基于FastICA的低信噪比雷达信号分选算法
来源期刊:东北大学学报(自然科学版)2019年第11期
论文作者:王彬 高冰 谷沛尚 辛凤鸣
文章页码:1555 - 1560
关键词:独立分量分析(ICA);盲源分离;信号分选;快速ICA;同步累加平均降噪;
摘 要:针对传统的基于参数的信号分选系统已无法适应当前复杂情况下的雷达信号分选问题,将基于独立分量分析(ICA)的盲源分离算法引入雷达信号分选算法.快速ICA(Fast ICA)算法结合了定点迭代和非高斯最大化算法,具有稳定性好、收敛速度快、计算量小等优点.但该算法对噪声非常敏感,无法在低信噪比情况下进行信号分选.针对这一缺点,引入同步累加平均降噪算法,并结合信号均衡、平滑处理进行改进,使得新算法在低信噪比情况下对雷达信号进行分选.仿真表明改进后的算法在低信噪比情况下具有良好的分选效果,并保留了原算法的优点.
王彬,高冰,谷沛尚,辛凤鸣
东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院
摘 要:针对传统的基于参数的信号分选系统已无法适应当前复杂情况下的雷达信号分选问题,将基于独立分量分析(ICA)的盲源分离算法引入雷达信号分选算法.快速ICA(Fast ICA)算法结合了定点迭代和非高斯最大化算法,具有稳定性好、收敛速度快、计算量小等优点.但该算法对噪声非常敏感,无法在低信噪比情况下进行信号分选.针对这一缺点,引入同步累加平均降噪算法,并结合信号均衡、平滑处理进行改进,使得新算法在低信噪比情况下对雷达信号进行分选.仿真表明改进后的算法在低信噪比情况下具有良好的分选效果,并保留了原算法的优点.
关键词:独立分量分析(ICA);盲源分离;信号分选;快速ICA;同步累加平均降噪;