【摘 要】
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单通道信号盲分离技术一直是现代信号处理领域的研究热点。基于逐幸存路径处理(Per-Survivor Processing,PSP)的盲分离算法,能从混合信号中估计出2路发送的符号序列,缺点是计算复杂度很高。从降低算法复杂度的角度,提出了一种基于双向循环神经网络的分离方法,经过端到端的学习,可以直接从2路同频调制信号单通道混合信号中分离出2路源信号。对于超过网络输入长度的序列,提出了前后额外截取的策略,解决了每块数据在开始和结束时产生高错误率的问题。在不降低分离性能的情况下,该方案的计算复杂度低于PSP算法
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单通道信号盲分离技术一直是现代信号处理领域的研究热点。基于逐幸存路径处理(Per-Survivor Processing,PSP)的盲分离算法,能从混合信号中估计出2路发送的符号序列,缺点是计算复杂度很高。从降低算法复杂度的角度,提出了一种基于双向循环神经网络的分离方法,经过端到端的学习,可以直接从2路同频调制信号单通道混合信号中分离出2路源信号。对于超过网络输入长度的序列,提出了前后额外截取的策略,解决了每块数据在开始和结束时产生高错误率的问题。在不降低分离性能的情况下,该方案的计算复杂度低于PSP算法
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