CN111323794B - 一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法 - Google Patents

一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111323794B
CN111323794B CN202010204163.7A CN202010204163A CN111323794B CN 111323794 B CN111323794 B CN 111323794B CN 202010204163 A CN202010204163 A CN 202010204163A CN 111323794 B CN111323794 B CN 111323794B
Authority
CN
China
Prior art keywords
period
periodic
interference
frequency modulation
data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010204163.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111323794A (zh
Inventor
戚连刚
国强
王亚妮
项建弘
韩颜泽
滕龙
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Harbin Engineering University
Original Assignee
Harbin Engineering University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Harbin Engineering University filed Critical Harbin Engineering University
Priority to CN202010204163.7A priority Critical patent/CN111323794B/zh
Publication of CN111323794A publication Critical patent/CN111323794A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111323794B publication Critical patent/CN111323794B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/13—Receivers
    • G01S19/21—Interference related issues ; Issues related to cross-correlation, spoofing or other methods of denial of service
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/13—Receivers
    • G01S19/35—Constructional details or hardware or software details of the signal processing chain
    • G01S19/37—Hardware or software details of the signal processing chain
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Noise Elimination (AREA)

Abstract

本发明提供一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法，包括：利用无线接收机获得数字化接收信号数据；对接收数据进行多重自相关运算，检测周期调频成分的调频周期；根据调频干扰的周期特性将接收的信号进行重采样，获得若干组重采样数据，检测并消除重采样数据中的干扰分量，最后进行信号重构，获得消除干扰后的信号。本申请方法能够将分散的宽带干扰能量集中到少数频点，减少了干扰与期望信号的交叠程度，在消除干扰成分时对期望信号损伤较小。

