NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG BỘ LỌC LMS TUYẾN TÍNH ĐỂ KHỬ NHIỄU TRONG XỬ LÝ TÍN HIỆU RA ĐA

Mạc Quốc Khánh

doi:10.34238/tnu-jst.11083

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG BỘ LỌC LMS TUYẾN TÍNH ĐỂ KHỬ NHIỄU TRONG XỬ LÝ TÍN HIỆU RA ĐA

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 08/09/24 Ngày hoàn thiện: 29/10/24 Ngày đăng: 30/10/24

Các tác giả

Mạc Quốc Khánh , Viện Vũ khí - Tổng cục Công nghiệp Quốc phòng

Tóm tắt

Trong tác chiến điện tử, ước lượng chính xác các tham số tín hiệu đóng vai trò quan trọng giúp nhận dạng đúng các nguồn phát xạ và đưa ra các chế độ hoạt động của nó. Mặt khác, tín hiệu tại đầu vào máy thu bao gồm có các tín hiệu có ích và nhiễu. Chính vì vậy để nâng cao độ chính xác khi ước lượng các tham số tín hiệu, trong bài báo này tác giả nghiên cứu xây dựng bộ lọc tuyến tính thích nghi trung bình (LC-LMS) cho bài toán lọc nhiễu các tín hiệu ra đa. Hiệu quả của bộ lọc LC-LMS được đánh giá qua 2 bước chính: Bước một mô phỏng bộ lọc trên phần mềm MATLAB và so sánh với các bộ LMS và các cải tiến của LMS như: LMS chuẩn hóa (NLMS) hay LMS xấp xỉ (LLMS). Bước 2 kiểm chứng hiệu quả của LC-LMS với các tín hiệu từ máy phát sóng chuẩn E8267D. Kết quả mô phỏng cho thấy bộ lọc LC-LMS có khả năng lọc nhiễu tốt hơn so với các bộ lọc LMS và các bộ LMS cải tiến như: NLMS và LLMS. Ngoài ra, các kết quả thực nghiệm khẳng định rằng bộ lọc LC-LMS thích hợp xử lý các tín hiệu thời gian thực với tỉ số tín/tạp lớn hơn 0 dB.

Từ khóa

Bộ lọc LMS tuyến tính; Máy phát sóng chuẩn; Tỉ số tín/tạp; Tín hiệu ra đa; Sai số trung bình bình phương

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

[1] V. Kubecek and P. Svoboda, “Passive Surveillance System for Air Traffic Control,” 28th European Microwave Conference, Amsterdam, Netherlands, 1998, pp. 546-551, doi: 10.1109/EUMA.1998.338047.

[2] H. D. Griffiths and J. B. Christopher, An Introduction to Passive Radar, 2nd edition, Artech House, UK, 2022.

[3] S. K. Mitra, Digital Signal Processing: A Computer-Based Approach, 4th edition, McGraw-Hill, 2011,

[4] L. N. Trefethen, Spectral Methods in MATLAB, SIAM, Philadelphia, USA, 2011.

[5] A. Graham, Communications, Radar and Electronic Warfare, John Wiley and Sons, West Sussex, UK, 2011.

[6] M. A. Richards, Fundamentals of Radar Signal Processing, 3rd edition, McGraw-Hill, 2022.

[7] H. Zhivomirov, “On the Development of STFT-analysis and ISTFT-synthesis Routines and their Practical Implementation,” TEM Journal, vol. 8, no. 1, pp. 56-64, 2019, doi: 10.18421/TEM81-07.

[8] J. Y. Chen and B. Z. Li, “The Short-time Wigner-Ville Distribution,” Signal Processing, vol. 219, 2024, doi: 10.1016/j.sigpro.2024.109402.

[9] M. Walenczykowska and A. Kawalec, “Application of Continuous Wavelet Transform and Artificial Naural Network for Automatic Radar Signal Recognition,” Sensors, vol. 22, no. 19, 2022, doi: 10.3390/s22197434.

[10] J. M. Giron-Sierra, Digital signal processing with MATLAB examples, vol. 1, Springer, New York, USA, 2017.

[11] A. Chandra and S. Chattopadhyay, “Design of Hardware Efficient FIR filter: A Review of the State-of-art Approaches,” Engineering Science and Technology, vol. 19, no. 1, pp. 212-226, 2016, doi: 10.1016/j.jestch.2015.06.006.

[12] A. Pathan and T. D. Memon, “A Correlation-less Approach Towards Adaptive Channel Equalizer Based on Wiener-Hopf Equation,” Wireless Personal Communications, vol. 118, no. 4, 2021, pp. 3539-3548, doi: 10.1007/s11277-021-08193-w.

[13] I. Ushenina, “FPGA Implementation of LMS Adaptive Filters Using High-Level Synthesis Tools,” in SMART Automatics and Energy. Smart Innovation, Systems and Technologies, vol. 272, Springer, Singapore, 2022, doi: 10.1007/978-981-16-8759-4_47.

[14] S. Zhao, J. Xu, and Y. Zhang, “A Variable Step-size Leaky LMS Algorithm,” Wireless Communications and Mobile Computing, vol. 2021, 2021, doi: 10.1155/2021/7951643.

[15] A. D. Poularikas and Z. M. Ramadan, Adaptive Filtering Primer with MATLAB, CRC Press, USA, 2006.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.11083

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