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采用ICA的公共信道多干扰源信号的自动识别方法
被引量：
1
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作者
张鹏伟
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2013年第3期277-282,共6页
为解决公共信道中多个干扰信号自动识别的问题,提出了采用独立分量分析(ICA)的多干扰源盲信号分离技术.该方法先对混合的干扰信号进行分离,然后对每路信号和干扰在时域、频域和高阶累积域进行特征提取和自动识别.以4种干扰信号和2种通...
为解决公共信道中多个干扰信号自动识别的问题,提出了采用独立分量分析(ICA)的多干扰源盲信号分离技术.该方法先对混合的干扰信号进行分离,然后对每路信号和干扰在时域、频域和高阶累积域进行特征提取和自动识别.以4种干扰信号和2种通信信号共信道混合为例进行了仿真实验,仿真结果中该方法迭代5次达到收敛,收敛时的性能指数为0.21,说明信号分离效果较好.当信噪比高于10 dB时,正确分离率达到95%以上;当信噪比低于10 dB时,分离率变化不大而识别率大大下降,由此表明了该方法的正确性和有效性.
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关键词
多干扰源信号
信号
识别
盲
信号
分离
独立分量分析
公共信道
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职称材料
题名
采用ICA的公共信道多干扰源信号的自动识别方法
被引量：
1
1
作者
张鹏伟
机构
陕西科技大学电气与信息工程学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2013年第3期277-282,共6页
文摘
为解决公共信道中多个干扰信号自动识别的问题,提出了采用独立分量分析(ICA)的多干扰源盲信号分离技术.该方法先对混合的干扰信号进行分离,然后对每路信号和干扰在时域、频域和高阶累积域进行特征提取和自动识别.以4种干扰信号和2种通信信号共信道混合为例进行了仿真实验,仿真结果中该方法迭代5次达到收敛,收敛时的性能指数为0.21,说明信号分离效果较好.当信噪比高于10 dB时,正确分离率达到95%以上;当信噪比低于10 dB时,分离率变化不大而识别率大大下降,由此表明了该方法的正确性和有效性.
关键词
多干扰源信号
信号
识别
盲
信号
分离
独立分量分析
公共信道
Keywords
multi-interference source signals
signal recognition
blind signal separation
independent component a- nalysis
common channel
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用ICA的公共信道多干扰源信号的自动识别方法
张鹏伟
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2013
1
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