基于盲源分离的同道数字通信干扰抑制

教字通信方式广泛应用于无线通信,但由于无线信道的开放性,接收信号易受同道信号干扰.分析了盲源分离理论抑制同道干扰的可行性,并采用著名的盲源分离算法--FastICA算法进行计算机仿真,结果表明,可采用FnstICA算法分离同道的BASK和QPSK及BPSK和BFSK信号,并消除同道干扰.     

基于盲源分离的数字通信抗干扰技术

分析了现有数字通信抗干扰技术存在的局限性。在研究了盲源分离（Blind Source Separation,BSS）的理论基础上,介绍了一种基于盲源分离的数字通信抗干扰技术。建立了基于最大信噪比算法的盲源分离数字通信抗干扰传输模型,应用MATLAB仿真实现了2FSK通信信号与多种干扰信号的分离提取。仿真结果表明：应用基于盲源分离的抗干扰技术能够获得显著的抗干扰性能。     

基于盲源分离的单通道窄带干扰抑制算法

针对窄带干扰下通信系统性能恶化的问题,提出一种基于过采样与盲源分离技术的单通道窄带干扰抑制算法。该算法利用通信信号与窄带干扰的基带结构特征,通过过采样以及串并变换构造出源信号为信息序列的盲源分离模型,并利用快速独立成分分析法实现信息码元的恢复。仿真结果表明,该算法能有效对抗窄带干扰,抗干扰能力强。     

基于盲源分离的雷达信号分选方法

传统的信号分选算法建立在脉冲描述字（PDW）参数分析的基础上,对同频或频谱混叠的雷达信号可能无法分选.鉴于越发明显的常规雷达信号处理方法的局限性,通过仿真手段,用盲源分离的方法对混合后的雷达信号进行分选.仿真结果表明,该方法可对雷达盲信号进行有效的分离,且不需要其它信号处理方法所要求的任何先验知识作为条件.     

基于盲源分离的同频信号测向算法研究

信号测向系统中,常用MUSIC算法进行同频信号测向处理。但是由于实际使用过程中信号子空间和噪声子空间并不能实现完全正交,使得MUSIC算法的准确度和稳定性大幅度削弱。基于这个问题,将盲源分离算法引入到同频信号测向系统中,利用盲源分离算法,对信号进行处理,分离出每个信源的空间信息,单独进行测向处理。能够在信号子空间和噪声子空间正交性不理想的情况下,保证测向系统的抗干扰性能,提高系统的准确度和稳定性。     

基于二阶统计量盲源分离算法的无源雷达同频干扰抑制研究

针对基于长期演进(LTE)信号的无源雷达存在同频基站干扰的问题,该文提出一种基于2阶统计量的盲源分离算法,该算法是在卷积混合模型下,通过多通道最小均方(LMS)算法实现分离信号之间的相关性最小。由于各发射基站信号之间统计不相关,当分离信号之间的相关性达到最小时,完成观测信号的分离。在此基础上,改进了传统无源雷达信号处理的流程,增加了分离同频干扰基站直达波和多径杂波的步骤,实现了对同频干扰基站杂波的抑制。通过仿真分析,验证了算法的有效性,为基于LTE信号的无源雷达数据处理提供了参考。

     

分布式雷达盲源分离干扰抑制算法

针对大功率干扰下的分布式多站雷达探测能力下降的问题,本文提出了一种新的基于盲源分离的干扰抑制方法。该方法对多部雷达接收信号进行信号级和数据级的联合处理,包括干扰相对时延估计及补偿-盲源分离-多组合配对定位三个步骤。首先分别以不同接收回波信号为参考,采用相关法估计各站点干扰信号相对时延,并进行补偿使干扰成分得到校准。然后针对校准后的信号,采用盲源分离算法,实现干扰信号和目标回波信号分离。最后,利用多组合配对定位方法,剔除由于盲源分离得到的虚假目标定位点,从而得到真实目标位置信息。最后本文通过仿真实验证明了该算法的有效性。      

基于峭度的数字通信同道干扰抑制研究

复杂多变的频谱环境是现在战场环境的突出特征,准确高效地实现通信很大程度上决定着战争的结果。如何摆脱敌方实施的同道干扰的影响以保证我方数字通信正常成为重要的研究课题。采用通信接收阵列,在数字信号解调前端,引入独立分量分析技术,采用峭度度量的非高斯性准则,增加混合数字通信信号分离增强过程,实现同道数字通信信号的干扰抑制。通过实验例证该方法的可行性,取得了较好的分离增强结果,实现了干扰抑制效果,为同频段多类型数字通信信号抗干扰技术发展提供了思路。     

单通道盲源分离在低轨星座系统间干扰减缓中的应用

针对低轨星座系统间同频干扰问题,从信号分割角度,提出了基于单通道盲源分离的干扰减缓方法。该方法应用了单通道盲源分离算法,先通过奇异谱分析算法对地球站观测信号进行处理,构造多维轨迹矩阵;再利用快速固定点算法将干扰信号和受扰信号分离。以OneWeb和Starlink系统为例,通过所提方法将OneWeb地球站接收到的OneWeb、Starlink以及噪声的混合信号进行分解,并利用相关系数和均方根误差评估了方法的有效性。结果表明,原始信号与分离信号之间的相关系数都在0.8以上,所提方法能有效提取有用信号,减缓低轨星座系统间干扰。     

基于认知型盲源分离的雷达主瓣干扰抑制技术研究

主瓣干扰抑制,相对于旁瓣干扰而言,缺少有效的对抗手段。基于认知原理,结合多重信号分类与恒虚警检测,提出了一种基于波束域四阶累积量的特征矩阵近似联合对角化(JADE)盲源分离算法,可以有效抑制主瓣干扰,并给出了不同信噪比条件下目标信号与干扰分离度的效果。该方法可有效实现目标与干扰的分离,具有良好的抗干扰性能。     

基于时间结构盲源分离算法的工频干扰消除

研究了基于时间结构盲源分离算法的基本原理,在分析其特点和适用范围的基础上,提出了采用时间结构盲源分离算法消除地震信号采集过程中工频干扰的方法,并与基于FastICA的方法进行了性能比较.研究结果表明,本方法能够有效地消除地震信号中的工频干扰,同时保护有用信号,且干扰消除性能具有明显优势.     

