基于RobustICA的数字调制混合信号盲源分离算法

针对含噪环境下数字调制混合信号盲源分离(BSS)误码率(BER)过高的问题,提出了一种基于RobustICA的二阶段盲源分离算法R-TSBS。该算法采用RobustICA算法对阵列响应向量构成的混合矩阵进行估计,然后利用数字调制信号的有限符号集特征,在第二阶段用最大似然估计(MLE)方法估计各个数字调制源信号发送的符号序列,达到盲源分离的目的。实验仿真表明,传统的独立成分分析(ICA)算法如RobustICA算法和FastICA算法误码率很高,在信噪比(SNR)为10 dB时,其误码率达到了3.5×10^-2左右,而基于FastICA的二阶段盲源分离算法F-TSBS和基于RobustICA的二阶段盲源分离算法R-TSBS的误码率则下降到了10^-3,分离性能得到了明显改善;在较低的信噪比(0~4 dB)下,R-TSBS算法较F-TSBS算法约有2 dB性能提升。