窄带抗干扰技术原理及应用

卫星导航接收机中窄带干扰抑制算法
卫星导航接收机是一种用于接收全球定位系统（GPS）信号的设备。

然而，在实际应用中，卫星导航接收机常常会受到各种干扰，其中最常见的是窄带干扰。

窄带干扰是指在接收机频带内出现的狭窄频率干扰信号，它会对接收机的性能产生严重影响，降低定位精度和可靠性。

为了解决这个问题，研究人员提出了一种窄带干扰抑制算法。

该算法基于自适应滤波器和频域分析技术，能够有效地抑制窄带干扰信号，提高接收机的性能。

具体来说，该算法首先通过频域分析技术对接收信号进行频谱分析，确定干扰信号的频率和带宽。

然后，利用自适应滤波器对干扰信号进行抑制，使其在接收机输出中的功率降至最小。

最后，将抑制后的信号送入解调器进行解调和定位。

该算法具有以下优点：
1. 高效性：该算法能够快速准确地抑制窄带干扰信号，提高接收机的性能。

2. 自适应性：该算法能够自适应地调整滤波器参数，适应不同的干扰信号特征。

3. 可靠性：该算法能够有效地抑制干扰信号，提高接收机的可靠性和稳定性。

窄带干扰抑制算法是卫星导航接收机中一种重要的信号处理技术，它能够有效地抑制窄带干扰信号，提高接收机的性能和可靠性。

未来，随着卫星导航技术的不断发展，该算法将会得到更广泛的应用和发展。

北斗卫星导航接收机抗窄带干扰技术研究抗干扰技术一直是卫星导航通信方向研究的前沿,特别是在军事领域的应用,是决定信息化战争成败的关键因素之一。

虽然我国卫星导航系统起步晚,但发展迅速。

对干扰抑制技术的不断研究会在更加完善的第三代北斗卫星导航系统(Beidou Navigation Satellite System,BDS)中发挥不可或缺的作用。

接收机天线收到的导航信号微弱,容易受到周围电磁波和干扰的破坏。

窄带干扰(Narrowband Interference,NBI)是接收机常见的干扰类型。

为了提高接收机抗窄带干扰的性能,有必要在接收机中加入窄带干扰抑制模块。

本文主要深入的研究了时域和频域的自适应抑制窄带干扰的方法,并选择了一种频域自适应门限算法进行了硬件实现。

以接收机收到的卫星导航信号和噪声、干扰的混合信号为前提,本文主要完成了以下工作:(1)介绍了卫星导航系统中采用的扩频通信技术,以直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)系统为例,对窄带干扰下扩频前后的误码率曲线进行了仿真,由结果对比分析了其抗干扰性能。

接着根据北斗信号和窄带干扰的结构,给出了数学模型,并阐述了导航接收机原理和自适应滤波技术理论。

(2)从自适应预测估计角度,研究了时域抑制窄带干扰技术。

详细介绍了最小均方(Least Mean Square,LMS)、递归最小二乘(Recursion Least Square,RLS)以及改进的可变步长最小二乘(Variable Step-size Least Mean Square,VSLMS)算法,对比了各算法抑制窄带干扰前后的仿真结果图,分析了算法的收敛性。

从滤波器结构角度对IIR陷波器进行了改进,并对改进前后进行了仿真对比。

(3)从自适应门限与并行处理数据角度,研究了频域抑制窄带干扰技术。

首先介绍了频域滤波的思路,加窗函数的原因以及减少影响的措施,接着重点研究了频域滤波中自适应门限值的设定方法,并对改进后的N-sigma算法、自适应门限μ值法以及块处理数据的FBLMS算法进行了抗窄带干扰仿真。

