基于稀疏活跃度分段的卷积频域盲分离排序

发布时间：2017-07-14 08:11

  本文关键词：基于稀疏活跃度分段的卷积频域盲分离排序

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【摘要】：针对复杂电磁环境下高密度非平稳雷达信号的卷积混合问题,首先建立其频域盲分离模型,其次利用稀疏分解的思想,将混合信号分解成时频稀疏单元,再利用分离信号包络描述的单元活跃性将信号分段,综合基于到达方位角估计和相关系数法各自的优劣性,使算法在每段的准确度和鲁棒性得到最优化,以解决频域卷积盲分离频点重排问题。仿真实验从信号分离前后的相关系数与误差指标的角度对算法质量进行了评价,并提出了算法复杂度方面的不足。结果表明,该算法能够极大改善信号的分离效果,且可靠性高,适用于分离非平稳体制的复杂雷达信号。
【作者单位】： 空军航空大学学员管理总队;空军航空大学科研部;空军航空大学信息对抗系;
【关键词】： 盲分离 排序 稀疏分解 方位角估计 相关系数
【基金】：国家自然科学基金(61571462) 武器装备探索研究项目(7131464)
【分类号】：TN957.51
【正文快照】： 1引言现代复杂电磁环境下的新体制雷达信号密度高,且多为复杂的宽带脉内调制,与数以百万计的脉冲信号交叠于一起,难以进行分选识别,而盲源分离(Blind Source Separation,BSS)成为处理这一难题的重要方法。由于信号在进入接收机前端过程中存在各种时间延迟,且不同传感器和不同

【参考文献】

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本文编号：540298