盲子空间法DS-CDMA系统码辅助NBI抑制自适应算法研究

"基于盲子空间法的DS-CDMA系统码辅助NBI抑制自适应算法 (2012年)" 本文主要探讨了在直接序列码分多址（DS-CDMA）系统中，如何有效抑制窄带干扰（Narrow-Band Interference, NBI）的问题。现有的盲直接法码辅助技术在处理这种干扰时存在性能不足，因此，作者提出了基于盲子空间法的码辅助技术及其自适应算法，旨在改善对音频干扰、数字窄带干扰以及自回归（AR）随机过程干扰的抑制效果。 针对音频干扰和数字窄带干扰，文章提出了盲自适应带收缩的投影近似子空间跟踪（PASTd）算法。PASTd算法利用子空间理论，通过投影操作来估计干扰信号，并通过自适应调整来收缩搜索空间，从而更精确地跟踪和抑制干扰。这种方法能够动态适应干扰环境的变化，提高了抑制效果。 对于AR随机过程干扰，由于PASTd算法在判断低秩特性时面临挑战，作者进一步提出了改进的盲自适应递归最小二乘（RLS）预测-PASTd码辅助算法。此算法结合了RLS的快速收敛特性和PASTd的子空间追踪能力，能够在处理具有复杂统计特性的AR过程时，更加准确地估计和消除干扰。 通过仿真实验，文章验证了所提算法的有效性，结果显示，提出的自适应算法在抑制不同类型的NBI方面表现优越，能够显著提升DS-CDMA系统的性能。这些研究成果对于DS-CDMA通信系统的抗干扰设计具有重要的理论价值和实践意义。 总结来说，这篇论文聚焦于DS-CDMA系统中的NBI抑制问题，创新性地应用了盲子空间法和自适应算法，尤其是PASTd和改进的RLS-PASTd算法，为提高系统性能提供了新的解决方案。这些方法不仅适用于学术研究，也有潜力应用于实际通信系统的干扰抑制优化。