利用纠错编码的同频调制混合信号单通道盲分离

该文建立了同频调制编码混合信号的基本模型,提出了基于M-PSP的利用编码信息的单通道盲分离算法,重点研究了状态格图的构建、分支度量的计算和信道响应的跟踪。仿真结果表明,利用编码的单通道盲分离算法可以获得比不利用编码更好的性能,对于1/2码率的卷积编码BPSK信号,在误码率为10-4时,信噪比改善可达到2dB左右。     

基于因子图的同频数字混合信号单通道盲分离

本文针对复杂编码下同频数字调制混合信号单通道盲分离问题,构建了利用因子图设计盲分离算法的统一框架。通过将和积消息传递算法与ECM参数估计算法有机地结合,提出一种基于因子图的编码辅助同频混合信号单通道盲分离算法。确定了在最大似然准则下混合信号同步参数的估计式。利用广义分配率准则,为存在码间干扰的混合信号建立了合理的因子图模型,得到了符号序列的后验概率估计式。仿真结果表明,本文提出的算法不仅能够对卷积码混合信号取得较好的分离性能,还能有效实现对LDPC码等复杂编码混合信号的参数和序列的联合估计。     

利用Gibbs采样的同频混合信号单通道盲分离

针对非合作接收的单通道同频数字调制混合信号,提出一种基于Gibbs采样的分离算法。该算法利用统计的方法获得未知符号序列概率密度的随机样本,运算复杂度随信道阶数的增加不呈指数增长。重点研究了基于单符号对、多符号对的分离算法和信道响应的跟踪,并对Gibbs分离算法和PSP分离算法的性能进行了详细的分析比较。仿真结果表明,针对2路QPSK调制的混合信号,在与L=4时的PSP算法具有近似分离性能的同时,Gibbs分离算法可使复杂度降低近17倍。     

基于迭代的同频混合信号单通道盲分离/译码算法

针对采用长约束信道编码的同频调制混合信号,提出了一种利用编码的单通道盲分离/译码迭代算法。该算法通过在盲分离过程中利用译码后反馈的符号软信息来改善分离效果,重点研究了软输入软输出盲分离、最大似然概率译码以及分离译码间的软信息交互。仿真结果表明,迭代盲分离算法相比不采用迭代的算法可获得更好的性能,对于采用(2,1,6)卷积码和随机交织的BPSK混合信号,前者进行2次迭代时可获得约2dB的信噪比增益。     

同频同调制通信信号的卷积混合单通道盲分离

针对单通道的同调制方式、同调制参数的时频重叠信号的盲分离问题,提出了一种新的卷积混合盲分离算法。首先,基于时间分集的过采样技术的信道多样性性质,将单通道混叠的MISO模型转化为多通道混叠的MIMO模型进行研究。然后,结合MIMO模型混叠矩阵的结构特点,讨论了混叠信号分量的时延差对MIMO模型混叠矩阵结构和混叠矩阵秩的影响。最后,数学推导证明:当信号分量时延差为符号速率的整数倍时,从信号时延的角度来讲混叠信号不具有盲可分离性,并通过仿真实例予以验证。     

单通道混合信号盲分离算法

介绍了单通道混合信号的概念及盲源分离的现状,对实时线性混叠盲分离方法展开研究,分类探讨基于变换域滤波、多参数联合估计、符号序列与信道参数联合估计以及多维映射的单通道混合信号盲分离方法,分析比较各类盲源分离方法的处理对象、前提条件和优缺点,并进行了总结.最后通过仿真实验分析了基于粒子滤波与编码辅助的单通道盲分离方法中粒子数目、编码方式、源信号幅度比和频差等对分离算法性能的影响.     

基于SIC的单通道同频混合信号低复杂度盲分离算法

针对非协作通信中单通道同频混合信号盲分离算法复杂度高的问题,本文在连续干扰抵消（Serial Interference Cancellation, SIC）算法基础上,构建了单通道同频混合信号的信道接收模型,提出了基于SIC的低复杂度盲分离算法。并对信道重构中的信道截断影响进行了处理,避免了分离性能的损失。仿真结果表明,QPSK调制方式下分离性能与已有算法性能相当,但复杂度降低了2/3,且算法对频偏误差不敏感。      

连续相位调制信号的单通道盲分离算法研究

频谱紧凑的恒包络数字调制技术是未来数字通信的发展方向之一,而对于这类调制信号的单通道盲分离研究目前还较为少见,有效地解决连续相位调制信号的单通道盲分离问题具有较大意义。本文基于最优贝叶斯估计准则,通过重要性函数来接近系统状态的真实后验概率分布,利用改进的粒子滤波算法将连续相位调制信号的单通道盲分离问题转变为码元序列和未知参数序贯估计问题,从而实现盲分离。该算法通过对接收信号的过采样以及数据的递归调用,利用了更多的接收波形信息,有效地抑制了噪声的影响,并能克服相位连续性给算法带来的码间串扰。仿真实验以应用广泛的GMSK调制信号为例。实验结果表明,该算法明显优于标准粒子滤波算法,具有较好的符号估计性能和参数收敛性能。      

同频重叠信号的单通道盲分离方法综述

同频重叠信号单通道分离在信号分离领域具有广阔的应用前景,成为近年来信号处理领域研究的热点之一.在回顾了自然信号单通道分离方法的基础上,对同频重叠信号的单通道盲分离方法作了详尽的分析,总结了国内外的研究成果,讨论了现有理论和方法的优缺点及应用条件,最后指出了今后可能的进一步研究方向.     

