基于三阶循环平稳度准则的盲源分离算法

通过研究循环平稳信号的特性和分析传统的基于二阶统计量的盲源分离算法,在二阶循环平稳度的基础上提出了三阶循环平稳度的概念,并推导出了利用三阶循环累积量平稳度作为分离准则的新盲源分离算法。本算法可以在复杂噪声的情况下有效的分离平稳信号和循环平稳信号。仿真结果表明该算法能够抑制混合信号中的强噪声,算法简单,实时性好。     

基于模糊神经网络的CMA盲均衡算法

文中提出的新算法是基于模糊神经网络设计控制器改进恒模算法。首先从理论上分析了模糊神经网络控制器实现方式．并用它进行控制步长控制．形成一种基于模糊神经网络的CMA盲均衡算法．通过计算机仿真验证了改进算法的收敛性能，结果显示相对于CMA算法．新算法在性能上有一定的提高。     

一种改进的基于二阶统计量的盲源抽取算法

针对之前盲源抽取算法存在鞍点的问题,提出一种新的基于二阶统计量的盲源抽取算法。通过利用自回归模型对抽取信号向量进行估计,并利用估计值与抽取向量之差提出一种新的代价函数,证明了代价函数的有效性。通过利用最速下降法对抽取向量以及FIR滤波器权值向量的计算,求解出抽取向量最优值。最后通过仿真证明算法相对之前两种算法有更高的可靠性,且在低信噪比的环境下,算法抽取效果依然良好且保持很高的抽取正确率。     

基于循环平稳度准则的多路雷达信号识别算法

在日益复杂的电磁环境中分选识别出雷达信号,是电子对抗发挥功用的先决因素。关于雷达信号调制样式与信号参数的先验信息有限,难以为信号分选提供充足的情报支撑,且信号交叠严重制约着信号分选的效能。将上述需求转换为盲源分离问题,通过Givens变换构造高阶分离矩阵,将适用于两路信号的基于3阶循环量的循环平稳度（DCS）盲源分离算法拓展到适用于具有不同循环平稳频率的多路信号。通过理论推导证明了该方法的可行性,并推导出构造Givens矩阵参数确定的方法。利用循环平稳理论提取雷达信号在循环平稳域的特征,结合DCS分离准则进行仿真验证。仿真结果表明,该算法能够实现对多路雷达信号的有效分选。     

基于压缩传递函数的神经网络盲均衡算法

提出了一种基于压缩传递函数的神经网络盲均衡算法。利用压缩传递函数,可以避免神经元的净输入落入传递函数的饱和区,从而避免权值调整进入代价函数性能曲面的平坦区,有效提高了算法的收敛速度。利用计算机仿真将文中算法、传统前馈神经网络盲均衡与目前海上靶场遥测信号接收所用的判决反馈均衡方法进行了比较,结果证明文中提出的算法具有更好的均衡性能,更具实用性。     

基于空间时频分布的非平稳信号盲分离算法性能研究

基于空间时频分布的盲信号分离算法可以用来分离具有不同时频分布的非平稳信号。Wigner-Ville分布（WVD）作为比较常用的时频分布，对合成信号存在交叉项，因而将WVD分布用于这种分离算法时，其分离性能并不好。理论上，大多数Cohen类时频分布可以抑制交叉项并且保持时频聚集性,因此，Cohen类时频分布可以在TFBSS中取得更好的分离性能。分析了各种常用的Cohen类时频分布对交叉项的抑制性能和对盲源分离性能的影响，理论分析和仿真结果表明：通常情况下，在时频盲源分离算法中，采用Born-Jordan分布、Choi-Willimams分布、Butterworth分布、广义矩形时频分布、减小交叉项分布、平滑伪WVD、ZAM分布、Margenau-Hill谱图时频分布和伪WVD分布时的盲分离效果优于采用WVD。     

基于循环平稳特性的时频分析法欠定盲源分离

基于二次时频分布的算法是解决欠定盲源分离问题的一种有效方法。不同于传统算法,针对循环平稳信号,借助分段平均的周期图法求解谱相关密度函数,并利用其实现Wigner-Ville时频分布的重构。计算信号时频分布矩阵并找出自源时频点,利用自源时频点对应的时频分布矩阵构建新的3阶张量模型。利用平行因子分解,直接实现源信号的分离。该算法不需要假设任意时频点的源数目,不大于混合信号数目。仿真实验结果表明,所提出的方法可以有效地抑制噪声,并且只需要一步即可实现源信号的恢复,避免“两步法”造成的误差叠加,提高了盲源分离的效率和性能。     

基于符号峭度最大化的水声信道盲均衡算法

利用随机信号的峭度能完全抑制高斯噪声（TN）的特点，结合符号算法，推导了盲均衡器权向量更新的符号峭度最大化自适应算法（SKMAA），该算法计算量小，在收敛速度与均方误差等方面的性能均优于CMA算法，特别有利于水声信息的实时恢复。通过水声信道盲均衡的仿真实验，进一步验证了该算法的有效性。     

