GPS干扰抑制研究：一种迭代相关相减多级维纳滤波算法

"稳健的GPS干扰抑制方案研究" 这篇研究论文主要探讨了在GPS接收机面临干扰情况下的信号处理策略，特别是在小快拍（short snapshots）条件下如何提高干扰抑制的稳健性。作者团队由潘延明、卢艳娥、骆艳卜和李思佳组成，他们来自空军工程大学电讯工程学院，该研究得到了国家自然科学基金和空军工程大学电讯工程学院科研创新基金的支持。 针对小快拍数据下GPS信号处理的挑战，论文提出了一个创新的算法——基于自适应对角加载的迭代相关相减多级维纳滤波算法（Iteration Correlation Subtraction Algorithm-Multistage Wiener Filter，简称ICSA-MWF）。该算法旨在通过迭代过程来提升干扰抑制的效果。在ICSA-MWF的基础上，研究者深入分析了其迭代过程，设计了一种新的自适应干扰抑制方法，该方法能自适应地选择加载量，以改善在小快拍情况下的干扰抑制性能。 维纳滤波是一种经典的最优滤波理论，多级维纳滤波则通过多次迭代优化滤波效果，而ICSA-MWF则是结合了迭代和相关相减的技术，能够更有效地分离干扰和信号。通过对角加载，即调整滤波器权值矩阵的对角元素，可以动态适应环境变化，增强滤波器对干扰的抑制能力。 仿真结果证明，新算法在保证抑制干扰效果的同时，还能减少ICSA-MWF的计算复杂度，这对于实时性要求高的GPS接收系统至关重要。这表明新算法在保持高效干扰抑制的同时，也提升了系统的实时响应性能。 论文关键词包括空时自适应处理、多级维纳滤波、迭代相关相减算法以及特征值和对角加载等核心概念，这些都反映了研究的焦点和技术手段。文章被分类在电子与通信技术类的子领域，具有较高的学术价值和技术实用性。