基于相对拟牛顿法的自卫式欺骗干扰抑制算法

自卫式欺骗干扰与目标信号高度相似,且二者的到达角完全相同,传统的主瓣干扰抑制算法难以对其进行抑制。针对该问题,文中在极化单输入多输出(PSIMO)雷达系统下,提出一种基于相对拟牛顿法的盲源分离算法。该算法利用干扰和目标的极化特性差异,通过构建重叠子阵结构计算出联合自相关矩阵,并采用相对拟牛顿法估计出分离矩阵,从而将目标和干扰信号分离在不同的通道上,实现干扰抑制作用。仿真实验结果表明,该算法能够有效抑制自卫式欺骗干扰,且在低信噪比(SNR)和密集干扰场景下依然具有良好的干扰抑制性能,当输入SNR为-10 dB时,输出的目标检测概率仍可以达到51.6%,拥有较强的鲁棒性。

车载雷达间干扰抑制方法研究

随着自动驾驶技术的发展,毫米波雷达成为了自动驾驶的一个关键传感器,由于车载雷达数量的增加,雷达间相互干扰是不可避免的,干扰可能会导致雷达检测性能降低,产生漏检和虚警的情况。为了解决干扰带来的问题,文中采用了一种在时-频域中使用经验模态分解和卡尔曼滤波相结合的干扰抑制方法。首先将时域干扰信号通过短时傅里叶变换转换到时-频域;然后将时-频域信号进行经验模态分解,将干扰主导的本征模态函数中的干扰部分置零,并将干扰置零后的本征模态和目标信号主导的本征模态进行相加;最后通过卡尔曼滤波对信号进行重构。实验结果显示,该方法不仅能够降低频域中噪声,而且能够提高目标的信噪比,增加了目标被检测概率。

基于时频域分析的车载毫米波雷达干扰抑制方法

文中针对车载调频连续波雷达之间相互干扰导致虚警和漏警的问题,提出一种在时频域基于改进经验模式分解和自回归模型相结合的干扰抑制方法。该方法首先使用经验模式分解区分出拍频信号中干扰分量主导的低阶本征模态函数,将其转换到短时傅里叶变换域后通过全局阈值方法进行干扰分量定位;其次,在时频域根据定位信息将拍频信号包含干扰的数据置零;最后,使用自回归模型对拍频信号中缺失的有用信号进行估计并插值。通过仿真和实测结果显示,该方法在精确地去除干扰分量的同时可以减少有用信号的功率损失,干扰抑制后的信号与参考信号的相关系数达到0.9697。与现有干扰抑制技术相比文中方法也体现出更优的干扰抑制性能。

基于改进奇异谱分析的毫米波生物雷达干扰抑制方法

针对毫米波雷达间的互扰会造成生物雷达获取的微弱生命体征信号被淹没,导致无法准确测量呼吸心跳的问题,本文提出基于改进奇异谱分析的方法抑制雷达间互扰,通过相关性计算从受扰信号中选取目标差拍信号重构以抑制干扰和消除背景噪声。进一步提出基于信息熵的集合经验模态分解方法消除差拍信号残留的相位噪声,通过信息熵计算从集合经验模态分解后的固有模态函数分量中选择呼吸和心跳信号以抑制残留噪声。实验结果表明,所提出的方法能有效地从受干扰的信号中恢复呼吸和心跳信号,提高呼吸和心跳的信噪比。因此,本文所提方法提高了生物雷达的抗干扰能力,增强了生物雷达的实用性。

一种适用于卫星通信的自适应窄带干扰抑制方法

针对卫星通信系统中的抗干扰问题,提出一种能够根据干扰变化自适应调整策略的干扰抑制方法。该方法通过子带分割、按功率排序、依次陷波等方式进行陷波,然后对比陷波前后信号信噪比的增益,从而确定信噪比增益最大时所对应的子带陷波个数,最终得到信噪比增益最高也即性能最优的陷波方式。该方法不需要预先进行干扰检测,也不需要寻找和设置门限阈值,就可以对多种类型干扰进行自适应陷波,从而达到有效抑制包含单音、窄带、梳状或部分频带等不同干扰的目的,能够显著改善链路的通信性能,提高通信系统的抗干扰能力。

一种基于动态门限与LMS算法相结合的多径干扰抑制算法

在船舰行驶过程中,信号的传输在岛屿反射与海面散射影响下易产生多径效应,使船舰的无线地空数据接收系统受到影响。为提高接收机的接收性能,首先完成了多径信道的建模,搭建了三径信道模型,并在此模型下,将动态门限法与最小均方(LMS)算法进行改进结合,并用此算法完成了信号处理的研究与仿真。仿真结果表明,所提算法优化方案可以提高在此种情况下信号接收系统的准确性。

相位感知的水下平台背景宽带噪声干扰抑制

针对水下航行器等平台存在宽带背景噪声干扰导致目标检测能力下降问题,提出一种适用于多通道水听器阵列的深度学习宽带背景噪声干扰抑制方法。该方法通过含干扰信号的多通道频域特征级联保留了相位信息,使用深度复数神经网络建立了一个估计纯净目标信号频谱特征的学习模型实现干扰抑制,再利用常规波束形成方法实现目标检测与跟踪。仿真结果表明,在信干比为-15 dB,-20 dB,-25 dB的双目标信号条件下,所提干扰抑制方法可以有效减少近场干扰影响,提高了常规波束形成的检测能力。湖试结果表明,该方法能够自适应地实现平台宽带背景噪声干扰抑制,有效提升目标检测和跟踪性能。

一种共址平台装备的射频干扰抑制系统设计方法

在共址平台场景下,大功率发射装备工作时辐射的信号会对其附近的高灵敏度接收机造成严重干扰。针对这一问题,采用一种多抽头射频干扰对消系统,通过控制系统中的时延、幅度和衰减的权值,使得产生的参考信号与干扰信号等幅反向,从而实现干扰信号的对消。为了获得最优的干扰对消性能,提出了一种基于优化算法获取多抽头最优控制权值的方法。与传统获取控制权值的方法相比,所提方法具有抽头支路少、干扰抑制性能高和对数字控制电路要求低等优点。

基于子阵级处理的宽带非规则子阵相控阵鲁棒性干扰抑制

针对宽带非规则子阵相控阵在复杂干扰环境下性能变差的情况,提出一种基于子阵级处理的鲁棒性干扰抑制方法。首先,建立存在误差情况下的宽带阵列子阵级回波模型;通过子阵级数字Stretch处理将宽带线性调频回波信号变为窄带信号,降低处理的有效带宽;然后,进一步改进基于谱分离的干扰加噪声协方差矩阵重构方法,利用测量的先验信息划分子区间,减小重构区域,降低运算量;最后,利用获得的最优权值加权各通道数据获得阵列输出。所提方法有效利用非规则子阵优势,避免了规则子阵阵面方向图中存在栅瓣的情况,能够在存在多种组合干扰和误差的情况下抑制干扰,具有较强的鲁棒性。

开放式超低场移动磁共振系统的电磁干扰抑制方法

为了发挥超低场磁共振成像可移动化的优势,传统的被动电磁屏蔽方法应该被主动电磁干扰抑制方法所替代。该文首先分析了电磁干扰传输路径并发现人体耦合为主要传输路径。针对性地设计了用以采集人体耦合电磁干扰的“戒指”型电磁干扰检测线圈,并配合平面及螺线管型线圈共同构成了电磁干扰参考通道。该文提出相关窗口概念:一定采集间隔内的参考电磁干扰信号仍有助于更加精确地估计某一时刻核磁通道电磁干扰信号。选定各通道K空间外围数据为校准数据,由核磁通道校准数据构建校准目标矩阵;由相关窗口内参考通道校准数据构建校准源矩阵。对上述两个矩阵进行小波分解后并通过最小二乘法求得各层转移系数。由参考电磁干扰信号在相关窗口内构建重构源矩阵,并由各层转移系数求得核磁通道电磁干扰拟合值。最后从受污染的核磁信号减去求得的拟合值,实现主动降噪。一维信号以及人体成像实验表明,该主动电磁干扰系统可大幅降低外界电磁干扰对图像质量的影响,使得磁共振扫描仪可在无屏蔽的开放环境中工作。

无人机远程通信高密度集成电磁干扰抑制技术

在高密度集成电磁干扰环境中,为增强无人机远程通信的信息可靠性与有效性,文中研究无人机远程通信高密度集成电磁干扰抑制技术。估算无人机远程通信网络中高密度集成电磁干扰信号能量,并通过自适应波束形成实现电磁干扰抑制。在入射信号动态变化时,自适应调节权重系数,形成高密度集成电磁干扰信号抑制波束,并引入基于相位补偿的抗扰波束指向优化控制方法,来控制频率跳变对电磁干扰信号抗扰波束指向的负面影响,优化电磁干扰抑制效果。测试结果显示,使用此技术后,无人机远程通信网络的信息传输误比特率从0.1降为0.02,信息可靠性与有效性得到了提升。

谐波干扰抑制下的低压配电网母线电压自动控制系统

母线电压的平稳程度,直接影响低压配电网的运行安全,因此设计谐波干扰抑制下的低压配电网母线电压自动控制系统。该系统以配电网调度系统的控制需求为前提,在系统无功补偿层引入抗谐波干扰无功发生器获取母线电压的无功补偿量,母线无功控制需求整定层依据该计算结果和母线电压控制指令,结合母线实时运行电压结果,对比判断母线实际电压结果和参考电压之间的差距,确定母线电压所需的无功补偿量,完成电压控制。测试结果显示:该系统能够有效控制母线电压谐波,谐波畸变率低于4.4%;能够保证电压的稳定,电压控制的偏差结果均在±1.5 V之间,母线在相位阶跃和稳态两种情况下的相位误差结果均低于0.075。

深海环境下利用噪声抵消器和经验模态分解的拖船干扰抑制方法

针对深海环境下拖船自噪声在靠近端射和非端射方向产生的多途角扩展干扰影响拖曳声纳探测性能的问题,提出一种利用归一化最小均方误差(Normalized Least Mean Square,NLMS)噪声抵消器和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的拖船干扰抑制方法。通过借鉴逆波束形成(Inverse Beamforming,IBF)的思想,对靠近端射方向的干扰波束进行相位补偿,重构出时域干扰信号,并将其作为自适应噪声抵消器的输入信号,基阵接收信号作为期望信号,利用NLMS方法调整滤波器的权值,进行初步干扰抑制。在此基础上通过EMD对噪声抵消器的输出结果进行分解得到多个本征模态(Intrinsic Mode Function,IMF)和残余分量,再利用匹配滤波方法筛选出用于重构拖船噪声的IMF,并在阵元域抵消完成干扰抑制,其中匹配模版为靠近端射方向频域干扰波束逆傅里叶变换得到的时域干扰信号。仿真数据和海试数据分析结果表明,与其他方法相比,所提方法能够大幅度抑制拖船自噪声产生的多途角扩展干扰,提升拖曳声纳在干扰盲区内对弱目标信号的检测能力。

基于注意力机制和复数卷积循环网络的汽车雷达干扰抑制

随着自动驾驶技术的发展,越来越多的汽车装载车载雷达,不同车辆的车载雷达之间会产生相互干扰,导致虚假目标的出现或基底噪声的增加,降低检测性能。针对汽车雷达之间的相互干扰问题,提出了一种基于注意力机制的深度复数卷积循环网络(Deep Complex Convolution Recurrent Network with Attention,DCCRN-Attention),在频域实现干扰抑制。模型使用复数网络将信号的实部和虚部联合起来进行特征学习,能同时预测干扰抑制后目标的幅度和相位,并在跳跃连接中引入注意力机制聚焦于更重要的特征信息,抑制无关信息。实验结果表明,所提模型能有效抑制干扰、提高目标的信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR),在评价指标上均优于基线方法。

基于分数域滤波处理的阵列雷达主瓣干扰抑制算法

为提升主瓣干扰下阵列雷达探测性能,提出了一种分数域滤波处理的阵列雷达抗主瓣干扰抑制算法,可有效抑制主瓣干扰。通过分数阶傅里叶变换在分数域搜索主瓣干扰,根据峰值确定干扰在分数域的位置,从而在分数域进行滤波处理,然后对回波信号再进行阻塞矩阵处理,从而更好地滤除主瓣干扰。仿真实验验证了所提算法的有效性。

