基于自適應(yīng)濾波的直擴(kuò)系統(tǒng)窄帶干擾抑制技術(shù)的研究.pdf

1、目前，直接序列擴(kuò)頻通信技術(shù)發(fā)展迅速，雖然其本身具有干擾抑制特性，但當(dāng)其處理增益不足以對抗強(qiáng)干擾時，必須采用自適應(yīng)算法來進(jìn)行干擾抑制。本文主要研究了基于自適應(yīng)濾波算法的直擴(kuò)系統(tǒng)窄帶干擾抑制。
　　 論文分析了擴(kuò)頻通信技術(shù)的基本理論，包括擴(kuò)頻技術(shù)的理論基礎(chǔ)，擴(kuò)頻系統(tǒng)的特點(diǎn)、分類及應(yīng)用，擴(kuò)頻通信的幾種工作方式，以及直接序列擴(kuò)頻系統(tǒng)的基本原理。針對系統(tǒng)干擾，分析了時域?yàn)V波算法和變換域?yàn)V波算法的窄帶干擾技術(shù)。同時討論了目前常用的自適應(yīng)濾波

2、技術(shù)。
　　 自適應(yīng)濾波技術(shù)分為線性自適應(yīng)濾波技術(shù)和非線性自適應(yīng)濾波技術(shù)，在研究前人對于最小均方誤差準(zhǔn)則的應(yīng)用基礎(chǔ)上，采用了改進(jìn)LMS算法、橫向結(jié)構(gòu)的自適應(yīng)濾波算法，并采用非線性變換，對信號進(jìn)行高斯化處理，得到非線性MLMS算法。針對LMS算法收斂速度非常慢，對非平穩(wěn)信號自適應(yīng)性能較差的缺點(diǎn)，改用MMSE準(zhǔn)則得到的實(shí)現(xiàn)最優(yōu)干擾抑制的遞推最小二乘(RLS)算法。但由于RLS算法計算量較大，采用直接將正交三角(QR)分解輸入數(shù)據(jù)矩陣

3、來完成最小二乘權(quán)向量計算的QR-RLS算法，從而降低計算復(fù)雜度，具有更好的數(shù)值穩(wěn)定性，并利用MATLAB仿真工具，對兩種算法進(jìn)行仿真。
　　 論文在分析了前面兩種類型的算法的結(jié)構(gòu)、信號處理方式和收斂準(zhǔn)則之后，選用基于輸入矩陣QR分解的，具有格形結(jié)構(gòu)、LS準(zhǔn)則和插值處理方式的QRD-LSL插值算法作為抑制DSSS中NBI的自適應(yīng)時域?yàn)V波算法。為了獲得更好的算法性能，將前面的“非線性變換”這種方法，用于QRD-LSL插值算法，得到了