無人機等小型平臺上干擾機的收發(fā)隔離問題是影響其收發(fā)同時工作的關鍵。對于動態(tài)稀疏系統(tǒng)來說,常規(guī)的卡爾曼濾波算法并未考慮干擾信號耦合路徑的稀疏性,對路徑衰減系數(shù)的辨識精度不夠,導致隔離性能不佳。針對此問題,從KF算法的修正步出發(fā),將其等效為一個凸問題,并在此基礎上,增加對待估計參數(shù)的稀疏性約束,重新推導了算法的修正步,提出了一種稀疏約束的KF算法,充分利用了待辨識系統(tǒng)的先驗信息,提高了估計參數(shù)的稀疏傾向性。理論分析和仿真結(jié)果表明,新算法能夠有效適用于動態(tài)稀疏環(huán)境下的系統(tǒng)辨識,提高了KF算法對于動態(tài)稀疏系統(tǒng)的辨識精度,并且能夠?qū)⒏蓴_機的收發(fā)隔離度提高3～5dB,改善了干擾機的收發(fā)隔離性能。 

【文章來源】：空軍工程大學學報(自然科學版). 2020,21(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 問題描述
2 稀疏約束卡爾曼濾波算法
3 仿真實驗
    3.1 性能指標
    3.2 仿真分析
4 結(jié)語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于自適應系統(tǒng)辨識的收發(fā)隔離技術(shù)研究[J]. 鄒純燁,張劍云,周青松,黃中瑞.  現(xiàn)代雷達. 2015(11)
[2]靜態(tài)環(huán)境下基于分段變步長NLMS的收發(fā)隔離技術(shù)[J]. 鄒純燁,張劍云,周青松,黃中瑞.  現(xiàn)代雷達. 2015(06)
[3]用于稀疏系統(tǒng)辨識的改進l0-LMS算法[J]. 曲慶,金堅,谷源濤.  電子與信息學報. 2011(03)
[4]基于自適應系統(tǒng)辨識的收發(fā)隔離技術(shù)研究[J]. 張凱,王建業(yè),馮增輝.  現(xiàn)代防御技術(shù). 2010(01)
[5]一種改善雷達收發(fā)隔離的新方法[J]. 呂波,鄭秋容,袁乃昌.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2008(08)

碩士論文
[1]有源干擾的收發(fā)隔離技術(shù)研究[D]. 謝旻睿.西安電子科技大學 2012



本文編號：3148171