卫星导航接收机中窄带干扰抑制算法导航系统是现代交通、航空、军事等领域不可或缺的重要技术，而卫星导航接收机则是实现导航系统功能的重要组成部分。

然而，在实际使用过程中，接收机可能会受到各种干扰信号的影响，其中窄带干扰是常见的一种类型。

针对窄带干扰的抑制，研究人员提出了多种算法，下面将介绍几种常用的窄带干扰抑制算法。

首先，经典的窄带干扰抑制算法是滤波算法。

该算法通过在接收机中引入滤波器，将干扰信号的频率范围内的信号进行滤波处理，以减小干扰信号对导航信号的干扰程度。

滤波算法的核心是选择合适的滤波器类型和设计滤波器参数。

传统的滤波器类型包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等，根据干扰信号的特点选择相应的滤波器类型。

另一种常用的窄带干扰抑制算法是自适应滤波算法。

自适应滤波算法通过根据接收机的输入信号来自动调整滤波器的参数，以适应干扰信号的频率和幅度的变化。

该算法的优点是可以在干扰信号频率发生变化时自动调整滤波器的参数，从而更好地抑制干扰。

自适应滤波算法的核心是选择合适的自适应滤波器结构和设计自适应算法。

除了滤波算法和自适应滤波算法外，还有一些其他的窄带干扰抑制算法，如小波变换算法、盲源分离算法等。

小波变换算法通过对接收信号进行小波变换，将干扰信号和导航信号在小波域中进行分离，从而实现对干扰信号的抑制。

盲源分离算法则是利用接收信号的统计特性来估计干扰信号和导航信号的分离参数，然后通过合适的信号处理方法对干扰信号进行抑制。

需要注意的是，不同的窄带干扰抑制算法具有各自的特点和适用范围。

在实际应用中，需要根据具体的干扰情况选择合适的算法或者结合多种算法来进行干扰抑制。

此外，干扰抑制算法的性能和效果也需要进行实验验证和调优。

综上所述，卫星导航接收机中窄带干扰抑制算法包括滤波算法、自适应滤波算法、小波变换算法、盲源分离算法等。

这些算法都有其优点和适用范围，可以根据实际情况来选择合适的算法或者结合多种算法来进行干扰抑制。

基于认知无线电的脉冲陷波UWB窄带干扰抑制认知无线电是指利用智能算法，对无线电频谱进行有效的调节和管理，以优化频谱利用效率。

该技术能够实现更高的频谱利用率，提高系统的灵活性，并避免干扰。

脉冲陷波UWB （Ultra Wideband）技术是一种发展迅速的短距离无线高速通信技术，其使用大带宽的电磁脉冲进行通信。

但是，UWB信号往往频谱分布广泛，易受到窄带干扰的影响，从而导致通信质量恶化。

为此，本文将介绍基于认知无线电的脉冲陷波UWB窄带干扰抑制技术。

脉冲陷波UWB通信系统往往被众多的窄带干扰所困扰，这些干扰可以来自许多设备，如蜂窝电话，WiFi无线网络，雷达和其他无线电设备。

因此，为了提高UWB通信系统的可靠性和性能，需要采取有效的干扰抑制技术。

基于认知无线电技术的脉冲陷波UWB干扰抑制技术，可以通过扫描电磁环境和检测干扰源来确定UWB通信所处的频率带。

基于这个信息，通信系统可以自适应地调整自己的工作频率，从而避免干扰。

如果干扰源频率发生变化，则系统可以自动重新调整工作频率，并适应新的环境。

此外，该技术还可以实施信道评估和干扰检测，以及动态功率控制和抗多径衰落的技术，以保证通信的稳定性和可靠性。

此外，采用SRR（Spiral Resonator Resonance）技术，可以有效地抑制脉冲陷波UWB信号中的窄带干扰。

SRR是一种基于微型线路的微型谐振器，由两个螺旋线和一个中心电容器构成。

