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基于EBSBL-BO算法的L-DACS系统干扰抑制方法
文献摘要：
L频段数字航空通信系统(L-band digital aviation communication system,L-DACS)是未来面向航路阶段的空地数据链路,其工作频段部署在两个测距仪(distance measure equipment,DME)工作频段之间,为了消除测距仪产生的高功率脉冲信号对L-DACS系统前向链路正交频分复用接收机的干扰,本文提出基于扩展稀疏贝叶斯-边界优化(extended block sparse Bayesian learning-boundary optimization,EBSBL-BO)算法的高功率 DME 脉冲干扰抑制方法.首先,利用L-DACS系统正交频分复用接收机的空子载波建立DME干扰信号压缩感知模型;然后,基于EBSBL-BO算法对DME信号进行重构;最后将高功率DME脉冲信号在时域消除.仿真结果显示:本文算法与其他稀疏贝叶斯重构算法相比,本文算法DME脉冲信号重构精度更高,正交频分复用接收机误码率更低,可有效改善L-DACS系统正交频分复用接收性能.
文献关键词：
L频段数字航空通信系统;块稀疏贝叶斯;测距仪
中图分类号：
作者姓名：
李冬霞;王雪;刘海涛;王磊
作者机构：
中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室,天津300300
文献出处：
引用格式：
[1]李冬霞;王雪;刘海涛;王磊-.基于EBSBL-BO算法的L-DACS系统干扰抑制方法)[J].信号处理,2022(10):2192-2200
A类：
EBSBL,DACS
B类：
BO,系统干扰,干扰抑制,抑制方法,频段,数字航空,航空通信,通信系统,band,digital,aviation,communication,system,未来面向,航路,空地,数据链路,测距仪,distance,measure,equipment,DME,高功率脉冲,脉冲信号,前向链路,正交频分复用,接收机,边界优化,extended,block,sparse,Bayesian,learning,boundary,optimization,脉冲干扰,空子,载波,干扰信号,压缩感知,感知模型,重构算法,信号重构,误码率,块稀疏贝叶斯
AB值：
0.375475
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