典型文献
基于LCMV准则的空时极化联合抗干扰算法
文献摘要：
随着卫星导航技术的发展及干扰的复杂化,传统的空时滤波方法已经难以满足需要,在空时滤波过程中,如果卫星导航信号和干扰信号的来波信号相同,天线增益不仅会在干扰来向上形成零陷,同时也会极大程度地衰减卫星信号.通过多域联合的自适应滤波算法来抑制干扰已经成为必然趋势,因此,在空时滤波的基础上引入了极化域信息,实现空、 时、 极化三维域的联合抗干扰.在传统的线性约束最小方差(Linear Constrained Minimum Variance,LCMV)算法的基础上,增加了信号的极化域信息,有效地解决了在期望卫星信号和干扰信号来向相同时卫星信号受影响的问题.分析结果表明,当期望和干扰信号来波方向相同时,空时极化自适应抗干扰算法可以从极化域的维度上将期望和干扰信号分离开,从极化域上形成零陷,滤除干扰信号,保留期望信号的天线增益,具有十分实用的理论意义.
文献关键词：
极化敏感阵列;信号极化特性;空时滤波;空时极化自适应抗干扰;多域联合
中图分类号：
作者姓名：
金鸣;吕婷婷;周曼丽;李昊阳;曹源
作者机构：
中国人民解放军军事科学院 系统工程研究院, 北京 100091;中国海洋大学 信息科学与工程学部, 山东 青岛 266100
文献出处：
引用格式：
[1]金鸣;吕婷婷;周曼丽;李昊阳;曹源-.基于LCMV准则的空时极化联合抗干扰算法)[J].无线电工程,2022(08):1434-1440
A类：
空时滤波,空时极化自适应抗干扰,信号极化特性
B类：
LCMV,抗干扰算法,导航技术,滤波方法,满足需要,卫星导航信号,干扰信号,天线增益,零陷,卫星信号,多域联合,自适应滤波算法,制干,域信息,线性约束最小方差,Linear,Constrained,Minimum,Variance,上将,信号分离,滤除,极化敏感阵列
AB值：
0.287962
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