该电路可以在UWB频带中选择性地拾取信号，并抑制干扰信号。

因此，通过使用SRR技术，可以有效地提高脉冲陷波UWB通信系统的抗干扰性能，并减少通信系统的误码率。

总的来说，基于认知无线电的脉冲陷波UWB窄带干扰抑制技术，可以提高脉冲陷波UWB通信系统的抗干扰能力，从而实现更加可靠和稳定的无线通信。

这一技术具有广阔的应用前景，在许多领域有着广泛的应用，例如无线传感器网络、基站网络、智能家居、移动通信、雷达和视频监控等。

相信，在不久的将来，这一技术将会得到更广泛的应用和推广。

基于自适应滤波的窄频带干扰抑制技术研究在无线通信领域，窄频带干扰一直是影响系统性能的重要因素之一。

干扰信号的存在会导致通信质量下降甚至通信中断，因此如何有效地抑制窄频带干扰成为了工程技术领域中的一个热点问题。

通过研究发现，基于自适应滤波的技术在这方面具有很高的应用前景。

自适应滤波是一种根据信号自身特性和环境条件动态调整滤波器参数的方法，可以有效地减小干扰信号对原信号的影响，从而提高系统的抗干扰能力。

在实际应用中，基于自适应滤波的窄频带干扰抑制技术需要考虑到多种因素，如滤波器结构的设计、参数的选择以及算法的优化等。

首先，滤波器的结构设计至关重要。

针对窄频带干扰信号的特点，需要设计出具有较窄通带宽度的滤波器，以确保能够有效地抑制干扰信号，而不会对原信号产生影响。

其次，对于滤波器参数的选择也需要慎重考虑。

不同的参数设置会直接影响到滤波器的性能，因此需要通过实验和仿真来确定最优的参数配置方案。

最后，算法的优化对于提高窄频带干扰抑制技术的效果也是至关重要的。

目前常用的自适应滤波算法有LMS算法和RLS算法等，它们在不同场景下具有各自的优势，需要根据具体情况选择合适的算法进行优化。

在研究过程中，我们发现了一些窄频带干扰抑制技术的关键问题。

首先，在实际通信系统中，干扰信号的特性通常是不确定的，这给干扰抑制带来了较大挑战。

因此，如何有效地对干扰信号进行建模成为了窄频带干扰抑制技术研究的一个重点。

其次，窄频带干扰信号的频率通常比较接近原信号，因此需要设计出能够准确区分原信号和干扰信号的滤波器结构。

此外，不同环境条件下的信道衰减和噪声干扰也会对窄频带干扰抑制技术的效果产生影响，需要在算法设计中加以考虑。

为了验证基于自适应滤波的窄频带干扰抑制技术的有效性，我们进行了一系列的仿真实验。

实验结果表明，通过合理设计滤波器结构和优化算法参数，基于自适应滤波的技术能够有效地减小窄频带干扰对原信号的影响，提高系统的抗干扰能力。

此外，我们还将该技术应用于实际的通信系统中进行了验证，结果也表明了其在实际应用中的可行性和有效性。

0 前言北斗卫星导航技术作为我国独立研究的战略应用通信技术，具有划时代重大意义，是确保实现军事强国的重要成果之一。

近些年，随着无线移动通信技术的快速发展以及新型智能阵列天线技术、扩频通信技术、数字信号处理技术等不断研究和技术应用，使得北斗导航系统趋于成熟和完善，也为政治、经济等领域发展提供了巨大的技术支持。

但是，由于复杂电磁环境下，来自于自然因素的干扰、多径干扰、军事人为性干扰、压制式干扰等干扰较多，且导航系统接收机接收具有信号比较弱、灵敏度较高，很容易收到干扰等特性。

因此如何有效提升卫星导航系统的抗干扰能力，避免导航系统被人为、恶意电磁千扰，还需要不断研究新的抗干扰技术，建立新型算法，应用先进的软硬件技术，提高卫星导航系统的可靠性和安全性。

