应用基扩展模型的混合信号单通道盲分离算法

针对传统最小均方误差逐幸存路径处理(LMS-PSP)单通道盲分离算法在时变信道下性能差的问题,提出一种基于基扩展模型逐幸存路径处理(BEM-PSP)的单通道盲分离算法。首先对接收到的部分混合信号进行LMS-PSP单通道盲分离,得到部分准确的信道冲激响应(CIR);然后结合时变信道下基于基扩展模型进行信道估计的思想,完成整个时间周期CIR的估计;最后采用Viterbi算法对混合信号进行序列估计,从而实现时变信道下混合信号的单通道盲分离。仿真结果表明,对于2路混合QPSK信号,在相同仿真条件下,BEM-PSP算法较LMS-PSP算法能降低50%的复杂度且能获得更好的性能,在20dB处的误码率可达4×10-2,而LMS-PSP单通道盲分离算法的误码率只能达到1×10-1,并且在同等过采样倍数下,该算法能获得更高的性能提升。     

同频同调制通信信号的卷积混合盲源分离

针时卷积混合同频同调制通信信号,提出一种新的卷积混合盲分离算法,利用滑窗Z变换将时域卷积混合形式信号通过数学变换转换到z域瞬时混合形式,通过成熟的线性混合盲分离算法分离出Z域源信号,估计出时域上的源信号.该方法适用于适定情形下的卷积混合盲分离问题,需要设置的分离参数只有一个,就是滑动窗口长度,从而降低了计算复杂度,提升了分离性能,易于硬件实现,可移植性强.     

小波分解单通道盲分离干扰抑制方法

在单通道通信系统抗干扰问题中,由于先验信息不足,不能采用常规的盲分离方法抑制干扰?针对此问题,提出一种小波分解结合独立分量分析(independent component analysis,ICA)的单通道盲分离抗干扰方法?该方法利用小波分解,将单路混合信号分解为一系列的小波分量,通过计算各层小波分量的能量,选择最优小波分量作为ICA的输入信号,采用ICA方法实现信号的分离和重构?该方法选择最优小波分量进行盲分离,有效减少分离算法的计算量,同时降低噪声对系统性能的影响?仿真结果表明,所提方法可以有效地分离混合信号,提高单通道通信系统的抗干扰能力和系统处理速度?     

单通道涡流无损检测信号盲源分离算法

针对脉冲涡流无损检测(pulsed eddy current testing, PECT)系统中获取单一检测信号存在的混叠问题,文章提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)和快速独立分量分析(fast independent component analysis, FastICA)的单通道盲源信号分离算法。该算法首先通过EMD对混合观测信号分解,然后利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)估计源信号数目,根据估计得到的源信号数目将观测信号和对应模态分量构成新的虚拟信号,最后利用FastICA算法分离得到源信号的估计。有限元仿真实验表明该算法能有效分离单通道混合检测信号,并且优于小波分解的单通道盲源分离算法。     

联合串行干扰抵消与因子图的单通道混合信号盲分离算法

为解决复杂编码方式下单通道同频混合信号盲分离复杂度高的问题,提出了一种联合串行干扰抵消(SIC)与因子图的迭代分离算法。首先由传输信道参数来重构发送信道,然后根据重构信道进行SIC解调,获得解调信号软信息传递给译码模块,将译码增益反馈回SIC解调模块,利用迭代处理来实现分离。重点研究了解调与译码间信息迭代交互过程,以及2路信号分量的信道参数差异对分离性能的影响,得到随着迭代次数的增加以及信道参数差异性增加,算法分离性能将得到提升的结论。仿真实验表明,在LDPC编译码环境下,QPSK调制混合信号经2次迭代处理,分离性能较M-PSP算法提升2dB以上。     

基于奇异值分解和均值聚类的单通道盲源分离算法研究

提出了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的均值聚类单通道盲源分离算法.首先将单通道信号利用SVD分解,依据中值准则进行滤波去除噪声分量,然后在去除噪声分量对应的特征值基础上,根据剩余SVD特征值重构对应分量信号作为盲源分离观测信号.将重构分量信号进行短时傅立叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)进行稀疏化处理,利用散点图判别源信号数目,最后采用均值聚类方法估计混合矩阵,以估计混合矩阵求逆作为分离矩阵实现单通道信号的盲源分离.利用计算机仿真结果证明了算法的有效性.     