基于平衡正交多小波变换的盲均衡算法

为了克服常模算法(CMA)收敛速度慢的缺点,提出一种基于平衡正交多小波变换的常模盲均衡算法(MWTCMA)。该算法引入了平衡正交多小波,弥补了多小波在实际应用时必须进行预滤波的缺陷,并推导出了平衡正交多小波变换矩阵的通用表达式。水声信道盲均衡的仿真结果表明:与基于正交小波变换的常模盲均衡算法(WTCMA)和常规CMA相比,该算法的收敛速度得到了显著的提高,均方误差得到了一定的改善。     

多小波模糊神经网络盲均衡算法

为了克服传统恒模算法(CMA)采用固定步长造成的收敛速度与收敛精度之间的矛盾,提出了一种基于平衡正交多小波变换的模糊神经网络盲均衡算法(MWT-FNN-BEA).该算法一方面利用模糊神经网络控制器自动调节算法的迭代步长,较好地解决了收敛速度与收敛精度之间的矛盾;另一方面利用平衡正交多小波变换对均衡器输入信号进行去相关性处理,进一步提高了算法的性能。理论分析和水声信道仿真结果表明,所提出的算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差,抗干扰性能好。     

基于遗传优化的正交小波分数间隔盲均衡算法

针对传统的常数模盲均衡算法(CMA)收敛速度慢、稳态误差大和局部收敛的缺点,提出了一种基于遗传优化的正交小波分数间隔盲均衡算法(WT-FSE-GA).该算法通过对分数间隔均衡器的输入信号进行正交小波变换,以降低信号的自相关性,并利用遗传算法全局随机搜索的特性,对均衡器权向量进行优化,以降低CMA陷入局部收敛的可能性.与...     

An Orthogonal Wavelet Transform Fractionally Spaced Blind Equalization Algorithm Based on the Optimization of Genetic Algorithm

An orthogonal wavelet transform fractionally spaced blind equalization algorithm based on the optimization of genetic algorithm(WTFSE-GA) is proposed in viewof the lowconvergence rate,large steady-state mean square error and local convergence of traditional constant modulus blind equalization algorithm(CMA).The proposed algorithm can reduce the signal autocorrelation through the orthogonal wavelet transform of input signal of fractionally spaced blind equalizer,and decrease the possibility of CMA local convergence by using the global random search characteristics of genetic algorithm to optimize the equalizer weight vector.The proposed algorithm has the faster convergence rate and smaller mean square error compared with FSE and WT-FSE.The efficiency of the proposed algorithm is proved by computer simulation of underwater acoustic channels.     

基于动态粒子群小波动态加权多模盲均衡算法

为了提高对高阶正交振幅调制 (QAM) 信号的均衡效果,提出了基于动态粒子群优化(DPSO)的小波动态加权多模盲均衡算法(DPSO-WTDWMMA). 该算法将DPSO算法和正交小波变换结合起来应用于动态加权多模盲均衡算法(DWMMA)中。利用DPSO对均衡器权向量进行优化,利用正交小波变换降低输入信号的自相关性,利用动态加权多模算法来选择合适的误差模型匹配发射的QAM信号,降低了稳态误差。理论分析及水声信道仿真结果表明：DPSO-WTDWMMA算法可获得较快的收敛速度和较低的稳态误差。     

一种改进的正交变换域水声信道盲均衡算法研究

针对常数模算法(CMA)收敛速度慢的缺点,将均衡器输入信号进行正交变换,实现正交变换域盲均衡。同时,引入均衡器输出星座匹配误差(CME)项,提出一种改进的正交变换域信道盲均衡算法(MTDCMA)．水声信道仿真结果表明：与常规常数模算法(CMA)及传统的基于正交变换的常数模盲均衡算法(TDCMA)相比,在同样的剩余码间干扰条件下,新算法具有更快的收敛速度。     

正交小波分数间隔频率分集自优化盲均衡算法

为克服传统多输入判决反馈盲均衡算法(MI-DFE)稳态误差大、收敛速度慢的缺点,在分析正交小波、分数间隔均衡器、频率分集技术的基础上,提出了一种正交小波分数间隔频率分集自优化盲均衡算法(WT-FF-SOC).该算法将正交小波、分数间隔均衡器与频率分集技术相结合,先得到正交小波分数间隔频率分集盲均衡算法(WT-FF);对WT-FF中每一路的输出合并后再进行判决反馈,用常数模算法(CMA)更新权向量,并作为WT-FF-SOC的跟踪模式;对WT-FF中的每一路信号进行判决反馈处理后,再对判决反馈滤波器的输出进行合并,在推导盲RLS算法后,用盲RLS算法更新权向量,并作为WT-FF-SOC的启动模式。两种模式利用代价函数的判决阈值进行切换。该算法具有收敛速度快、稳态误差小的特点。水声信道的仿真结果,验证了算法的有效性。