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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
引用本文:栾海妍,江桦,刘小宝.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[J].应用科学学报,2011,29(2):195-202.
作者姓名:栾海妍  江桦  刘小宝
作者单位:1. 解放军信息工程大学信息工程学院,郑州450002 2. 解放军61680部队,山东青岛 266207
基金项目:国家"863"高技术研究发展计划基金
摘    要: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.

关 键 词:数字调制混合信号  单通道盲分离  粒子滤波  支持向量机  
收稿时间:2010-09-03
修稿时间:2011-01-12

Single Channel Blind Source Separation of Digital Mixtures Using Particle Filtering and Support Vector Machine
LUAN Hai-yan,JIANG Hua,LIU Xiao-bao.Single Channel Blind Source Separation of Digital Mixtures Using Particle Filtering and Support Vector Machine[J].Journal of Applied Sciences,2011,29(2):195-202.
Authors:LUAN Hai-yan  JIANG Hua  LIU Xiao-bao
Institution:1. School of Information Engineering, PLA Information Engineering University, Zhengzhou 450002, China; 2. Unit 61680 of PLA, Qingdao 266207, Shandong Province, China
Abstract:To reduce computation complexity in the particle-filtering based blind source separation,a novel separation algorithm of co-frequency digital modulated mixture is proposed,which combines the particle filtering algorithm with support vector machine.Formulae for assigning particle weights and expression for estimating a posterior distribution function are derived.Performance of the proposed algorithm is analyzed in two aspects:statistic characteristics of the estimated posterior density function and its compu...
Keywords:digital modulated mixture  single channel blind source separation  particle filtering  support vector machine  
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