庄宇哈商大学报投稿.docxVIP

在噪声下的一种改进的Fast-ICA算法的研究与应用庄宇1, 刁鸣21.哈尔滨工程大学，黑龙江省哈尔滨市 1500012.哈尔滨工程大学，黑龙江省哈尔滨市 150001照片尺寸为20mm*30mm；最好不用红色背景摘 要：随着电子战的高速发展，使得对接收机的要求也原来越高，很多时候都会通过使用折叠式接收机来提高接收机的灵敏度和减少设备量，但是这样也会带来一些问题，比如频率模糊。可以采用盲源分离的方法将混叠在一期的信号分离出来，然而传统的Fast-ICA算法在噪声背景下的分离效果很差，可以将噪声下的EASI算法和Fast-ICA算法相结合从而得到一种新的算法，这种算法不但有很快的收敛速度和在噪声背景下依然能够将混叠的信号分离出来，可以通过仿真进行验证这种算法的有效性。关键字：折叠式信道化接收机； 频率模糊；快速盲源分离算法的改进Research and Application based on Improved Fast-ICA Algorithm under noisy conditionsZhuang Yu1，Diao Ming21. Harbin Engineering University, Harbin, 150001, China2. Harbin Engineering University, Harbin, 150001, ChinaAbstract: With the rapid development of modern electronic technology, it becomes essential that the receiver owns a large dynamic range and a high sensitivity. By folding multi-channel receiver into single channel, the equipment complexity is reduced significantly, while the sensitivity of the channel is debased and frequency blur occurs because of the signal output of the folding channel receiver. When the source signals and the transmission paths are unknown, blind source separation separates the source signals just by using the independence between the received aliasing signals of the sensor and the source signals. But when the signal to noise ratio(SNR) is low, the separation becomes ineffective. By using an?improved Fast-ICA algorithm, the signals are separated correctly even when SNR is low.Keywords: folding channel receiver; frequency fuzzy ; improved Fast-ICA algorithm现代电子战环境越来越复杂，接收机需要具备同时处理多个信号的能力，即具备全概率截获的能力。由于信道数的逐渐增加，会导致每个信道带宽不断减少和滤波器的阶数逐渐越高，这样就会在硬件的实现中占用大量的带宽资源。通常可以使用折叠式信道化接收机来完成较少设备量这一需求。但同时也会带来两个问题：第一个就是将信道折叠后会使信噪比降低，第二个就是会造成频率模糊。盲信号分离（BBS）就是在仅仅知道可观测的传感器信号提取恢复出源信号的处理方法。分为基于神经网络的方法、基于高阶统计量的方法、基于互信息量的方法和基于非线性函数的方法等[1-3]。这些方法不需要先验信息仅通过源信号之间的独立性就可以恢复出源信号，使得盲源信号处理在很多领域都有很好的发展。传统的ICA优化算法通常采用梯度法[4]对目标函数进行寻优，但梯度法收敛速度慢，易陷入局部极值点。文献[5]王平等人研究了欠定模式下的语音信号的盲分离，但是在低信噪比的情况下就没法实现。文献[6]中黄婷等人使用了一种无需白化的Fast-ICA算法，该算法收敛速度更加的快，同时可以避免白化可能带来的误差。文献［7］利用最速下降法对初值不敏感的特点,将其与高阶Fast-ICA算法相结合，改善了算法的效果。文献[8]和文献[