Description

一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法
技术领域
本发明涉及一种卫星导航接收机抑制周期调频干扰的方法，尤其涉及一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法，属于无线电接收机射频干扰抑制领域。
背景技术
周期调频干扰信号是卫星导航接收机常见的干扰类型，该类干扰可能产生于雷达、或者恶意干扰机，不易被时域或频域干扰抑制技术消除。为了保障GNSS服务的连续性和可靠性，研究人员从信号与干扰在时频域、空域以及空时域的差异着手，研究了大量的干扰抑制方法。空域以及空时域方法，利用多个天线的空间分辨率，对多个干扰处理能力较强，且对信号损伤较小。但是天线阵的空间成本和经济成本较高，不适于在空间狭小、预算较少的领域应用。
适用于单天线接收机的变换域干扰检测与抑制方法仍是研究热点。常规单天线方法为：将接收信号转换到时频域，检测干扰参数，再利用滤波器或者消隐技术消除干扰成分。典型的时频变换方法有：短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)、小波变换(Wavelet Transform,WT)、wigner-ville分布(Wigner-Ville Distribution,WVD),分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier transform,FrFT)。变换域及其计算方式的不同会影响干扰信号的能量聚集性。基于STFT的方法无法有效地累积信号能量,且有因窗口宽度不变带来的分辨率问题；WVD的非线性变换带来的交叉项严重影响了干扰参数估计精度；FrFT不但解决交叉项问题,且估计精度高,有较强的鲁棒性,但离散的非正交性会对接收性能带来较大的影响。
因此，进一步降低周期调频干扰信号检测与消除方法，并增加多个干扰信号的适应能力是相关领域学者的研究重点。
发明内容
本发明的目的是针对现有适用于单天线卫星导航接收机的周期调频干扰检测与抑制算法对期望卫星信号损伤较大，对于快变和多个周期调频干扰信号抑制效果不佳的问题，提出一种适用于单天线接收机的基于周期重采样的周期调频干扰消除方法。
本发明的目的是这样实现的：步骤如下：
步骤一：对接收信号进行周期调频分量检测，获得各周期调频分量的调频周期参数；
步骤二：根据获得的调频周期参数对接收信号进行重采样，再消除重采样后各组数据中的干扰成分；然后将处理后的各组信号进行重构，获得后续处理信号。
本发明还包括这样一些结构特征：
1.步骤一包括：
(1.1)对单天线接收机接收到的射频信号，经过射频处理和数字化处理，获得T个采样点的数字接收信号矢量x；x＝[x(1) x(2),…,x(t),…,x(T)]T，其中t＝1,2,…T，表示采样时刻,[·]T表示转置；
(1.2)采用多重自相关方法估计接收信号矢量x中周期调频干扰的调频周期，得到调频周期估计值
Figure GDA0002485238260000021
下角标n＝1,2，…，N为周期成分标号，N为周期参数的总个数。
2.步骤(1.2)包括：
(1)计算x的第一次自相关函数，结果记为
Figure GDA0002485238260000022
其中τ为时间延迟量；取
Figure GDA0002485238260000023
T1＜T，进行自相关计算得到一重自相关结果
Figure GDA0002485238260000024
重复取
Figure GDA0002485238260000025
Tc＜Tc-1，进行自相关计算得到
Figure GDA0002485238260000026
其中c＝1,2,…C为多重自相关次数，取得C重自相关结果
Figure GDA0002485238260000027
(2)检测
Figure GDA0002485238260000028
中的峰值序列的周期，获得调频周期估计值
Figure GDA0002485238260000029
3.所述步骤(2)具体包括：
(a)初始化峰值提取门限
Figure GDA00024852382600000210
(b)提取
Figure GDA00024852382600000211
大于ρ的峰值
Figure GDA00024852382600000212
(c)搜索
Figure GDA00024852382600000213
中是否存在
Figure GDA00024852382600000214
的峰值，如果存在，结束迭代，峰值所对应的最小非0的τ为周期调频干扰信号公共调频周期，记为
Figure GDA00024852382600000215
否则进行步骤(d)；
(d)采用序列周期估计方法，估计峰值的周期，获得
Figure GDA00024852382600000216
序列的周期
Figure GDA00024852382600000217
(e)判断
Figure GDA00024852382600000218
是否成立；如果成立，停止迭代，输出估计的周期值
Figure GDA00024852382600000219
否则降低门限值为ρ＝ρ/2，返回步骤(b)。
4.步骤二包括：
