基于块稀疏贝叶斯学习的直扩通信窄带干扰检测与参数估计 - 张永顺; 朱卫纲; 贾鑫; 王满喜 (系统工程与电子技术, 2019)
TN975; 现有基于Nyquist采样定理的直扩(direct sequence spread spectrum,DSSS)通信窄带干扰(narrow-band interference,NBI)检测和参数估计方法存在应用受限于采样率较高的问题.针对这一问题,将压缩感知(compressive sensing,CS)应用于DSSS通信NBI的检测和参数估计,根据DSSS信号与NBI的不同压缩域特性以及NBI在频域表现出的分块稀疏特性,利用块稀疏贝叶斯学习(block sparse Bayesian leaning,BSBL)框架获取干扰检测和参数估计的特征量,通过对特征量的检测和参数估计实现对NBI的检测和参数估计.理论分析和仿真结果表明:所提方法能够在压缩采样条件下实现对DSSS通信中NBI的有效检测和参数估计,与传统方法相比具有显著优势,干扰检测和参数估计性能受干扰强度、干扰带宽以及压缩率变化的影响,干扰强度越强、干扰带宽越小、压缩率越大,干扰检测和参数估计效果越好.