卷积混合信号频域盲分离技术研究

阵列声纳观测的舰船辐射噪声信号是由多目标源、海洋环境噪声等经多途卷积混叠形成,为提高被动声纳的检测能力、有效分离多目标信号与环境噪声,提出一种新的信号盲分离方法,利用滑窗短时傅里叶变换将时域信号卷积混合形式转换到频域瞬态混合形式,针对每个频率点利用非平稳水声信号的多拍交叉相关序列,建立频域适用盲分离算法,估计分离网络矩阵,分离恢复多源信号,研究了多源多途水声信号盲分离技术,用仿真信号和水池实验实录信号进行频域盲分离算法检验,结果表明信号分离效果较好。     

单通道时频重叠高斯调幅通信信号盲分离方法

为了解决单通道多个时频重叠高斯调幅通信信号共信道的盲分离问题,提出了一种混合遗传与最小值搜索的盲分离算法。根据信号的特征,建立信号模型,利用接收到的一组混合信号的数据,利用混合遗传与最小值搜索的盲分离算法对所有待估计参数进行联合搜索,实现了多个信号分量的重构和分离。仿真结果表明,与传统的最小值搜索算法(初值选取误差控制在远离期望值的5%以内)和遗传算法相比,该算法有较高的数值精度和不受初值选取影响的优点。     

基于变分模态分解算法的单通道无线电混合信号分离

针对复杂电磁环境下单通道无线电混合信号分离困难及分离精度不高的问题,提出2次使用变分模态分解(VMD)算法对单通道无线电混合信号进行分离的方法.首先利用VMD算法对单通道无线电混合信号进行粗分离,并将VMD算法与总体平均经验模态分解(EEMD)算法进行对比,得出前者分离出的信号在时域、频域及信噪比和相似系数等方面均比后者取得的对应结果效果好的结论.然后对VMD算法的参数利用改进的量子粒子群优化算法进行优化,确定所需分量个数和惩罚因子的值.最后对VMD算法分离后的信号使用参数优化后的VMD算法进行细分离.数值模拟和实验信号分析结果均表明,再次分离后所得到的信号精度较利用VMD算法对单通道无线电混合信号进行粗分离时更高,证明了所提算法对单通道无线电混合信号分离的有效性.     

单通道混合信号中周期信号的盲分离

在定义信号周期性的基础上,针对多个周期信号、多个周期信号和其他信号单通道混合的情况,提出了基于特征值分析的周期信号盲分离方法,并对算法的可行性、分离误差及分离效果进行了理论分析.仿真结果表明:该方法能适应较低的信噪比,且具有计算量小、易于实现等优点.     

杂系混合信号的盲分离

利用基于随机变量概率密度函数的非参数密度估计的核密度估计法对评价函数进行直接估计，改进了盲分离算法的性能，理论推导和试验都证实了这种基于核密度估计的非参数密度估计盲分离算法能实现包含超高斯和亚高斯信号的杂系混合信号的盲分离，为盲分离问题在实际问题中的应用奠定了一定的基础。     

适用于通信侦察的信号盲分离算法

以Kullback-Leibler散度为代价函数,基于相对梯度算法推导了在通信侦察中适用于通信信号盲分离的独立信源盲分离算法,并从理论上证明了算法的稳定性.仿真结果表明:只要源信号之间相互独立,则对任意载频、任何调制方式的通信信号,该算法都能够根据观察到的混合信号有效地分离出源信号.在源信号并不完全独立的情况下,其分离性能略有降低.     

一种单通道的周期性信号盲分离算法

提出一种针对周期性源信号的单通道盲源分离方法,该方法首先利用希尔伯特变换将单通道的混合信号表示为复数形式后,并用交叉互验技术来估计谐波分量的阶数,然后通过人工蜂群算法优化用于估计基频的代价函数以获得源数、基频及其谐波长度,最后由一种自适应滤波算法来估算源信号的幅值,从而实现了盲源分离的目的.仿真实验结果表明了该方法思路的可行性,且可达到"全盲"的要求.     

