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随着人造地球卫星数量的增多,应用于航天设备上的通信技术日新月异,导致卫星间距越来越小,实际环境中无线电信号日益密集,自然干扰与人为干扰正变得越来越严重,这类干扰信号一般在时域,频域上易发生混叠。在接收机端不知道源信号的先验信息的情况下,分离混合信号,去除干扰是盲分离所探究的内容。本文提出利用盲分离中的独立成分分析(ICA)理论分离频谱混叠信号,该方法可有效分离有用信号与干扰信号,对提高卫星系统的频谱利用率具有很大的研究价值。本文将固定点独立成分分析理论算法(FastICA)分离频谱混叠信号,结合使用直接数字下变频(DDC)技术降低信号采样率,并提出了改进的FastICA(记为M-FastICA)算法。本文首先介绍盲源分离的基础模型,同时主要论述了独立成分分析理论及其分类,重点分析基于负熵的FastICA算法,并使用最速下降法改善原算法对初值敏感的问题,即M-FastICA算法。然后介绍了直接数字下变频技术原理和组成,并且介绍了各子模块的理论与实现。以北斗三号卫星系统中有用信号与干扰信号频谱混叠为例,在MATLAB上实现了 FastICA以及M-FastICA算法的软件仿真,建立了直接数字下变频DDC的Simulink模型以及完成了两者级联的整体系统的仿真与分析。最后,在Vivado 2016.1的仿真平台上利用Verilog语言对M-FastICA算法,DDC以及两者级联系统进行了编程与功能仿真,然后利用Xilinx的Virtex7芯片对整体系统进行了板级验证。同时介绍了 M-FastICA算法中基本数值算法(如基本三角函数的求取,矩阵的奇异值分解等)的理论与实现,以及M-FastICA算法子模块的硬件实现。针对FPGA定点化实现量化误差较大的问题,本文通过优化模块设计将误差控制在10-3左右。DDC的FPGA实现通过调用IP核的方式完成。本文设计的M-FastICA算法及直接数字下变频DDC技术能够实现两通道频谱混叠信号的分离以及采样率的降低,整体系统可在FPGA开发板上实现板级验证并且符合设计指标。