DSSS/CDMA系统窄带干扰抑制技术综述：预测、变换与码辅助策略

本文主要探讨了系统计算复杂度、抑制速度在信号和系统生物工程师领域中的应用，特别是针对DSSS（直接序列扩频）和CDMA（码分多址）系统中的窄带干扰（NBI）抑制技术。窄带干扰作为共道干扰，对扩频系统性能有着显著影响。尽管系统本身有一定的抗NBI能力，但优化的抑制技术可以进一步提升系统的稳定性和效率。 研究焦点从早期的单用户DSSS系统扩展到了现代的多用户CDMA系统，主要关注三种关键的抑制技术：预测技术、变换域技术以及码辅助技术。 预测技术利用信号的宽带特性及NBI的可预测性，适用于音频干扰和AR随机过程，但对于数字NBI的相位跳变抑制效果有限。线性Kalman滤波和非线性预测技术在此类场景下表现出色，但需要一定的先验信息，例如AR过程的统计特性。 变换域技术则是利用信号在不同频域的特性差异，适合处理频谱集中的NBI，例如音频干扰。然而，它对CDMA系统中的NBI和MAI（多址干扰）抑制效果有限，且设计滤波器相对复杂，主要针对特定的窄带干扰。 码辅助技术是时域处理的高级手段，利用扩频信号的码特征和NBI的二阶统计特性，能够有效抑制DSSS系统NBI，并能同时针对CDMA系统中的NBI和MAI进行联合抑制。不过，盲码辅助技术可能牺牲一部分系统性能以减少对统计特性的依赖。 系统计算复杂度和抑制速度是评价这些技术的重要指标。预测技术的滤波阶数直接影响计算复杂度，阶数越高，复杂度越大。变换域技术通过变换域的陷波等方法抑制干扰，设计相对直接，但对窄带干扰效果显著。 DSSS和CDMA系统NBI抑制技术的研究不断进步，涵盖了不同类型的抑制策略，同时考虑了性能与计算成本之间的平衡。未来趋势可能倾向于更高效的算法设计，以及在保证性能的同时，寻求降低系统复杂度和实时抑制速度的技术突破。这方面的研究对于优化无线通信系统在生物工程和其他领域的实际应用具有重要意义。