一、变步长NLMS算法在CDMA窄带干扰抑制中的应用（论文文献综述）
杨璐[1]（2020）在《多载波水声扩频通信技术研究》文中进行了进一步梳理人类对浩瀚海洋的深入探索和利用推动了水声通信扩频技术的蓬勃发展,水声扩频通信技术作为一种挖掘海洋世界的有效手段,成为海洋科研中的热点之一。隐蔽性高和抗干扰能力强是扩频通信技术的优势,它可以克服恶劣的信道条件,在低信噪比下实现可靠的信息传输。尽管具有高可靠性,但是传统扩频通信系统能够容纳的用户数受限且通信速率低。多载波调制技术的频谱利用率高,并且对于频率选择性衰落导致的多符号间串扰和多途干扰具有很强的抵抗力,将多载波技术与扩频技术相结合,可以发挥两种技术各自的优点,弥补彼此的缺点。本文首先介绍了多载波扩频通信的基本原理及关键技术,对扩频序列的生成器原理、序列特点和相关特性进行了较为详细的介绍与讨论。继而,搭建了基于均衡技术的水声扩频通信系统。由于水声信道的复杂多变,需要选取合适的算法进行信道估计,从而确定均衡器的结构。针对单载波水声扩频系统,本文分别对最小均方（LMS）自适应均衡、迫零（ZF）均衡、最小均方误差（MMSE）均衡进行研究,并给出仿真结果以及水池实验结果。接下来,对多载波CDMA技术进行研究,仿真分析了MC-CDMA、MC-DS-CDMA及MT-CDMA的系统性能。然后对时域多载波扩频通信系统性能进行分析。对实际水声信道进行分析和建模,继而对时域多载波扩频通信系统从频谱交叠、多径效应和多普勒效应依次展开分析。最后对水声时域多载波频域自适应均衡技术进行研究,分别研究了LMS算法、递归最小二乘（RLS）算法以及归一化最小均方（NLMS）算法,并进行仿真,最后进行水池实验,对三种算法性能进行验证。通过仿真和实验验证,LMS算法实现简单,但是收敛性差,且其收敛性受收敛步长（u）影响,随着u增大收敛速度增大,但是其收敛后的误差也随之增大,而RLS算法则有着很好的收敛性,但是其实现过于复杂,NLMS的性能则介于二者之间,既有较好的收敛性,实现也比LMS更加简单,同时也对比了三种算法与MMSE算法的BER性能,从中可以看出RLS的BER性能最好,NLMS算法性能次之,然后是LMS算法,MMSE算法性能最差。在选择均衡器时应综合考虑均衡算法带来的硬件实现成本和性能改善。
保鑫铃[2]（2020）在《直扩系统中的多域干扰抑制技术的研究》文中研究说明扩频通信系统由于拥有较强的抗干扰能力、较低的截获概率等特点而被广泛应用。但现代通信环境日益复杂,特别在军事方面,电子战已成为现代战争的重要方式之一。因此,本文针对扩频系统,从频域、空域、空时域三个维度研究了对压制式干扰的抑制技术。主要内容包括:1、介绍了时域、频域、空域与空时干扰抑制的区别;概述了直接序列扩频（DSSS）信号原理;对目前常存在的压制式干扰（音频、窄带、宽带干扰）进行了建模。2、探究了频域干扰抑制技术,其主要针对音频与窄带干扰。分析了基于双门限的频域算法。针对该算法较高复杂度问题,采用基于频域差分的算法;针对频谱泄露问题,将重叠加窗与频域差分算法结合,缓解频谱泄露的同时,减少信号失真。经仿真验证:重叠加窗频域差分算法的系统误码率低于双门限算法。3、探究了空域干扰抑制技术,其主要针对与有用信号不同向的音频、窄带与宽带干扰。构建了具体扩频信号的阵列接收信号模型;比较了几种经典的权值优化准则;仿真了最小方差无失真响应（MVDR）算法和功率倒置（PI）算法,得出结论:PI算法不需要先验知识,但其输出信干噪比（SINR）较MVDR算法低。在PI算法基础上,仿真分析了基于正交子空间的空域抗干扰算法,得出结论:相同条件下,基于正交子空间算法的输出SINR介于PI算法与MVDR算法之间。在上述算法基础上,研究了当扩频信号相对带宽较宽时的宽带阵列信号干扰抑制技术。4、探究了空时干扰抑制技术,其主要针对与有用信号同向的音频、窄带干扰及不同向的宽带干扰。仿真了基于LCMV的经典空时干扰抑制技术。当干扰与有用信号同向时,该算法的输出SINR高于纯空域算法,但其需要采样矩阵直接求逆,当阵元数或时域抽头数较大时,该算法计算量大。因此,采用将LCMV与LMS结合的方式,研究了基于LMS的空时算法,降低了原本算法的计算复杂度。详细分析LMS算法的收敛步长,确定了一种变步长的LMS空时算法。该算法在提高收敛速度的同时,兼顾了稳态性能。经仿真得到:当有用信号的到达角度估计误差较小时,LCMV算法的输出SINR高于变步长的LMS。反之,变步长LMS的输出SINR更高。
张海宇[3]（2019）在《基于时频分析的GNSS非平稳干扰抑制技术》文中研究表明随着电子信息技术的不断发展,电子对抗越来越多地出现在军事行动与民间生活中。导航对抗是电子对抗的一种形式,旨在保证卫星导航设备不受其他电磁设备干扰——包括恶意的干扰来源——的影响,以及某些场合下干扰目标卫星导航设备的正常使用。提升导航对抗能力是保证卫星导航设备在不同场合下都能够正常使用的必然要求。快扫频干扰是一种高效率的GNSS（全球导航卫星系统,Global Navigation Satellite System）非平稳干扰,目前正越来越广泛地应用于导航对抗中,时频联合分析技术能够有效地对非平稳干扰信号时频特性进行分析,可应用于GNSS非平稳干扰的抑制。本文基于上述情况展开研究,主要内容如下:（1）建立了快扫频干扰的数学模型,详细分析了其平稳性,得到快扫频干扰自相关函数随时间变化的结论,证实了快扫频干扰的非平稳性;提出了导航干扰与抗干扰指标,从干扰的对抗能力和干扰效果两个方面分析了对干扰的性能评价指标,同时从抗干扰算法的对抗能力和干扰抑制效果两个方面分析了抗干扰性能评价指标;对快扫频干扰的对抗能力和干扰效果进行了评价。通过计算得出当快扫频干扰带宽等于信号带宽、中心频率与信号中心频率相同时,其对抗能力最强且干扰效果接近于单音干扰,得出此时快扫频干扰效率最高且好于传统的平稳干扰的结论。（2）采用了理论推导和仿真实验相结合的方法,研究了传统GNSS时域和频域抗干扰接收机对快扫频干扰的抑制效果。提出了基于载噪比损耗的抗干扰极限分析方法,通过研究干扰抑制算法的载噪比损耗来分析其是否能够有效抑制干扰,并建立了相应的仿真实验平台;仿真分析了NLMS（归一化最小均方自适应滤波器,Normalized Least Mean Square）时域自适应算法的抑制不同扫频速度的快扫频干扰时的载噪比损耗,通过仿真得到了时域自适应干扰抑制算法能够抑制的快扫频干扰扫频速度上限为6.82×104 MHz/s;推导了传统频域干扰抑制算法抑制不同扫频速度的快扫频干扰时的载噪比损耗,得到了频域干扰抑制算法能够处理的快扫频干扰在FFT点数内扫过的带宽不超过信号带宽的60%的结论,并进一步通过计算和仿真验证,得到时域自适应干扰抑制算法能够抑制的快扫频干扰扫频速度上限与信号带宽和接收机FFT时长的计算关系。