基于峰度自然对数最大化与奇异值分解的超定盲信号分离

摘要

提出了一种多个信号源的超定盲信号分离算法,该方法利用奇异值分解来确定信号源的个数,并把天线阵的接收数据影射到正交的信号子空间中进行降维处理,再通过峰度自然对数最大化准则,对多个信号源按峰度减少的顺序依次进行分离.学习速率用非线性函数进行调节,避免了人为选取不当而导致的算法发散.该算法收敛速度快,且有较强的稳健性.计算机仿真验证了算法的有效性.