【优博微展2017】刘思聪：窄带干扰与冲激噪声抑制与消除关键技术研究

刘思聪：2017年清华大学优秀博士学位论文二等奖获得者

窄带干扰与冲激噪声抑制与消除关键技术研究

Research on KeyTechnologies in Narrowband Interference and Impulsive Noise Mitigation and Cancellation

作    者：刘思聪

指导教师：宋健

培养院系：电子工程系

学    科：信息与通信工程

读博感言：三思方举步 百折不回头。

研究背景/选题意义/研究价值

在宽带通信系统中，非高斯的噪声干扰，例如窄带干扰与冲激噪声导致的恶劣传输环境是宽带通信的关键瓶颈 ，亟需抑制和消除。噪声干扰会影响同步、信道估计，引起时频突发错误，破坏解映射解码，并且与有用信号在时、频域深度混叠，传统方法难以有效区分、抑制和准确估计。论文面向这一重大难点问题，引入稀疏恢复理论，从同步帧结构设计、最优时频联合交织、基于稀疏恢复的噪声干扰重构与消除等方面入手展开研究，突破了传统方法的性能瓶颈。

主要研究内容

论文主要研究了抑制窄带干扰的块传输同步帧结构设计、窄带干扰与冲激噪声下最优时频联合交织方案、基于稀疏恢复的噪声干扰重构与消除技术三个方面的技术内容，从而解决了如何克服窄带干扰对块传输系统帧同步的影响、如何设计最大化时-频分集增益的联合交织方法、如何突破传统被动抑制噪声干扰方法瓶颈，实现精确重构的三个关键科学问题。研究帧结构设计核心技术参与起草制定电力线通信国家标准一项；研究交织技术被下一代地面数字电视国家标准采纳，助推数字电视产业；基于稀疏恢复理论相关技术得到国际同行广泛认可。

抑制窄带干扰的优化同步帧结构设计及制定的相关国家标准

基于结构化压缩感知的窄带干扰重构与消除技术

主要创新点

1、抑制窄带干扰影响的高效鲁棒帧结构设计及优化同步方法。

2、窄带干扰与冲激噪声下最优时频分集增益的时频联合交织技术。

3、基于稀疏恢复理论的窄带干扰与冲激噪声精确重构与消除技术 。

代表性学术发表

[1]  LiuS, Yang  F, Song J, Han Z, Block Sparse Bayesian Learning Based NB-IoTInterference Elimination in LTE-Advanced Systems. IEEE Transactions on Communications.

[2]  Liu S, Yang F, Ding W, Wang X, Song J. Two-Dimensional Structured-Compressed-Sensing-Based NBI Cancelation Exploiting Spatial and Temporal Correlations in MIMO Systems. IEEE Transactions on Vehicular Technology.

[3]  Liu S, Yang F, Ding W, Song J. Double Kill: Compressive-Sensing-Based Narrow-Band Interference and Impulsive Noise Mitigation for Vehicular Communications. IEEE Transactions on Vehicular Technology.

[4]  Liu S, Yang F, Wang X, Song J, Han Z. Structured-Compressed-Sensing-Based Impulsive Noise Cancellation for MIMO Systems. IEEE Transactions on Vehicular Technology.

[5] Liu S, Yang F, Song J. Narrowband Interference Cancellation Based on Priori Aided Compressive Sensing for DTMB Systems. IEEE Transactions on Broadcasting. 

编辑：清华大学研究生院  周明坤  严颖巧