变速率部分更新盲均衡算法

对于长抽头系数自适应算法,基于最大化自适应滤波器系数误差向量原则的变速率部分更新算法,能够在大幅度降低算法实现复杂度的同时,解决部分更新算法收敛速度慢的问题。但是,该变速率算法仅适用于LMS结构,对于具有非线性代价函数的部分更新自适应盲均衡算法并不适用。基于同样的最优化思想,通过替换步长计算表达式中的部分统计量,提出了能够适合于部分更新多模盲均衡算法(MMA)的确定性变步长控制算法,并通过递归的方式计算步长值,简化了实现过程。对固定信道和时变信道的数值仿真结果表明,新算法相比传统基于收敛误差的经验性变步长算法具有更快的收敛速度和更好的跟踪性能,有效解决了部分更新自适应盲均衡算法的确定性变速率控制问题,提升了算法的收敛速度和跟踪性能。     

自适应变步长的动量项盲源分离方法

针对传统盲源分离算法采用单一步长而无法同时兼顾收敛速度与稳态性以及动量因子选取的问题，介绍了一种盲源分离优化方法。该方法依据自然梯度算法(Natural Gradient Algorithm，NGA)的收敛条件，通过输出信号建立一种新的表示信号分离程度的度量指标，通过此度量指标构造非线性单调函数，使步长与动量因子参数自适应调节，从而可以合理、准确地选择参数。仿真表明了在平稳和非平稳环境下所提分离指标的正确性，且该指标可有效监测信号分离程度；针对步长及动量因子参数选取所设计的优化策略能够有效地缓解固定值对算法性能的约束，在有无噪声的情况下，均获得了优良的分离效果。     

一种新的多信号卷积混合信号盲分离算法

对于含噪声情况下多个源信号卷积混合盲分离,由于混合矩阵比较复杂,分 离算法会出现迭代次数增加、收敛速度变慢等问题。在对多信号卷积混合进行合理简 化的基础上,提出一种以四阶累积量为独立准则的多信号卷积混合的新的时域盲源分离算法 。由于采用高阶累积量为独立准则,该算法对高斯噪声具有良好的抑制作用,改善了信噪比 。 其次,算法也建立了步长因子的选取与二次残差之间的非线性函数关系,使得算法既获得了 较 快的收敛速度,也得到较高的分离精度。仿真数据表明提出的算法对于多个源信号卷积 混合具有良好的分离效果。     

基于批处理和核函数的非线性盲源分离算法

针对基于核函数的非线性盲源分离算法性能对核函数及其参数选择依赖性强这一问题 ,提出采用批处理方法代替聚类和核主成分分析方法来构造低维近似子空间的正交基,以 改进基于核函数的非线性盲源分离算法对核函数及其参数变化的稳健性,并对这种改进的非 线性盲源分离算法进行了完整的分析。通过仿真实验,对分离信号与源信号求相似度,可以 看到提出的基于批处理的非线性盲源分离算法能够取得更稳健、准确的分离效果。     

基于自适应惯性权重粒子群优化的多跳频信号盲源分离

针对跳频通信中多跳频信号的盲源分离问题,提出了一种基于自适应惯性权重粒子群的盲源分离算法。该算法将分离信号的负熵作为目标函数,依据迭代前后每个粒子适应度值间差值自适应地调节惯性权重。把适应度值变差的粒子惯性权重设成零,以消除惯性分量不利影响,这样可以减少无效迭代次数,提高收敛速度。应用于盲源分离时,比经典算法分离效果好且克服了激活函数选取难题。实验结果表明该算法用于多跳频信号盲分离时性能稳定且收敛速度快,与经典算法比较优势明显,为智能算法在盲源分离方面的研究提供了一定的参考。     

基于改进EASI算法的DS-CDMA信息码与伪码盲估计

针对直扩序列码分多址(DS-CDMA)系统多用户检测的问题,提出 了一种基于性能指标（PI）变步长EASI算法信息码与伪码盲估计的算法。该算法在比较盲源 分离（BSS）和DS-CDMA系统模型的基础上,用自适应的方法估 计混合矩阵进而估计出伪码,并利用分离矩阵分离观测信号从而估计出信息码。另外,该算 法利用PI值来调整步长,使算法收敛速度和稳定性能达到一个理想平衡点。实验结果显示, 该算法具有很好的抗多址干扰(MAI)的能力,伪码和信息码的误码率分别在-10 dB和0 dB时达到10－2以下;对不同用户数,5 dB时所有扩频码被完全正确检测 的概率几乎都在80%以上。     

新变步长自适应算法及其时延估计性能

针对已有的变步长自适应算法收敛速度和稳态误差矛盾的问题,提出了一种新的变步长最小均方自适应滤波算法。新的算法在类S函数的基础上,引入调节因子P对步长函数的形状进行实时调整,并以误差的自相关时间均值估计调节步长,使得算法在初始时具有较快的收敛速度,稳态时有更平滑的步长变化。在新算法中引用最大似然加权算法进一步抑制自适应滤波器权系数伪峰。将新算法和最大似然加权应用在自适应时延估计的实验中,结果表明：在已有参数固定的条件下,新提出的算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。同时,时延估计实验中能有效地实现信噪比-3 dB以上的准确时延估计。     

