基于编码信息的RLS-RPSP算法在单通道盲信号分离中的应用

结合编码信息的单通道盲信号分离改进算法 单通道盲信号分离（Single Channel Blind Signal Separation，SCBSS）是指接收机从单一的信道中接收到多路调制信号的线性组合，并仅通过这路混合信号恢复出其中包含的各个信号成分。SCBSS算法主要分为独立分量分析（Independent Component Analysis，ICA）、基函数法、稀疏分解法和多参数联合估计法等。在发送信号序列和信道参数均未知的情况下，多参数联合估计实现SCBSS的效果是较佳的。多参数联合估计的主要方法包括粒子滤波算法和PSP（Per-Survivor Processing）算法。 然而，粒子滤波算法的复杂性却在一定程度上加大了硬件实现的难度，因此，在PSP的基础上，涂世龙等人提出了基于M-PSP的利用编码信息的单通道盲分离算法，重点研究了状态格图的构建、分枝度量的计算和信道响应的跟踪，并通过仿真验证了算法的可行性。 本文提出的RLS-RPSP算法，是在基于LMS跟踪的M-PSP算法框架下，提出的一种能减小计算复杂度的新算法。该算法利用多路RLS收敛速度快的特点，通过分段设置幸存路径数来保留幸存路径，既能实现对多路信道响应的同步跟踪，又无需对初始响应作任何粗估计。理论分析和仿真结果表明，在具有近似相同的误码率性能情况下，不论非时变或时变信道，新算法相比LMS跟踪下的M-PSP算法，至少能降低一半的运算复杂度。 本文的贡献在于： 1. 提出了RLS-RPSP算法，实现了对多路信道响应的同步跟踪，无需对初始响应作任何粗估计。 2. 通过仿真验证了新算法的可行性，并证明了新算法相比LMS跟踪下的M-PSP算法，至少能降低一半的运算复杂度。 本文的研究结果对于单通道盲信号分离领域具有重要的理论和实践价值，为未来在该领域的研究和应用提供了新的思路和方法。 在SCBSS算法中，信道参数的估计是非常重要的一步。由于信道参数的不确定性，SCBSS算法需要能够适应信道参数的变化，否则将无法正确地分离信号。因此，SCBSS算法需要具备自适应性和鲁棒性。 在实际应用中，SCBSS算法可以应用于多种领域，如通信系统、信号处理、图像处理等。例如，在通信系统中，SCBSS算法可以用于信道估计和信号分离，以提高通信系统的可靠性和容量。在信号处理中，SCBSS算法可以用于信号 denoising 和信号分离，以提高信号的质量和可靠性。 本文提出的RLS-RPSP算法为单通道盲信号分离领域提供了一种新的解决方案，能够降低计算复杂度，提高算法的效率和鲁棒性，为未来在该领域的研究和应用提供了新的思路和方法。