（3）提出了基于时频分析的GNSS非平稳干扰抑制算法,并选择了短时傅里叶变换作为对信号进行时频变换时采用的变换算法。根据不同窗函数的特性,结合GNSS信号特点,选择汉明窗作为短时傅里叶变换采用的窗函数;提出了基于接收机采样率和所需实现的抑制快扫频干扰扫频周期下限的时窗宽度选择算法。对变换得到的包含干扰分量的时频二维分布,提出了基于恒虚警率门限的时频分布干扰抑制算法检测干扰谱线并将其剔除,同时针对短时傅里叶变换在两个扫频周期分界处的频率混叠问题提出基于参考值的门限修正算法进行门限修正。通过仿真分析证实了提出的算法能够有效抑制快扫频干扰,并依据本文提出的干扰抑制效果评估体系分析了其性能,仿真结果证明,该算法能够有效地抑制扫频速度较快的快扫频干扰,在常见干信比下,其载噪比损耗保持在2d B以下,且干扰抑制比接近于信号的干噪比,由干扰抑制算法带来的码相位偏差在0.004码片以下,对定位测距精度的影响小于0.15米,性能相较于传统干扰抑制算法有极大提升。
王奕方[4]（2019）在《北斗接收机窄带干扰抑制技术研究》文中进行了进一步梳理近年来,我国北斗卫星导航系统迅速发展并逐渐完善,已经成为国家的基础设施,与人们的生活密切相关。由于卫星导航信号功率非常微弱,容易受到各类有意或无意干扰的影响,例如雷达信号、广播通信等设备的信号及其谐波、以及各类有意干扰设备的信号。由于窄带干扰产生简单,且极易造成接收机工作的不稳定并产生不期望的导航结果,因此接收机需要对信号进行干扰抑制处理,而目前的处理方法往往会对有用信号产生不同程度的损伤,引起载噪比损失,降低导航性能。考虑到在接收机端进行窄带干扰抑制是目前最为经济的方法,论文在综合考虑算法的复杂度、实时性、干扰抑制能力和对真实导航信号的影响等因素的基础上,对窄带干扰抑制方法展开研究。论文主要对基于单天线的窄带干扰抑制技术进行研究,研究重点是保证干扰抑制能力的同时对真实导航信号影响较小的北斗接收机窄带干扰抑制技术。主要研究内容如下:（1）根据北斗B1I信号的组成,利用MATLAB对北斗B1I数字中频信号进行仿真,通过频谱图与捕获结果验证仿真的正确性,然后对常见的窄带干扰信号进行建模和仿真,用于支持后续窄带干扰抑制算法的验证。（2）根据导航信号和窄带干扰相关性的不同,研究基于预测思想的时域自适应滤波技术。对最小均方算法、归一化最小均方算法和递推最小二乘算法进行详细推导分析,通过仿真对比,选择综合性能较好的归一化最小均方算法作为时域抑制技术的代表,与后续提出的干扰抑制算法进行性能比较。（3）针对时域干扰抑制技术处理速度慢,对快变干扰抑制能力差的问题,采用基于快速傅里叶变换的频域窄带干扰抑制技术。针对快速傅里叶变换过程中的频谱泄露和信号失真的问题,采用50%重叠加凯撒窗的方法进行改善;然后针对窄带干扰检测门限值的确定,提出了一种基于连续均值去除法的改进型自适应干扰检测算法,具有良好的检测性能,作为后续时频域结合算法的频域检测基础;最后对提出的频域窄带干扰抑制的算法进行仿真实验,验证其有效性。（4）综合考虑算法的复杂度、实时性、干扰抑制能力和对真实导航信号的影响等因素,设计一种基于时频域结合的窄带干扰抑制方法。针对快速傅里叶变换检测中干扰参数估计误差较大的问题,提出应用快速傅里叶变换与线性调频Z变换联合的算法,极大地提高了干扰参数的估计精度;然后重点针对时域陷波模块,在目前常用的二阶直接型IIR陷波器的基础上,提出一种基于零极点配置的IIR陷波器的改进设计法,可以得到更为陡峭的陷波特性。通过仿真分析,该方法能够在保证干扰信号得到有效抑制的同时减少有用信号的损伤,并且复杂度低,实时性好,适合实际应用。综上所述,本文在现有的窄带干扰抑制算法的基础上,对部分内容提出改进方法,对算法性能有一定程度的改善。
王兰[5]（2016）在《DSSS系统窄带干扰抑制算法研究》文中研究说明直接序列扩频（DSSS）系统实际中因系统带宽、扩频增益、发射/接收机复杂度等限制,其抗干扰能力有固定的容限,容易受强窄带干扰的影响。为此,论文从盲分离、时域预测、小波包变换三个方面对DSSS系统强窄带干扰抑制技术展开研究,主要工作及创新性贡献总结如下:1、针对FastICA盲分离窄带干扰抑制算法容易陷入鞍点和局部极值点的问题,提出了一种基于峭度的RobustICA盲分离窄带干扰抑制算法。该算法采用精确线性搜索与代价函数峭度相结合,对峭度进行全局最优搜索,降低了FastICA盲分离窄带干扰抑制算法将峭度作为代价函数时对野点的敏感性,同时增强了算法对局部点的鲁棒性。相比FastICA盲分离窄带干扰抑制算法,该算法抗音频窄带干扰性能更优,可以将分离矩阵陷入局部点的概率降低一个数量级,大大增加了应用盲分离算法抑制窄带干扰的可靠性。2、针对时域预测算法收敛速度慢且计算复杂度高的问题,提出了一种解相关变阶仿射投影窄带干扰抑制算法。该算法首先采用解相关处理消除窄带干扰带来的接收信号强相关性,通过最小化瞬时均方误差,利用接收信号正交向量优化自适应步长使收敛速度大大提升。在此基础上,结合接收信号特征提出了解相关仿射投影窄带干扰抑制算法阶数选择机制,使算法整体复杂度大大降低。相比变步长仿射投影算法收敛速度有较大的改善,同时降低了算法的归一化均方误差。该算法对于BPSK窄带干扰,误码率在10-3量级时,新提出的解相关变阶仿射投影窄带干扰抑制算法与现有的变步长仿射投影窄带干扰抑制算法相比,性能改善约3dB。3、针对基于树形结构的频移非抽取小波包窄带干扰抑制算法无法将多音干扰的次高功率干扰分量定位到单个子带中的问题,提出了一种基于最优频移搜索的非抽取小波包窄带干扰抑制算法。该算法采用对次高功率干扰分量进行最优频移搜索的方法,避免了将次高功率干扰分量定位到多个小波包子带中,降低了对有用信号的损伤。在此基础上,为了进一步降低干扰去除过程对有用信号的损伤,采用变步长最小均方误差（LMS）自适应算法处理受扰子带,进一步提高了该算法抑制多音干扰的性能。相比树形结构的频移非抽取小波包变换多音干扰抑制算法,误码率在10-3量级时,改进算法性能改善约2dB。
