
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文檔簡介
1、作為在信號與信息處理領(lǐng)域中一個非?;钴S的研究方向,盲信號分離在圖像處理,通信,電子對抗等領(lǐng)域得到了廣泛的研究和應(yīng)用,并取得了大量的成果。在早期盲分離問題的研究中,一般要做出觀測信號數(shù)目不小于源信號的假設(shè)。然而隨著研究的不斷深入,基于欠定乃至單通道分離模型的盲信號處理算法近年來受到了廣泛關(guān)注,這類算法的共同特點是在觀測信號數(shù)目小于源信號數(shù)目的情況下解決盲分離問題。與適定情況下利用獨立性進(jìn)行分離的特點不同,這類算法需要利用更多的信號源特性,
2、如稀疏性,有限符號集特性等等。 本文根據(jù)數(shù)字通信信號的特點,對單通道數(shù)字通信信號盲分離問題做了深入的分析和研究。從貝葉斯估計,獨立分量分析等角度出發(fā),分析和討論了盲分離的可行性,分離算法的設(shè)計及性能分析,主要工作包括以下幾個方面: 1.提出了一種針對單通道混合通信信號的調(diào)制方式識別方法,該方法利用了混合信號的循環(huán)平穩(wěn)性,考慮混合信號的高階累量特征,平方譜特征和四次方譜特征,實現(xiàn)了常用數(shù)字調(diào)制方式的識別,從而為分離算法提供
3、了可利用的模型信息。 2.提出了一種基于過采樣的低階MPSK信號單通道分離算法。算法利用粒子濾波進(jìn)行貝葉斯后驗概率的遞推估計,從而實現(xiàn)對碼元符號和參數(shù)的聯(lián)合估計,最終實現(xiàn)信號的盲分離。通過對接收信號的過采樣,可以充分利用接收信號的波形信息,有效地抑制噪聲影響,提高算法的誤碼率性能。文中同時進(jìn)行了理論性能界的推導(dǎo),對算法的進(jìn)一步改進(jìn)或發(fā)展有一定的指導(dǎo)意義。 3.由于粒子濾波算法的高計算量,使得它在處理高階調(diào)制方式時效率比較
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