盲信號分離、信號重構及FSK信號檢測算法研究.pdf

1、在當前信息科技迅猛發(fā)展的時代里，信息傳輸?shù)目煽啃院驼鎸嵭砸呀?jīng)成為核心問題。信息的傳輸和交換，是通過信號這個物理載體實現(xiàn)的，因此信號的準確可靠接收是非常重要的。然而信號在產(chǎn)生和傳輸過程中，要受到各種干擾噪聲的污染；或者要受到傳輸系統(tǒng)和接收裝置的影響而發(fā)生非線性畸變；有時接收到的信號可能是各種源信號的混合，需要進行信號的分離，這類問題稱為盲信號分離。本文對信號處理中的這些問題作了深入和細致的研究，提出了面向工程應用的有意義的信號處理算法，其

2、主要研究工作和創(chuàng)新點如下： 1.提出了基于相關性的瞬時線性混合盲信號分離算法。利用信號的互協(xié)方差函數(shù)建立分離目標函數(shù)，用隨機負梯度法使目標函數(shù)達到最小值，從而使混合信號得到分離，最終提取出源信號。 2.提出了基于前向濾波器的卷積混合盲信號分離算法。其基本思想是先對混合模型進行簡化，將分離問題等價為最優(yōu)化Wiener濾波器問題，建立目標函數(shù)，用LMS準則使目標函數(shù)達到最小值，從而分離出卷積混合的源信號。 3.打破了

3、傳統(tǒng)算法的思路，提出了基于去相關的后非線性混合盲信號分離算法。先通過微分變換簡化混合模型，利用信號的相關特性建立目標函數(shù)和優(yōu)化方程，通過反復迭代使優(yōu)化方程達到穩(wěn)定點，最終實現(xiàn)混合信號的全盲分離和源信號的提取。 4.在噪聲環(huán)境下，利用信號的互相關性建立目標函數(shù)，推導出一種基于相關特性的信號重構算法，獲得對發(fā)生非線性畸變信號的較準確重構。 5.在分析移頻軌道電路的特點和EMD算法的基礎上，論述了EMD算法用于檢測FSK信號的