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摘要: 混沌直扩信号是由普通混沌信号直接调制信息信号得到的一类扩频通信信号,它兼有混沌信号和直扩信号容量大、低截获等特点. 该文针对复杂环境下非合作混沌直扩信号检测的问题,考虑到多径传输及噪声条件下混沌直扩信号混沌特性被明显削弱,在考察直接检测方法的基础上提出一种基于ICA的信号盲分离和混沌特性检测相结合的检测方法. 首先将接收到的混合信号分离成各单路信号,再检测各路信号的混沌特性. 理论分析和仿真实验表明,分离后混沌直扩信号的纯净度明显提高,基本上不再受噪声等的影响,在输入信噪比?40 dB 条件下仍可有效检测出混沌直扩信号. 相似文献
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基于信息理论准则的盲源分离方法 总被引:10,自引:0,他引:10
根据统计独立的假设,利用概率密度函数的Edgeworth展开,得出了基于互信息最小化的目标函数,该函数具有明确的物理意义,它的最小化可以使输出相互独立,仿真实验结果表明所提出的方法可较好地用于盲源分离问题。 相似文献
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基于Curvelet稀疏表示的图像盲分离初始化 总被引:2,自引:0,他引:2
针对盲分离初始化问题提出一种基于Curvelet稀疏表示的图像盲分离初始化方法. 该方法充分利用信号Curvelet变换的稀疏特性,选取稀疏性最好的高频系数组,采用聚类方法估计聚轴中心,寻求混合矩阵估计值,实现对盲分离学习算法的初始化. 实验结果表明,该初始化方法能避免盲分离算法在收敛时陷入局部最小,加快收敛,并提高分离精度. 相似文献
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采用自适应核函数的空间时频分布盲源分离 总被引:1,自引:0,他引:1
基于空间时频分布的盲源分离算法可以用来分离具有不同时频分布的信号.时频分布的交叉项影响着盲分离的性能,而不同的时频分布对交叉项的抑制效果也不同.目前的盲源分离算法多是基于固定核的时频分布,而自适应核函数对交叉项的抑制能力要优于固定核的时频分布.提出采用自适应核函数时频分布的盲源分离算法,这种算法具有比较强的抑制交叉项能力和抗噪声能力.仿真表明,无论是在有噪声还是无噪声的情况下,这种算法的盲分离性能均优于采用Cohen类时频分布的盲源分离算法. 相似文献
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研究后非线性混合信号的盲分离,从最大似然角度推导了一般后非线性分离结构的学习公式;在前人一些工作的基础上,提出一种用于亚、超高斯信号后非线性混合的盲分离算法.通过对人造及自然信号的实验,证实了该算法的有效性. 相似文献
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基于二次模糊相关性的单通道置换图像盲分离 总被引:3,自引:0,他引:3
关键词:中图分类号:文章编号:针对模糊处理后的置换图像,提出一种基于二次模糊相关性的单通道盲分离方法. 该方法通过对置换图像进行二次模糊,估计二次模糊前后对应子块的相关系数来构造一个映射空间,利用映射空间内参数的不同分类完成置换混合矩阵的估计,从而实现置换源图像子块的分离. 实验表明,该方法对经历不同模糊处理的置换图像均能达到较高的检测正确率,同时,算法对高斯噪声和有损JPEG压缩都具有较好的鲁棒性. 相似文献
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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