赵宏基[6]（2016）在《自适应窄带干扰抑制技术的研究与实现》文中指出现代通信技术快速发展,直接序列扩频作为主流的通信体制,其在民用和军用领域均得到了广泛的工程应用。直扩通信系统的优点是具有较强的窄带干扰抑制能力,能够有效对抗自然干扰或人为的窄带干扰。然而,这些窄带干扰若超过了接收机的干扰容限,直扩通信系统的正常工作将会受到严重影响。所以,在接收端要采用单独的抗干扰模块处理功率较强的干扰,提高通信系统的抗干扰容限。文章中建立了简化的信号模型和常用的窄带干扰模型:音频干扰、AR干扰、带限高斯噪声干扰,并分析了直接序列扩频通信系统对这些窄带干扰的处理增益。当前,在直接序列扩频通信系统中,时域自适应线性滤波技术和频域自适应滤波技术常被用来进行窄带干扰的抑制。时域自适应线性滤波技术不需要傅里叶变换,计算量较小,可以应对不同类型的干扰。频域滤波技术利用傅里叶变换把信号能量分解到不同的频率分量上,有利于检测和抑制干扰信号。在理想情况下,直接序列扩频信号的频谱被认为是白色谱,各个子带的信号功率密度是相同的,故置零门限通常被设定为一个常量。置零门限与各信号子带的能量做对比,便可检测干扰。如果频点的信号能量高于门限,则该子带的信号被抑制,反之则保留子带的信号能量。时域自适应滤波算法都需要一定的收敛时间。而在频率域,每个信号子带的频谱分量具有独立的收敛特性。所以频域的自适应滤波算法可以快速的收敛。在实际信号传输时,因为信号的带宽受限,信号的频谱已不再满足白色谱。所以在设定频域的能量门限时,每个子带有相同的门限值就会导致有用信号的损失。如果根据直扩信号的频谱特性计算各个信号子带的能量,动态的设定各个信号子带的能量门限,可以改善频域滤波算法的性能。仿真实验结果证明基于自适应能量门限的频域自适应滤波算法具有较好的抗干扰性能。
陈彦冠,丁文锐,刘春辉[7]（2017）在《一种新的变步长频域块LMS算法》文中认为针对现有直接序列扩频（DSSS）通信抗干扰系统中的传统频域块最小均方误差（FBLMS）算法在收敛速度和稳态误差之间存在矛盾的问题,提出了一种新的变步长算法——VSS-FBLMS算法,该算法通过输出信号中剩余干扰所占整体噪声信号的比例来调节变步长因子,步长因子随着干扰的被滤除而逐渐减小,使得DSSS通信抗干扰系统获得更好的抑制干扰效果。首先对传统FBLMS算法的DSSS抗干扰系统进行了介绍,然后对提出的VSS-FBLMS算法进行分析,最后将新算法和传统算法加入DSSS通信抗干扰系统中进行仿真对比。理论分析和仿真结果表明,VSS-FBLMS算法不仅可以有效滤除窄带干扰,而且抗干扰性能优于传统FBLMS算法,收敛速率和稳态误差也都优于传统FBLMS算法。
袁晓东[8]（2012）在《直接数据域GNSS抗干扰关键技术研究》文中进行了进一步梳理全球导航卫星系统（GNSS：Global Navigation Satellite Systems）具有大范围全天候高精度定位测速和定时服务的能力，在国防和国民经济各个领域得到了广泛应用目前，卫星导航系统抗干扰能力较弱，已成为其在复杂战场环境下作战使用的严重限制因素之一，提高卫星导航系统的抗干扰能力是赢得未来导航战的重要保证因此，深入研究和实现复杂电磁环境下的GNSS抗干扰技术，具有非常重要的军事价值传统统计型抗干扰方法以阵列接收数据协方差矩阵为基础，需要较多快拍数实现对协方差矩阵的估计，一般计算量偏大，工程实现较困难；同时统计型方法假设工作过程中环境稳定，主要适用于平稳环境但实际复杂电磁环境中信号往往是非平稳或时变的，可能导致统计型方法性能下降；为更好地适应非平稳环境，可以使用直接数据域处理方法直接数据域算法相对统计型算法来说，是一种单快拍处理算法，避免了样本协方差矩阵估计等运算本文系统地研究了基于直接数据域的GNSS阵列误差校正干扰抑制子空间跟踪干扰信号波达方向估计以及波束形成等关键理论和算法；在具体工程实践方面完成了相应的算法验证和技术方案实现，对GNSS实时抗干扰设计具有一定参考价值研究了直接数据域自适应GNSS抗干扰算法提出了改进的最小均方（LMS：Least Mean Square）算法：VSNLMS算法，具有较好的收敛速度和收敛稳定性；提出了基于VSNLMS算法的GNSS阵列误差校正方法，对校正前后性能进行了分析比较；对基于VSNLMS算法的GNSS空时抗干扰处理进行了性能仿真分析；阵列误差校正和干扰抑制都在直接数据域完成，便于时变环境应用研究了直接数据域子空间跟踪算法及其抗干扰应用通过深入研究数据投影方法（DPM：Data Projection Method）类OJA类子空间跟踪方法的物理意义，提出了一种基于最小空间距离准则的低复杂度子空间跟踪（STSD：Subspace Trackingbased on Subspace Distance）算法，算法复杂度仅有3NL+O（N），在同类算法中复杂度最低；并对STSD算法在信号子空间跟踪和噪声子空间跟踪中的数值稳定性进行了理论证明和仿真验证，在有限字长条件下，该算法对舍入误差累积不敏感，能保证子空间基的标准正交收敛，算法稳健；对STSD算法应用于GNSS空时抗干扰处理进行了性能仿真分析STSD算法为子空间跟踪算法的发展开拓了新思路，应用于GNSS干扰抑制取得了较好效果研究了直接数据域相干干扰波达方向（DOA：Direction ofArrival）估计方法提出了两种直接数据域干扰DOA估计方法：基于低复杂度自适应算法得到不同噪声子空间矢量，或基于子空间跟踪方法得到噪声子空间基估计，从而分别构建空间谱，通过谱峰搜索得到干扰DOA估计进而，为了对相干干扰进行DOA估计，分别提出了直接数据取对称共轭向量和直接数据虚拟空间平滑的解相干算法提出的直接数据域相干信号DOA估计算法都不需协方差矩阵估计和特征分解，大大减少了算法计算量，可应用于复杂时变环境研究了直接数据域GNSS稳健波束形成方法提出了一种基于直接数据域子空间跟踪结合解扩处理和一阶恒模算法的GNSS盲波束形成算法首先通过噪声子空间跟踪投影完成强干扰抑制；然后利用指定卫星PRN（Pseudorandom Noise）码对干扰抑制后的信号进行解扩处理，突出卫星信号；最后结合一阶恒模算法实现对卫星信号的盲波束形成提出的直接数据域稳健波束形成算法复杂度低，易于实时实现；而且算法不需要知道传输的导航符号以及卫星方位，是一种盲自适应波束形成算法并提出了一种多波束形成方式，针对多个卫星信号进行波束形成研究了适合GNSS抗干扰实现的系统级联结构和模块设计，完成了GNSS抗干扰处理系统应用VSNLMS算法进行了GNSS空时自适应处理机的设计和实现；基于子空间跟踪结合解扩处理和恒模算法，以及直接数据域DOA估计算法进行了数字多波束GNSS抗干扰系统设计完成了系统模块设计算法验证和功能测试等工作，相关研究成果具有一定的工程实用价值本文部分相关成果已被用于某型舰载接收机改造某航空炸弹设计定型某新型超高速导弹设计；作为一种重要的抗干扰措施，也已经被用于北斗二代抗干扰接收机系统论证和实现