超高斯和亚高斯混合信号的盲分离算法研究

基于超高斯与亚高斯混合信号模型,提出一种新的信号即时混合盲分离算法,改进了Bell信息传输最大化盲分离准则,选择了两个固定的非线性函数近似超高斯与亚高斯信号的概率密度函数。实验表明,与参数方法比较,减少了复杂性和计算量,可以有效对各种源信号的线性即时混合进行分离。     

基于遗传算法的盲源分离算法

针对现有盲源分离算法的性能依赖于对比函数选择的现象,提出了一种基于遗传算法的盲源分离算法,该算法直接从信号的样本序列中估计出信号的概率分布,解决了信号间互信息的求解问题.通过遗传算法最小化信号的互信息,实现了对线性混叠信号的分离.对模拟信号的分离结果表明,该算法可以成功地分离混叠信号,同时与快速独立分量分析算法相比,该算法的性能对源信号的概率密度性质没有依赖,因而对亚高斯和超高斯信号的混合信号表现出更加优异的分离能力.     

基于MPSO粒子滤波的单通道扰信盲分离算法

针对单通道接收情况下通信信号与干扰盲分离的难题,提出了一种基于变异粒子群优化粒子滤波的单通道扰信盲分离新算法。首先建立了受扰通信信号的状态空间模型,并利用变异粒子群重采样粒子滤波进行通信码元和未知参数的联合最大后验估计,有效改善了标准粒子滤波中存在的粒子退化现象,在减少所需粒子数量的同时,又保持了序贯估计过程中粒子集合的多样性和优质性,使新算法在干信比较大时也能保持较好的分离性能。仿真实验表明,对单音干扰,在干信比等于30 dB,信噪比大于15 dB的条件下,新算法可以有效地从单路接收的受扰信号中分离出通信信号与干扰。     

单频点频域卷积混合盲分离技术

在双频点频域卷积混合盲分离算法的基础上,提出一种单频点频域卷积混合盲分离算法.通过恰当地选取频域盲分离中短时傅里叶变换（STFT）的参数,可仅依靠一个频率片上的分离信号来完成双频点算法.相对于传统频域卷积混合盲分离方法,该方法不受各频率片顺序不确定性不统一及比例不确定性不统一的影响.仿真实验证明了该算法的有效性.     

时变多径信道中通信信号调制识别算法

为解决时变多径信道中调制分类问题,提出对数字通信信号先分段盲均衡,后星座图匹配的识别策略,保证了每段信号对应的信道环境近似静态以及降低码元速率和载波频率的估计误差对均衡的影响。选取与信号星座图形状无关的分数阶盲均衡算法,以满足调制识别过程中均衡算法对调制类型盲的要求。信道时变使得各段序列均衡效果表现很大差异,采用极大似然比方法挑选最佳均衡段。对最佳均衡段通过星座图匹配实现调制类型判别。仿真结果表明:在典型城市和恶劣城市模型下,信噪比大于5 dB时,平均正确率在90%以上,该算法对时变多径信道非常有针对性。     

一种改进重采样的粒子滤波盲分离算法

在通信混合信号单通道盲分离技术中,粒子滤波盲分离算法是一大主流算法。针对粒子滤波算法必然存在的粒子退化问题,提出一种结合有效粒子数和残差重采样思想的改进重采样粒子滤波盲分离算法。所提算法在粒子退化,即有效粒子数减少至需进行重采样时,根据有效粒子数的值找出一定数量的权重大的粒子,按每个粒子的权重占总权重的比例复制一定数量的该粒子到新粒子集中。复制后将该粒子权重更新为剩余权重,把所有权重重新归一化,再用传统随机重采样方法复制少量粒子,完成重采样的改进算法,进而得到改进重采样的粒子滤波盲分离算法。仿真结果表明,在粒子滤波单通道盲分离应用中,提出的改进重采样算法与传统随机重采样算法相比,在复杂度近似相同的情况下误码性能提高了约1 dB。     

时变多径信道中通信信号调制识别算法

为解决时变多径信道中调制分类问题,提出对数字通信信号先分段盲均衡,后星座图匹配的识别策略。保证了每段信号对应的信道环境近似静态以及降低码元速率和载波频率的估计误差对均衡的影响。选取与信号星座图形状无关的分数阶盲均衡算法,以满足调制识别过程中均衡算法对调制类型盲的要求。信道时变使得各段序列均衡效果表现很大差异,采用极大似然比方法挑选最佳均衡段。对最佳均衡段通过星座图匹配实现调制类型判别。仿真结果表明:在典型城市和恶劣城市模型下,信噪比大于5dB时,平均正确率在90%以上,该算法对时变多径信道非常有针对性。