一种同频混合信号伪随机序列盲估计方法的研究

摘要：

通常采用独立分量分析法(ICA)采集同频混合信号时存在盲分离随机性问题,不能分离出同频混合信号伪随机序列,无法对信号进行准确检测.为解决该问题,提出融合独立分量分析法以及Massye算法的同频混合信号伪随机序列盲估计方法.先采集同频混合信号,再通过PCA方法对同频混合信号进行白化预处理,对同频混合信号的协方差矩阵的特征值进行分解,确保信号间相互独立,为后续ICA方法进行数据分割提供基础.采用基于峰度的固定点ICA算法对白化处理后的同频混合数据进行划分,融合ICA和Massye算法,对同频混合信号的伪随机序列进行盲估计.实验结果说明,该方法可以获取准确的同频混合信号伪随机序列,具有较强的信号分离性能.

关键词：同频混合信号、伪随机序列、盲估计、Massye算法

所属期刊栏目：40

分类号：TN911-34

在线出版日期：2017-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：10-13