平方根变步长lp范数LMS算法的稀疏系统辨识

针对稀疏未知系统的辨识问题,提出了一种基于p(0相似文献   

应用萤火虫算法的混沌信号盲源分离

针对现有的独立成分分析法分离混合混沌信号精度不理想的问题,提出了一种新的混沌信号盲分离方法。该方法以求解最优解混矩阵为目标,利用峭度构造目标函数,将混沌信号的盲源分离转化为一个优化问题,并用萤火虫算法求解。同时,通过预白化和正交矩阵的参数化表示降低优化问题的维数,能有效提高分离精度。仿真结果表明,无论是处理混合的混沌映射信号还是混合的混沌流信号,该方法都能快速收敛,并且其分离精度在各项实验中都优于独立成分分析法等现有的盲源分离方法。     

基于相关特性的改进G-SVSLMS算法

为解决改进的基于Sigmoid函数变步长最小均方（G-SVSLMS）算法步长更新公式易受噪声干扰的问题,根据高斯白噪声相关性比较差的特性,对G-SVSLMS算法进行改进,提出基于相关特性的改进G-SVSLMS算法,使算法的抗噪声干扰能力明显增强。理论分析和仿真结果表明：若两算法选取相同参数,则基于相关特性的改进G-SVSLMS算法相对于G-SVSLMS算法具有小的稳态误差;在保证算法收敛的条件下,基于相关特性的改进G-SVSLMS算法相对G-SVSLMS算法具有较快的收敛速度。     

多径衰落信道MPSK信号超指数迭代盲解调算法

为了提高多径衰落信道下的盲解调性能,提出了一种结构简单的MPSK信号盲解调算法。首先利用超指数迭代分数间隔盲均衡器实现联合定时同步与均衡,然后对均衡器输出信号进行非线性变换实现载波频偏的估计,最后利用二阶数字判决锁相环跟踪相位变化纠正剩余频偏和相偏。仿真结果表明,在多径衰落信道条件下,与现有算法相比,基于超指数迭代分数间隔盲均衡器的盲解调算法实现简单,误码率低,而且具有收敛速度快、性能稳定等优点。     

基于负熵最大化盲抽取的雷达信号分选研究

研究了盲源分离算法在雷达信号分选中的应用,用基于负熵最大化的盲抽取算法对实际环境下的雷达信号进行分选,仿真结果表明,该方法能够有效地应用于多路雷达信号的分选,能抗突发脉冲干扰及完成降噪处理,并且易于实现,收敛速度快.     

基于小波变换变步长LMS自适应信道均衡的新方法

结合变换域最小均方（LMS）和变步长LMS算法的优势,提出了一种基于小波变换 的变步长LMS自适应均衡方法。该方法中步长调整函数采用了改进的Sigmoid函数,该函数具 有简单且误差信号接近零时变化缓慢的特点。并且,在训练模式、判决引导模式以及混合模 式下,将提出方法和传统均衡方法进行了仿真比较。结果表明,所提出的方法比传统的线性 LM S算法、变步长LMS以及小波变换LMS收敛更快、性能更优。     

改进的扩展互信息分离算法

扩展互信息分离算法采用单隐层神经网络近似算法代价函数中的非线性函数,可调节 的参数有限,需要多次迭代才能收敛,从而导致收敛速度较慢。针对这一问题, 采用双隐层神经网络近似非线性函数,以分离结果的互信息最小化作为代价函数,采用梯度 下降方法对代价函数进行优化,增加了可调节参数数量。仿真实验结果表明,改进后的算法 相对原算法收敛速度更快,误差更小。     

混叠通信信号的盲分离处理

同频混叠信号的处理一直是通信信号处理中的难点,常规的信号处理方法难以对其进行有效分析。本文运用最新的盲源分离理论,实现了混叠通信信号的盲分离。仿真结果表明,本文采用的算法分离效果好,运算速度快,可移植性强,基本实现了对混叠通信信号的实时盲分离。     

星载AIS的复值FastICA算法改进

针对星载船舶自动识别系统(AIS)的含噪复值信号盲分离算法分离效果不佳的问题,提出了改进的复值快速独立分量分析算法（FastICA）。该改进算法针对混合信号数目大于源信号数目的超定情况,对含噪混合信号的协方差矩阵进行特征值分解,利用其噪声对应的几个较小特征值估计噪声方差,修正白化矩阵,再应用Huber M估计函数优化该算法的目标函数。实验结果表明,运用该算法信号均方误差(SMSE)变小,信干比(SIR)变大,提高了信号的分离性能;同时,优化后的目标函数使算法具有良好的稳健性。