基于独立成分分析的跳频信号盲分离
王建雄
张立民
张媛
1.海军航空工程学院电子信息工程系 烟台 2640012.海军航空工程学院电子信息工程系 烟台 2640013.海军航空工程学院电子信息工程系 烟台 264001
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.
关键词：独立成分分析跳频信号盲源分离梯度算法
分类号：TN914.41(通信)
资助基金：国家自然科学基金(61032001)国家自然科学基金(60972159)国家自然科学基金(61002006)
论文发表日期：2011-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 64-66,165 )
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