确保北斗导航系统更好地应用于工业、农业、军事等领域，服务于国民经济建设和人民美好生活。

1 接收机抗干扰技术分析1.1 导航系统接收机干扰技术由于卫星导航系统主要通过人造卫星作为信号转发的中继站，通过上下行链路建立地球站间的无线通信，可实现大容量、远距离、高覆盖面、低延时的信息传输，而且导航系统存在接收电平低、接收机灵敏度高、接收信号比较微弱、导航信号在同一频率发射、调制、信噪比极低、下行链路容易干扰等特性，所以目前，导航卫星系统抗干扰研究硬件方面主要是扩频通信、数字信号处理、阵列天线等，软件方面主要是自适应抗干扰算法等。

基于抗干扰技术的应用，涉及技术较多。

由于数字信号对于信号进行强相关的变换、加密和存储、传输等处理，具有无噪声累积效应以及超强的编码纠错功能，具有很强的抗干扰性，目前卫星通信系统广泛采用数字信号调制技术，利用时分复用、时分多址和码分多址等数字通信技术。

另外，随着频率资源的日益紧张，许多国家采用了扩频通信机制，满足低信噪比状态下或者信号完全被噪声淹没情况下，通过增加信道带宽展开实现无线通信的高可靠性需求。

扩频通信(Spread Spectrum Communication, SSC)将传输信号频谱按照特定扩频函数模型拓扑成宽频信号进入信道传输，同时在接收端应用同一扩频函数对接收信号的频谱进行压缩处理，恢复出传输信号原有带宽。

