基于参数估计和Kalman滤波的单通道盲源分离算法

TN911; 针对存在频谱混叠通信信号的单通道盲源分离(single channel blind source separation,SCBSS)问题,提出一种基于参数估计和Kalman滤波的SCBSS算法.首先,针对根多重信号分类(root multiple signal classification,Root-MUSIC)算法在相近载频估计方面的局限性,提出一种自适应的Root-MUSIC算法,对接收到的盲混合信号的源信号数目和载频进行估计;其次,将Kalman滤波的思想引入到SCBSS算法中,根据估计得到的源信号参数构造信号模型,将其作为Kalman滤波系统的观测向量,执行"时...

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Published in系统工程与电子技术 Vol. 46; no. 8; pp. 2850 - 2856
Main Authors 付卫红, 周雨菲, 张鑫钰, 刘乃安
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 西安电子科技大学通信工程学院,陕西西安 710071 01.08.2024
Subjects
单通道盲源分离
single channel blind source separation(SCBSS)
卡尔曼滤波
参数估计
parameter estimation
Kalman filtering
communication signal processing
通信信号处理
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ISSN1001-506X
DOI10.12305/j.issn.1001-506X.2024.08.32

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Summary:TN911; 针对存在频谱混叠通信信号的单通道盲源分离(single channel blind source separation,SCBSS)问题,提出一种基于参数估计和Kalman滤波的SCBSS算法.首先,针对根多重信号分类(root multiple signal classification,Root-MUSIC)算法在相近载频估计方面的局限性,提出一种自适应的Root-MUSIC算法,对接收到的盲混合信号的源信号数目和载频进行估计;其次,将Kalman滤波的思想引入到SCBSS算法中,根据估计得到的源信号参数构造信号模型,将其作为Kalman滤波系统的观测向量,执行"时间更新"和"测量更新"两个过程,得到源信号的最佳估计,实现单通道盲源分离.仿真结果表明,所提算法能够有效地从存在频谱混叠的单路接收信号中准确地分离出多路源信号,比传统的算法分离精度高,运算速度快.
ISSN:1001-506X
DOI:10.12305/j.issn.1001-506X.2024.08.32