本文關(guān)鍵詞：同頻混合信號單通道盲分離關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：單通道盲分離是處理同頻混合信號的有效途徑之一,本文主要圍繞同頻混合信號的單通道盲分離問題展開研究,重點(diǎn)研究了同頻混合信號的時延估計(jì)、高效PSP單通道盲分離算法和時變信道下的單通道盲分離算法,完成的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)包括以下幾個方面:1.針對同頻混合信號的時延估計(jì)問題,提出了一種基于信賴域法的最大似然混合信號時延估計(jì)算法,并給出了算法的全局收斂性證明。該算法利用信賴域算法的快速收斂性和準(zhǔn)確性彌補(bǔ)了最大似然混合信號時延估計(jì)算法中網(wǎng)格分級搜索法的不足,從而實(shí)現(xiàn)了混合信號時延的快速精確估計(jì),并通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的有效性。2.針對截?cái)嘀鹦掖媛窂教幚?T-PSP)單通道盲分離算法為降低復(fù)雜度而損失性能的問題,提出了一種基于判決反饋逐幸存路徑處理(DF-PSP)的單通道盲分離算法,并給出了算法的復(fù)雜度分析。該算法結(jié)合判決反饋的思想,利用設(shè)計(jì)的反饋濾波器和從維特比序列檢測器最優(yōu)幸存路徑上得到的判決序列,消除了信道沖激響應(yīng)(CIR)造成的尾端干擾,從而彌補(bǔ)了T-PSP單通道盲分離算法對CIR進(jìn)行截?cái)喽鴰淼男阅軗p失。仿真結(jié)果表明,對于兩路混合QPSK信號,在復(fù)雜度相當(dāng)?shù)那闆r下,該算法較T-PSP單通道盲分離算法有較大的性能改善,并進(jìn)一步通過過采樣提升算法性能。3.針對DF-PSP單通道盲分離算法難以消除CIR造成的前導(dǎo)干擾的問題,提出了一種基于判決反饋和前饋的逐幸存路徑處理(DFF-PSP)單通道盲分離算法,并對算法的復(fù)雜度進(jìn)行了分析。該算法在DF-PSP單通道盲分離算法的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一個延時的前饋濾波器,并根據(jù)從最優(yōu)幸存路徑上得到的判決序列,消除了CIR造成的前導(dǎo)干擾,從而彌補(bǔ)了DF-PSP單通道盲分離算法的不足。仿真結(jié)果表明,對于兩路混合QPSK信號,該算法在復(fù)雜度增加1倍左右的情況下,較DF-PSP單通道盲分離算法有一定的性能改善,并對T-PSP、DF-PSP、DFF-PSP單通道盲分離算法和全狀態(tài)的最大似然序列估計(jì)(MLSE)算法4種算法的性能和復(fù)雜度進(jìn)行了對比分析,驗(yàn)證了所提算法的有效性,最后進(jìn)一步通過過采樣提升了算法的性能。4.針對時變信道下最小均方誤差逐幸存路徑處理(LMS-PSP)單通道盲分離算法性能差的問題,提出了一種基于基擴(kuò)展模型逐幸存路徑處理(BEM-PSP)的單通道盲分離算法,并對算法的復(fù)雜度進(jìn)行了分析。該算法將整個信號處理階段分為預(yù)處理和后端處理2個階段,在預(yù)處理階段,用LMS-PSP單通道盲分離算法處理接收混合信號,得到部分準(zhǔn)確的CIR;在后端處理階段,根據(jù)預(yù)處理階段得到的部分準(zhǔn)確CIR并結(jié)合時變信道下BEM信道建模的思想,完成整個時間周期CIR的估計(jì),最后進(jìn)行維特比序列估計(jì),從而實(shí)現(xiàn)了時變信道下混合信號的單通道盲分離。仿真結(jié)果表明,對于2路混合QPSK信號,該算法較LMS-PSP單通道盲分離算法在復(fù)雜度降低50%的情況下能獲得更好的性能,并且在同等過采樣倍數(shù)下,該算法能獲得更高的性能提升。
【關(guān)鍵詞】：單通道盲分離 同頻混合信號 信賴域 最大似然 降復(fù)雜度 逐幸存路徑處理 判決反饋和前饋 基擴(kuò)展模型
【學(xué)位授予單位】：解放軍信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.7
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 緒論12-22
• 1.1 課題背景和意義12-13
• 1.2 研究現(xiàn)狀13-19
• 1.2.1 混合信號單通道盲可分離性分析14-15
• 1.2.2 混合信號的參數(shù)估計(jì)15-16
• 1.2.3 單通道盲分離算法16-19
• 1.3 研究內(nèi)容及思路19-22
• 1.3.1 提出問題19
• 1.3.2 研究思路及內(nèi)容安排19-22
• 第二章 混合信號的時延估計(jì)22-32
• 2.1 信號模型22-23
• 2.2 基于網(wǎng)格分級搜索法的最大似然混合信號時延估計(jì)算法23-25
• 2.2.1 對數(shù)似然函數(shù)23-24
• 2.2.2 似然函數(shù)最大化24-25
• 2.3 基于信賴域法的最大似然混合信號時延估計(jì)算法25-30
• 2.3.1 算法原理25-26
• 2.3.2 算法的全局收斂性證明26-28
• 2.3.3 性能分析與仿真28-30
• 2.4 本章小結(jié)30-32
• 第三章 基于判決反饋和前饋思想的PSP單通道盲分離算法32-48
• 3.1 PSP算法的基本原理32-34
• 3.1.1 傳統(tǒng)MLSE算法32-33
• 3.1.2 PSP算法33-34
• 3.2 基本PSP單通道盲分離算法34-35
• 3.3 降復(fù)雜度的PSP單通道盲分離算法35-37
• 3.4 基于判決反饋和前饋思想的PSP單通道盲分離算法37-46
• 3.4.1 尾部干擾消除38-40
• 3.4.2 前導(dǎo)干擾消除40-42
• 3.4.3 復(fù)雜度分析42-43
• 3.4.4 性能分析與仿真43-46
• 3.5 用過采樣方法提升算法性能46-47
• 3.6 本章小結(jié)47-48
• 第四章 基于BEM-PSP思想的單通道盲分離算法48-58
• 4.1 時變信道的基擴(kuò)展模型48-50
• 4.1.1 復(fù)指數(shù)基函數(shù)48-49
• 4.1.2 多項(xiàng)式基函數(shù)49
• 4.1.3 卡洛基函數(shù)49-50
• 4.2 基于BEM的時變混合信道建模50
• 4.3 基于BEM-PSP的單通道盲分離算法50-56
• 4.3.1 算法原理51-53
• 4.3.2 復(fù)雜度分析53
• 4.3.3 性能分析與仿真53-56
• 4.4 用過采樣的方法提升算法性能56-57
• 4.5 本章小結(jié)57-58
• 第五章 結(jié)束語58-60
• 5.1 本文工作總結(jié)58-59
• 5.2 需要深入研究的若干問題59-60
• 致謝60-62
• 參考文獻(xiàn)62-67
• 作者簡介67

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：同頻混合信號單通道盲分離關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：252992