基于自适应滤波的窄频带干扰抑制技术研究自适应滤波是一种常用于信号处理领域的技术，可以有效地抑制干扰信号，提高系统的性能。

窄频带干扰是指在一个特定的频率范围内存在的干扰信号，对于接收到的信号造成干扰和失真。

在无线通信、雷达、生物医学等领域中，窄频带干扰的抑制是一个重要的问题。

本文将介绍基于自适应滤波的窄频带干扰抑制技术的研究。

首先，我们需要了解自适应滤波的原理。

自适应滤波是一种可以根据输入信号自动调整滤波器参数的滤波技术。

其基本思想是通过最小化输出信号与期望信号的误差来调整滤波器参数。

自适应滤波器可以在不需要事先了解干扰信号的情况下，适应信号的特性并抑制干扰信号。

在窄频带干扰抑制中，我们可以利用自适应滤波器来提取干扰信号的特征，并将其从接收到的信号中去除。

常用的自适应滤波算法有最小均方误差（LMS）算法、最小均方差（LMMSE）算法等。

这些算法通过不断调整滤波器的权值，使输出信号的均方误差最小化。

接下来，我们将介绍自适应滤波器的设计流程。

首先，需要确定系统的输入与输出信号。

在窄频带干扰抑制中，输入信号是被干扰的信号加上其他非干扰信号，输出信号是经过自适应滤波器处理后的信号。

在设计自适应滤波器时，需要定义一个适用于系统的性能指标，如均方误差。

然后，选择适当的自适应滤波算法，并确定初始滤波器的权值。

接下来，通过迭代的方式不断调整滤波器的权值，直到达到指定的性能要求。

在窄频带干扰抑制中，存在一些问题需要解决。

首先是干扰信号的特征提取问题。

干扰信号的频率、幅度等特征可能会发生变化，需要通过合适的方法提取这些特征并进行适当的处理。

其次是滤波器的收敛速度问题。

自适应滤波器的收敛速度直接影响到系统的实时性能，需要通过调整算法参数等方式来提高收敛速度。

最后是滤波器的稳定性问题。

自适应滤波器可能会因为输入信号的变化而导致不稳定，需要通过合适的控制策略来保证系统的稳定性。

为了验证基于自适应滤波的窄频带干扰抑制技术的效果，我们可以进行仿真实验。

卫星导航接收机中窄带干扰抑制算法卫星导航接收机（GNSS接收机）中，由于干扰源的复杂性，窄带干扰已成为一种主要的干扰类型。

为了减小窄带干扰对GNSS信号的影响，需要采取一些抑制算法。

窄带干扰抑制算法可分为两类：频域算法和时域算法。

下面分别介绍这两类算法。

1.频域算法。

频域算法利用信号在频域上的不同特性，对频率偏移较大的窄带干扰进行抑制。

以下是常用的频域算法：
1）去除法：利用主要区分GNSS信号和干扰信号的频率差异，进行滤波消除干扰。

2）时域平均法：把连续一段时间内接收到的信号进行时域平均，消除随机噪声和窄带干扰。

3）自适应滤波法：通过不断更新滤波参数，自适应地滤除干扰。

2.时域算法。

时域算法利用信号在时域上的不同特性，对窄带干扰进行抑制。

以下是常用的时域算法：
1）环路滤波法：把接收机的输出信号作为输入信号，经过一系列环路滤波器处理，去除干扰。

2）递归滤波法：利用递归滤波器抑制干扰，但可能会产生稳定性问题。

3）小波变换法：利用小波分析方法对接收到的信号进行分解和重构，以去除干扰。

以上是常用的窄带干扰抑制算法。

在实际应用中，需要根据情况选择
合适的算法进行处理。

摘要：本文分析直接序列扩频系统通信中的基于时域和变换域等传统干扰抑制方法存在的不足,提出一种基于离散傅立叶变换(D FT)的时域自适应陷波技术。

当干扰为时变窄带干扰时,基于D FT的时域陷波技术优于传统时域和变换域的窄带干扰抑制技术。

针对基于加窗离散傅里叶变换(DFT) 的直接序列扩频(DSSS) 系统窄带干扰抑制工程实现中的关键技术,分析了重叠相加法减小加窗对接收信号失真的效果, 并首次提出一种基于频域谱线的模平方服从指数分布假设条件下的干扰检测和处理算法——自适应多门限检测干扰抑制算法, 分析和仿真的结果表明, 该算法有较强的自适应性能, 可抑制扩频系统中存在的多种窄带干扰。

关键词：直接序列扩频；窄带干扰抑制；陷波器；自适应多门限检测；子带判决门限Abstract：This text analyzes the traditional interference suppression method shortcomings that based on time-domain and transform domain of the direct sequence spread spectrum system communication, as proposed Time-domain adaptive notch technology based on discrete Fourier transform (D FT). When the interference becomes narrow-band interference, the time-domain notch technology based on the D FT is superior to the narrowband interference suppression techniques of the traditional time-domain and transform domain technology. For key technologies of the direct sequence spread spectrum (DSSS) system narrow-band interference suppression project based on the windowed discrete Fourier transform (DFT) , the text analysis the effect of overlap-add and reduces windowed method to the received signal .For the first time proposed a method of Interference detection and processing algorithms under the assumption of Modulus square based on frequency domain spectrum obey exponential distribution- adaptive multi-threshold detection interference suppression algorithms, analysis and simulation results show that the algorithm has a strong adaptive properties, can inhibit a variety of narrow-band interference exist in the spread-spectrum systems .Keywords: direct sequence spread spectrum; narrowband interference suppression; notch filter; adaptive multi-threshold detection; sub-band Decision Threshold1 引言由于扩频通信具有抗干扰能力强、信息信号隐蔽、便于加密、任意选址、以及易于组网等独特优点，近几年来世界各国对扩频技术的研究已形成高潮，因而扩频通信作为一种新型通信方式得到了迅速发展和广泛应用。

cdma抗窄带干扰原理CDMA（Code Division Multiple Access）是一种用于无线通信的技术标准，其抗窄带干扰的原理在无线通信中具有重要意义。

