【摘 要】
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为抑制扩频系统中的干扰信号,提出变换域信息信号识别(TDISI)干扰抑制系统,其中采用了扩展BP神经网络(EBPNN).TDISI首先利用快速傅立叶变换(FFT)将输入信号映射到变换域,提高
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为抑制扩频系统中的干扰信号,提出变换域信息信号识别(TDISI)干扰抑制系统,其中采用了扩展BP神经网络(EBPNN).TDISI首先利用快速傅立叶变换(FFT)将输入信号映射到变换域,提高系统收敛速度;然后通过EBPNN对变换系数进行信息信号的自适应识别,其具有复杂度低、鲁棒性好的特点.理论分析得到采用TDISI后接收信号的干信比(ISR)抑制量、信噪比(SNR)损失量和误码率(BER)的数学表达式.仿真结果表明:在干扰信号相同的情况下,此系统的干信比抑制量较2种现有系统分别提高29.9%和8.9%,信噪比损失量分别降低了54.3%和21.2%.
In order to suppress the interference signal in the spread spectrum system, a TDISI interference suppression system is proposed, in which an extended BP neural network (EBPNN) is used. The TDISI first uses an Inverse Fast Fourier Transform (FFT) to map the input signal to a transform domain , And then improve the convergence rate of the system.Furthermore, the adaptive identification of transform coefficients by EBPNN is of low complexity and good robustness.The theoretical analysis shows the ISR suppression of the received signal after TDISI , SNR loss and bit error rate (BER). The simulation results show that the interference suppression ratio of this system is increased by 29.9% compared with the two existing systems under the same interference signal % And 8.9% respectively, and the loss of signal to noise ratio decreased by 54.3% and 21.2% respectively.
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