探析盲信号分离、信号重构及fsk信号检测算法研究

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1、北京交通大学博士学位论文盲信号分离、信号重构及FSK信号检测算法研究姓名：柳艳红申请学位级别：博士专业：交通信息工程及控制指导教师：魏学业20060601北京交通大学博士学位论文摘要在当前信息科技迅猛发展的时代里，信息传输的可靠性和真实性已经成为核心问题。信息的传输和交换，是通过信号这个物理载体实现的，因此信号的准确可靠接收是非常重要的。然而信号在产生和传输过程中，要受到各种干扰噪声的污染；或者要受到传输系统和接收装置的影响而发生非线性畸变；有时接收到的信号可能是各种源信号的混合，需要进行信号的分离，这类问题称为

2、盲信号分离。本文对信号处理中的这些问题作了深入和细致的研究，提出了面向工程应用的有意义的信号处理算法，其主要研究工作和创新点如下：1．提出了基于相关性的瞬时线性混合盲信号分离算法。利用信号的互协方差函数建立分离目标函数，用随机负梯度法使目标函数达到最小值，从而使混合信号得到分离，最终提取出源信号。2，提出了基于前向滤波器的卷积混合盲信号分离算法。其基本思想是先对混合模型进行简化，将分离问题等价为最优化Wiener滤波器问题，建立目标函数，用LMS准则使目标函数达到最小值，从而分离出卷积混合的源信号。3．打破了传统

3、算法的思路，提出了基于去相关的后非线性混合盲信号分离算法。先通过微分变换简化混合模型，利用信号的相关特性建立目标函数和优化方程，通过反复迭代使优化方程达到稳定点，最终实现混合信号的全盲分离和源信号的提取。4．在噪声环境下，利用信号的互相关性建立目标函数，推导出一种基于相关特性的信号重构算法，获得对发生j}线性畸变信号的较准确重构。5．在分析移频轨道电路的特点和EMD算法的基础上，论述了EMD算法用于检测FSK信号的理论依据，首次将EMD算法应用于机车信号的检测中，结合FFT算法，达到了在强噪声背景下FSK信号较准

4、确检测与解调的目的。关键词：盲信号分离瞬时线性混合卷积混合后非线性混合信号重构FSK信号检测目录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