通信信号盲源分离的高效算法研究

【摘要】：随着通信技术的发展,现代通信环境也越来越复杂,实际所接收到的信号中往往夹杂着干扰信号。在很多情况下,源信号和传输信道的先验信息无法得知,这就使得传统的信号处理技术逐渐显现出不足,盲源分离技术很好地解决了这一难题,为通信信号盲分离带来了全新的思路和方法。 本文在探讨了盲源分离有关理论知识的基础上,针对通信信号的特点,着重研究了适合于通信信号盲分离的联合对角化方法。首先研究了两种自适应盲源分离算法—自然梯度算法和FastICA算法,分析了算法在分离通信信号时存在的问题;然后用非正交联合对角化进行改进,实现了一种基于非正交联合对角化(FAJD)的盲源分离方法,提高了算法在噪声环境下的分离性能。仿真验证了改进的算法在低信噪比条件下的分离性能有明显的提高。 针对传统的分离算法由于迭代次数过多不能满足通信信号分离中对信号实时处理的要求,将最佳权矩阵引入到联合对角化准则中,并且用一种基于“高斯—牛顿”迭代法的非正交联合对角化算法(WEDGE)进行改进,提高了算法的分离性能和收敛速度。仿真结果验证了算法的有效性。