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《探析盲信號分離、信號重構(gòu)及fsk信號檢測算法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。
1、北京交通大學博士學位論文盲信號分離、信號重構(gòu)及FSK信號檢測算法研究姓名：柳艷紅申請學位級別：博士專業(yè)：交通信息工程及控制指導教師：魏學業(yè)20060601北京交通大學博士學位論文摘要在當前信息科技迅猛發(fā)展的時代里，信息傳輸?shù)目煽啃院驼鎸嵭砸呀?jīng)成為核心問題。信息的傳輸和交換，是通過信號這個物理載體實現(xiàn)的，因此信號的準確可靠接收是非常重要的。然而信號在產(chǎn)生和傳輸過程中，要受到各種干擾噪聲的污染；或者要受到傳輸系統(tǒng)和接收裝置的影響而發(fā)生非線性畸變；有時接收到的信號可能是各種源信號的混合，需要進行信號的分離，這類問題稱為
2、盲信號分離。本文對信號處理中的這些問題作了深入和細致的研究，提出了面向工程應用的有意義的信號處理算法，其主要研究工作和創(chuàng)新點如下：1．提出了基于相關(guān)性的瞬時線性混合盲信號分離算法。利用信號的互協(xié)方差函數(shù)建立分離目標函數(shù)，用隨機負梯度法使目標函數(shù)達到最小值，從而使混合信號得到分離，最終提取出源信號。2，提出了基于前向濾波器的卷積混合盲信號分離算法。其基本思想是先對混合模型進行簡化，將分離問題等價為最優(yōu)化Wiener濾波器問題，建立目標函數(shù)，用LMS準則使目標函數(shù)達到最小值，從而分離出卷積混合的源信號。3．打破了傳統(tǒng)
3、算法的思路，提出了基于去相關(guān)的后非線性混合盲信號分離算法。先通過微分變換簡化混合模型，利用信號的相關(guān)特性建立目標函數(shù)和優(yōu)化方程，通過反復迭代使優(yōu)化方程達到穩(wěn)定點，最終實現(xiàn)混合信號的全盲分離和源信號的提取。4．在噪聲環(huán)境下，利用信號的互相關(guān)性建立目標函數(shù)，推導出一種基于相關(guān)特性的信號重構(gòu)算法，獲得對發(fā)生j}線性畸變信號的較準確重構(gòu)。5．在分析移頻軌道電路的特點和EMD算法的基礎上，論述了EMD算法用于檢測FSK信號的理論依據(jù)，首次將EMD算法應用于機車信號的檢測中，結(jié)合FFT算法，達到了在強噪聲背景下FSK信號較準
4、確檢測與解調(diào)的目的。關(guān)鍵詞：盲信號分離瞬時線性混合卷積混合后非線性混合信號重構(gòu)FSK信號檢測目錄AbstractIntheera,whichinformationtechnologyisnowrapidlydeveloping,theauthenticityandthereliabilityOUtransmittingandreceivinginformationhavebecomekernalissue．Thetransmissionandexchangeofinformationareexecutedthro
5、ughsignal．Inotherwords．signaliscartierandtransmitterofinformation．However,theobservedsignalisusuallycontaminatedbystochasticnoise，ordistortedbytransmittingsystemsandreceivingequipments．Sometimes，theobservedsignalisthemixturedsourcesignalsandneededtobeseparate
6、d，whichiscalledtheblindsourceseparation．Aimingattheseissues，weCalTyOUdeep-goingandparticularresearch，somesignificantalgorithmsfacingpracticalengineeringapplicationsareproposed．Themainresearchresultsandinnovationpointsareasfollows：一1．Analgorithmbasedonthecorre
7、lationcharactersforinstantaneouslinearmixtureofthesourcesignalisproposed．Thecdteri09functionisestablishedbytheCross-covariancefunction，andminimizedbystochasticgradientdescentalgorithm．Thus，theseparationofmixturedsignalsisrealized．2．Analgorithmbasedontheforwor
8、dfilterfortheconvolutivemixturedsourcesignalsisproposed．First，themodelofthemixtureissimplified．Then，theseparationissueisequaltooptimalWienerfilterissuebythetheoreticaldeductionbasedonthes