许振[9]（2011）在《直扩系统中自适应干扰抑制技术研究》文中研究说明扩频通信系统自身具有的窄带干扰抑制能力取决于编码增益和处理增益,从理论上说,可通过提高系统的扩频增益和编码增益来抑制任意强度的干扰。但由于受带宽的限制,扩频增益不可能无限大,因此扩频通信系统的抗干扰能力受扩频增益的限制,当进入接收机的干扰信号强度与有用信号之比大于扩频系统的抗干扰容限时,扩频通信仍然会受到干扰。因此扩频通信干扰抑制技术的研究和应用具有重要的理论和实际意义。本文基于直扩系统,改进了基于自适应多门限的窄带干扰抑制算法,给出一种新的改进的变步长频域块LMS算法,并在“××数据传输系统”中应用。论文主要研究工作如下:（1）在对基于自适应多门限的窄带干扰抑制算法研究的基础上,针对算法存在的在高信噪比条件下性能恶化,只能用于扩频比很大、信噪比较低的系统中的缺陷,应用变异系数改进了该算法,解决了算法中存在的缺陷,使算法更具有实用性。（2）给出了一种基于自适应频域滤波算法的权值裁剪法的推导过程。仿真表明裁剪法能够减少有用信号损失。在此基础上,设计和仿真分析应用裁剪法和基于变异系数门限检测法的频域窄带干扰抑制技术,仿真表明该技术能够有效抑制窄带干扰。（3）基于对时域变步长LMS算法、频域块LMS算法的研究分析,给出了一种新的改进的变步长频域块LMS算法,能实现更好的收敛速度和更小的有用信号损失,并且计算复杂度低,利于工程实现,给出了仿真结果和分析。（4）将基于门限检测和基于LMS算法的两类干扰抑制技术应用到“××数据传输系统”中,并仿真分析系统的性能;仿真结果表明应用干扰抑制技术的数据传输系统能有效抑制窄带干扰,在误码率为10-5时系统的干扰容限不小于20dB,满足系统要求。
牟传坤[10]（2011）在《基于自适应凸联合算法的扩频系统抗窄带干扰技术研究》文中进行了进一步梳理在军事领域,扩频通信系统经常会受到人为的有意干扰,其中最为常见的是窄带干扰。窄带干扰会对系统产生较大的影响,严重时甚至会导致系统瘫痪。为了消除窄带干扰的影响,保证扩频系统正常工作,本课题主要研究基于自适应凸联合算法的扩频系统抗干扰技术。首先,本文对扩频通信技术的基本理论进行了介绍,包括扩频通信的理论基础,扩频通信系统的分类以及特点。建立了目前常用的三种窄带干扰数学模型,包括音频干扰模型、自回归干扰模型和低速率数字干扰模型。介绍了目前扩频系统中常用的抗窄带干扰技术,包括时域预测技术、变换域直接干扰抑制技术以及码辅助最优滤波技术,分析了这三种技术的性能和优缺点。其次,本文在研究单一自适应滤波算法的基础上,着重分析了凸联合算法的稳态性和跟踪性,从理论上证明了凸联合结构集成组成滤波器优点的特性。为进一步提高凸联合结构的性能,分析了几种不同的自适应凸联合算法,指出传统凸联合结构存在的缺陷,并提出合理的改进方案,主要包括：提高组成滤波器性能、加快算法初期慢速滤波器的权值更新速度、改进辅助参数的自适应过程、加强凸联合与组成滤波器间的信息利用。根据所提方案,对传统固定步长LMS凸联合（CLMS）算法进行改进,提出变步长LMS凸联合（VSS-CLMS）算法,新算法将组成滤波器步长及联合步长设计为变步长,利用快速滤波器提高慢速滤波器在算法初期的收敛速度,并充分利用组成滤波器和整个凸联合滤波器的信息资源,使新算法能根据环境变化进行自适应调整,进一步提高了整体凸联合结构的收敛速度。最后,本文提出将自适应凸联合滤波算法应用到实际的扩频系统中,用于抑制常见的窄带干扰,并结合自适应陷波器的优点,设计自适应凸联合陷波器,用于抑制常见的单频干扰。计算机仿真结果表明,自适应凸联合算法对窄带干扰具有很好的抑制作用。
二、变步长NLMS算法在CDMA窄带干扰抑制中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、变步长NLMS算法在CDMA窄带干扰抑制中的应用（论文提纲范文）
（1）多载波水声扩频通信技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 立题背景和意义 |
| 1.2 水声信道的特征及研究现状 |
| 1.3 水声通信以及水声扩频通信技术研究现状 |
| 1.4 多载波扩频通信研究现状 |
| 1.5 本文所研究的主要内容 |
| 第2章 扩频通信的基本原理 |
| 2.1 扩频通信及多载波调制的理论基础 |
| 2.1.1 扩频通信理论基础 |
| 2.1.2 多载波调制技术 |
| 2.1.3 正交多载波技术在水声扩频中的优势 |
| 2.2 扩频序列 |
| 2.2.1 巴克码序列 |
| 2.2.2 m序列 |
| 2.2.3 Gold序列 |
| 2.2.4 扩频序列的选择 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 水声单载波扩频均衡技术研究 |
| 3.1 均衡理论和算法 |
| 3.1.1 均衡原理及分类 |
| 3.1.2 线性均衡 |
| 3.1.3 判决反馈均衡 |
| 3.1.4 自适应均衡 |
| 3.2 单载波扩频均衡技术研究 |
| 3.2.1 时域均衡算法分析及仿真 |
| 3.2.2 频域均衡算法分析及仿真 |
| 3.3 水池实验分析 |
| 3.3.1 水池实验概况 |
| 3.3.2 单载波BPSK通信系统水池实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 多载波水声扩频通信系统性能分析 |
| 4.1 多载波CDMA技术 |
| 4.1.1 MC-CDMA |
| 4.1.2 正交MC-DS-CDMA |
| 4.1.3 MT-CDMA |
| 4.1.4 MC-CDMA与正交MC-DS-CDMA系统性能对比分析 |
| 4.2 水声广义多载波扩频 |
| 4.3 多径对时域多载波扩频系统性能影响分析 |
| 4.3.1 水声多径信道特性 |
| 4.3.2 水声多径信道下的系统性能 |
| 4.4 多普勒效应对多载波扩频系统性能影响分析 |
| 4.4.1 多普勒效应建模 |
| 4.4.2 多普勒频移对系统性能的影响 |
| 4.5 频谱交叠对多载波扩频系统性能分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 时域多载波水声扩频通信系统自适应均衡算法 |
| 5.1 自适应均衡技术 |
| 5.1.1 LMS自适应均衡技术 |
| 5.1.2 RLS自适应均衡技术 |
| 5.1.3 NLMS自适应均衡技术 |
| 5.2 水池试验分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）直扩系统中的多域干扰抑制技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 时域干扰抑制技术的发展 |
| 1.2.2 变换域干扰抑制技术的发展 |
| 1.2.3 空域与空时干扰抑制的发展 |
| 1.3 研究内容和结构安排 |
| 第二章 频域干扰抑制技术研究 |
| 2.1 扩频通信原理 |
| 2.1.1 直接序列扩频系统模型 |
| 2.1.2 扩频系统的抗干扰原理与性能 |
| 2.2 干扰信号模型 |
| 2.2.1 单音连续波干扰 |
