针对测距仪(distance measure equipment,DME)信号严重干扰L频段数字航空通信系统(L-band digital aviation communication system,L-DACS)前向链路接收机的问题,提出基于相关稀疏变分贝叶斯(correlated sparse variational Bayesian,cS...针对测距仪(distance measure equipment,DME)信号严重干扰L频段数字航空通信系统(L-band digital aviation communication system,L-DACS)前向链路接收机的问题,提出基于相关稀疏变分贝叶斯(correlated sparse variational Bayesian,cSVB)算法的DME脉冲干扰抑制方法。所提方法利用L-DACS系统正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)接收机的空子载波信息构建接收信号的压缩感知方程;然后,根据cSVB算法进行三层次贝叶斯信号建模,最后选择了两种变体算法重构DME干扰信号,并将其从时域接收信号中去除。理论分析与仿真结果表明,所提出的干扰抑制方法可以充分利用信号先验信息,进一步降低DME干扰信号估计的归一化均方误差,有效改善L-DACS系统的误码性能,提高传输可靠性。展开更多
文摘针对测距仪(distance measure equipment,DME)信号严重干扰L频段数字航空通信系统(L-band digital aviation communication system,L-DACS)前向链路接收机的问题,提出基于相关稀疏变分贝叶斯(correlated sparse variational Bayesian,cSVB)算法的DME脉冲干扰抑制方法。所提方法利用L-DACS系统正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)接收机的空子载波信息构建接收信号的压缩感知方程;然后,根据cSVB算法进行三层次贝叶斯信号建模,最后选择了两种变体算法重构DME干扰信号,并将其从时域接收信号中去除。理论分析与仿真结果表明,所提出的干扰抑制方法可以充分利用信号先验信息,进一步降低DME干扰信号估计的归一化均方误差,有效改善L-DACS系统的误码性能,提高传输可靠性。