摘要:

针对信道记忆长度较大时，成对载波多址（ Paired Carrier Multiple Access ，PCMA）混合信号单通道盲分离复杂度高的问题，本文提出一种新型的减状态判决反馈前馈逐幸存路径处理（ Reduced-State Decision Feedback-Feed-forward Per-Survivor Processing ，RSDFF-PSP）分离算法。该算法先利用截短逐幸存路径处理（ Per-Survivor Processing ， PSP）算法得到预判决，忽略掉前导和后尾干扰的影响，将复杂度控制在能够容忍的范围内；然后分别设计全局判决反馈滤波器和延时判决前馈滤波器，利用分支路径度量的预判决结果反馈以及延时前馈来补偿前导和后尾干扰带来的性能损失，并结合二次判决获得了更佳的分离性能。仿真实验结果表明，RSDFF-PSP算法在减少复杂度的同时能够最大限度地得到逐幸存路径处理最大似然序列估计（ Per-Survivor Processing Maximum Likelihood Sequence Estimation ， PSP-MLSE）的性能，实现复杂度和性能的良好折中。

摘要:

针对粒子滤波在通信混合信号单通道盲分离中存在固定参数联合估计精度低，收敛速度慢等问题，提出了一种改进的盲分离算法。通过对传统的随机游走模型加以修改，并将参数粒子的后验概率密度分布近似为Beta分布，提高了参数估计的收敛速度和精度，改善了分离性能；为了衡量算法的参数估计性能，推导了符号已知条件下的参数联合估计克拉美罗界。实验仿真结果表明，算法具有更好的参数估计性能和分离性能。

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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降低粒子的搜索空间数.

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针对采用长约束信道编码的同频调制混合信号,提出了一种利用编码的单通道盲分离/译码迭代算法.该算法通过在盲分离过程中利用译码后反馈的符号软信息来改善分离效果,重点研究了软输入软输出盲分离、最大似然概率译码以及分离译码间的软信息交互.仿真结果表明,迭代盲分离算法相比不采用迭代的算法可获得更好的性能,对于采用(2,1,6)卷积码和随机交织的BPSK混合信号,前者进行2次迭代时可获得约2dB的信噪比增益.

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针对低信噪比条件下单通道通信信号与干扰盲分离问题,本文提出了一种基于遗传粒子滤波的单通道盲扰信分离新算法.该算法首先建立了受扰信号的状态空间模型,并利用粒子滤波得到通信码元和未知参数的最大后验估计.针对标准粒子滤波中存在的粒子退化现象,本文引入了遗传进化操作来迭代估计优质粒子,在减少了所需粒子数量的同时,又保持了序贯估计过程中粒子集合的多样性和优质性,使新算法在低信噪比条件下具有更好的分离效果.仿真结果表明,新算法在干信比小于15 dB,信噪比大于10 dB的条件下,可以有效地从单路接收的受扰信号中分离出通信信号与干扰.

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在软输出逐幸存路径处理（SOVA-PSP）算法的基础上，提出了基于CHASE译码思想的载波成对复用多址（PCMA）信号的盲分离算法。该算法对SOVA-PSP软输出的结果进行可靠性排序，对于排序中可靠性较低的混合符号进行信号重构，通过重构信号和接收信号之间的欧式距离对比纠正其中的错误结果。仿真结果表明，所提算法与SOVA-PSP算法相比，性能有2 dB左右的增益。

摘要:

针对非合作接收的单通道同频数字调制混合信号,提出一种基于Gibbs采样的分离算法.该算法利用统计的方法获得未知符号序列概率密度的随机样本,运算复杂度随信道阶数的增加不呈指数增长.重点研究了基于单符号对、多符号对的分离算法和信道响应的跟踪,并对Gibbs分离算法和PSP分离算法的性能进行了详细的分析比较.仿真结果表明,针对2路QPSK调制的混合信号,在与L=4时的PSP算法具有近似分离性能的同时,Gibbs分离算法可使复杂度降低近17倍.

摘要:

针对突发GMSK混合信号的单通道盲分离问题,提出了一种基于逐幸存路径处理(PSP)的抗频偏盲分离算法.该算法通过在盲分离过程中对信道变化和频偏引起的相位变化分别进行跟踪,能大大提升算法对残余频偏的容忍能力.仿真表明,传统PSP算法能容忍的归一化频偏误差(相对符号速率)不大于2.0×10?4,而抗频偏算法在归一化频偏误差达1.5×10?2时仍然能收敛,且不需要对初始相位进行估计,同时分离性能相比理想条件下的PSP算法只下降了约1dB.

摘要:

文章建立了时变信道下同频混合信号的基本模型,提出了利用粒子滤波的混合信号调制参数估计与盲分离算法.通过将混合信号的时变调制参数建模为一阶AR模型,重点推导了参数与符号序列的粒子更新公式,确定了粒子的权值更新方法,给出了相应的后验概率密度估计.实验仿真表明,文章算法能够较好地实现混合信号的调制参数估计和盲分离.

摘要:

分析了利用Teager能量算子检测信号奇异点的原理,给出了数字调制混合信号能量函数幅度的表达式,重点研究了加性高斯白噪声对混合信号能量函数的影响,提出一种基于能量算子的单通道盲分离中源信号数目估计算法.仿真结果验证了算法的有效性.