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

来源 :电讯技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zhml0726

【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

【作者】

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张永顺朱卫纲钱昭勇贾鑫

【机构】

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解放军32039部队,航天工程大学电子与光学工程系,航天工程大学研究生院

【出处】

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电讯技术

【发表日期】

：

2020年9期

【关键词】

：

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 NBI mitigationcompressive sensingDSSS communic

【基金项目】

：

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

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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。

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