基于改进的独立分量分析混叠通信信号盲分离

针对时域与频域均交叠的多路数字带通通信信号盲分离问题,利用布谷鸟搜索算法,研究了一种新的基于独立成分分析的盲分离方法。在均匀线阵下,构建混叠信号模型;从最大化信号非高斯性角度,将盲源分离问题转化为信号峭度的优化问题;利用布谷鸟搜索算法优化求解近似峭度的代价函数,将迭代产生的适应度值最高的个体作为解混向量,实现源信号的分离。与已有的基于固定点算法的独立成分分析方法相比,该方法能够克服其无法分离时频域混叠的振幅键控(ASK)信号的限制,适用于任何调制类型的数字带通通信信号盲分离。通过仿真实验验证了方法的有效性并分析了方法性能,实验结果表明在较低信噪比条件下,分离的信号具有较高信干比,说明方法具有较高的鲁棒性。