随着无线通信技术的发展,频谱资源越来越紧张,非授权频段上的通信变得异常拥挤。认知无线电技术的应用能够有效提高频谱资源利用率。ISM(Industrial Scientific Medical)频段为非授权频段,使用该频段的频谱具有免申请的便捷性。ISM频段主要包含2.4GHz频段和5GHz频段,该频段上的通信设备主要有蓝牙、ZigBee和WiFi三种,其中WiFi设备是应用最广泛的通信设备,也是最主要的干扰信号来源。本文研究的ISM频段抗干扰技术可以用于通信过程中的干扰抑制过程,能够明显改善通信环境,提供更好的通信质量。论文的主要工作和贡献如下:1.对空时联合抗干扰技术进行分析研究与仿真。建立空时联合信号模型,考虑到其在计算过程中会带来较大复杂度,调研多种降维方法以及空时联合自适应滤波的多种原则。通过Matlab仿真对比实验,得出目前性能最优的算法——基于迭代结构的相关相减多级维纳滤波器(ICSA-MWF,Iterative Correlation Subtraction Algorithm Multistage Wiener Filter)算法,其能够更好地抑制干扰,同时在计算过程中复杂度相对较低,能够有效地抵抗宽带和窄带干扰。2.研究并提出针对WiFi信号的抑制方法。基于802.11协议下的虚拟载波监听方式和物理载波监听方式分别提出了抑制方法。其中,虚拟载波监听方式下的方法指在通信信道上周期发送WiFi抑制信号帧来告知WiFi设备进行相应的退避;物理载波监听方式下的方法指利用WiFi设备的能量检测功能,通过在交叠的相邻信道上持续发送信号,使得目标抑制信道上的WiFi设备作出接入退避。3.建立ISM频段WiFi信号干扰抑制模型。模拟在干扰抑制过程中WiFi干扰在空间中的传播过程,特别是针对干扰抑制前后通信信道上的干扰功率水平进行了 Matlab仿真,模拟出对WiFi设备的抑制效果,并比较抑制前后空间中干扰功率水平的变化情况。