电子学报 ›› 2021, Vol. 49 ›› Issue (1): 8-13.DOI: 10.12263/DZXB.20191177

• 学术论文 • 上一篇    下一篇

一种基于循环稀疏表示的同频带干扰抑制及发射源定位方法

夏楠, 高紫俊, 李博, 王珏   

  1. 大连工业大学信息科学与工程学院, 辽宁大连 116034
  • 收稿日期:2019-10-15 修回日期:2020-07-24 出版日期:2021-01-25 发布日期:2021-01-25
  • 作者简介:夏楠 男,1983年5月生于辽宁大连.2013年在大连理工大学获工学博士学位,其后在国家无线电监测中心从事无线电监测定位研究工作,高级工程师.现为大连工业大学信息科学与工程学院副教授.主要研究方向为非线性参数估计技术.E-mail:xianan0520@aliyun.com;高紫俊 男,1982年12月生于黑龙江哈尔滨.2014年在大连海事大学获工学博士学位.现为大连工业大学信息科学与工程学院讲师.主要研究方向为控制与模式识别.E-mail:gaozj@dlpu.edu.cn
  • 基金资助:
    辽宁省自然科学基金(No.2019-ZD-0289);辽宁省教育厅青年育苗项目(No.J2020109)

A Method of Co-Channel Interference Suppression and Transmitter Localization Method Based on Cyclic Sparse Representation

XIA Nan, GAO Zi-jun, LI Bo, WANG Jue   

  1. School of Information Science and Engineering, Dalian Polytechnic University, Dalian, Liaoning 116034, China
  • Received:2019-10-15 Revised:2020-07-24 Online:2021-01-25 Published:2021-01-25
  • Supported by:
     

摘要: 针对无线通信中的同频信号干扰问题,受信号稀疏表示及循环平稳特性启发,本文通过建立位置坐标的样本集合,构造字典矩阵,采用优化方法在循环频域实现稀疏信号重建,利用接收到信号的循环谱切片直接估计发射源位置.仿真结果表明,该所提算法的定位误差接近于推导的克拉美劳下界,在低信噪比和信干比条件下优于现有的频域直接定位和两步定位算法,具有更高的定位精度.

 

关键词: 发射源定位, 同频干扰, 循环谱, 稀疏表示, 稀疏信号重建

Abstract: Toward the co-channel signal interference problem in wireless communications,inspired by sparse representation and cyclostationary characteristics,the dictionary matrix is constructed by establishing the sample set of position coordinates,and the sparse signal is reconstructed in cyclic frequency domain using optimization method.Then,the position of the transmitter is directly determined from the cyclic spectrum slice of the received signal.Simulation results show that the localization performance of the proposed algorithm is close to the derived Cramer-Rao lower bound,and outperforms the existing frequency domain direct localization algorithm and two-step localization algorithm,especially in cases of low signal-to-noise ratios and signal-to-interference ratios.

Key words: transmitter localization, co-channel interference, cyclic spectrum, sparse representation, sparse signal reconstruction

中图分类号: