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光偏振复用正交频分复用系统中基于联合近似特征矩阵对角化-独立分量分析的盲均衡算法
1
作者
冯平兴
魏平
张洪波
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第12期3041-3045,共5页
该文提出一种在光偏振复用正交频分复用(PDM-OOFDM)系统中基于联合近似特征矩阵对角化-独立分量分析(JADE-ICA)的盲解偏振复用算法。在传统的偏振复用系统中,恒模算法(CMA)被用于解偏振复用信号。然而,该方法需要多次对CMA滤波器系数更...
该文提出一种在光偏振复用正交频分复用(PDM-OOFDM)系统中基于联合近似特征矩阵对角化-独立分量分析(JADE-ICA)的盲解偏振复用算法。在传统的偏振复用系统中,恒模算法(CMA)被用于解偏振复用信号。然而,该方法需要多次对CMA滤波器系数更新,CMA收敛时间较长,并且CMA算法解偏振复用可能导致奇异性问题。该文结合对经典ICA算法及其模型的分析,提出将JADE-ICA算法用于PMD-OOFDM系统中进行解偏振复用信号。利用该方法,可以分离在发送端和接收端混有高斯白噪声的偏振信号成分,并且提高了系统中偏振信号的分离性能;同时,避免了传统CMA在解偏振复用中的奇异性问题。仿真结果表明,该文方法可以有效分离PMD-OOFDM系统中的偏振信号。
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关键词
偏振复用光正交频分复用
独立
成分
分析
联合近似特征矩阵对角化-独立分量分析算法
恒模
算法
在线阅读
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职称材料
基于步长自适应的独立向量分析卷积盲分离算法
被引量：
5
2
作者
付卫红
张琮
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第9期2158-2164,共7页
独立向量分析(IVA)是解决频域卷积盲分离排序模糊性最好的方法之一,但存在迭代次数较多、运算时间较长、分离效果易受分离矩阵初值影响的局限性。该文提出一种基于步长自适应的IVA卷积盲分离算法,该算法使用特征矩阵联合近似对角化(JADE...
独立向量分析(IVA)是解决频域卷积盲分离排序模糊性最好的方法之一,但存在迭代次数较多、运算时间较长、分离效果易受分离矩阵初值影响的局限性。该文提出一种基于步长自适应的IVA卷积盲分离算法,该算法使用特征矩阵联合近似对角化(JADE)算法对分离矩阵进行初始化,并对步长参数进行了自适应优化。JADE初始化能够使分离矩阵具有合理的初值,避免局部收敛的情况;步长的自适应优化能够显著提升算法的收敛速度。仿真结果表明,该算法进一步提升了分离性能,并显著缩短了运算时间。
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关键词
盲源分离
卷积混合
独立
向量
分析
特征
矩阵
联合
近似
对角
化
步长自适应
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职称材料
题名
光偏振复用正交频分复用系统中基于联合近似特征矩阵对角化-独立分量分析的盲均衡算法
1
作者
冯平兴
魏平
张洪波
机构
电子科技大学电子工程学院
电子科技大学通信工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第12期3041-3045,共5页
基金
国家自然科学基金(11176005)~~
文摘
该文提出一种在光偏振复用正交频分复用(PDM-OOFDM)系统中基于联合近似特征矩阵对角化-独立分量分析(JADE-ICA)的盲解偏振复用算法。在传统的偏振复用系统中,恒模算法(CMA)被用于解偏振复用信号。然而,该方法需要多次对CMA滤波器系数更新,CMA收敛时间较长,并且CMA算法解偏振复用可能导致奇异性问题。该文结合对经典ICA算法及其模型的分析,提出将JADE-ICA算法用于PMD-OOFDM系统中进行解偏振复用信号。利用该方法,可以分离在发送端和接收端混有高斯白噪声的偏振信号成分,并且提高了系统中偏振信号的分离性能;同时,避免了传统CMA在解偏振复用中的奇异性问题。仿真结果表明,该文方法可以有效分离PMD-OOFDM系统中的偏振信号。
关键词
偏振复用光正交频分复用
独立
成分
分析
联合近似特征矩阵对角化-独立分量分析算法
恒模
算法
Keywords
Polarization Division Multiplexing
-
Optical Orthogonal Frequency Division Multiplexing（PDM
-
OOFDM）
Independent Component Analysis（ICA）
Joint Approximate Diagonalization of Eigen
-
matrices
-
ICA（JADE
-
ICA） algorithm
Constant Modulus Algorithm（CMA）
分类号
TN929.1 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于步长自适应的独立向量分析卷积盲分离算法
被引量：
5
2
作者
付卫红
张琮
机构
西安电子科技大学通信工程学院
西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第9期2158-2164,共7页
基金
国家自然科学基金(61201134)~~
文摘
独立向量分析(IVA)是解决频域卷积盲分离排序模糊性最好的方法之一,但存在迭代次数较多、运算时间较长、分离效果易受分离矩阵初值影响的局限性。该文提出一种基于步长自适应的IVA卷积盲分离算法,该算法使用特征矩阵联合近似对角化(JADE)算法对分离矩阵进行初始化,并对步长参数进行了自适应优化。JADE初始化能够使分离矩阵具有合理的初值,避免局部收敛的情况;步长的自适应优化能够显著提升算法的收敛速度。仿真结果表明,该算法进一步提升了分离性能,并显著缩短了运算时间。
关键词
盲源分离
卷积混合
独立
向量
分析
特征
矩阵
联合
近似
对角
化
步长自适应
Keywords
Blind Source Separation （BSS）
Convolutive mixture
Independent Vector Analysis （IVA）
Joint Approximative Diagonalization of Eigenmatrices （JADE）
Step
-
size adaptive
分类号
TN911.7 [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
光偏振复用正交频分复用系统中基于联合近似特征矩阵对角化-独立分量分析的盲均衡算法
冯平兴
魏平
张洪波
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于步长自适应的独立向量分析卷积盲分离算法
付卫红
张琮
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
5
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职称材料
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