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摘要
针对现有欠定变速跳频信号盲分离算法需已知信源数目及算法复杂度高的问题,提出一种基于稀疏分量分析(sparse component analysis,SCA)的"两步法"改进算法。在估计混合矩阵时,结合变速跳频信号时频域稀疏和对高阶累积量不敏感的特点,改进原有聚类算法;将压缩重构匹配追踪思想应用到源信号恢复中。实验证明,改进算法可以得到预期效果,同时在相同条件下,该提算法比传统算法性能优异约6dB。
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针对现有欠定变速跳频信号盲分离算法需已知信源数目及算法复杂度高的问题,提出一种基于稀疏分量分析(sparse component analysis,SCA)的"两步法"改进算法。在估计混合矩阵时,结合变速跳频信号时频域稀疏和对高阶累积量不敏感的特点,改进原有聚类算法;将压缩重构匹配追踪思想应用到源信号恢复中。实验证明,改进算法可以得到预期效果,同时在相同条件下,该提算法比传统算法性能优异约6dB。
