基于信息辅助块稀疏贝叶斯学习的直扩通信窄带干扰抑制

作     者：张永顺 朱卫纲 钱昭勇 贾鑫 ZHANG Yongshun;ZHU Weigang;QIAN Zhaoyong;JIA Xin

作者机构：解放军32039部队北京102308 航天工程大学电子与光学工程系北京101416 航天工程大学研究生院北京101416 

基　　金：军委科技委国防科技创新特区项目(17-H863-01-ZT-003-207-XX) 

出 版 物：《电讯技术》 (Telecommunication Engineering)

年 卷 期：2020年第60卷第9期

页      码：1055-1063页

摘      要：现有基于Nyquist-Shannon采样定理的窄带干扰(Narrowband Interference,NBI)抑制方法存在应用受限于采样率较高的问题。应用压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论解决上述问题,利用NBI在频域表现出的块稀疏特性以及直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)信号的类噪声特性,提出了基于块稀疏贝叶斯学习(Block Sparse Bayesian Learning,BSBL)框架的DSSS通信NBI抑制模型。实现干扰抑制后,利用传统的CS重构算法实现DSSS信号的压缩域解调。为进一步提高算法性能,将NBI稀疏分块的块内自相关矩阵建模为单位矩阵,提出了信息辅助BSBL(Aid BSBL,ABSBL)算法,设计了基于ABSBL的DSSS通信NBI抑制算法。该算法在保持较好NBI抑制性能的条件下,提高了运算效率并且不依赖NBI的稀疏结构。仿真验证和对比分析结果表明,所提方法能够有效抑制DSSS通信中的NBI,在干扰强度相同的条件下,NBI带宽越小、压缩率越大,算法对NBI的抑制性能越好。

主 题 词：窄带干扰抑制 压缩感知 直扩通信 信息辅助块稀疏贝叶斯学习 块稀疏 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 081001[081001] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-893x.2020.09.009

馆 藏 号：203979175...