单通道通信信号盲分离方法的研究

Abstract

盲信号分离（BSS）是一种进行复杂电磁环境中混叠信号综合处理的技术手段，BSS技术可以实现在不知道传输信道参数的状态之下，实现对期望信号较少的相关假设条件的处理，进行混叠信号的有效分离。单通道盲信号分离（SCBSS）技术中融合深度学习等算法，可以有效提高计算质效，增强分离性能。在海量的信息数据中构建基于信号内部的特征关系则可以获得求解。基于数据驱动方式进行处理，无需分析通信信号模型，将深度神经网络（DNN）以及深度学习（DL）进行处理，进行数据的拟合处理，实现分离，则可以弱化模型产生的影响。通过分析单通道通信信号盲分离方法，了解其存在的问题以及发展趋势，以供参考。