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離散余弦變換（discrete cosine transform，DCT）。DCT類(lèi)似于DFT，它可以利用部分系數(shù)進(jìn)行信號(hào)的重構(gòu)[17]，具體表達(dá)式如下：

其中 

短視傅里葉變換（short-time Fourier transform，STFT）。STFT可以使時(shí)變信號(hào)通過(guò)給定的窄時(shí)窗函數(shù)進(jìn)行時(shí)間平滑處理，因而適用于慢時(shí)變信號(hào)的頻譜分析處理，對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)的局部特性分析具有明顯的效果[18]，其離散形式推導(dǎo)如下：

其中，x(n+m)w(m)表示短時(shí)序列。

近年來(lái)，信號(hào)處理理論的廣泛發(fā)展產(chǎn)生了信號(hào)變換的許多新方法，除上述應(yīng)用更廣泛的FFT、FrFT、DWT及其派生形式外[19]，由于變換分析不需要局限于線性變換，新發(fā)展的變換分析可以使用降維或特征提取方法將檢測(cè)到的信號(hào)轉(zhuǎn)換為新的表示，如主成分分析、線性判別分析、稀疏學(xué)習(xí)等[20-22]。在此基礎(chǔ)上，考慮到主成分分析方法中最終確定保留的主成分?jǐn)?shù)量不一致問(wèn)題，又發(fā)展了稀疏主成分分析作為特征提取方法[23]，保留了原始數(shù)據(jù)的主成分?jǐn)?shù)量，作為分類(lèi)器輸入的原始數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確率更高。

然而，由于信號(hào)的多樣性和非線性變換域的存在，計(jì)算量大，難以選擇最優(yōu)變換域。此外，大規(guī)模訓(xùn)練樣本的高成本和不確定性，導(dǎo)致現(xiàn)有的方法大多依賴(lài)于對(duì)特定信號(hào)通過(guò)人工進(jìn)行有限的選擇，更加容易受到多種因素的影響。因此，需要開(kāi)發(fā)一種靈活適用于一般信號(hào)的變換分析方法，以拓寬實(shí)際應(yīng)用范圍的限制條件。由于寬帶信號(hào)通常都是可以被壓縮的，即在選擇合適的基進(jìn)行變換后能夠用稀疏信號(hào)很好地表達(dá)出來(lái)，這為下一步干擾信號(hào)的稀疏表示和重構(gòu)提供了理論基礎(chǔ)。通過(guò)將通信信號(hào)和干擾轉(zhuǎn)換到對(duì)應(yīng)的優(yōu)選域中進(jìn)行處理，利用在某種維度或域上的不同稀疏特性可以較好地實(shí)現(xiàn)抑制消除。

    3 干擾的多域抑制 

廣義的干擾抑制包括干擾的波形變換、優(yōu)化決策和抑制消除等反饋回路過(guò)程，通過(guò)不斷地調(diào)整優(yōu)化以達(dá)到最優(yōu)的干擾抑制效果[24]。其中，干擾抑制的核心在于靈活適變的抑制消除技術(shù)，而效果的好壞則需要在變換分析的基礎(chǔ)上，通過(guò)智能決策和多樣抑制的聯(lián)合處理，經(jīng)適應(yīng)性學(xué)習(xí)訓(xùn)練，以滿足對(duì)抗強(qiáng)度更激烈、干擾種類(lèi)更豐富的復(fù)雜電磁環(huán)境。本部分主要圍繞傳統(tǒng)和新型的干擾抑制方法及其發(fā)展展開(kāi)分析。

