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基于RobustICA的二階段盲源分離算法

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  針對含噪環境下數字調制混合信號盲源分離( BSS)誤碼率(BER)過高的問題,提出了一種基于RobustICA的二階段盲源分離算法R-TSBS。該算法采用RobustICA算法對陣列響應向量構成的混合矩陣進行估計,然后利用數字調制信號的有限符號集特征,在第二階段用最大似然估計(MLE)方法估計各個數字調制源信號發送的符號序列,達到盲源分離的目的。實驗仿真表明,傳統的獨立成分分析(ICA)算法如RobustICA算法和FastICA算法誤碼率很高,在信噪比( SNR)為10 dB時,其誤碼率達到了3.5×10-2左右,而基于FastICA的二階段盲源分離算法F-TSBS和基于RobustICA的二階段盲源分離算法R-TSBS的誤碼率則下降到了10-3,分離性能得到了明顯改善;在較低的信噪比(0 -4 dB)下,R-TSBS算法較F-TSBS算法約有2 dB性能提升。
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