(2.1)根据第n个周期值，可以将接收信号分成Qn段，获得第n组第q段数据的方式为：xn,q＝[xn-1(q) xn-1(Pn+q) … xn-1((m-1)Pn+q) …]T，其中x0＝x，m＝1,2，...，M为重组数据标号，其中M≤T/Pn；
(2.2)对各段组数据频域滤波，获得消除干扰后数据
Figure GDA0002485238260000031
(2.3)将消除干扰后数据进行重构，获得后续处理所需信号
Figure GDA0002485238260000032
本发明的核心技术内容在于：
首先，利用周期信号的多重自相关函数仍是周期函数且含噪声较小的特点，提出一种多重自相关周期估计方法，估计接收信号中周期调频分量的调频周期；再根据周期调频干扰信号的广义周期特性，发明一种周期重采样技术把接收数据分成若干组，从而将分散在原接收数据中多个宽带周期调频干扰能量集中到每组数据中几个甚至单个频点；进而在重采样数据的频域完成干扰抑制。
本发明的有益效果在于：
本发明申请的一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法中的周期重采样技术能够将分散在原接收数据中多个宽带周期调频干扰能量集中到每组数据中几个甚至单个频点，降低期望信号与干扰信号的交叠程度，使得消除干扰的同时能够有效保护期望信号。本发明适用于处理快变和多个周期调频干扰场景。
附图说明
图1是干扰信号参数表；
图2是本发明所述方法抗干扰效果表；
图3是方法流程总框图；
图4是基于周期重采样的干扰抑制技术原理框图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述。
本发明按照接收信号中周期调频干扰的周期特性对接收信号进行重采样，获得若干组重采样后数据，然后消除重采样数据中的干扰能量，并将信号进行重构，获得干扰抑制后信号。
具体实施步骤为：
(1)对单天线接收机接收到的射频信号，经过射频处理和数字化处理，获得T个采样点的数字接收信号矢量x；x＝[x(1) x(2),…,x(t),…,x(T)]T，其中t＝1,2,…T，表示采样时刻,[·]T表示转置；
(2)计算x的第一次自相关函数，结果记为
Figure GDA0002485238260000033
其中τ为时间延迟量；取
Figure GDA0002485238260000034
(T1＜T)进行自相关计算得到一重自相关结果
Figure GDA0002485238260000035
重复取
Figure GDA0002485238260000036
(Tc＜Tc-1)进行自相关计算得到
Figure GDA0002485238260000041
其中c＝1,2,…C为多重自相关次数，取得C重自相关结果
Figure GDA0002485238260000042
(3)检测
Figure GDA0002485238260000043
中的峰值序列的周期，具体步骤如下
①初始化峰值提取门限
Figure GDA0002485238260000044
②提取
Figure GDA0002485238260000045
大于ρ的峰值
Figure GDA0002485238260000046
③搜索
Figure GDA0002485238260000047
中是否存在
Figure GDA0002485238260000048
的峰值，如果存在，结束迭代，峰值所对应的最小非0的τ为周期调频干扰信号公共调频周期，记为
Figure GDA0002485238260000049
否则进行步骤④；
④采用序列周期估计方法，估计峰值的周期，获得
Figure GDA00024852382600000410
序列的周期
Figure GDA00024852382600000411
⑤判断
Figure GDA00024852382600000412
否成立；如果成立，停止迭代，输出估计的周期值
Figure GDA00024852382600000413
否则降低门限值为ρ＝ρ/2，返回步骤②。
最终，获得调频周期估计值
Figure GDA00024852382600000414
(4)根据获得的周期参数对接收信号进行重采样，再消除重采样后各组数据中的干扰成分；然后将处理后的各组信号进行重构，获得后续处理信号，重复N次，消除所有干扰成分，具体步骤如下：
①令n＝1；
②根据第n个周期值，将接收信号分成Qn段，获得第n组第q段数据的方式为：
xn,q＝[xn-1(q) xn-1(Pn+q) … xn-1((m-1)Pn+q) …]T，其中x0＝x，m＝1,2，…，M为重组数据标号，其中M≤T/Pn。
③对各段组数据频域滤波，获得消除干扰后数据
Figure GDA00024852382600000415
④将消除干扰后数据进行重构，获得后续处理所需信号
Figure GDA00024852382600000416
⑤判断n＝N，如果成立，输出抗干扰处理结果y＝xN；如果不成立，令n＝n+1，返回步骤②。
结合图1至图4，本发明根据周期调频干扰的广义周期特性，提出一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法。所申请方法无需对信号进行时频变换，通过时域周期估计、数据重采样，以及频域滤波处理，使得宽带调频干扰的检测与抑制问题转变为窄带(单频)信号的检测与抑制问题。所申请方法可以将分散的干扰能量集中到少数频点，减少了干扰与期望信号的交叠程度，在消除干扰成分时对期望信号损伤较小。
