江苏省自然科学基金(BK2011117)
- 作品数：5 被引量：3H指数：1
- 相关作者：沈越泓徐鹏程苏巧袁志钢袁志刚更多>>
- 相关机构：解放军理工大学中国人民解放军国防信息学院更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 有界混合信号的快速分离算法被引量：1
- 2016年
- 为从有界混合信号中分离出源信号,提出一种检测和移除稳态波动的有界成分分析算法。该算法基于信号集合紧性和笛卡尔可分性的假设,在不考虑源信号估计的幅度、排列和相位不确定性的条件下,完成独立源和非独立源的分离,对学习曲线的稳态波动首先利用曲线稳态处的相关性进行检测,再使用变步长迭代的方法移除学习曲线的稳态波动,并给出算法停止准则,从而提高算法收敛速度和分离精度。仿真结果表明,该算法能有效分离相关源和非相关源信号,且无论是在无噪声或有噪声的条件下,相对于现有的有界成分分析算法收敛速度更快,精度更高。
- 苏巧沈越泓徐鹏程
- 关键词：盲源分离
- 线性卷积信道混合模型下WSDM的解决方法被引量：2
- 2015年
- 无线信道统计复用(WSDM)技术,允许在无线信道上同时同频传送多路信号,从而有效提高无线电频谱的利用效率。针对无线信号在空间传输过程中的时延特性,首先建立了其在线性卷积信道下的混合模型。其次,对于如何在接收端有效分离接收到的时频混合信号,实现信道复用,通过把时域信号转变到频域中去,提出了一种使用Householder变换来实现高阶累积量矩阵组联合对角化的方法,从而能够简便快速的分离混合信号。计算机仿真同样证明文中所提方法的有效性。
- 曹玉凡沈越泓袁志钢
- 关键词：高阶累积量信号分离
- WSDM中卷积混合模型下的一种时域快速分离算法
- 2017年
- 无线信道统计复用(Wireless Statistic Division Multiplexing,以下简称WSDM)是一种允许在无线信道上同时同频传输多路信号的复用技术。针对卷积混合模型下的WSDM技术运用,提出了一种时域快速分离算法。算法首先利用时域盲解卷积算法,将带噪声的卷积混合模型转化为无噪声的线性瞬时混合模型,然后根据得到的线性瞬时混合模型,采用一种基于峭度差值变化的变步长等变自适应分解(EASI)算法分离混合信号。仿真结果表明,与传统的固定步长算法和变步长算法相比,所提算法在卷积混合模型下拥有更快的收敛速度和更准确的信号分离效果。
- 许钧南沈越泓苏巧
- 关键词：EASI算法
- 引入参考信号的新峭度快速不动点算法
- 2014年
- 在盲源分离和独立成分分析中,峭度是衡量随机信号非高斯性的常用对比准则,通过不同类型的算法对其进行优化,找到非高斯性极大值点,即实现了源信号的提取或分离。例如,基于峭度的快速不动点算法,它是一种收敛速度很快的算法。最近,Marc Castella等人提出了一类基于所谓"参考信号"的对比准则,以及对应的梯度最大化优化算法,这些算法具有很好的收敛性能。受其启发,文章以一种类似的方式将"参考信号"思想应用到峭度中,得到一种新颖的对比函数,并基于该新峭度对比函数,提出了一种新的快速不动点算法。与经典的基于峭度的快速不动点算法相比,该算法极大地提高了收敛速度,尤其是随着信号样值点数的增加,该算法的优势会更加明显。文章分析和证明了该新峭度对比函数的局部收敛性,给出了新算法的详细推导过程,仿真实验验证了该算法的性能,并与经典算法进行了比较分析。
- 赵伟沈越泓项海涛袁志刚徐鹏程魏以民简伟
- 关键词：盲源分离峭度参考信号
