扩频系统中基于Kalman滤波的最优干扰抑制技术

针对扩频系统中的干扰抑制问题,本文首先将其建模为附加约束的最小化均值输出能量(MMOE)问题,然后借助正交分解将约束MMOE转化为无约束最小均方误差(MMSE),接着通过选择合适的状态变量、建立合适的状态方程和观测方程得到盲Kalman滤波(BKF)算法,最后分析了BKF算法性能.研究表明:BKF的收敛性能与输入相关矩阵几乎无关,能快速跟踪环境变化,稳态干扰抑制性能逼近最优性能;明显优于盲最小均方(BLMS)和盲递推最小二乘(BRLS)算法.