为更加清晰的说明所申请方法，本申请实施例通过仿真实验进行流程说明以及效果展示，但不限制本申请实施例的范围。实验条件为：有3个周期线性调频干扰信号、1个卫星导航信号，经过射频、下变频及数字化处理，卫星导航信号信噪比(SNR)为-15dB，三个干扰信号的干噪比(INR)为30dB，干扰信号其他参数如图1的表所示；接收机的下变频后的中心频率为1.25MHz，数字化采样频率为5MHz。周期估计的最大值设为2ms(104个采样点)，最长数据处理长度为26个采样点。
图3是本发明所述方法的原理框图，该方法包括：
S110.数字化接收信号：
x＝[x(1) x(2),…,x(t),…,x(T)]T
其中t＝1,2,…T，表示采样时刻，[·]T表示转置，x(t)表示接收信号模型：
Figure GDA0002485238260000051
其中sk(t)为第k个周期调频信号，例如锯齿波调频信号、正弦调频信号，k＝1,2,…,K为周期调频信号数，η(t)表示噪声及其他信号。
S120.计算x的第一次自相关函数，结果记为
Figure GDA0002485238260000052
其中τ为时间延迟量；取
Figure GDA0002485238260000053
(T1＜T)进行自相关计算得到一重自相关结果
Figure GDA0002485238260000054
重复取
Figure GDA0002485238260000055
(Tc＜Tc-1)进行自相关计算得到
Figure GDA0002485238260000056
其中c＝1,2,…4为多重自相关次数，取得4重自相关结果
Figure GDA0002485238260000057
检测
Figure GDA0002485238260000058
中的峰值序列的周期，具体步骤如下
①初始化峰值提取门限
Figure GDA0002485238260000059
②提取
Figure GDA00024852382600000510
于ρ的峰值
Figure GDA00024852382600000511
③搜索
Figure GDA00024852382600000512
中是否存在
Figure GDA00024852382600000513
的峰值，如果存在，结束迭代，峰值所对应的最小非0的τ为周期调频干扰信号公共调频周期，记为
Figure GDA00024852382600000514
否则进行步骤④；
④采用序列周期估计方法，估计峰值的周期，获得
Figure GDA00024852382600000515
序列的周期
Figure GDA00024852382600000516
⑤判断
Figure GDA0002485238260000061
是否成立；如果成立，停止迭代，输出估计的周期值
Figure GDA0002485238260000062
否则降低门限值为ρ＝ρ/2，返回步骤②。
最终，获得调频周期估计值
Figure GDA0002485238260000063
其中
Figure GDA0002485238260000064
S130.根据获得的周期参数对接收信号进行重采样，再消除重采样后各组数据中的干扰成分；然后将处理后的各组信号进行重构，获得后续处理信号，重复2次，消除所有干扰份，具体步骤如下：
①令n＝1；
②根据第n个周期值，将接收信号分成Qn段，获得第n组第q段数据的方式为：xn,q＝[xn-1(q) xn-1(Pn+q) … xn-1((m-1)Pn+q) …]T，其中x0＝x，m＝1,2，...，M为重组数据标号，其中M≤T/Pn。
③对各段组数据频域滤波，获得消除干扰后数据
Figure GDA0002485238260000065
④将消除干扰后数据进行重构，获得后续处理所需信号
Figure GDA0002485238260000066
⑤判断n＝2，如果成立，输出抗干扰处理结果y＝x2；如果不成立，令n＝n+1，返回步骤②。
经过干扰消除后，输出信号的输出信干噪比(SINRout)、卫星导航信号与原始卫星导航信号的归一化均方误差(NMSE)、卫星信号的相关捕获因子(CF)结果如图2的表所示，对比方法为经典基于小波包分析的干扰抑制方法。可以发现本发明所提出方法可以在有效降低干扰抑制处理对期望卫星信号的损伤，并能够有效消除干扰，保证卫星导航接收机在多干扰情况下的工作效能。
本实施例的方法能够根据周期调频信号的广义周期特性，无需对信号进行时频变换，通过时域周期估计、数据重采样，以及频域滤波处理，使得的宽带调频干扰的检测与抑制问题转变为窄带(单频)信号的检测与抑制问题。所申请方法可以将分散的干扰能量集中到少数频点，减少了干扰信号与期望信号的交叠程度，在消除干扰成分时对期望信号损伤较小。
综上，本发明提供了一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法。所述方法包括：利用无线接收机获得数字化接收信号数据；对接收数据进行多重自相关运算，检测周期调频成分的调频周期；根据调频干扰的周期特性将接收的信号进行重采样，获得若干组重采样数据，检测并消除重采样数据中的干扰分量，最后进行信号重构，获得消除干扰后的信号。本申请方法能够将分散的宽带干扰能量集中到少数频点，减少了干扰与期望信号的交叠程度，在消除干扰成分时对期望信号损伤较小。

