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利用粒子滤波与支持向量机的数字混合信号单通道盲分离 总被引：3，自引：0，他引：3
针对基于粒子滤波盲分离算法运算复杂度高的问题,将支持向量机理论引入到粒子滤波算法中,提出一种数字调制混合信号单通道盲分离算法. 确定了算法中粒子权值更新方法,并给出了参数与符号序列的后验概率密度估计. 从后验概率密度估计的统计特性和运算复杂度两个方面详细分析了算法的性能,并从理论上证明该文给出的后验概率密度估计能很好地逼近真实后验概率密度. 理论分析与仿真结果均表明,与基于粒子滤波的盲分离算法相比,算法在误码率性能相当的情况下,有效缩短了运算时间. 相似文献
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针对编码辅助的同频数字调制混合信号单通道盲分离问题,提出一种基于因子图的盲分离算法.在广义分配率准则下,为算法建立了合理的因子图模型.算法采用前向-后向算法表述不同时刻混合信号同步参数之间的关系,利用和积消息传递机制,将混合信号的参数估计、序列检测和信道译码有机结合起来,并使用粒子滤波算法解决了未知连续变量的积分问题,实现了编码辅助的同频混合信号单通道盲分离.仿真实验表明,算法能够很好地利用信道编码信息,在较低信噪比条件下,实现了混合信号同步参数与符号序列的联合估计. 相似文献
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