【摘 要】
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盲分离技术是信号处理领域近十年来研究的热点问题,分为两大类:1) 实时混合信号的盲分离;2) 动态或者是卷积后混合信号的盲分离。盲信号处理技术由于不要求已知源信号及信道
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盲分离技术是信号处理领域近十年来研究的热点问题,分为两大类:1) 实时混合信号的盲分离;2) 动态或者是卷积后混合信号的盲分离。盲信号处理技术由于不要求已知源信号及信道的先验知识,在数字通信、阵列信号处理、生物医学信号处理、图像处理和语音信号处理等方面都有重要的理论研究价值和广泛的应用前景。 本论文主要针对源信号线性混合模型的盲分离问题和盲均衡问题进行研究,主要包括瞬时混合模型、卷积混合模型。主要研究内容如下: ● 与同时分离所有的源信号相比,盲信号抽取具有顺序性、灵活性和算法简单等优点。对于基于二阶统计量的时间相关源盲信号抽取,假定源信号具有某种瞬时结构。试验结果表明,提出的算法能有效地抽取源信号。 ● 在引入各种模型和假设基础上,本文提出相对简单、有效的适用于盲解卷与均衡和SIMO与MIMO的动态最小相位或非最小相位的自适应算法。不完整约束的自然梯度算法是把不完整约束条件与自然梯度算法相结合而推导出来的,克服了Bussgang算法的缺陷。试验结果表明:不完整约束的自然梯度算法收敛速度快,并且比Bussgang算法稳定。
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