| 2.2.2 窄带干扰 |
| 2.2.3 宽带干扰 |
| 2.2.4 干扰对系统的影响 |
| 2.3 频域干扰抑制技术 |
| 2.3.1 基于双门限的干扰抑制技术 |
| 2.3.2 基于频域差分的干扰抑制技术 |
| 2.3.2.1 频域差分干扰抑制原理 |
| 2.3.2.2 重叠加窗的频域差分干扰抑制技术 |
| 2.3.3 算法比较 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 空域干扰抑制技术研究 |
| 3.1 阵列信号模型构建 |
| 3.1.1 窄带信号的阵列模型 |
| 3.1.2 宽带信号的阵列模型 |
| 3.1.3 模型的选择 |
| 3.2 空域权值优化准则 |
| 3.2.1 线性约束最小均方差准则(LCMV) |
| 3.2.2 其他常用优化准则 |
| 3.3 基于线性约束最小均方差的空域抗干扰技术 |
| 3.3.1 功率倒置算法 |
| 3.3.2 最小方差无失真响应算法 |
| 3.3.3 仿真结果分析与比较 |
| 3.4 基于正交子空间的空域抗干扰技术 |
| 3.4.1 算法原理 |
| 3.4.2 算法步骤 |
| 3.4.3 仿真结果 |
| 3.5 宽带阵列信号的干扰抑制 |
| 3.6 算法比较 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 空时干扰抑制技术研究 |
| 4.1 空时干扰抑制模型 |
| 4.2 基于线性约束最小均方差的空时干扰抑制 |
| 4.2.1 算法原理 |
| 4.2.2 仿真结果分析 |
| 4.3 基于LMS的空时干扰抑制 |
| 4.3.1 LMS算法 |
| 4.3.2 改进的LMS |
| 4.3.3 仿真结果分析 |
| 4.4 算法比较 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（3）基于时频分析的GNSS非平稳干扰抑制技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 GNSS常见干扰类型 |
| 1.2.2 GNSS平稳干扰抑制技术 |
| 1.2.3 GNSS非平稳干扰抑制技术 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 第二章 导航对抗条件下快扫频干扰效能分析 |
| 2.1 导航干扰与抗干扰指标 |
| 2.1.1 干扰效能评估指标 |
| 2.1.2 抗干扰效能评估指标 |
| 2.2 快扫频干扰建模 |
| 2.2.1 快扫频干扰的数学模型 |
| 2.2.2 快扫频干扰的平稳性分析 |
| 2.3 快扫频干扰的效能分析 |
| 2.3.1 快扫频干扰的对抗能力 |
| 2.3.2 快扫频干扰的干扰效果 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 传统抗干扰算法对快扫频干扰的抑制效果分析 |
| 3.1 基于载噪比损耗的抗干扰极限分析 |
| 3.1.1 基于载噪比损耗的抗干扰极限分析方法 |
| 3.1.2 抗干扰极限分析仿真平台 |
| 3.2 时域干扰抑制算法对快扫频干扰的抑制效果 |
| 3.2.1 时域自适应抗干扰对快扫频干扰的抑制仿真 |
| 3.2.2 时域自适应抗干扰效果仿真结果分析 |
| 3.3 频域干扰抑制算法对快扫频干扰的抑制效果 |
| 3.3.1 频域门限陷波抗干扰对快扫频干扰的抑制效果理论分析 |
| 3.3.2 频域门限陷波抗干扰对快扫频干扰的抑制仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于短时傅里叶变换的GNSS快扫频干扰抑制算法 |
| 4.1 基于短时傅里叶变换时频分析法 |
| 4.1.1 时频分析的基本原理 |
| 4.1.2 短时傅里叶变换(STFT)与逆变换 |
| 4.1.3 快扫频干扰的时频分布 |
| 4.2 基于短时傅里叶变换的快扫频干扰抑制算法 |
| 4.2.1 短时傅里叶变换的窗函数类型 |
| 4.2.2 基于最低载噪比损耗原则的窗宽度优化算法 |
| 4.2.3 基于恒虚警率的干扰判决门限选取算法 |
| 4.2.4 基于参考值的门限修正算法 |
| 4.3 性能分析与仿真验证 |
| 4.3.1 运算复杂度分析 |
| 4.3.2 算法效果仿真验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结束语 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（4）北斗接收机窄带干扰抑制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 北斗卫星导航系统及其干扰分类 |
| 1.2.1 北斗卫星导航系统简介 |
| 1.2.2 干扰分类 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 时域窄带干扰抑制技术 |
| 1.3.2 变换域窄带干扰抑制技术 |
| 1.4 论文组成结构 |
| 第2章 窄带干扰对北斗信号及接收机的影响 |
| 2.1 北斗导航信号基本组成 |
| 2.2 窄带干扰下的北斗信号质量分析 |
| 2.3 窄带干扰对接收机的影响分析 |
| 2.3.1 接收机信号处理流程分析 |
| 2.3.2 基带输入干信比与A/D量化位数的关系 |
| 2.3.3 窄带干扰对基带处理及导航解算的影响 |
| 2.4 北斗窄带干扰仿真分析 |
| 2.4.1 北斗B1I数字中频信号仿真 |
| 2.4.2 常见的窄带干扰建模 |
| 2.4.3 窄带干扰对北斗信号影响的仿真分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于自适应滤波的时域预测技术 |
| 3.1 时域预测窄带干扰抑制基本原理 |
| 3.2 自适应滤波算法 |
| 3.2.1 最小均方算法 |
| 3.2.2 归一化最小均方算法 |
| 3.2.3 递推最小二乘算法 |
| 3.3 性能仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于FFT的频域窄带干扰抑制技术 |
| 4.1 基于FFT的频域窄带干扰抑制基本原理 |
| 4.2 窗函数的应用 |
| 4.2.1 频谱泄露对有用信号的影响 |
| 4.2.2 凯撒窗的应用 |
| 4.2.3 减少信号失真的方法 |
| 4.3 干扰检测门限的确定方法 |
| 4.3.1 传统干扰检测算法 |
