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基于块稀疏贝叶斯学习的跳频通信梳状干扰抑制

2018-09-26张永顺朱卫纲孟祥航贾鑫曾创展王满喜

兵工学报 2018年9期
关键词:信号

张永顺, 朱卫纲, 孟祥航, 贾鑫, 曾创展, 王满喜

(1.航天工程大学 研究生院, 北京 101416; 2.航天工程大学 电子与光学工程系, 北京 101416;3.航天工程大学 科研学术处, 北京 101416; 4.电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室, 河南 洛阳 471003)

0 引言

跳频(FHSS)通信具有抗干扰能力强、多址能力好等优点,在军用和民用通信领域应用广泛。随着通信对抗技术的不断发展,干扰方陆续发展出了部分频带干扰、扫频干扰、梳状干扰等多种有效干扰手段,FHSS通信自身抗干扰能力已经无法满足需求。在上述干扰中,梳状干扰可以将有限功率集中于FHSS通信的各个频点,具有良好的干扰效率,对FHSS通信造成了严重的影响。梳状干扰抑制一直是FHSS通信干扰抑制研究中的难点,目前国内外关于FHSS通信梳状干扰抑制的研究进展十分有限,传统FHSS通信梳状干扰抑制使用自适应跳频技术和差分跳频技术[1-2],但这些方法在强干扰和干扰数量较大情况下将失效。同时,由于FHSS通信技术在向超宽带、超高频、高码率方向发展,大带宽导致采样率急剧提高,基于奈奎斯特采样定理的FHSS通信干扰抑制算法受限于两方面的难题:1)高采样条件下,模拟/数字转换器硬件成本较高;2)高采样率增加了信号传输、存储、处理的开销。压缩感知(CS)[3]理论为解决大带宽信号处理面临的采样难题提供了一条有效途径。

当信号能够在某个域上得到稀疏表达时,CS能够以高概率重构压缩信号,但这也带来了一个显著问题[4],即经过压缩采样后,信号特性将显著变化,使得传统的干扰抑制方法不再适用。……

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