›› 2012, Vol. ›› Issue (06): 1587-1591.
康荣宗, 于宏毅, 田鹏武, 郭虹
KANG Rong-zong, YU Hong-yi, TIAN Peng-wu, GUO Hong
摘要: 针对基于Nyquist采样理论的干扰抑制算法在宽频带信号接收处理中受限于信号带宽和现有器件水平的问题,提出了一种压缩域的自适应干扰抑制算法。首先利用压缩感知技术以远低于Nyquist采样率的速率获得信号的压缩测量值;然后基于最小输出能量准则,并结合空间投影技术,利用投影值完成干扰信号的检测和抑制;进一步推导并给出了算法的闭式解及LMS自适应实现过程。理论分析和仿真结果表明,该算法极大地降低了对A/D器件和后端数字处理器件的要求,且无需预知干扰信号在宽频带中的位置先验信息,并对干扰源的个数无限制,具有较强的实用性。
中图分类号:
| [1] Carlemalm C, Poor H V, Logothetis A. Suppression of multiple narrowband interference in a spread-spectrum communication system[J]. IEEE J Select Areas Commun, 2000, 18(8): 1365-1374. [2] Milstein L B, Das P K. An analysis of real-time transform domain filtering digital communications system-Part I: Narrowband interference rejection[J].IEEE Trans on Commun, 1980, 31(1): 816-824. [3] 代少升,马东鸽. 基于DSP的语音信号自适应滤波系统的设计与实现[J]. 重庆邮电大学学报:自然科学版,2011,23(4):432-436. Dai Shao-sheng,Ma Dong-ge. Design and realization of the voice signal self_adaptive filtering system based on DSP DAI [J]. Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications(Natural Science Edition), 2011,23(4):432-436. [4] 马拉特. 信号处理的小波导引[M]. 3版.北京:机械工业出版社,2010. [5] Donoho D. Compressed sensing[J]. IEEE Trans Inform Theory, 2006, 52(4): 1289-1306. [6] Candès E. Compressive sampling[C]//Proceedings of the Inter-national Congress of Mathematicians. Madrid, Spain, 2006,1433-1452. [7] Candes E J,Romberg J. Quantitative robust uncertainty principles and optimally sparse decompositions[J]. Foundations of Comput Math,2006,6(2):227-254. [8] Schnass K, Vandergheynst P. Dictionary preconditioning for greedy algorithm[J]. IEEE Transaction on Signal Process,2008,56(5):1994-2002. [9] Tropp Joel A, Gilbert A C. Signal recovery from random measurements via orthogonal matching pursuit[J]. IEEE Transactions on Information Theory,2007,53(12):4655-4666. [10] Eldar Y C, Kuppinger P, Bolcskei H. Block-sparse signals: uncertainty relations and efficient recovery[J]. IEEE Transactions on Signal Processing,2010,58(6):3042-3054. [11] Daubechies I, DeVore R, Fornasier M, et al. Iteratively re-weighted least squares minimization for sparse recovery[J]. Comm Pure Appl,2010,63(1):1-38. [12] 张春海,薛丽君,张尔扬. 基于自适应多门限算法的变换域窄带干扰抑制[J]. 电子与信息学报,2006,28(3):461-464. Zhang Chun-hai, Xue Li-jun, Zhang Er-yang. Narrow-band interference suppression in transform domain based on adaptive multi-threshold algorithm[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2006, 28(3):461-464. |
| [1] | 周彦果,张海林,陈瑞瑞,周韬. 协作网络中采用双层博弈的资源分配方案[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1879-1886. |
| [2] | 单泽彪,刘小松,史红伟,王春阳,石要武. 动态压缩感知波达方向跟踪算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1938-1944. |
| [3] | 孙晓颖, 扈泽正, 杨锦鹏. 基于分层贝叶斯网络的车辆发动机系统电磁脉冲敏感度评估[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1254-1264. |
| [4] | 董颖, 崔梦瑶, 吴昊, 王雨后. 基于能量预测的分簇可充电无线传感器网络充电调度[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1265-1273. |
| [5] | 牟宗磊, 宋萍, 翟亚宇, 陈晓笑. 分布式测试系统同步触发脉冲传输时延的高精度测量方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1274-1281. |
| [6] | 丁宁, 常玉春, 赵健博, 王超, 杨小天. 基于USB 3.0的高速CMOS图像传感器数据采集系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1298-1304. |
| [7] | 陈瑞瑞, 张海林. 三维毫米波通信系统的性能分析[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 605-609. |
| [8] | 张超逸, 李金海, 阎跃鹏. 双门限唐检测改进算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 610-617. |
| [9] | 关济实, 石要武, 邱建文, 单泽彪, 史红伟. α稳定分布特征指数估计算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 618-624. |
| [10] | 李炜, 李亚洁. 基于离散事件触发通信机制的非均匀传输网络化控制系统故障调节与通信满意协同设计[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 245-258. |
| [11] | 孙晓颖, 王震, 杨锦鹏, 扈泽正, 陈建. 基于贝叶斯网络的电子节气门电磁敏感度评估[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 281-289. |
| [12] | 武伟, 王世刚, 赵岩, 韦健, 钟诚. 蜂窝式立体元图像阵列的生成[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 290-294. |
| [13] | 袁建国, 张锡若, 邱飘玉, 王永, 庞宇, 林金朝. OFDM系统中利用循环前缀的非迭代相位噪声抑制算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 295-300. |
| [14] | 王金鹏, 曹帆, 贺晓阳, 邹念育. 基于多址干扰和蜂窝间互扰分布的多载波系统联合接收方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 301-305. |
| [15] | 石文孝, 孙浩然, 王少博. 无线Mesh网络信道分配与路由度量联合优化算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(6): 1918-1925. |
|
||