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近年來(lái)，線性混合信號(hào)的盲分離技術(shù)在許多信號(hào)處理領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用，如語(yǔ)音信號(hào)、聲樂(lè)信號(hào)、生物醫(yī)學(xué)信號(hào)、圖像信號(hào)、地震信號(hào)等。典型情況下，觀測(cè)信號(hào)是一組傳感器的輸出，其中每個(gè)傳感器接收到的是源信號(hào)的不同線性組合。然而，當(dāng)前國(guó)際上正在興起的一個(gè)重要研究方向是僅利用一個(gè)傳感器的觀測(cè)信號(hào)來(lái)分離出其中的各個(gè)源信號(hào)，這種分離稱為單通道盲信號(hào)分離。
針對(duì)非合作接收的單通道同頻數(shù)字調(diào)制混合信號(hào)，提出一種基于Gibbs采樣的分離算法。該算法利用統(tǒng)計(jì)的方法獲得未知符號(hào)序列概率密度的隨機(jī)樣本，運(yùn)算復(fù)雜度隨信道階數(shù)的增加不呈指數(shù)增長(zhǎng)。重點(diǎn)研究了基于單符號(hào)對(duì)、多符號(hào)對(duì)的分離算法和信道響應(yīng)的跟蹤，并對(duì)Gibbs分離算法和PSP分離算法的性能進(jìn)行了詳細(xì)的分析比較。仿真結(jié)果表明，針對(duì)2路QPSK調(diào)制的混合信號(hào)，在與/=4時(shí)的PSP算法具有近似分離性能的同時(shí)，Gibbs分離算法可使復(fù)雜度降低近17倍。
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