基于独立成分分析的跳频信号盲分离

• 作者: 张媛 张立民 王建雄
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 独立成分分析 跳频信号 盲源分离 梯度算法
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 64-66,165
• 分类号: TN914.41
• 字数: 2935字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2011.10.018

摘要

近年来,ICA(Independent Component Analysis,独立成分分析)已成为处理BSS( Blind Source Separation,盲源分离)问题的主要手段,同时也受到人们越来越多的关注.该文首先介绍ICA,然后引入FastICA算法的推导过程,最后通过MATLAB仿真将跳频信号进行盲分离,并与梯度算法所得的仿真结果进行对比分析.通过算法验证,经FastICA处理得到的分离信号与源信号相关系数的绝对值不小于0.99,与梯度算法比较可以明显地得到FastICA是一种更为有效的跳频信号盲分离方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张立民	海军航空工程学院电子信息工程系	163	596	11.0	15.0
2	张媛	海军航空工程学院电子信息工程系	16	43	4.0	6.0
3	王建雄	海军航空工程学院电子信息工程系	11	78	5.0	8.0