通信信號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)境也越來越復雜，實際所接收到的信號中往往夾雜著干擾信號。在很多情況下，源信號和傳輸信道的先驗信息無法得知，這就使得傳統(tǒng)的信號處理技術(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，為通信信號盲分離帶來了全新的思路和方法。
　　 本文在探討了盲源分離有關理論知識的基礎上，針對通信信號的特點，著重研究了適合于通信信號盲分離的聯(lián)合對角化方法。首先研究了兩種自適應盲源分離算法-自然梯度算法和FastICA

2、算法，分析了算法在分離通信信號時存在的問題；然后用非正交聯(lián)合對角化進行改進，實現(xiàn)了一種基于非正交聯(lián)合對角化(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。仿真驗證了改進的算法在低信噪比條件下的分離性能有明顯的提高。
　　 針對傳統(tǒng)的分離算法由于迭代次數(shù)過多不能滿足通信信號分離中對信號實時處理的要求，將最佳權(quán)矩陣引入到聯(lián)合對角化準則中，并且用一種基于“高斯-牛頓”迭代法的非正交聯(lián)合對角化算法(WEDGE)進行改進，提