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针对非合作接收PCMA混合信号盲分离中高复杂度束缚,提出一种基于前馈神经网络的分离算法,通过搭建神经网络分离平台,规避传统的发送符号遍历思想,实现PCMA混合信号低复杂度高性能盲分离.仿真实验表明,神经网络能够极大挖掘信号内在信息,针对QPSK调制PCMA混合信号,在信噪比7dB时误比特率达到10-3数量级,并伴随着较PSP分离算法算术平方根级别的复杂度降低.