Claims (2)

1.一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法，其特征在于：步骤如下：
步骤一：对接收信号进行周期调频分量检测，获得各周期调频分量的调频周期参数；
(1.1)对单天线接收机接收到的射频信号，经过射频处理和数字化处理，获得T个采样点的数字接收信号矢量x；x＝[x(1) x(2),L,x(t),L,x(T)]T，其中t＝1,2,L T，表示采样时刻,[·]T表示转置；
(1)计算x的第一次自相关函数，结果记为
Figure FDA0004094964870000011
其中τ为时间延迟量；取
Figure FDA0004094964870000012
T1＜T，进行自相关计算得到一重自相关结果
Figure FDA0004094964870000013
重复取
Figure FDA0004094964870000014
Tc＜Tc-1，进行自相关计算得到
Figure FDA0004094964870000015
其中c＝1,2,…C为多重自相关次数，取得C重自相关结果
Figure FDA0004094964870000016
(2)检测
Figure FDA0004094964870000017
中的峰值序列的周期，获得调频周期估计值
Figure FDA0004094964870000018
(1.2)采用多重自相关方法估计接收信号矢量x中周期调频干扰的调频周期，得到调频周期估计值
Figure FDA0004094964870000019
下角标n＝1,2，…，N为周期成分标号，N为周期参数的总个数
步骤二：根据获得的调频周期参数对接收信号进行重采样，再消除重采样后各组数据中的干扰成分；然后将处理后的各组信号进行重构，获得后续处理信号；
(2.1)根据第n个周期值，将接收信号分成Qn段，获得第n组第q段数据的方式为：xn,q＝[xn-1(q) xn-1(Pn+q) L xn-1((m-1)Pn+q) L]T，其中x0＝x，m＝1,2，...，M为重组数据标号，其中M≤T/Pn；
(2.2)对各段组数据频域滤波，获得消除干扰后数据；
(2.3)将消除干扰后数据进行重构，获得后续处理所需信号
Figure FDA00040949648700000110
2.根据权利要求1所述的一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法，其特征在于：所述步骤(1.2)具体包括：
(a)初始化峰值提取门限
Figure FDA00040949648700000111
(b)提取
Figure FDA00040949648700000112
大于ρ的峰值
Figure FDA00040949648700000113
(c)搜索
Figure FDA00040949648700000114
中是否存在
Figure FDA00040949648700000115
的峰值，如果存在，结束迭代，峰值所对应的最小非0的τ为周期调频干扰信号公共调频周期，记为
Figure FDA0004094964870000021
否则进行步骤(d)；
(d)采用序列周期估计方法，估计峰值的周期，获得
Figure FDA0004094964870000022
序列的周期
Figure FDA0004094964870000023
(e)判断
Figure FDA0004094964870000024
是否成立；如果成立，停止迭代，输出估计的周期值
Figure FDA0004094964870000025
否则降低门限值为ρ＝ρ/2，返回步骤(b)。
CN202010204163.7A 2020-03-21 2020-03-21 一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法 Active CN111323794B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010204163.7A CN111323794B (zh) 2020-03-21 2020-03-21 一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010204163.7A CN111323794B (zh) 2020-03-21 2020-03-21 一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111323794A CN111323794A (zh) 2020-06-23
CN111323794B true CN111323794B (zh) 2023-05-05

Family

ID=71167678

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010204163.7A Active CN111323794B (zh) 2020-03-21 2020-03-21 一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111323794B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113406672B (zh) * 2021-06-17 2023-03-24 哈尔滨工程大学 一种基于自适应加窗的分段线性调频干扰消除方法
CN113640635B (zh) * 2021-10-18 2022-02-08 广东电网有限责任公司惠州供电局 一种电力电缆绝缘状态在线监测方法
CN117330834A (zh) * 2023-10-09 2024-01-02 国网山东省电力公司东营市东营区供电公司 一种基于双重采样的电网谐波含量测试方法及系统

