本文選題：混沌信號 + 盲分離　； 參考：《物理學(xué)報》2014年05期

【摘要】：混沌信號在本質(zhì)上屬于非線性非高斯信號,它在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)下的應(yīng)用還涉及到信號量化問題,這使得混沌信號在此應(yīng)用環(huán)境下的信號盲分離更為棘手.針對此問題,本文在容積卡爾曼粒子濾波的框架下提出一種解決方法.文中首先推導(dǎo)出觀測信號的概率密度函數(shù),在量化比特有限的情況下,采用最優(yōu)量化器,獲得最優(yōu)的量化結(jié)果.在此基礎(chǔ)上,使用容積卡爾曼濾波器產(chǎn)生粒子濾波中的重要性概率密度函數(shù),融入最新的觀測值,提高粒子對系統(tǒng)狀態(tài)后驗概率的逼近,提高信號盲分離的精度.仿真結(jié)果表明算法能夠有效地分離混合混沌信號,參數(shù)估計的精度及其運(yùn)算量均優(yōu)于已有的無先導(dǎo)卡爾曼粒子濾波算法,其運(yùn)行時間為無先導(dǎo)卡爾曼粒子濾波算法的88.77%.
[Abstract]:Chaotic signal is essentially a nonlinear non-Gao Si signal, and its application in wireless sensor networks also involves the problem of signal quantization, which makes the blind separation of chaotic signals in this application environment more difficult. In order to solve this problem, this paper presents a solution based on volumetric Kalman particle filter. In this paper, the probability density function of the observed signal is first derived. In the case of limited quantization bits, the optimal quantizer is used to obtain the optimal quantization results. On this basis, the volume Kalman filter is used to generate the important probability density function in particle filter, which integrates the latest observation values, improves the approximation of particle posteriori probability to the system state, and improves the accuracy of blind signal separation. The simulation results show that the proposed algorithm can effectively separate the mixed chaotic signals, and the precision and computational complexity of the parameter estimation are better than those of the existing unguided Kalman particle filter algorithm. The running time of the algorithm is 88.77g of the unleaded Kalman particle filter algorithm.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)電子與信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號:60872123,61101014) 國家-廣東省自然科學(xué)基金聯(lián)合基金(批準(zhǔn)號:U0835001) 廣東省高層次人才項目基金(批準(zhǔn)號:N9101070) 中央高�；緲I(yè)務(wù)費(fèi)(批準(zhǔn)號:2012ZM0025)資助的課題~~
【分類號】：TP212.91

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2065328