基于ICA-R算法的單通道通信信號盲提取技術研究.pdf

1、無線通信系統(tǒng)往往極易受到外界干擾，導致傳輸信號強度大大減小且摻雜干擾信號。隨著數(shù)字化通信業(yè)務的不斷增多，頻譜資源的局限性日益明顯，使得單通道盲源分離（Single Channel Blind Source Separation，SCBSS）技術普遍應用于電子偵察和無線電監(jiān)測等通信場景中。但是，現(xiàn)有的用于解決單通道盲源分離算法適用范圍有限，導致接收信號很難被分離與提取，使得SCBSS技術在通信信號領域的應用仍然存在很多問題。因此，對于單通

2、道盲源分離問題的研究具有重要意義。
　　由于單通道盲源分離問題是典型的欠定盲源分離問題，在傳統(tǒng)意義的分離準則和算法意義上，該問題是病態(tài)的，因此必須對源信號的性質進行深入分析，利用其先驗信息進行優(yōu)化準則的設計。本文針對單通道盲源分離問題，對單通道通信信號的盲提取技術進行了研究，首先，闡述了幾種常見的盲源分離算法的基本原理：獨立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）、約束獨立成分分析（Cons

3、trained Independent Component Analysis，CICA）和帶參考信號的獨立成分分析（Independent Component Analysis with reference，ICA-R）；然后，通過分析各算法在處理盲源分離問題中存在的不足，本文提出了改進的ICA-R算法。改進的ICA-R是將接近性度量函數(shù)的倒數(shù)添加到對比函數(shù)中，并通過拉格朗日乘子法得到優(yōu)化權向量，從而提取出期望源信號。仿真結果表明，本文