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1995032436A2 (en) * 1994-05-20 1995-11-30 Commonwealth Of Australia Signal processing
US5903615A (en) * 1998-03-30 1999-05-11 3Com Corporation Low complexity frequency estimator and interference cancellation method and device
RU2007103333A (ru) * 2004-06-30 2008-08-10 Квэлкомм Инкорпорейтед (US) Способ и устройство для подавления помехи от пилотного сигнала в системе беспроводной связи
CN100472507C (zh) * 2004-11-24 2009-03-25 南京大学 强背景噪声下周期信号周期的一种估计方法
CN101776747B (zh) * 2010-01-15 2012-07-18 山东大学 基于自适应重采样的雷达信号压缩方法
GB2530272B (en) * 2014-09-16 2020-10-07 Nottingham Scient Limited GNSS Jamming Signal Detection
CN105510882B (zh) * 2015-11-27 2017-11-17 电子科技大学 基于目标机动参数估计的快速自适应采样周期跟踪方法
CN108594216A (zh) * 2018-04-18 2018-09-28 南京理工大学 一种混沌码调相线性调频复合探测系统及信号处理方法
CN110391887B (zh) * 2018-04-20 2021-11-09 华为技术有限公司 信号处理方法及装置
CN110320535B (zh) * 2019-07-03 2023-05-05 哈尔滨工程大学 一种基于小波包变换与空域处理的卫星导航接收机多干扰抑制方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111323794A (zh) 2020-06-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111323794B (zh) 一种基于周期重采样的周期调频干扰消除方法
US20090068951A1 (en) Spectrum-Blind Sampling And Reconstruction Of Multi-Band Signals
Tsui et al. Digital microwave receiver technology
CN110320535A (zh) 一种基于小波包变换与空域处理的卫星导航接收机多干扰抑制方法
Jia et al. Convolutive blind source separation for communication signals based on the sliding Z-transform
Lv et al. An improved method based on time-frequency distribution to detect time-varying interference for GNSS receivers with single antenna
Khan et al. Robust sparse reconstruction of signals with gapped missing samples from multi-sensor recordings
CN110933007A (zh) 一种削除针对ofdm宽频信号干扰的装置及方法
TWI334701B (en) Digital receiver arrangement and related method
CN115549709B (zh) 一种用于抑制多通道互干扰的卫星通信系统和方法
USH1726H (en) CFAR time-frequency processor for signal detection and extraction in noise
Burley et al. Robust impulse noise suppression using adaptive wavelet de-noising
CN113406672B (zh) 一种基于自适应加窗的分段线性调频干扰消除方法
CN116755044A (zh) 一种外辐射源雷达频域滑动扩展对消方法
CN113206714B (zh) 一种基于误码率的接收机脉冲信号干扰评估方法
CN113759393A (zh) 一种基于数据重排和奇异值分解的抗干扰方法
CN111308426A (zh) 一种适用于单天线接收机的低信噪比周期调频信号检测与分离方法
CN114944974A (zh) 一种频偏估计方法、装置及电子设备
Turley et al. Ionogram RFI rejection using an autoregressive interpolation process
Tian et al. A novel GNSS weak signal acquisition using wavelet denoising method
CN113759335A (zh) 一种基于时间反演的超宽带回波去噪和能量检测方法
Jiang et al. Time-frequency-sparsity-based interference mitigation using order statistics for automotive radar
Zhang et al. Multi-sensor excision of sparsely sampled nonstationary jammers for GPS receivers
CN112327305B (zh) 一种快速频域宽带mvdr声纳波束形成方法
He et al. A Novel Interference Suppression Method for DTMB-based Passive Radar

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant