基于改进粒子滤波的PCMA信号单通道盲分离方法.pdf
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基于改进粒子滤波的PCMA信号单通道盲分离方法.pdf
本发明请求保护一种基于改进粒子滤波的PCMA信号单通道盲分离方法,属于信号处理技术领域。对接收到的单个PCMA信号进行分帧处理,确定参数的取值范围和分布,从而初始化粒子;根据重要性采样函数和当前时刻之前的粒子轨道,更新得到新的粒子;计算粒子重要性权值的大小并设置阈值来抛弃一些对后验分布贡献小的粒子,从而动态地调整粒子总数来简化计算;在利用线性最小均方误差准则得到两路上行信号参数的估计值后,设计了一种参数已知的信号分离方法,并在似然函数的递推计算过程中,抛弃一些质量差的轨迹来进一步降低计算量,最后利用最大似
PCMA信号单通道盲分离方法.pdf
本发明公开了一种基于遗传改进粒子滤波算法的PCMA信号单通道盲分离方法,包括:确定参数的取值范围和分布,并对信号及信道参数进行初始估计;通过建立多个状态分布,然后根据估计参数及产生预测符号序列生成预测信号;根据每个粒子对应的预测信号与真实信号的相似系数计算评价结果,得到粒子概率值,并且引入遗传算法中的选择交叉操作产生新粒子;对当前所有粒子根据评价值进行排序,产生优选粒子;后续加入二分法不断优化粒子,输出分离的符号序列优选值;对信号进行分段码元估计形成闭环,以减少计算复杂度。本方法对调制信道参数估计误差具有
基于变异粒子群粒子滤波的单通道扰信盲分离方法.pdf
本发明请求保护基于变异粒子群粒子滤波的单通道通信信号与干扰盲分离方法(MPSOPF-SCBSS),属于通信信号处理和通信抗干扰领域。针对较大干信比、较少粒子数量和较低信噪比情况下的单通道通信信号与干扰盲分离难题,本发明采用贝叶斯滤波估计进行通信信号与干扰分离,即首先建立单通道受扰通信信号的状态空间模型,将单通道扰信盲分离问题转化为通信码元和系统未知参数的联合估计,并通过变异粒子群优化粒子滤波实现联合估计,达到盲分离的目的;通过粒子群优化中的速度-位移更新函数和Metropolis-Hastings变异规则
基于改进粒子群优化的分段盲信号分离方法.pdf
本发明属于信号处理技术领域,本发明旨在实现将粒子群算法应用于快速分离阶段,且有更快的收敛速度和更好的稳态性能。本发明采用的技术方案是,基于改进粒子群优化的分段盲信号分离方法,包括如下步骤:步骤(1):对于当前时刻输入的信号,计算当前的信号的整体分离程度D(t);步骤(2):根据D(t)来选择步长的确定方式,当D(t)>0.25时,分离过程处于快速分离阶段,选择改进粒子群算法来确定当前步长;步骤(3):当D(t)≤0.25时,分离过程处于精细分离阶段,选择相对平缓的非线性函数来确定当前步长;利用改进的
基于改进BCA盲源分离的信号分离和去噪方法.pdf
本发明公开了一种基于改进BCA盲源分离的信号分离和去噪方法,用于分离混合声信号。本发明首先将接收到的几路叠加高斯噪声后的源信号通过短时傅里叶变化到频域;然后使用改进的迭代步长次梯度搜索算法基于BCA框架求解最优分离矩阵,利用最小失真原则和归一化原则对分离矩阵处理用于分离频域的混合信号,并基于频谱的相关性进行频谱排序;最后通过反傅里叶变换将信号恢复到时域。本发明能有效分离噪声环境下的信号,不仅可以分离独立信号,还可以分离相关信号;实现高斯去噪和信号分离的有效结合,提高水声信号接收质量和抗噪性能。