Kalman滤波下的多信号单通道盲源分离

窄带物联网环境中,接收机收到的信号通常为多路混合信号,对单通道接收来说,利用常规盲源分离方法很难实现混合信号的分离和源信号提取。针对这一问题,本文提出了一种利用Kalman滤波算法进行信号估计,解决单通道盲源分离的方法。该方法利用信号间的时序结构,通过Kalman滤波算法对多信号混合中的源信号不断估计并迭代更新,最终得到分离信号。仿真实验结果表明,该方法能有效估计并分离出源信号。      

通信信号的单通道盲分离和码元序列盲估计

针对被单根天线接收的多个通信信号的单通道盲分离问题,提出了一种新算法.该算法利用各个通信信号的周期性差异和波形差异,应用过采样技术和高阶统计量分析技术来构造适用于独立分量分析的多通道混合模型,从而将多信号盲分离问题转化成波形和码元序列的估计问题.仿真证实了新算法的可行性和优越性.     

Blind source separation of convolutive mixtures of non-circular linearly modulated signals with unknown baud rates

This paper addresses the problem of blind separation of convolutive mixtures of BPSK and circular linearly modulated signals with unknown (and possibly different) baud rates and carrier frequencies. In previous works, we established that the Constant Modulus Algorithm (CMA) is able to extract a source from a convolutive mixture of circular linearly modulated signals. We extend the analysis of the extraction capabilities of the CMA when the mixing also contains BPSK signals. We prove that if the various source signals do not share any non-zero cyclic frequency nor any non-conjugate cyclic frequencies, the local minima of the constant modulus cost function are separating filters. Unfortunately, the minimization of the Godard cost function generally fails when considering BPSK signals that have the same rates and the same carrier frequencies. This failure is due to the existence of non-separating local minima of the Godard cost function. In order to achieve the separation, we propose a simple modification of the Godard cost function which only requires knowledge of the BPSK sources frequency offsets at the receiver side. We provide various simulations of realistic digital communications scenarios that support our theoretical statements.     

Blind separation algorithm of PCMA signals with different symbol rates based on DG-PSP

A blind separation algorithm was proposed for PCMA signals with different symbol rates based on double grid per-survivor processing (DG-PSP).The channel states and two input signal components were treated as two dynamic grids,receiving mixed-signal reconstructed by respectively iterative updating the two groups of grid status,thus achieving blind signal separation.The joint iterative decoding separation structure was focused,and a detailed analysis and comparison under different error estimation of parameters was shown.The complexity of the algorithm is similar to the traditional PSP algorithm.Simulation results show that,a gain of about 2 dB in signal-noise ratio can be obtained after the first iteration at a bit error rate of 10^?2,and a gain of nearly 3 dB in signal-noise ratio can be obtained after the second iteration.     

基于盲信号分离的同频信号的串行分离技术

传统的时域和频域处理等方法很难分离多个频域的混叠信号,文中提出一种利用盲信号分离技术串行分离同频信号的新方法——FastICA盲分离算法。该方法充分利用盲信号分离技术不需要知道信号先验信息的特性,能正确地、一个一个地分离出在频域中混合在一起的信号,且能分离功率相差100万倍的同频信号。在存在比信号功率大得多的高斯白噪声情况下,FastICA盲分离算法具有良好的分离性能。     

Geometric approach for blind separation of signals

The authors suggest an approach to resolve the problem of the blind separation of p⩾2 sources. At one instant of time the sources and observations are considered as two vectors, and a simple method for estimating the mixing matrix is proposed for a linear medium with bounded sources, where at least one set of orthogonal vectors is generated     

一种同频重叠信号自适应盲分离算法

针对同频重叠信号的单通道盲分离问题,提出了一种自校正频偏和调整幸存路径数目的盲分离算法。针对两路QPSK信号同频重叠的且存在频率漂移等单通道信号盲分离,推导了基于过采样的信道参数估计模型,利用纠错编码的方法降低误码率,利用指数加权递归最小二乘法(RLS)估计信道参数,并利用估计出的信道参数校正频率漂移等带来的频率偏差,通过在逐幸存路径(PSP)算法调整幸存路径数目解决信道参数收敛和计算复杂度之间的矛盾,提高了频率漂移等变化信道下的参数估计性能,并降低了计算量。仿真结果表明,该算法能够较好地实现频偏自校正,弥补频率漂移带来的影响,同时可以大幅度降低计算量。     

一种数字调制信号符号速率盲估计方法

数字调制信号符号速率估计的循环平稳类算法需要较少的先验信息,是非合作接收系统中一种实用的估计算法.将循环自相关和非线性滤波结合,提出了一种符号速率盲估计算法.通过累加不同时延的循环自相关和非线性滤波突出并增强符号率谱线并白化噪底,之后与门限进行简单比较即可选出正确的符号率谱线.计算机仿真和实际采集数据验证了该算法的性能...