3.1 傳統(tǒng)抑制方法

隨著電子干擾技術(shù)的發(fā)展，惡意干擾常常使得無(wú)人系統(tǒng)通信的可靠性無(wú)法保證，為此，提出了許多抑制干擾的有效方法。

Choe等人利用頻譜感知方法進(jìn)行了機(jī)會(huì)式的規(guī)避干擾頻譜，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種具備認(rèn)知抗干擾能力的戰(zhàn)術(shù)數(shù)據(jù)鏈，并在實(shí)際干擾環(huán)境驗(yàn)證了系統(tǒng)的抗干擾和誤碼率性能[25]；對(duì)于超寬帶無(wú)線通信系統(tǒng)面臨的窄帶干擾，Xiong等人[26]利用信號(hào)之間的顯著相關(guān)差，設(shè)計(jì)了一種基于自適應(yīng)陷波濾波器的干擾抑制方案，探討了消除單個(gè)窄帶干擾的直接式、線性級(jí)聯(lián)式和時(shí)分復(fù)用并行級(jí)聯(lián)式方法，收斂速度快、失真小、穩(wěn)定性好，適用于低復(fù)雜度的直接序列超寬帶接收機(jī)。

從變換分析的角度出發(fā)，目前存在的干擾抑制技術(shù)主要包括在時(shí)域中濾波抑制和變換域中分離消除[27]，均對(duì)常見(jiàn)的干擾起到了明顯的抑制作用，如窄帶干擾和脈沖干擾等。對(duì)于時(shí)域抗干擾方案的研究，Yeh等人[28]利用自動(dòng)增益和包絡(luò)檢測(cè)技術(shù)，考慮到多徑衰減和陰影效應(yīng)的影響，驗(yàn)證了系統(tǒng)抵抗脈沖干擾和連續(xù)波干擾的能力；針對(duì)窄帶干擾對(duì)OFDM系統(tǒng)接收機(jī)性能的影響，設(shè)計(jì)了一種基于切陷濾波的新型干擾抑制技術(shù)，能夠在信號(hào)干擾比較低的情況下，較大程度地提高平均誤碼率性能[29]；為了抑制或消除接收機(jī)檢測(cè)信號(hào)中的干擾，通過(guò)將消隱、裁剪和混合消隱-裁剪等非線性預(yù)處理器應(yīng)用到接收機(jī)中，用于超出給定閾值部分的功率尖峰消除和切斷，實(shí)現(xiàn)了對(duì)脈沖噪聲干擾的良好抑制效果[30]；針對(duì)傳統(tǒng)固定閾值不能有效地適應(yīng)時(shí)變的脈沖干擾的問(wèn)題，提出了一種在時(shí)變信道中基于矩估計(jì)的自適應(yīng)干擾抑制系統(tǒng)[31]，能夠在弱、中、重干擾環(huán)境下誤碼率性能提升顯著。然而，大多數(shù)傳統(tǒng)方法只能抑制特定的干擾，無(wú)法自適應(yīng)地實(shí)現(xiàn)多類(lèi)型干擾的波形重構(gòu)和信號(hào)恢復(fù)。因此，上述這些方法在無(wú)人系統(tǒng)通信中未能達(dá)到令人滿意的有效抗干擾和魯棒性能。

依據(jù)有關(guān)證明，無(wú)人系統(tǒng)間以及與基礎(chǔ)設(shè)施（有人系統(tǒng)）建立通信網(wǎng)絡(luò)都呈現(xiàn)出寬帶稀疏和視距傳輸特性。為了進(jìn)一步克服傳統(tǒng)方法的缺點(diǎn)，對(duì)基于壓縮感知理論的幾種算法進(jìn)行了分析研究，用以估計(jì)稀疏信道。當(dāng)事先獲得信道信息的先驗(yàn)知識(shí)時(shí)，許多迭代貝葉斯算法實(shí)現(xiàn)了近似的信號(hào)估計(jì)，且計(jì)算復(fù)雜度較低，如近似消息傳遞等[32]。然而，理想而嚴(yán)格的先驗(yàn)條件限制了這些方法的推廣應(yīng)用，即使能夠保證均方誤差估計(jì)水平最低?；诮Y(jié)構(gòu)壓縮感知理論，Liu等人提出了一種新的干擾消除方案，可以在接收機(jī)中準(zhǔn)確地恢復(fù)稀疏窄帶干擾，并減輕其干擾影響[33]；Jia等人提出了一種改進(jìn)的塊狀稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)方法，用于估計(jì)和減輕通信系統(tǒng)的窄帶干擾，而且該方法能夠從壓縮信號(hào)中重構(gòu)干擾，并實(shí)現(xiàn)時(shí)域的干擾抑制[34]。