改进变遗忘因子STAP算法：低复杂度高效抗窄带干扰

本文主要探讨了在现代无线通信环境中，尤其是针对空时联合抗干扰方法（STAP）存在的挑战。STAP是一种用于改善接收信号质量、减少干扰的技术，但其计算复杂度较高，特别在处理来自导航信号方向的窄带干扰时显得力不从心。为解决这些问题，研究者提出了一种创新的解决方案——基于变遗忘因子恒模约束的改进空时联合抗干扰算法。 首先，该算法在预处理阶段引入了改进的频域LMS滤波器。LMS滤波器是一种线性自适应滤波技术，通过在频域上操作，可以有效地识别并滤除那些特定频率的窄带干扰，如导航信号方向的干扰。这种改进的滤波器设计旨在提高抗干扰性能，同时保持实时性和效率。 其次，算法的核心部分是改进的变遗忘因子恒模约束递归最小二乘算法（ITVFF-CCM-RLS）。传统RLS算法在处理多径干扰时可能存在收敛速度慢、计算负担重的问题。通过引入变遗忘因子和恒模约束，该算法能够在保持算法稳定性的前提下，显著降低计算复杂度。变遗忘因子可以根据信号的新旧程度动态调整学习速率，而恒模约束则确保算法对所有输入信号的响应保持在一个恒定的幅度内，防止过拟合。 通过一系列仿真实验，研究者验证了这个改进算法的有效性。实验结果显示，与传统的STAP方法相比，新算法在保持低计算复杂度的同时，能更有效地抑制导航信号方向的窄带干扰，显著提升了输出信干噪比（SNR）。这表明，该算法在提升抗干扰能力的同时，也兼顾了系统的实际运行效率，对于实时通信系统来说具有重要的应用价值。 这篇文章深入研究了如何结合变遗忘因子恒模约束和频域LMS滤波技术，优化空时联合抗干扰算法，以应对通信系统中的复杂干扰问题。这对于提高无线通信系统的稳健性、可靠性和效率具有重要意义，尤其是在高动态环境下的导航和定位系统中。