基于小波包和RobustICA的无线电混合信号分离

发布时间：2018-07-24 16:34

【摘要】：针对复杂电磁环境下无线电混合信号分离困难的问题,提出将小波包和鲁棒性独立分量分析(Robust ICA)算法应用于较低信噪比且频率接近的无线电混合信号的分离。首先用小波包分析方法对混合信号进行降噪预处理,然后采用盲源分离算法中的鲁棒性独立分量分析算法对降噪后的混合信号进行分离,通过观察分离后信号的波形和频率以及相似系数对分离结果进行定性和定量分析。所提算法与单独采用Robust ICA算法的结果对比表明:所提算法分离出的信号在波形和频率以及相似系数方面均比单独采用Robust ICA算法取得的效果好,从而证明所提算法可以较好地应用于无线电混合信号的分离。
[Abstract]:Aiming at the difficulty of separation of radio mixed signals in complex electromagnetic environment, the wavelet packet and robust independent component analysis (Robust ICA) algorithm is applied to the separation of radio mixed signals with low signal-to-noise ratio (SNR) and close frequency. Firstly, the mixed signal is preprocessed by wavelet packet analysis method, and then the robust independent component analysis (ICA) algorithm is used to separate the mixed signal after denoising. The separation results were analyzed qualitatively and quantitatively by observing the waveform, frequency and similarity coefficient of the separated signals. The comparison between the proposed algorithm and the single Robust ICA algorithm shows that the signal separated by the proposed algorithm is more effective in waveform, frequency and similarity coefficient than that obtained by using the Robust ICA algorithm alone. It is proved that the proposed algorithm can be applied to the separation of radio mixed signals.
【作者单位】： 河北工业大学控制科学与工程学院;河北省控制工程研究中心;石家庄信息工程职业学院计算机应用系;
【基金】：河北省自然科学基金资助项目(F2014202264)
【分类号】：TN911.7

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本文编号：2141979