基于參數(shù)估計(jì)和Kalman濾波的單通道盲源分離算法

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摘 要： 針對(duì)存在頻譜混疊通信信號(hào)的單通道盲源分離（single channel blind source separation， SCBSS）問題，提出一種基于參數(shù)估計(jì)和Kalman濾波的SCBSS算法。首先，針對(duì)根多重信號(hào)分類（root multiple signal classification， Root-MUSIC）算法在相近載頻估計(jì)方面的局限性，提出一種自適應(yīng)的Root-MUSIC算法，對(duì)接收到的盲混合信號(hào)的源信號(hào)數(shù)目和載頻進(jìn)行估計(jì);其次，將Kalman濾波的思想引入到SCBSS算法中，根據(jù)估計(jì)得到的源信號(hào)參數(shù)構(gòu)造信號(hào)模型，將其作為Kalman濾波系統(tǒng)的觀測(cè)向量，執(zhí)行“時(shí)間更新”和“測(cè)量更新”兩個(gè)過程，得到源信號(hào)的最佳估計(jì)，實(shí)現(xiàn)單通道盲源分離。（剩余16422字）