針對(duì)星載自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)（AIS）/廣播式自動(dòng)相關(guān)監(jiān)視（ADS-B）一體化接收系統(tǒng)因信號(hào)時(shí)隙碰撞而嚴(yán)重影響解調(diào)正確性的問題,提出一種基于海森矩陣預(yù)估計(jì)的碰撞信號(hào)分離算法。該算法根據(jù)多通道碰撞分離模型對(duì)目標(biāo)函數(shù)的海森矩陣進(jìn)行預(yù)估計(jì),利用有限內(nèi)存BFGS（L-BFGS）雙循環(huán)遞歸法更新搜索方向,最終得到分離矩陣并估計(jì)出原信號(hào)。仿真結(jié)果表明該算法能夠加速目標(biāo)函數(shù)尋優(yōu)收斂,實(shí)現(xiàn)碰撞信號(hào)的高效分離。 

【文章來源】：南京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,44(06)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

碰撞信號(hào)分離模型

然后,比較不同算法的迭代次數(shù)和計(jì)算時(shí)間。設(shè)置接收信號(hào)信噪比為15 dB,采用2種算法對(duì)AIS碰撞信號(hào)進(jìn)行分離,分離過程中統(tǒng)計(jì)每一步迭代后目標(biāo)函數(shù)的梯度范數(shù)以及程序運(yùn)行時(shí)間。AIS信號(hào)分離過程中梯度范數(shù)隨迭代次數(shù)變化曲線如圖2(c)所示,隨程序運(yùn)行時(shí)間變化曲線如圖2(d)所示;ADS-B信號(hào)分離過程中梯度范數(shù)隨迭代次數(shù)變化曲線如圖2(e)所示,隨程序運(yùn)行時(shí)間變化曲線如圖2(f)所示,當(dāng)梯度范數(shù)小于10-8時(shí)認(rèn)定為算法收斂。由圖2(c)、(d)可見,對(duì)于AIS碰撞信號(hào),經(jīng)典L-BFGS算法迭代20次后收斂,Hessian-Pre算法迭代12次后收斂,Hessian-Pre算法收斂所需時(shí)間約為經(jīng)典L-BFGS算法的1/2;由圖2(e)、(f)可見,對(duì)于ADS-B碰撞信號(hào),經(jīng)典L-BFGS算法迭代20次后收斂,Hessian-Pre算法迭代13次后收斂,Hessian-Pre算法收斂所需時(shí)間約為經(jīng)典L-BFGS算法的1/2�？梢缘贸鼋Y(jié)論,基于海森矩陣預(yù)估計(jì)改進(jìn)的算法收斂速度明顯高于經(jīng)典L-BFGS算法,這是由于海森矩陣預(yù)估計(jì)處理優(yōu)化了L-BFGS算法的下降方向初值,改進(jìn)了搜索方向,使得算法可以在更少的迭代次數(shù)、更短的運(yùn)行時(shí)間內(nèi)搜索到最優(yōu)的分離矩陣,完成碰撞信號(hào)的高效分離。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于末子級(jí)應(yīng)用的可重構(gòu)通信載荷研究設(shè)想[J]. 唐亮,劉輝,陳晨,黃春華,杜英霞.  空間電子技術(shù). 2017(01)
[2]基于帕斯維爾定理的頻域積分盲源分離算法[J]. 楊青川,臧傳霞,李天雷,胡玉蘭,梅鐵民.  南京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(01)
[3]基于陣列結(jié)構(gòu)的盲分離算法[J]. 付衛(wèi)紅,楊小牛,劉乃安,曾興雯.  南京理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2009(02)

碩士論文
[1]基于獨(dú)立分量分析的盲源分離算法優(yōu)化研究[D]. 張政.南京信息工程大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3103365