为抑制窄带信号并减少其对直接序列扩频通信系统的干扰，研究了一种新的变步长LMS算法处理信号。根据步长调节原则，结合双曲正割函数来调整步长μ(n)及误差e(n)的非线性关系。对算法进行理论分析，该算法提高了收敛速度，提升了收敛精度，降低了稳态时的误差。在MATLAB中通过搭建直接序列扩频通信系统进行仿真，研究结果表明该算法优于已有的算法，能更准确地预测及抑制音频干扰信号，增强了直扩通信系统的抗干扰性能。

小波分析是最近十几年来发展起来的一种新的时频分析方法。它克服了短时傅里叶变换在单分辨率上的缺陷，具有多分辨率分析的特点，在时域和频域都有表征信号局部信息的能力。小波包分析是小波分析的延伸，其基本思想是让信息能量集中，在细节中寻找有序性，把其中的规律筛选出来，为信号提供一种更加精细的分析方法。它将频带进行多层次划分，对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解，并能够根据被分析信号的特征自适应地选择相应频带，使之与信号频谱相匹配，从而提高时一频分辨率。我们可以根据小波包的分解特性，利用小波包分解技术滤除干扰信号。 　　1 小波包分析基本原理 　　1.1 小波变换 　　信号x(t)的连续小波变换

为了抑制接收信号中的高斯噪声和窄带干扰,在进一步分析边带相关置换(SCR)算法的基础上,提出了一种新的高斯噪声和窄带干扰抑制算法———循环边带相关置换(CSCR)算法 。 CSCR算法将 SCR思想引入循环谱相关理论中,利用循环谱相关可有效抑制高斯噪声的技术优势,在接收信号的谱相关密度函数中用相对于窄带干扰的边带对称值代替干扰值来重构期望信号,从而实现了高斯噪声和窄带干扰的同时抑制 。该算法对谱相关密度谱对称的调制方式均适用 。通过对 2PSK信号的计算机仿真表明,循环边带相关置换算法可以有效抑制高斯噪声

在对窄带干扰(NBI)进行时频特性分析的基础上,提出了一种利用小波变换进行NBI抑制的方法。该方法首先把回波数据的频谱变换到多分辨的小波域中;然后在小波域中采用恒虚警概率方法对小波系数进行干扰识别和干扰抑制;接着把干扰抑制后的数据变换到原始回波数据域,利用常规的SAR成像算法进行成像处理;最后得到清晰的SAR图像。与其他窄带干扰抑制算法相比,该算法在干扰抑制过程中对有用信号造成的损失较小,并且可以有效地抑制时变的NBI。结合仿真和实测数据的处理,经过实验分析,验证了该方法的有效性。

针对GPS接收机抗干扰能力强的特点，分析了窄带干扰对接收机的捕获性能的影响。在扩频理论的基础上，给出了GPSC/A码接收机信号捕获的数学模型，计算得出平均捕获时间与捕获时间方差，给出窄带干扰下的接收机信号捕获的仿真结果。结果表明，当窄带干扰功率超过一定的值时，会导致GPs接收机捕获性能的严重恶化。

arrowband_interference_surpression 这些matlab代码，用于模拟位于信号模式下的窄带干扰抑制算法，是GPS，GLONASS，COMPASS信号等扩频信号

针对频域窄带干扰抑制方法的不足，分别提出改进的自适应多门限干扰检测算法和广义延拓逼近算法在干扰抑制中的应用。改进算法使用去除干扰频点之后的频谱进行检测干扰，检测效果有了明显提高；有约束条件的一元函数廷拓逼近算法，结构简单，通过廷拓逼近思想，减小了对干扰频点处理时信号时域波形的失真。Matlab仿真通过误码率对比验证了算法性能，从而证明改进方法具有更好的干扰检测性能和更优的干扰处理能力。

本文章是介绍扩频通信中怎样实现窄带干扰的

针对直扩通信系统中的强窄带干扰问题，通过Matlab／Simulink搭建完整的直扩通信系统模型。在此基础上分析了一种改进型的重叠变换干扰抑制算法。该算法利用重叠加窗降低了因数据截断引起的频谱泄漏，同时也减少了因加窗引入的信噪比损耗。计算机仿真分析证明，该算法可有效抑制强窄带干扰，改善系统的误码性能，提高系统的抗干扰能力。

行业分类-设备装置-基于时频谱图分解的SAR时变窄带干扰抑制方法