通信信號(hào)盲源分離的高效算法研究.pdf

1、隨著通信技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)代通信環(huán)境也越來(lái)越復(fù)雜，實(shí)際所接收到的信號(hào)中往往夾雜著干擾信號(hào)。在很多情況下，源信號(hào)和傳輸信道的先驗(yàn)信息無(wú)法得知，這就使得傳統(tǒng)的信號(hào)處理技術(shù)逐漸顯現(xiàn)出不足，盲源分離技術(shù)很好地解決了這一難題，為通信信號(hào)盲分離帶來(lái)了全新的思路和方法。
　　 本文在探討了盲源分離有關(guān)理論知識(shí)的基礎(chǔ)上，針對(duì)通信信號(hào)的特點(diǎn)，著重研究了適合于通信信號(hào)盲分離的聯(lián)合對(duì)角化方法。首先研究了兩種自適應(yīng)盲源分離算法-自然梯度算法和FastICA

2、算法，分析了算法在分離通信信號(hào)時(shí)存在的問(wèn)題；然后用非正交聯(lián)合對(duì)角化進(jìn)行改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)了一種基于非正交聯(lián)合對(duì)角化(FAJD)的盲源分離方法，提高了算法在噪聲環(huán)境下的分離性能。仿真驗(yàn)證了改進(jìn)的算法在低信噪比條件下的分離性能有明顯的提高。
　　 針對(duì)傳統(tǒng)的分離算法由于迭代次數(shù)過(guò)多不能滿(mǎn)足通信信號(hào)分離中對(duì)信號(hào)實(shí)時(shí)處理的要求，將最佳權(quán)矩陣引入到聯(lián)合對(duì)角化準(zhǔn)則中，并且用一種基于“高斯-牛頓”迭代法的非正交聯(lián)合對(duì)角化算法(WEDGE)進(jìn)行改進(jìn)，提