一种快速复值自适应滤波算法

本文提出了一种基于欧几里德方向集方法的复值快速自适应滤波算法，它的计算复杂度为 Ｏ（Ｎ），并在理论上证明了该算法的稳定性。它的性能通过将其应用于自适应ＦＩＲ滤波中来加以说明，计算机仿真结果表明了该算法具有较快的收敛速度，这为自适应复值滤波提供了一种新方法。

改进的复值快速独立分量分析算法

针对复值快速独立分量分析算法(CFastICA)对初始权值敏感且收敛速度较慢的问题,提出了改进的CFastICA算法。该算法首先利用牛顿下降因子优化牛顿迭代的收敛方向,使分离矩阵在一定程度上接近最优值,然后去除牛顿收敛因子,利用普通牛顿迭代实现分离矩阵快速收敛。仿真实验表明:提出的算法拥有和牛顿下降CFastICA同样的收敛精度,收敛时间比牛顿下降CFastICA减少了近53%,且在低SNR下,提出算法的综合收敛性能明显优于CFastICA和牛顿下降CFastICA算法。

星载AIS的复值FastICA算法改进

针对星载船舶自动识别系统(AIS)的含噪复值信号盲分离算法分离效果不佳的问题,提出了改进的复值快速独立分量分析算法(FastICA)。该改进算法针对混合信号数目大于源信号数目的超定情况,对含噪混合信号的协方差矩阵进行特征值分解,利用其噪声对应的几个较小特征值估计噪声方差,修正白化矩阵,再应用Huber M估计函数优化该算法的目标函数。实验结果表明,运用该算法信号均方误差(SMSE)变小,信干比(SIR)变大,提高了信号的分离性能;同时,优化后的目标函数使算法具有良好的稳健性。

基于CV-FISTA网络的稀疏孔径ISAR成像方法

逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)在雷达目标识别、空间监视和弹道导弹防御等领域发挥着重要作用。针对传统稀疏孔径ISAR成像算法对参数敏感和收敛速度慢的问题,提出一种基于复值快速迭代收缩阈值算法网络的稀疏孔径ISAR成像恢复方法。将加速近端梯度方法引入稀疏重构算法中,并将其迭代步骤构建为深度展开网络的隐藏层,构建初始参数相同的随机散射点和飞机散射点的数据集,将复值一维距离像作为网络的输入,利用ISAR像对应的标签对网络进行训练和验证。该方法直接处理复数数据替代传统的分实虚部两路计算方法,显著减少了计算负担。仿真实验表明,相较于传统模型驱动算法,通过对网络进行训练避免了手动调参过程,收敛速度更快,成像质量更高,而且对于特征差异较大的数据具有更好的泛化能力。