【摘 要】
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在多用户通信、天线阵列信号处理等诸多实际应用中，多个源信号在传输过程中因传输信道间的耦合而发生混迭，故接收到的信号是已混合了的数据信号。由于各源信号如何混合不得而知，因此为了恢复它们，就需要根据各源信号的一些统计特性从混合的数据信号中将其分离出来。这样一个信号分离或恢复的过程就称为盲信号分离简称盲分离。盲源分离由于其在信号处理方面的广泛应用，近年来得到了飞速的发展。本文主要研究各种线性及非线性盲分
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在多用户通信、天线阵列信号处理等诸多实际应用中，多个源信号在传输过程中因传输信道间的耦合而发生混迭，故接收到的信号是已混合了的数据信号。由于各源信号如何混合不得而知，因此为了恢复它们，就需要根据各源信号的一些统计特性从混合的数据信号中将其分离出来。这样一个信号分离或恢复的过程就称为盲信号分离简称盲分离。盲源分离由于其在信号处理方面的广泛应用，近年来得到了飞速的发展。
本文主要研究各种线性及非线性盲分离算法。第一章概括介绍了盲源分离的产生背景以及其最新研究进展。第二章详细叙述了独立分量分析的基本概念并且简单介绍了基于独立分量分析的一些经典的盲源分离算法，即：相对梯度算法、快速ICA算法、EASI算法。特别地，我们对于EASI算法作出了新的推导。接着对三种经典算法就行了仿真试验并且在统一的规则下比较了各算法的性能。第三章提出了一种新的基于反馈神经网络的线性盲源分离算法，即相似性学习算法。相似性学习算法就是要计算输出信号的相似性。通过迭代算法计算修正目标矩阵C，并计算相似系数作为中止的标准。该算法可以很快地收敛到最佳值。实验证明该算法在源信号恢复方面明显优于第二章中的各经典算法。第四章首先介绍了一些常见的用于解非线性盲源分离的神经网络模型。接着详细叙述了本文的两个算法：基于多层感知器(MLP)的非线性盲源分离算法和基于径向基函数网络(RBF)的非线性盲源分离算法。我们将传统的感知器网络模型推广到L层的，大大提高了算法的性能；对RBF网络的各个参数对算法的分离结果的影响都作出了仿真和讨论。并将RBF算法与MLP算法进行了性能比较。仿真结果证明了本文提出的算法的有效性和鲁棒性。
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