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文檔簡介
1、隨著通信技術(shù)的發(fā)展,現(xiàn)代通信環(huán)境也日益復(fù)雜,通信偵察所接收到的信號常常是多個信號在時域及頻域的混合體。由于源信號和混合系統(tǒng)的先驗知識是未知的,因此傳統(tǒng)的信號處理方法逐漸顯現(xiàn)出不足,盲源分離為解決通信信號的盲分離帶來了全新的思路和方法。 本文在介紹了盲源分離有關(guān)理論知識的基礎(chǔ)上,研究了在源信號數(shù)目未知的超定情況下的通信信號盲源分離問題。首先研究了在盲源分離中被廣泛采用的自然梯度算法,對其無法適用于超定情況的原因做了分析,然后通過引
2、入正交投影得到改進(jìn)的算法解決了超定問題,并對算法的性能進(jìn)行了仿真、驗證和分析。 針對梯度自適應(yīng)類盲源分離算法在處理含有復(fù)雜調(diào)制方式的源信號(如OFDM信號)時算法性能嚴(yán)重下降的問題以及本身固有的一些缺點,本文又研究了更為實用的基于二階統(tǒng)計量對角化的批處理方法,詳細(xì)介紹了經(jīng)典的SOBI算法,然后分析了該算法所采用的Jacobi法正交聯(lián)合對角化所存在的問題,并通過一種新的非正交聯(lián)合對角化進(jìn)行了改進(jìn),提高了算法在噪聲環(huán)境下的處理性能,
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