【摘 要】
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本文提出一种将盲信号处理用于耦合噪声源自适应噪声抵消量化识别新方法。当噪声源相互耦合时，传统的自适应噪声抵消法就无法进行噪声源的量化识别。在不考虑分离过程中顺序不确定性的前提下，本文利用盲信号处理技术能够分离耦合信号的特性，结合分离信号和源信号之间的关系，消除了幅值不确定性在源量化识别中的影响，得到了耦合噪声源的自适应噪声抵消量化识别新方法。理论证明和仿真试验均验证了该方法的可行性。
【机 构】
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海军工程大学,湖北省武汉市,430033
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本文提出一种将盲信号处理用于耦合噪声源自适应噪声抵消量化识别新方法。当噪声源相互耦合时，传统的自适应噪声抵消法就无法进行噪声源的量化识别。在不考虑分离过程中顺序不确定性的前提下，本文利用盲信号处理技术能够分离耦合信号的特性，结合分离信号和源信号之间的关系，消除了幅值不确定性在源量化识别中的影响，得到了耦合噪声源的自适应噪声抵消量化识别新方法。理论证明和仿真试验均验证了该方法的可行性。
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