基于ica-r算法的单通道通信信号 盲提取技术研究based on ica -r algorithm of single channel blind signal extraction technology research.docx

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摘要
无线通信系统往往极易受到外界干扰,导致传输信号强度大大减小且掺杂干扰信号。随着数字化通信业务的不断增多,频谱资源的局限性日益明显,使得单通道盲源分离(Single Channel Blind Source Separation, SCBSS)技术普遍应用于电子侦察和无线电监测等通信场景中。但是,现有的用于解决单通道盲源分离算法适用范围有限,导致接收信号很难被分离与提取,使得 SCBSS 技术在通信信号领域的应用仍然存在很多问题。因此,对于单通道盲源分离问题的研究具有重要意义。
由于单通道盲源分离问题是典型的欠定盲源分离问题,在传统意义的分离准则和算法意义上,该问题是病态的,因此必须对源信号的性质进行深入分析, 利用其先验信息进行优化准则的设计。本文针对单通道盲源分离问题,对单通道通信信号的盲提取技术进行了研究,首先,阐述了几种常见的盲源分离算法的基本原理:独立成分分析(ponent Analysis, ICA)、约束独立成分分析(Constrained ponent Analysis, CICA)和带参考信号的独立成分分析(ponent Analysis with reference, ICA-R);然后, 通过分析各算法在处理盲源分离问题中存在的不足,本文提出了改进的 ICA-R 算法。改进的 ICA-R 是将接近性度量函数的倒数添加到对比函数中,并通过拉格朗日乘子法得到优化权向量,从而提取出期望源信号。仿真结果表明,本文所提出的改进的 ICA-R 算法可以恢复出期望的源信号。此外,通过定量分析与比较,改进的 ICA-R 算法所需的平均运行时间较少,提取精度较高;最后,利用无线通信系统发送端的通信信号的先验信息,基于本文提出的改进的 ICA-R 算法,将欠定的 SCBSS 问题转化为一个适定的 SCBSS 问题,从而分离提取出接收端的通信信号。仿真结果表明,改进的 ICA-R 算法可以恢复出期望的发送信号,并且具有较高的提取精度与较好的鲁棒性。关键词:带参考信号的独立成分分析算法盲源分离对比函数单通道通信信号
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Abstract
Regarding to the sensitive wireless transmission system, the signal intensity reduces by a large margin and the signal incorporates interference signals during transmission. In addition, with the increase of munication services, the limitation of frequency spectrum es more and more evident. As a result, single channel blind source separation (SCBSS) has found many applications munication area, such as electronic reconnaissance and radio monitoring. Due to the lack of separability of the received signals and the limitation of application range of algorithms, SCBSS problem is still a puzzling problem in the field munication. Therefore, it is important to research on SCBSS problem.
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