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基于松弛改進(jìn)FastICA算法的星基ADS-B信號分離

發(fā)布時(shí)間:2022-12-22 00:53
  星基廣播式自動相關(guān)監(jiān)視(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,ADS-B)系統(tǒng)覆蓋空域廣,星載接收機(jī)所接收的信號信噪比低、信號間的功率差異小,ADS-B報(bào)文在接收機(jī)處的沖突更加嚴(yán)重,對信號分離算法提出了更高要求。針對基于負(fù)熵的快速獨(dú)立成分分析(Fast Independent Component Analysis,FastICA)算法存在的局部極大值和收斂依賴于初始權(quán)值的問題,在FastICA算法中引入了松弛因子,采用松弛改進(jìn)的FastICA算法對星基ADS-B信號進(jìn)行分離。闡述了松弛改進(jìn)FastICA算法對星載ADS-B接收機(jī)接收到的混合信號進(jìn)行分離的機(jī)理,并進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),通過相關(guān)系數(shù)、迭代次數(shù)和誤碼率比較了松弛改進(jìn)FastICA算法、經(jīng)典FastICA算法和投影算法的性能。仿真結(jié)果表明,松弛改進(jìn)FastICA算法能更有效地分離星基ADS-B混合信號。 

【文章頁數(shù)】:7 頁

【文章目錄】:
0 引言
1 星基ADS-B混合信號模型
    1.1 星基ADS-B信號結(jié)構(gòu)
    1.2 信號混合模型
2 FastICA及其松弛改進(jìn)算法
    2.1 FastICA算法機(jī)理
    2.2 M-FastICA算法
    2.3 松弛改進(jìn)FastICA算法
3 仿真實(shí)驗(yàn)和性能分析
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[6]基于松弛因子改進(jìn)FastICA算法的遙感圖像分類方法[J]. 王小敏,曾生根,夏德深.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2006(04)



本文編號:3723104

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