本文将从CDMA的基本原理入手，详细阐述CDMA是如何抗窄带干扰的。

我们先来了解一下CDMA的基本原理。

CDMA是一种多址技术，即多个用户共享同一频带进行通信。

在CDMA系统中，每个用户都被分配一个唯一的码片序列，称为扩频码。

这些扩频码具有良好的互相关性，可以使不同用户的信号在同一频带上同时传输而相互不干扰。

因此，CDMA系统可以实现多用户同时接入和并行传输的优势。

CDMA系统的抗窄带干扰原理可以归结为两个关键步骤：信号扩频和信号解扩。

信号扩频是指将要传输的信号与扩频码进行乘积运算，将信号的带宽扩展到原来的几十倍甚至上百倍。

这样做的目的是使信号在频域上分布更广，从而减小窄带干扰对信号的影响。

同时，由于每个用户都使用不同的扩频码，所以即使多个用户同时发送信号，也不会相互干扰。

信号解扩是信号扩频的逆过程，即将接收到的扩频信号与扩频码进行乘积运算，恢复信号的原始带宽。

在这一过程中，窄带干扰也被一同解扩，从而使得干扰信号在频域上被平均分布到整个带宽上，减小了对接收信号的影响。

CDMA系统还采用了功率控制技术来进一步提高系统的抗窄带干扰能力。

通过动态调整用户的发射功率，使得用户之间的信号在接收端的功率差别尽量小，从而减小了窄带干扰对系统性能的影响。

同时，CDMA系统还可以利用空间分集技术，通过接收多个信号的多个天线进行信号处理，提高系统的抗干扰性能。

CDMA系统的抗窄带干扰原理主要包括信号扩频、信号解扩、功率控制和空间分集等技术手段。

这些技术的综合应用使得CDMA系统具有良好的抗干扰性能，能够有效地减小窄带干扰对通信质量的影响。

在实际应用中，CDMA技术被广泛应用于移动通信领域，如3G和4G网络，为用户提供了高速、稳定的通信服务。

CDMA系统的抗窄带干扰原理是基于信号扩频、信号解扩、功率控制和空间分集等技术手段的综合应用。

北斗卫星导航接收机抗窄带干扰技术研究北斗卫星导航系统是中国自主研发的全球卫星导航系统，具有全球覆盖、高精度和公共安全等特点，广泛应用于交通运输、精准农业、海洋渔业等领域。

然而，在实际应用中，卫星导航接收机面临着各种各样的干扰，其中包括窄带干扰。

为了提高北斗导航接收机的抗窄带干扰能力，需要进行相应的技术研究。

窄带干扰是指占用很窄的频谱带宽并且持续时间较长的信号，通常是由电磁源发出，能够干扰导航接收机的正常工作。

窄带干扰会引起导航接收机测距误差增大、定位精度下降等问题，严重影响导航系统的可靠性和稳定性。

针对北斗导航接收机抗窄带干扰技术的研究可以从以下几个方面展开：首先，可以通过信号处理技术对抗窄带干扰进行抑制。

抑制窄带干扰的方法主要有频域抑制和时域抑制两种。

频域抑制主要利用滤波器对干扰信号进行滤波，去除频带内的干扰信号；时域抑制则是通过时域滑动窗口技术对干扰信号进行检测和削减。

这些信号处理技术可以在导航接收机内部实现，提高抗干扰能力。

其次，可以引入智能算法来提高导航接收机的抗干扰能力。

智能算法包括神经网络、遗传算法、模糊逻辑等，可以自适应地对抗窄带干扰信号进行处理，提高干扰信号的削弱能力，并保证导航接收机正常工作。

例如，可以利用神经网络模型对干扰信号进行在线学习和自适应处理，提高抗干扰性能。

此外，可以增加硬件设计上的抗干扰措施。

例如，在导航接收机的设计中加入滤波器、电磁屏蔽等措施，有效地抑制干扰信号的传播和影响。

同时，可以采用双天线设计，通过信号多普勒差分等技术实现干扰信号的削弱和排斥，提高抗干扰能力。

最后，可以通过加密技术来保障导航系统的安全性。

通过对北斗导航信号进行加密，可以有效地防止恶意劫持和干扰，提高导航接收机的抗干扰和安全性能。

同时，还可以引入认证机制和密钥管理等技术，增加北斗导航系统的安全防护能力。

总之，北斗卫星导航接收机抗窄带干扰技术的研究对于提高北斗导航系统的可靠性和稳定性具有重要意义。

WCDMA系统直放站中抗窄带干扰技术的设计与实现的开题报告题目：WCDMA系统直放站中抗窄带干扰技术的设计与实现研究背景：随着无线通信技术的发展，移动通信已经成为人们生活中不可或缺的一部分。

