【摘 要】
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由于传统的快速独立分量分析算法在复杂环境下实现跳频网台分选时,并未考虑跳频信号瞬时变化快、时频分析复杂等特点,从而导致了算法鲁棒性能低、收敛速度慢、不利于硬件实现
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61179016）,国家自然科学基金重大研究计划（No.91538201）,泰山学者工程专项基金（No.ts201511020）
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由于传统的快速独立分量分析算法在复杂环境下实现跳频网台分选时,并未考虑跳频信号瞬时变化快、时频分析复杂等特点,从而导致了算法鲁棒性能低、收敛速度慢、不利于硬件实现。基于此,在快速独立分量分析算法的基础上,对传统的非线性函数做出改进,并将固定点算法的牛顿迭代由二阶收敛转换为五阶收敛,提出了一种适用于跳频信号分选的改进的快速独立分量分析算法。仿真实验表明,该算法的相关系数、性能指标PI值、输出信噪比指数均优于传统的快速独立分量分析算法,且鲁棒性能得到提高、收敛速度加快、运算时间减少60%以上。
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