基于性能权重聚类的频域盲分离排序算法

卷积混合盲源分离可以在频域得到有效解决,但频域盲分离必须要解决排序模糊性问题。本文提出了一种基于性能权重聚类的频域盲分离排序算法,该算法利用聚类来得到顺序参考,对各频点上分离信号的准确性进行计算,根据分离结果的准确性予以不同频点不同的聚类权重,从而提高聚类结果的可靠性。通过对频点进行分段处理可以有效抑制排序错误的传播,提高算法性能。最后通过多组仿真实验验证了基于性能权重聚类的频域盲分离排序算法的普适性与性能上的优越性,同时也探究了接收端个数对算法性能的影响。仿真结果表明本文提出的基于性能权重聚类的频域盲分离排序算法相较于传统的幅度相关性排序算法在信干比上会有2 dB左右的提升。接收天线数越多,算法分离性能越好。