摘要：为了提升电离层散射信道下的多载波SC-IFDMA（Single-Carrie Interweave Frequency Division Multiple Access）通信系统的通信质量，文中提出了一种基于预处理和CBAM-MU-Net（Convolutional Block Attention M-odule-Mobile-U-Net）的干扰识别与抑制方法。利用SC-IFDMA的交织映射特性进行数据预处理，将仅含干扰信号的偶频点数据输入至CBMA-M-Net中进行干扰识别。在干扰识别的基础上将偶频点数据和干扰识别结果输入至以多个U-Net为干扰预测主框架的干扰预测网络中，从而重构奇频点上的干扰信号数据，并通过与原始数据作差实现干扰抑制。所提方法的干扰识别准确度为99.86%，能够对多种干扰进行有效抑制。在干信比为2 dB、误码率为10-2的条件下，使用干扰抑制算法后的单频干扰、多频干扰信噪比增益分别为2.3 dB和2.1 dB，对线性扫频干扰、窄带噪声扫频的干扰抑制效果显著。
文章目录
1 系统模型
1.1 电离层散射信道模型
1.2 多载波SC-IFDMA传输系统
1.3 干扰模型
1.3.1单频干扰
1.3.2多频干扰
1.3.3线性扫频干扰和窄带噪声扫频干扰
1.3.4噪声调幅干扰
1.3.5噪声调频干扰
2 干扰识别与抑制算法
2.1算法网络
2.1.1 CBAM-M-Net
2.1.2 干扰预测网络与U-Net
2.2 预处理
2.3 干扰识别
2.4干扰抑制
3 仿真结果与分析
4 结束语