在现代通信中，WCDMA（宽带码分多址）系统已经成为移动通信的主流技术。

然而，由于移动通信使用的无线传输介质本质上是共享的，因此干扰问题一直是无线通信领域亟待解决的难题。

干扰对WCDMA系统的影响尤为显著，其中包括窄带干扰。

研究内容：本课题旨在设计和实现针对WCDMA系统直放站中窄带干扰的抗干扰技术。

研究内容包括如下两个方面：1. 窄带干扰的识别与分析：利用信号处理和算法技术识别WCDMA 系统直放站中发生的窄带干扰，并分析窄带干扰的特征和影响。

2. 抗窄带干扰技术的设计和实现：根据分析结果，设计抗窄带干扰的技术，包括滤波、信号增强等方案，实现抗干扰的功能。

研究意义：本课题研究的抗窄带干扰技术在WCDMA系统直放站的实际应用中具有重要的意义。

一方面，成功实现抗干扰功能能够提升直放站性能，减少中断和通信质量下降的情况，提高用户体验。

另一方面，抗干扰技术的设计和实现具有推广价值，可以为其他无线通信系统的干扰问题提供有益的参考。

研究方法：采用“理论分析+仿真实验”相结合的方法进行研究。

首先通过理论分析得出窄带干扰的影响因素及其特征，然后设计抗干扰的技术方案，并通过仿真实验验证技术的可行性和效果。

预期结果：成功设计和实现WCDMA系统直放站中的抗窄带干扰技术，实现窄带干扰的快速识别和抑制，提高直放站性能和用户体验，为无线通信系统的干扰问题提供参考和推广价值。

参考文献：[1] K. Zhou, Y. Wang. Research on Narrowband Interference Suppression Technology for Receiver Based on WCDMA[J]. Journal of Communication Engineering, 2017, 07: 750-759.[2] J. Zhang, H. Li, J. Liang. A Novel Algorithm Utilizing the Knowledge of Cellular Network Heterogeneity for NB-IoT Communication under Co-Channel Interference[J]. Journal of IEEE Transactions on Wireless Communications, 2019, 18(8): 4086-4098.。

直扩系统中窄带干扰抑制技术郭文飞;郑建生;张提升;吕瀚【摘要】直扩系统中常常利用能量聚集度对窄带干扰进行定位,然后对干扰所在子带进行处理,从而达到抑制干扰的目的.当某次分解中左右节点中含有相近能量干扰时,将导致能量聚集度均匀而错误停止分解.为了解决这个问题,提出了一种利用多层分解对干扰进行定位的方法.当某节点的能量聚集度小于门限时,强迫子带算法继续分解并求取其子节点能量聚集度,对子节点进行递归操作,预订的多层能量聚集度均小于门限时,才最终断定节点频谱均匀,并将该节点合并.利用变步长自适应小波包变换对直扩系统中窄带干扰抑制进行了仿真.实验结果表明,在干扰处于滤波器组中央时,多层分解能量聚集度判决法仍能有效对窄带干扰进行准确定位.%Narrowband interferences in DSSS system used to be located by energy compaction measure, and suppressed in sub-bands. However, if two sub-bands include approximate interference energies, the decomposition will terminate mistakenly. In order to solve this problem, a multi-level decomposition method was proposed to accurately locate narrowband interference (NBI).A sub-band node was further decomposed even if the energy compact value at this sub-band didn't exceed the predefined threshold. Recursive operation was executed to the son-nod untill the predefined multi-level energy values were all lower than the threshold, then the node was regarded as spectrum evenness and combined. Simulations were carried out by using the variable step adaptive wavelet packet transform, with the results that the multi-level decomposition method could accurately locate the NBI even when it was just in the center of the filter-bank.【期刊名称】《解放军理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(012)005【总页数】6页(P425-430)【关键词】直接序列扩频;窄带干扰;小波包变换;多层分解;能量聚集度【作者】郭文飞;郑建生;张提升;吕瀚【作者单位】武汉大学电子信息学院,湖北武汉430079;武汉大学电子信息学院,湖北武汉430079;武汉大学电子信息学院,湖北武汉430079;武汉大学电子信息学院,湖北武汉430079【正文语种】中文【中图分类】TN914.42直扩系统中，时域自适应处理技术和变换域处理技术是当今被广泛研究的两类抗窄带干扰NBI（narrowband interference）技术。

