【摘 要】
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针对粒子滤波在数字混合信号单通道盲分离中存在复杂度高的问题,提出一种低复杂度的盲分离算法。分析了算法复杂度高的原因在于符号粒子采样过程中搜索状态空间数与平滑长度
【基金项目】
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国家自然科学基金(61701535)资助项目
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针对粒子滤波在数字混合信号单通道盲分离中存在复杂度高的问题,提出一种低复杂度的盲分离算法。分析了算法复杂度高的原因在于符号粒子采样过程中搜索状态空间数与平滑长度成指数倍关系增长。构建了两种采样方法:部分采样法和混合采样法。前者通过产生若干组序列,使用其代替对所有状态空间进行搜索,利用相应的增量权重完成粒子抽样和权重更新;后者将平滑区间分为两部分,第一部分采用传统的全状态空间法进行搜索,第二部分采用部分采样法进行搜索,利用两个子区间的增量权值完成粒子抽样和权重更新。理论分析和仿真实验结果表明所提算法能有效地
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