基于omap的盲分离实现

本项目介绍了一种基于负熵最大的FastICA算法，它以负熵最大作为一个搜寻方向，实现顺序地提取独立源。并且通过合理分配硬件资源，优化软件代码，提高了该算法在omap上的实现速度。结果表明，这是一种非常有价值的盲源分离新方法。     

一种新的多信号卷积混合信号盲分离算法

对于含噪声情况下多个源信号卷积混合盲分离,由于混合矩阵比较复杂,分 离算法会出现迭代次数增加、收敛速度变慢等问题。在对多信号卷积混合进行合理简 化的基础上,提出一种以四阶累积量为独立准则的多信号卷积混合的新的时域盲源分离算法 。由于采用高阶累积量为独立准则,该算法对高斯噪声具有良好的抑制作用,改善了信噪比 。 其次,算法也建立了步长因子的选取与二次残差之间的非线性函数关系,使得算法既获得了 较 快的收敛速度,也得到较高的分离精度。仿真数据表明提出的算法对于多个源信号卷积 混合具有良好的分离效果。     

改进的变步长维纳系统盲源分离方法

基于非线性盲源分离的维纳系统算法中,采用固定步长导致算法的收敛速度和稳态误差之间存在矛盾,直接影响分离算法的性能。为了解决该问题,提出了基于非线性函数的变步长维纳系统盲源分离方法。该方法将更新的步长以非线性函数的形式引入到分离算法中,使得稳态时参数更新的步长尽可能小,以避免发生振荡。变步长算法在分离过程中的每次更新都会使步长自动进行合理的调整,使得收敛速度提高了53%,误差减小了45%。实验仿真表明,相对原算法,提出的维纳系统盲源分离方法可以更好地分离出信源信号,而且具有较小的误差和较快的收敛速度。     

一种基于盲源分离的雷达抗干扰技术

如何提高雷达的抗干扰能力一直是雷达信号处理的一大问题，问题的解决可以使雷达的检测和跟踪能力得以提高。在日趋复杂的信号环境下，传统的信号处理方法的局限性愈来愈大。本文通过对雷达信号处理过程和盲源分离技术的分析研究，提出采用基于盲源分离的多步处理抗干扰方法进行雷达抗干扰信号处理，可使雷达在复杂背景下具有更强的抗干扰能力。仿真试验结果证明这种新的雷达抗干扰处理方法是可行和令人满意的。     

Compound noise separation in digital circuits using blind source separation

Analysis of individual noise sources in pre-nanometer circuits cannot take into account the evolving reality of multiple noise sources interacting with each other. Noise measurement made at an evaluation node will reflect the cumulative effect of all the active noise sources, while individual and relative severity of various noise sources will determine what types of remedial steps can be taken, pressing the need for development of algorithms that can analyze the contributions of different noise sources when a noise measurement is available. This paper addresses the cocktail-party problem inside integrated circuits with multiple noise sources. It presents a method to extract the time characteristics of individual noise source from the measured compound voltage in order to study the contribution and properties of each source. This extraction is facilitated by application of blind source separation technique, which is based on the assumption of statistical independence of various noise sources over time. The estimated noise sources can aid in performing timing and spectral analysis, and yield better circuit design techniques.     

超定盲信号分离的半参数统计方法

研究观测信号的数目m不小于源信号的数目n情况下盲信号分离问题.首先证明若混合矩阵满列秩,则在本质相等意义下,存在唯一的m×m非奇异矩阵使得分离系统的输出除零信号外,其它非零信号即是希望提取的源信号.基于此,采用半参数统计方法构造超定盲信号分离的估计函数,给出相应的学习算法;理论证明了该算法具有等变化性和分离矩阵的非奇异特性,并借助于源信号数目未知且动态变化的计算机仿真验证了其有效性.     

Variable-step blind source separation method with adaptive momentum factor

A variable-step blind source separation algorithm based on the natural gradient with adaptive momentum factor was proposed,which could cope with the determined blind source separation in the environment of stationary and non-stationary.Function estimation mixed matrix was constructed by performance index.The estimated performance index was obtained by the estimated mixed matrix,and the constructor was updated by the estimated performance index.Then,the constructor was plugged with appropriate experienced parameter into the proposed algorithm and step and momentum factor was adaptively adjusted.Finally,the estimation source signals could be obtained.Simulations show that the proposed algorithm is effective to estimate the mixed matrix in the stationary and non-stationary environments,and the proposed algorithm has faster convergence speed and lower steady error as well as separates source signals effectively.     

利用盲源分离算法实现DOA估计

提出一种基于快速盲源分离算法实现波达方向（DOA）估计的方法。构造了具有对角化结构的相关矩阵组,引入解盲源分离问题的联合对角化代价函数,采用一种快速的复数域乘性迭代算法求解代价函数,得到混迭矩阵逆的估计,进而实现DOA估计。与同类算法相比,该算法具有更广的适用性和更精确的DOA估计性能。仿真实验结果验证了算法的快速收敛性和优越的估计性能。