基于总体最小二乘算法的平稳声信号二阶盲分离方法

利用声源信号相互独立的已知条件,提出分离平稳声信号的总体最小二乘二阶盲分离算法,该算法在联合近似对角化相关函数矩阵的约束下估计分离矩阵,在同时考虑估计矩阵与观测信号误差的情况下给出修正模型,在修正模型总体误差最小时分离源信号。提出的算法具有无需选择非线性函数,不存在收敛到局部最小值与计算速度快的特点,分离的声源信号具有较小的失真。半消音室电机噪声分离实验验证了上述算法的有效性。

一种基于慢时域盲分离的欺骗干扰抑制方法

针对单脉冲比幅雷达的距离假目标欺骗干扰,研究了一种基于慢时域盲分离的欺骗干扰抑制方法。该方法在慢时域上建立雷达信号接收模型,首先验证了回波与干扰的可分离性,然后采用二阶统计盲源分离技术完成了回波和干扰的分离,最后通过微多普勒频率特征完成对真假目标的鉴别。仿真结果表明,该算法对欺骗干扰具有较好的抑制性能。当SNR>0dB时,回波相似系数大于98%,延迟时间测量误差小于0.03μs。