本文關(guān)鍵詞：基于ICA-R算法的單通道通信信號(hào)盲提取技術(shù)研究　出處：《鄭州大學(xué)》2016年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

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【摘要】：無(wú)線通信系統(tǒng)往往極易受到外界干擾,導(dǎo)致傳輸信號(hào)強(qiáng)度大大減小且摻雜干擾信號(hào)。隨著數(shù)字化通信業(yè)務(wù)的不斷增多,頻譜資源的局限性日益明顯,使得單通道盲源分離(Single Channel Blind Source Separation,SCBSS)技術(shù)普遍應(yīng)用于電子偵察和無(wú)線電監(jiān)測(cè)等通信場(chǎng)景中。但是,現(xiàn)有的用于解決單通道盲源分離算法適用范圍有限,導(dǎo)致接收信號(hào)很難被分離與提取,使得SCBSS技術(shù)在通信信號(hào)領(lǐng)域的應(yīng)用仍然存在很多問(wèn)題。因此,對(duì)于單通道盲源分離問(wèn)題的研究具有重要意義。由于單通道盲源分離問(wèn)題是典型的欠定盲源分離問(wèn)題,在傳統(tǒng)意義的分離準(zhǔn)則和算法意義上,該問(wèn)題是病態(tài)的,因此必須對(duì)源信號(hào)的性質(zhì)進(jìn)行深入分析,利用其先驗(yàn)信息進(jìn)行優(yōu)化準(zhǔn)則的設(shè)計(jì)。本文針對(duì)單通道盲源分離問(wèn)題,對(duì)單通道通信信號(hào)的盲提取技術(shù)進(jìn)行了研究,首先,闡述了幾種常見(jiàn)的盲源分離算法的基本原理:獨(dú)立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)、約束獨(dú)立成分分析(Constrained Independent Component Analysis,CICA)和帶參考信號(hào)的獨(dú)立成分分析(Independent Component Analysis with reference,ICA-R);然后,通過(guò)分析各算法在處理盲源分離問(wèn)題中存在的不足,本文提出了改進(jìn)的ICA-R算法。改進(jìn)的ICA-R是將接近性度量函數(shù)的倒數(shù)添加到對(duì)比函數(shù)中,并通過(guò)拉格朗日乘子法得到優(yōu)化權(quán)向量,從而提取出期望源信號(hào)。仿真結(jié)果表明,本文所提出的改進(jìn)的ICA-R算法可以恢復(fù)出期望的源信號(hào)。此外,通過(guò)定量分析與比較,改進(jìn)的ICA-R算法所需的平均運(yùn)行時(shí)間較少,提取精度較高;最后,利用無(wú)線通信系統(tǒng)發(fā)送端的通信信號(hào)的先驗(yàn)信息,基于本文提出的改進(jìn)的ICA-R算法,將欠定的SCBSS問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)適定的SCBSS問(wèn)題,從而分離提取出接收端的通信信號(hào)。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的ICA-R算法可以恢復(fù)出期望的發(fā)送信號(hào),并且具有較高的提取精度與較好的魯棒性。
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.7

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