本文翻译自论文
Narrowband Interference Mitigation Techniques: A Survey
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摘要
I. 引言
A. 现有文献中的综述
B. 本文贡献
II. 窄带干扰定义及模型
A. NBI 与人为干扰 (Jamming) 的比较
B. 单音和多音 NBI 模型
C. 高斯 NBI 模型
D. 其他 NBI 模型
E. 未指定的 NBI 模型
F. NBI 模型的选择
III. 各种领域的窄带干扰
A. 卫星系统
B. 固定无线和地面系统
C. UWB（超宽带）通信
D. 基于 OFDM 的系统
E. 雷达系统
F. 其他应用
IV. 窄带干扰缓解解决方案
A. 贝叶斯和机器学习
B. 编码/纠错/预编码
V. 研究空白与未来工作
VI. 结论
摘要
射频（RF）频谱是一种稀缺的自然资源，被在受管制频段内运行的地面和卫星系统所利用。这些系统对稀缺资源和带宽的共享导致了各种类型的干扰，包括窄带干扰（NBI）和宽带干扰（WBI）。随着新应用和新技术的部署，为了支持新的用户需求而采用更大的带宽，频谱拥挤问题只会继续恶化。在现有文献中，关于处理窄带干扰（NBI）的研究非常丰富且意义重大，值得以综述论文的形式进行梳理和认可。 本综述旨在总结过去十年来，在各种商业和国防领域（包括地面和卫星系统）的文献中报道的少数几种 NBI 模型以及广泛的缓解技术。更重要的是，本文探讨了 NBI 的来源及其对不同应用和技术的潜在不利影响。回顾了一系列缓解策略，包括传统的基于滤波器的方法以及近年来利用机器学习的技术。考虑到迄今为止已发表的大量文献，我们严格将本综述限制在时频域的 NBI，而忽略了对空间域干扰的处理。最后，我们指出了当前研究中存在的一些空白，并列举了未来的研究方向，以推动 NBI 缓解工作的发展。本综述对 NBI 问题进行了简要介绍，可为新兴应用和技术的未来研究提供参考。
索引词——窄带干扰（NBI）、综述、回顾、缓解、抑制、消除、解决方案、信干比（SIR）。
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