| 4.3.2 自适应门限干扰检测的改进算法 |
| 4.4 性能仿真分析 |
| 4.4.1 改进型自适应门限干扰检测算法仿真分析 |
| 4.4.2 频域窄带干扰抑制算法仿真分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于时频域结合的窄带干扰抑制技术 |
| 5.1 结合频域检测与时域陷波的干扰抑制基本原理 |
| 5.2 FFT与 CZT联合提高干扰参数估计精度 |
| 5.3 二阶直接型IIR陷波器设计 |
| 5.4 减少有用信号损伤的IIR陷波器设计 |
| 5.4.1 调整极点设计法 |
| 5.4.2 对称极点设计法 |
| 5.4.3 基于零极点配置的改进设计法 |
| 5.5 IIR陷波器的级联设计 |
| 5.6 性能仿真分析 |
| 5.6.1 级联IIR陷波器算法仿真分析 |
| 5.6.2 时频域结合窄带干扰抑制算法仿真分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（5）DSSS系统窄带干扰抑制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 盲分离技术 |
| 1.2.2 时域预测技术 |
| 1.2.3 变换域技术 |
| 1.2.4 码辅助技术 |
| 1.3 论文研究内容及组织结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 组织结构 |
| 第二章 典型窄带干扰信号分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 典型窄带干扰信号 |
| 2.2.1 音频干扰 |
| 2.2.2 BPSK窄带干扰 |
| 2.2.3 自回归(AR)干扰 |
| 2.3 窄带干扰信号对DSSS系统的干扰性能分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于盲分离的窄带干扰抑制技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于盲分离的窄带干扰抑制模型及条件数的影响 |
| 3.3 基于FastICA的盲分离窄带干扰抑制 |
| 3.3.1 基于负熵的FastICA盲分离窄带干扰抑制 |
| 3.3.2 基于峭度的FastICA盲分离窄带干扰抑制 |
| 3.4 基于RobustICA的盲分离窄带干扰抑制算法 |
| 3.5 仿真结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 时域预测窄带干扰抑制技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 时域预测窄带干扰抑制模型 |
| 4.3 APA窄带干扰抑制 |
| 4.4 变步长APA窄带干扰抑制 |
| 4.5 解相关变阶APA窄带干扰抑制 |
| 4.5.1 DPA算法窄带干扰抑制 |
| 4.5.2 变阶数DPA算法窄带干扰抑制 |
| 4.6 仿真结果与分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于小波包变换的窄带干扰抑制技术 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 小波包变换基本原理 |
| 5.2.1 小波包变换 |
| 5.2.2 非抽取小波包变换 |
| 5.3 基于频移非抽取的小波包变换窄带干扰抑制技术 |
| 5.4 小波包变换音频干扰抑制 |
| 5.5 受干扰子带自适应干扰抑制算法 |
| 5.6 仿真结果与分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（6）自适应窄带干扰抑制技术的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题的背景和意义 |
| 1.2 国内外发展趋势和研究现状 |
| 1.2.1 自适应信号处理技术的发展 |
| 1.2.2 自适应干扰抑制技术的研究现状 |
| 1.3 论文的主要工作和内容安排 |
| 第2章 直扩通信系统的原理和抗干扰性能分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 直扩通信系统的基本工作原理 |
| 2.3 信号的数学模型 |
| 2.3.1 对信号进行数学建模 |
| 2.3.2 窄带干扰信号的建模 |
| 2.4 直扩通信系统的抗干扰性能 |
| 2.4.1 抗干扰性能特点分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 时域自适应滤波器抗干扰性能研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 LMS自适应滤波算法的基本原理 |
| 3.2.1 自适应线性滤波器 |
| 3.2.2 最小均方LMS滤波器 |
| 3.3 变步长的LMS自适应滤波算法 |
| 3.3.1 归一化LMS算法 |
| 3.3.2 RLS算法 |
| 3.4 LMS算法性能分析与仿真 |
| 3.4.1 LMS算法的实现 |
| 3.4.2 LMS算法的干扰抑制性能仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 频域抗干扰算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 自适应门限窄带干扰抑制 |
| 4.2.1 自适应门限检测算法的基本原理 |
| 4.2.2 自适应门限检测算法 |
| 4.3 基于自适应迭代滤波的变换域处理算法 |
| 4.3.1 自适应频域滤波器 |
| 4.3.2 频域LMS算法性能仿真 |
| 4.4 基于子带能量的频域自适应滤波算法 |
| 4.4.1 自适应能量门限滤波算法 |
| 4.4.2 自适应能量门限滤波算法性能仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 自适应抗干扰算法仿真系统的FPGA实现 |
| 5.1 FPGA简介 |
| 5.1.1 FPGA芯片 |
| 5.1.2 FPGA开发流程 |
| 5.2 频域自适应抗干扰算法仿真系统的FPGA实现 |
| 5.2.1 信号源模块设计 |
| 5.2.2 干扰源模块设计 |
| 5.2.3 加窗模块的设计 |
| 5.2.4 FFT/IFFT模块设计 |
