窄带假设对GNSS天线阵抗干扰性能评估的影响分析

传统方法基于窄带假设条件下的模型对天线阵抗干扰性能进行评估,存在分析精度低的问题。新一代全球卫星导航信号带宽的增加使得宽带效应更为明显,影响将更为严重。因此,窄带假设所造成的影响需要重新审视。论文结合当前普遍采用的数字域加权处理方式,推导出天线阵处理频率响应的精确模型,得出阵列处理响应在频域上可表示为空域导向矢量与时间矢量的Kroneck积与阵列加权值的内积。并分析了多种条件下窄带假设引入的阵列增益评估误差,分析表明,窄带假设条件下对阵列处理频率响应描述失真是其对阵列增益评估引入误差的根本原因。在干信比70dBc时,最大误差可达5dB以上,干扰强度增加时,误差进一步加大。而采用上述推导的精确模型,误差约为0.5dB。

窗长对于时频域盲源分离算法影响的实验分析

大多数盲源分离算法利用窄带假设将时域卷积混合模型近似为时频域瞬时混合模型,比如知名的独立成分分析、独立向量分析和独立低秩矩阵分析算法,但是这种近似会引入误差。近似误差与短时傅里叶变换分析窗的长度有关,所以短时傅里叶变换分析窗的长度会影响这类算法的性能。现有研究对短时傅里叶变换分析窗的长度关注较少,并且这些研究采用的信号长度均比较短。我们探究了短时傅里叶变换分析窗的长度和混合信号长度对于独立向量分析和独立低秩矩阵分析算法性能的影响。相比于现有研究指出的最优分析窗的长度由信号长度和混响时间共同决定的结论,发现:当信号长度较短时,最优分析窗的长度小于混响时间;当信号长度较长时,最优分析窗的长度大于混响时间。此外,我们展示了算法性能与混合信号长度的关系:当短时傅里叶变换分析窗的长度固定时,随着混合信号长度的增加,算法的分离性能会逐渐变好并趋于稳定。窗长越长,算法在混合信号长度较短时取得的性能越差,在混合信号长度越长时取得的性能越好。