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利用遗传粒子滤波的单通道扰信盲分离算法
  • ISSN号:1004-9037
  • 期刊名称:数据采集与处理
  • 时间:0
  • 页码:-
  • 分类:TN911.7[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]解放军理工大学通信工程学院,南京210007
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金(61001106)资助项目;国家重点基础研究发展计划(“九七三”计划)(2009CB320400)资助项目;中国博士后基金(20100470098)资助项目.
  • 相关项目:欠定条件下基于扰信分离的信干比增强方法研究
作者: 路威|
中文摘要:

针对低信噪比条件下单通道通信信号与干扰盲分离问题,本文提出了一种基于遗传粒子滤波的单通道盲扰信分离新算法.该算法首先建立了受扰信号的状态空间模型,并利用粒子滤波得到通信码元和未知参数的最大后验估计.针对标准粒子滤波中存在的粒子退化现象,本文引入了遗传进化操作来迭代估计优质粒子,在减少了所需粒子数量的同时,又保持了序贯估计过程中粒子集合的多样性和优质性,使新算法在低信噪比条件下具有更好的分离效果.仿真结果表明,新算法在干信比小于15 dB,信噪比大于10 dB的条件下,可以有效地从单路接收的受扰信号中分离出通信信号与干扰.

英文摘要:

A novel approach of blind separation of communication signal and interference is proposed for only one single-channel observation signal obtained and low signal noiser atio (SNR). The proposed algorithm aims to obtain the maximum a posterior (MAP) estimates of communication code and the unknown parameters using particle filtering by establishing the state space model for the observation signal, Specially, in order to overcome the sample impoverishment problem and estimate iteratively the particles that have more important weigh, genetic operation is introduced to the resampling process in particle fi!tcring, In such a way, the number of needed particles is red,iced and the variety of particles iS retained during the sequential estimation process, Simulation results show that the proposed a!gorithm has superior performance thegn the classical particle filtering, and the method, can effectiv!y separate communication signal and interference when the interference signal ratio (ISR) is less than 15 dB and SNR is more than 10 dB.

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期刊信息
  • 《数据采集与处理》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电子学会 仪器仪表学会 信号处理学会 中国一汽仪表学会 中国物理学会 微弱信号检测学会 南京航空航天大学
  • 主编:贲德
  • 地址:南京市御道街29号
  • 邮编:210016
  • 邮箱:sjcj@nuaa.edu.cn
  • 电话:025-84892742
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-9037
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1367/TN
  • 邮发代号:28-235
  • 获奖情况:
  • 中国科技论文统计源用刊,2007年被评为江苏省优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:8148