| 5.2.5 保存功率模块设计 |
| 5.2.6 自适应频域滤波模块设计 |
| 5.2.7 解调解扩积分判决模块设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
（7）一种新的变步长频域块LMS算法（论文提纲范文）
| 1 DSSS通信抗干扰系统 |
| 2 新的变步长频域块LMS算法 |
| 2.1 传统FBLMS算法性能的参数 |
| 2.2 新的变步长频域块LMS算法 |
| 3 仿真验证 |
| 3.1 系统描述 |
| 3.2 仿真结果及分析 |
| 3.2.1 信噪比改善因子仿真结果 |
| 3.2.2 误码率仿真结果 |
| 4 结束语 |
（8）直接数据域GNSS抗干扰关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 英文缩略语 |
| 主要数学符号 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 GNSS 的发展与面临的挑战 |
| 1.1.1 GNSS 的发展现况 |
| 1.1.2 GNSS 军事应用中面临的干扰环境 |
| 1.2 GNSS 抗干扰技术 |
| 1.2.1 GNSS 抗干扰技术介绍 |
| 1.2.2 抗干扰信号处理技术及研究现状 |
| 1.2.3 GNSS 抗干扰技术发展趋势及课题研究意义 |
| 1.3 本文的主要研究内容及创新成果 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 主要创新成果 |
| 第二章 直接数据域自适应 GNSS 抗干扰算法 |
| 2.1 GNSS 抗干扰信号模型 |
| 2.2 常用自适应抗干扰算法 |
| 2.2.1 自适应处理最优准则选择 |
| 2.2.2 自适应抗干扰算法比较 |
| 2.3 改进的 LMS 类算法 |
| 2.3.1 VS_NLMS 算法 |
| 2.3.2 算法性能仿真 |
| 2.4 VS_NLMS 算法进行阵列幅相误差有源校正 |
| 2.4.1 阵列幅相误差影响及校正方法 |
| 2.4.2 采用 VS_NLMS 算法进行阵列误差校正 |
| 2.4.3 阵列误差校正仿真 |
| 2.5 VS_NLMS 算法进行 GNSS 干扰抑制 |
| 2.5.1 LMS 类算法 GNSS 抗干扰应用原理 |
| 2.5.2 GNSS 空时抗干扰 |
| 2.5.3 VS_NLMS 算法干扰抑制性能仿真 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 直接数据域子空间跟踪算法及抗干扰应用 |
| 3.1 子空间跟踪算法发展 |
| 3.1.1 子空间方法数据模型 |
| 3.1.2 常用子空间跟踪算法 |
| 3.2 基于空间距离的子空间跟踪算法 |
| 3.2.1 子空间跟踪算法的几何特性分析 |
| 3.2.2 基于空间距离的快速子空间跟踪算法 |
| 3.2.3 STSD 算法的数值稳定性分析 |
| 3.2.4 算法性能仿真 |
| 3.3 基于二次迭代的子空间跟踪算法改进 |
| 3.3.1 二次迭代原理 |
| 3.3.2 二次迭代算法仿真 |
| 3.4 基于 STSD 算法的 GNSS 干扰抑制 |
| 3.4.1 基于子空间跟踪投影的 GNSS 干扰抑制 |
| 3.4.2 算法抗干扰性能仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于直接数据域的干扰 DOA 估计 |
| 4.1 基于统计的 DOA 估计算法 |
| 4.1.1 空间谱估计技术发展 |
| 4.1.2 基于特征结构的统计性 DOA 估计算法 |
| 4.1.3 统计性算法的解相干方法 |
| 4.2 基于直接数据域的 DOA 估计算法 |
| 4.2.1 基于阵元轮换自适应算法的 DOA 估计 |
| 4.2.2 基于子空间跟踪算法的 DOA 估计 |
| 4.2.3 直接数据虚拟空间平滑解相干方法 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 直接数据域稳健波束形成算法 |
| 5.1 GNSS 自适应波束形成算法 |
| 5.1.1 自适应波束形成算法概述 |
| 5.1.2 GNSS 稳健波束形成方法 |
| 5.2 直接数据域稳健波束形成方法 |
| 5.2.1 干扰抑制后的解扩处理 |
| 5.2.2 恒模算法处理及多波束实现 |
| 5.3 GNSS 波束形成性能仿真 |
| 5.3.1 波束形成性能 |
| 5.3.2 稳健性能 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 GNSS 抗干扰级联系统设计及实现 |
| 6.1 系统级联结构设计 |
| 6.2 GNSS 空时自适应处理机设计及实现 |
| 6.2.1 系统结构设计 |
| 6.2.2 系统资源分配及硬件实现 |
| 6.2.3 抗干扰试验结果 |
| 6.3 GNSS 数字多波束抗干扰系统的设计与实现 |
| 6.3.1 系统设计 |
| 6.3.2 算法实现及资源分配 |
| 6.3.3 硬件实现 |
| 6.3.4 系统试验结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 下一步工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 作者在学期间参加的科研项目 |
（9）直扩系统中自适应干扰抑制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 窄带干扰抑制技术的现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 章节安排 |
| 第二章 直扩通信和窄带干扰抑制技术 |
| 2.1 直扩通信系统 |
| 2.1.1 直接序列系统的模型 |
| 2.1.2 直接序列系统的特点 |
| 2.1.3 直接序列系统的抗干扰能力分析 |
| 2.2 时域窄带干扰抑制技术 |
| 2.2.1 干扰估计抵消技术 |
| 2.2.2 码辅助最优滤波技术 |
| 2.3 变换域窄带干扰抑制技术 |
| 2.3.1 基于DFT 的干扰抑制技术 |
| 2.3.2 基于重叠变换的干扰抑制技术 |
| 2.3.3 基于时频域的干扰抑制技术 |
| 2.4 空域窄带干扰抑制技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于门限检测的频域干扰抑制技术 |