时域抗干扰技术1、GPS 抗干扰系统框图：所发送的扩频信号如下式所示：)c o s ()]()([)(1t t CA t B t Z L ω⊕= （3.1.1）其中，)(t B 表示以二进制形式所发送的基带的导航数据，并具有一个延迟T （T =20ms ）。

)(t CA 是伪随机序列码。

2、陷波器的模型结构3、算法过程MAGN 自适应方法根据上面的推导结果，本MAGN 算法可以由下面的递归进行配制。

此自适应算法来更新IIR 滤波器)(n θ的系数是基于MAGN 方法来增加收敛速度和减少的平均输出功率。

初始化：选择的初始化变量如下：T ]10...00[)0(=θ，p I P μ=)0(，其中p I 表示p p ⨯的单位矩阵，0)0(=ψ，0)(=-i x ，p i 2,...,1=.正常值：))((/1002n x E =σ，8.00=λ，9.0)1(=λ，84.00=ρ，8.0)1(=ρ，995.0)(=∞ρ. 算法：对于每个)(n x ，当0≥n ，计算：T p n n n n ])(...)()([)(21ϕϕϕϕ= （3.1.15） 其中：⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+-+---≤≤++⨯+-+-++----=--p i n n p n y n i n x p i n n n i p n y n i n y n i p n x i n x n p i i ip i i ,)(2)(1)()()(11,)()()(1)]2()()()([)2()()(22222ρρρρρρρρρρρρϕ )1(ˆ)()2()()2()()(2-----+=n n p n y n p n x n x n y T θϕρρ （3.1.16）T p n n n n ])(...)()([)(21ψψψψ= （3.1.17） 其中⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+-+---≤≤+++-+-++----=--p i n n p n y n i n x p i n n n i p n y n i n y n i p n x i n x n F p F i i F ip F i F F i ,)(2)(1)()()(11,)()()(1)]2()()()([)2()()(22222ρρρρρρρρρρρρψ1)()1()(212)(--+=n n P n n Tψψα （3.1.18）])()1()()(/)()1()()()1()1([)(1)(n n n n n n n n n n n n H H ψP ψP ψψP P P -+----=αλλ （3.1.19）)()()()()1(ˆ)(ˆn y n n n n n ψP αθθ+-= （3.1.20）检查稳定性和使用稳定性投影方法：)(ˆ)()2()()2()()(2n n p n y n p n x n x n y T p θϕρ----+= （3.1.21）[])()()(1)()2()()()()(2)(1)(ˆ)()()2()()()(22112222n n n n r i p n y n i n y n n n n rp n y n p n y n n y n y i p i pi p i F i p F i p p p F pF pF --=-+++-+--+---+=∑ρρρρρρρρρ （3.1.22）[])()()(1)()2()()()()(2)(1)(ˆ)()()2()()()(22112222n n n n r i p n x n i n x n n n n rp n x n p n x n n x n x i p i pi p i F i p F i p p p F pF pF --=-+++-+--+---+=∑ρρρρρρρρρ （3.1.23）)1()()1(00λλλλ-+=+n n （3.1.24） )()1()()1(00∞-+=+ρρρρρn n （3.1.25）。