Single and Multiple Continuous-Wave Interference Suppression Using Adaptive IIR Notch Filters Based on Direct-Form Structure in a QPSK Communication System
Notice bibliographique
Résumé
The removal filter coefficients in this technique are dependent on the jammer’s power and its Instantaneous Frequency (IF) information, which can both be obtained in the time–frequency domain (adaptive filtering techniques). The dependence of the removing/reducing filter characteristics on the interference power is critical, as it allows an optimal trade-off between removal interference and the amount of self-noise generated by the filter. This trade-off is bounded by the two extreme cases of no notch filter (no self-noise) and full suppression (k1 = 1) for both low- and high-power jammer values. In this paper, a cascade second-order adaptive direct Infinite Impulse Response (IIR) Notch Filter (NF) with a gradient-based algorithm to suppress the Continuous-Wave (CW and MCW) interference is proposed for maximizing the receiver Signal-to-Noise Ratio (SNR) in a Quadrature Phase-Shift Keying (QPSK)-modulated signal. The suppression approach consists of two Adaptive IIR NFs (ANFs) based on a direct-form structure: the Hd1(z) and Hd1(z). The proposal in this work presents a low-complexity Time-Domain (TD) algorithm for controlling the update filter coefficient and notch depth. Simulation results demonstrate that the proposed approach represents an effective method for removing/reducing the impacts of CWI/MCWI, resulting in improved system performance for low- and high-power jammer values when compared with the case of full suppression (k1 = 1); furthermore, it also improves the notch filter’s output SNR for a given Jamming-to-Signal Ratio (JSR) value and Bit Error Ratio (BER) performance. For example, the SNR output of the proposed IIR NF was enhanced by 7 dB versus the case without a filter when Eb/No = 15 dB and JSR = −5 dB. The proposed method can detect and mitigate weak and strong jamming with JSR values ranging from −30 to 40 dB, and can track the hopping frequency interference. Moreover, an improved BER performance is seen as compared to the case without an IIR NF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».