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多通道AIS盲信号分离技术研究

摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景及研究意义第9-11页
        1.1.1 AIS研究背景第9-10页
        1.1.2 课题研究意义第10-11页
    1.2 多通道盲信号分离的发展和研究现状第11-12页
    1.3 论文结构安排及创新点第12-14页
        1.3.1 论文的结构安排第12-13页
        1.3.2 论文创新点第13-14页
第二章 多通道盲信号分离理论与技术第14-26页
    2.1 多通道盲信号分离模型第14-15页
        2.1.1 线性瞬时混合信号模型第14页
        2.1.2 卷积混合信号的模型第14-15页
        2.1.3 非线性混合信号模型第15页
    2.2 盲信号分离的约束条件和不确定性第15-17页
        2.2.1 盲信号分离的约束条件第15-16页
        2.2.2 盲信号分离的不确定性第16-17页
    2.3 分离准则第17-21页
        2.3.1 高阶累积量的准则第17-18页
        2.3.2 最小互信息量准则第18-19页
        2.3.3 信息极大化准则第19-20页
        2.3.4 非高斯最大化准则第20-21页
        2.3.5 极大似然准则第21页
    2.4 经典盲信号分离算法第21-24页
        2.4.1 快速ICA算法(FastICA)第21-22页
        2.4.2 信息最大化算法(Infomax)第22-23页
        2.4.3 联合对角化算法(JADE)第23-24页
    2.5 评价准则第24-25页
    2.6 本章小结第25-26页
第三章 基于二阶统计量的AIS信号盲提取第26-40页
    3.1 二阶盲辨识算法第26-28页
    3.2 基于累积相关量的AIS信号盲提取第28-33页
        3.2.1 累积自相关量及其特性第28-31页
        3.2.2 人工蜂群算法优化算法第31-32页
        3.2.3 消源法第32-33页
        3.2.4 算法流程第33页
    3.3 仿真分析第33-38页
        3.3.1 频偏对算法性能影响第33-34页
        3.3.2 累计步数对算法性能影响第34-36页
        3.3.3 不同优化算法性能比较第36-37页
        3.3.4 不同目标函数性能比较第37页
        3.3.5 不同盲分离算法性能比较第37-38页
    3.4 本章小结第38-40页
第四章 基于噪声抑制的AIS复值FASTICA算法第40-54页
    4.1 基于FASTICA的复值盲信号分离算法第40-44页
        4.1.1 复数信号的峭度第40-41页
        4.1.2 复值峭度最大化算法第41-42页
        4.1.3 复值FastICA算法第42-44页
    4.2 基于增维噪声抑制的复值FASTICA算法第44-49页
        4.2.1 含噪复值FastICA算法第44-46页
        4.2.2 增维白化去噪第46-48页
        4.2.3 算法流程第48-49页
    4.3 仿真分析第49-53页
    4.4 本章小结第53-54页
第五章 基于自适应步长的EASI复值AIS盲分离第54-62页
    5.1 EASI算法原理第54-55页
    5.2 基于自适应步长学习指数的EASI算法第55-57页
    5.3 仿真分析第57-61页
    5.4 本章小结第61-62页
第六章 总结与展望第62-64页
    6.1 总结工作第62页
    6.2 展望第62-64页
参考文献第64-69页
发表论文和科研情况说明第69-70页
致谢第70页

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