【摘 要】
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针对原始RLS类算法无法用于超定和源信号数目动态变化的盲分离问题，本文采用一种新的在线估计源信号数目的方法。通过在线估计观测信号均值和协方差矩阵，定义一个关于源信号数
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针对原始RLS类算法无法用于超定和源信号数目动态变化的盲分离问题，本文采用一种新的在线估计源信号数目的方法。通过在线估计观测信号均值和协方差矩阵，定义一个关于源信号数目的代价函数，然后最小化代价函数可得到源信号数目的估计。并且利用估计得到的源数目动态调整RLS算法中的分离矩阵及其它相关参数矩阵的维数，进而使得改进RLS盲分离算法能够有效地分离超定和数目动态变化的源信号。仿真结果表明，新的算法比现有算法具有更好的收敛性和分离性能。
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