| 3.1 干扰门限检测算法 |
| 3.1.1 常用干扰门限检测算法 |
| 3.1.2 自适应多门限检测算法 |
| 3.1.3 自适应多门限检测算法的改进 |
| 3.2 干扰消除算法 |
| 3.2.1 归零法 |
| 3.2.2 裁剪法 |
| 3.3 仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于 LMS 算法的频域干扰抑制技术 |
| 4.1 频域块 LMS 算法 |
| 4.1.1 最小均方LMS 算法 |
| 4.1.2 自适应频域块LMS 算法 |
| 4.2 频域块 LMS 算法的改进 |
| 4.2.1 时域变步长LMS 算法 |
| 4.2.2 频域块LMS 算法的改进 |
| 4.3 仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 干扰抑制技术在数据传输系统中的应用 |
| 5.1 数据传输系统组成 |
| 5.1.1 系统组成 |
| 5.1.2 系统主要指标和设计参数 |
| 5.2 频域窄带干扰抑制技术在系统中的应用 |
| 5.2.1 基于干扰门限检测算法在系统中的实现 |
| 5.2.2 基于变步长频域块LMS 算法在系统中的实现 |
| 5.2.3 仿真分析 |
| 5.3 系统中的频域窄带干扰抑制技术性能分析 |
| 5.3.1 抑制单音干扰的性能分析 |
| 5.3.2 抑制多音干扰的性能分析 |
| 5.3.3 抑制窄带干扰的性能分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（10）基于自适应凸联合算法的扩频系统抗窄带干扰技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 凸联合滤波方法的研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第2章 扩频通信技术 |
| 2.1 扩频通信技术简介 |
| 2.1.1 扩频通信理论基础 |
| 2.1.2 扩频系统的分类 |
| 2.1.3 扩频系统的特点 |
| 2.2 窄带干扰模型 |
| 2.2.1 音频干扰模型 |
| 2.2.2 自回归(AR)干扰模型 |
| 2.2.3 低速率数字干扰模型 |
| 2.3 扩频系统抗窄带干扰技术 |
| 2.3.1 时域预测技术 |
| 2.3.2 变换域直接干扰抑制技术 |
| 2.3.3 码辅助最优滤波技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 自适应滤波算法 |
| 3.1 自适应滤波器性能估计统一框架 |
| 3.1.1 随机方程 |
| 3.1.2 数据模型 |
| 3.1.3 额外均方误差和失调 |
| 3.1.4 能量守恒定律 |
| 3.1.5 方差关系式 |
| 3.2 LMS自适应滤波算法 |
| 3.2.1 LMS算法简介 |
| 3.2.2 LMS算法的稳态性 |
| 3.2.3 LMS算法的跟踪性 |
| 3.2.4 其它LMS类算法 |
| 3.3 RLS自适应滤波算法 |
| 3.3.1 RLS算法简介 |
| 3.3.2 RLS算法的稳态性 |
| 3.3.3 RLS算法的跟踪性 |
| 3.3.4 RLS算法和LMS算法跟踪性的比较 |
| 3.4 其它一些自适应滤波算法 |
| 3.4.1 变换域自适应滤波算法 |
| 3.4.2 仿射投影算法 |
| 3.4.3 共轭梯度算法 |
| 3.4.4 基于子带分解的自适应滤波算法 |
| 3.4.5 基于QR分解的自适应滤波算法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 自适应凸联合滤波算法 |
| 4.1 自适应凸联合结构简介 |
| 4.2 自适应凸联合算法的性能 |
| 4.2.1 稳态性 |
| 4.2.2 跟踪性 |
| 4.3 凸联合算法介绍 |
| 4.3.1 CLMS算法 |
| 4.3.2 CRLS算法 |
| 4.3.3 LMS-RLS的凸联合算法 |
| 4.3.4 多重LMS凸联合(M-CLMS)算法 |
| 4.4 凸联合算法的改进 |
| 4.4.1 凸联合算法的改进措施 |
| 4.4.2 VSS-CLMS算法 |
| 4.5 仿真分析 |
| 4.5.1 CLMS算法 |
| 4.5.2 CRLS算法 |
| 4.5.3 LMS-RLS凸联合算法 |
| 4.5.4 M-CLMS算法 |
| 4.5.5 VSS-CLMS算法 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 自适应凸联合技术在扩频系统中的应用 |
| 5.1 凸联合抗窄带干扰分析 |
| 5.1.1 LMS-RLS凸联合滤除宽带信号中的正弦干扰 |
| 5.1.2 CLMS算法滤除扩频信号中的正弦干扰 |
| 5.1.3 VSS-CLMS算法滤除扩频信号中的正弦干扰 |
| 5.1.4 VSS-CLMS算法与CLMS算法的比较 |
| 5.2 自适应凸联合陷波器 |
| 5.2.1 自适应陷波器 |
| 5.2.2 自适应凸联合陷波器 |
| 5.2.3 仿真分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
四、变步长NLMS算法在CDMA窄带干扰抑制中的应用（论文参考文献）
- [1]多载波水声扩频通信技术研究[D]. 杨璐. 哈尔滨工程大学, 2020(05)
- [2]直扩系统中的多域干扰抑制技术的研究[D]. 保鑫铃. 电子科技大学, 2020(07)
- [3]基于时频分析的GNSS非平稳干扰抑制技术[D]. 张海宇. 国防科技大学, 2019(02)
- [4]北斗接收机窄带干扰抑制技术研究[D]. 王奕方. 哈尔滨工程大学, 2019(05)
- [5]DSSS系统窄带干扰抑制算法研究[D]. 王兰. 解放军信息工程大学, 2016(05)
- [6]自适应窄带干扰抑制技术的研究与实现[D]. 赵宏基. 北京理工大学, 2016(08)
- [7]一种新的变步长频域块LMS算法[J]. 陈彦冠,丁文锐,刘春辉. 计算机工程与应用, 2017(04)
- [8]直接数据域GNSS抗干扰关键技术研究[D]. 袁晓东. 国防科学技术大学, 2012(10)
- [9]直扩系统中自适应干扰抑制技术研究[D]. 许振. 中国舰船研究院, 2011(01)
- [10]基于自适应凸联合算法的扩频系统抗窄带干扰技术研究[D]. 牟传坤. 哈尔滨工程大学, 2011(05)