪比準則[1]，可以求得最優(yōu)加權矢量為式(6)中，R為干擾加噪聲協(xié)方差矩陣。υ為空間-快時間導向矢量，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個通道接收到的干擾，Q為估計干擾協(xié)方差矩陣時所構建的干擾矢量的個數(shù)。Wopt使得快時間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干擾加噪聲協(xié)方差矩陣R進行譜分解[9]，則有式(11)中，
電子與信息學報 2010年10期2010-03-27