【摘 要】
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欠定盲信道估计是欠定盲源分离的关键组成部分，其估计精度直接影响到源信号的估计精度。本文基于稀疏假设，提出了一种新的欠定盲信道估计算法——K-Hough算法。该算法首先对观
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欠定盲信道估计是欠定盲源分离的关键组成部分，其估计精度直接影响到源信号的估计精度。本文基于稀疏假设，提出了一种新的欠定盲信道估计算法——K-Hough算法。该算法首先对观测数据进行K-means聚类，然后对每一类数据应用Hough变换，修正其聚类中心，从而提高了混合矩阵的估计精度，同时避免了Hough变换在进行峰值提取时经常遇到的峰值簇拥等问题。采用语音信号进行的仿真实验表明，K-Hough算法简单有效，并且估计精度大大优于经典的欠定盲信道估计算法。
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