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根据中频数字化这一软件无线电思想实现扩频接收机是目前扩频通信研究的热点,在中频数字化扩频接收机体系结构内研究窄带干扰抑制技术具有重要的商业和军事应用价值。单天线条件下,以往的窄带干扰抑制研究理论成果丰富,但实用化研究不足,本文着重研究如何在数字化扩频接收机中实现抗窄带干扰自适应滤波技术,并根据扩频抗干扰的实际要求改进现有的自适应算法和抗干扰滤波技术。以往的扩频抗干扰文献多将扩频信号和背景热噪声假设为白噪声,由于在数字正交解扩解调中采用过采样和数字低通滤波,这一假设在数字化扩频接收机中并不成立。本文研究了扩频信号在过采样和有色背景噪声条件下的码辅助最优滤波理论,给出了上述条件下MMSE和约束MMOE最优滤波的输出SINR性能限,以此作为码辅助最优滤波和干扰估计抵消滤波的研究基准。为自适应实现码辅助最优滤波,本文系统总结了递归最小二乘(RLS)和盲递归最小二乘(BRLS)算法,以及两者基于正交三角分解(QRD)的并行计算结构。鉴于码辅助最优滤波需要求解滤波权值矢量,此时QR分解的计算并行性不如逆正交三角分解(IQRD),本文提出了基于IQR分解的BRLS算法,给出了IQRD-RLS/BRLS的脉动阵列并行计算结构。给出了IQR分解的免平方根、免除法计算结构,显著降低了计算量。在干扰估计抵消滤波中,以往的非线性滤波要求干扰抵消滤波后扩频信号功率远大于残余噪声功率,进而假设码片判决的误码片率基本为零,这一要求对军用扩频通信是不利的,而且也不符合扩频通信利用扩频增益降低误码率的原则。为此,考虑综合利用扩频增益,本文提出了部分解扩非线性滤波(PDNF),通过对经过干扰抵消的接收序列进行部分解扩,使得码片判决能够保持很低的误码片率,从而降低了对扩频信号发射功率的要求。为提高PDNF滤波的收敛速度和稳态输出信干噪比,本文研究了如何改进和应用现有的LMS类和RLS类自适应滤波算法。子带自适应滤波具有优秀的去相关能力,但需要分块更新滤波权值矢量,本文提出了快速更新子带自适应滤波(FRSAF)算法,实现了权值矢量的逐点更新。理论分析和仿真表明:将FRSAF用于PDNF滤波可以显著提高抗干扰滤波的收敛速度,并获得较高的稳态输出信干噪比。为在抗干扰滤波中实现并行计算并降低计算复杂度,本文重新提炼了基于QR分解的最小二乘格型(QRD-LSL)内插滤波器,提出将QRD-LSL内插滤波器用于PDNF滤波中,仿真表明:结合QRD-LSL内插滤波算法的PDNF抗干扰滤波在现有QRD-LSL-NIF滤波的基础上进一步提高了输出信干噪比。