DCY-Ⅰ型地电场仪的工频干扰抑制机制

为更好地抑制工频干扰对观测信号的影响,在分析工频干扰的来源、分类及其对观测的影响等基础上,对比分析常用的工频共模与工频串模干扰抑制方法,并在DCY-Ⅰ型地电场观测仪器的设计中采用过采样与多级数字滤波等方法抑制工频串模干扰,采用两级浮地的方式抑制工频共模干扰,对工频干扰起到了很好的抑制效果。

基于自适应多普勒滤波的雷达欺骗干扰抑制

为了应对现代干扰机密集相干假目标的威胁,以线性调频雷达抗灵巧噪声和C&I干扰为背景进行研究。首先,提出基于YOLOv5的复合干扰距离-多普勒域分布特征提取和干扰识别的干扰参数初步估计方法;然后,综合特征区域搜索和频谱内插等方法对多普勒参数进行精确估计,利用提取到的精确参数设计多普勒滤波器组对干扰进行抑制;最后,利用抑制后的信号构建检验统计量,利用方差检验判断是否需要更新多普勒滤波器权重,进行自适应调节。仿真结果表明,所提方法可以在低信噪比和多欺骗干扰的环境下对干扰进行有效抑制,对密集假目标干扰的抑制具有参考意义。

基于模型预测VSFPWM的串联绕组逆变器电磁干扰抑制研究

脉宽调制(Pulse width modulation,PWM)逆变器开关过程产生的共模电磁干扰(Electromagnetic interference,EMI)会对系统产生显著的负面影响。以新型的串联绕组逆变拓扑结构为研究对象,采用基于电流纹波预测模型的变开关频率脉宽调制技术(Variable switching frequency PWM,VSFPWM),同时考虑实际逆变系统中电感饱和效应的影响,实现对电流纹波的精确控制,完成共模电磁干扰的抑制和开关损耗的降低。提出串绕组拓扑下考虑电感饱和的模型预测变开关频率策略,通过仿真和试验对比分析不同变频开关频率调制策略下的电磁干扰抑制效果、输出电流质量及开关损耗等性能。仿真和试验表明该策略能够有效抑制共模电磁干扰、降低开关损耗,并确保输出电流的波形质量。

基于干扰抑制的双馈风机功率优化控制

双馈风机受不同风速干扰的影响,导致功率控制准确性较差,为降低外界因素对风力发电机组的影响,研究基于干扰抑制的双馈风机功率优化控制方法。通过延迟闭锁环路建立跟踪模型,跟踪双馈风机运行信号。选择时域自适应滤波作为干扰技术,基于干扰抑制估计滤波误差,在故障产生时进行自我调节,获取双馈风机功率的自相关特性。引用快速指数趋近理论,以滑模控制引导状态向量变化,完成对双馈风机的功率控制,实现优化控制方法设计。实验以机组故障持续时间为测试条件,当故障持续0.2 s时,该文方法能够瞬时完成功率的控制。当故障持续1.0 s时,该文方法能够优化功率的波动情况,在较短时间内完成功率控制。

UHF局部放电接收机中的正交混频镜像干扰抑制方法

特高频(Ultra-High-Frequency,UHF)局部放电接收机中,混频技术具备较强的抗干扰性,适用于变电站等复杂的工业应用场景,但在下变频时存在3dB镜像频谱干扰。为了解决干扰问题,文中设计了一种改进的正交混频镜像干扰抑制方法,局部放电信号经带通滤波、低噪放后,采用正交混频处理办法,输出I、Q两路正交零中频模拟信号,经抗混叠滤波、放大、ADC采样转换成数字信号,在数字域内通过高四倍采样时钟实现Q路信号向后移相90°,再将缓存的I路信号进行合并,实现数字域信号叠加,完全消除镜像频率干扰,提高UHF局部放电接收机灵敏度与检测可靠性。