基于高斯学习因子粒子群算法的多普勒间干扰抑制方法

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基于高斯学习因子粒子群算法的多普勒间干扰抑制方法
申请号:CN202510069100
申请日期:2025-01-16
公开号:CN119892157B
公开日期:2025-12-30
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于高斯学习因子粒子群算法的多普勒间干扰抑制方法,步骤如下:通过正交时频空间调制将导频和数据符号编码到二维时延多普勒域的资源网格上;在发射机上,时延多普勒域网格上的数据通过逆辛有限傅里叶变换映射到时频域得到时频域信号;对时频域信号进行海森堡变换得到时域发送信号;时域发送信号通过无线信道后得到时域接收信号;对于时域接收信号利用多普勒频移对时域接收信号进行多普勒补偿处理,得到多普勒补偿后的信号;然后将多普勒补偿后的信号与接收脉冲进行匹配滤波,并进行采样得到匹配滤波器输出信号;对匹配滤波器输出信号进行辛傅里叶变换得到时延多普勒的接收信号,该方法能够在一定程度上实现对多普勒间干扰的抑制。
技术关键词
干扰抑制方法 粒子群算法 导频信号 匹配滤波器 时延 因子 多普勒补偿方法 信道 抽头 符号持续时间 网格 输入输出关系 功率 脉冲 模糊函数 发射机
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