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公开(公告)号：CN105162740A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510570107.4
申请日：2015-09-09
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明提供一种单通道时频重叠信号盲分离方法，包括以下步骤：步骤一，建立信号模型，将接收到的混合信号转换成由若干个高斯调幅源信号组成；步骤二，计算混合信号的联合最大似然函数，将混合信号的求解过程转化成求解多维变量参数的过程；步骤三，根据信号特性，预估各个源信号的时域中心和时宽调制参数；步骤四，计算多维变量参数的初始值；步骤五，计算多维变量参数的最优值；步骤六，计算高斯调幅源信号。本发明是一种带有预估计的混合遗传-最小值搜索算法的多维变量参数估计方法，先对源信号的时宽调制参数P和源信号的时域中心t0进行预估计，然后再将遗传算法和最小值搜索算法混合计算其它参数，这样提高收敛速度和计算精度。
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公开(公告)号：CN105262506A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510570687.7
申请日：2015-09-09
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04B1/7163
Abstract: 本发明提供一种时频重叠高斯调幅通信信号分离方法，包括以下步骤：步骤一，建立信号模型，将接收到的混合信号转换成由若干个高斯调幅源信号组成，将混合信号的求解过程转化成求解多维变量参数的过程；步骤二，采用遗传算法计算出多维变量参数的初始值；步骤三，采用最小值搜索法计算出多维变量参数的最优值；步骤四，根据多维变量参数的最优值计算出各个源信号。能有效地实现单通道时频重叠高斯调幅通信信号的分离，该方法是先建立高斯调幅通信信号模型，求出所需要估计参数的初始值，利用该方法搜索到各个所需估计参数的最优值，根据得到的最优值恢复出各个高斯调幅源信号。
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公开(公告)号：CN105262506B
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201510570687.7
申请日：2015-09-09
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04B1/7163
Abstract: 本发明提供一种时频重叠高斯调幅通信信号分离方法，包括以下步骤：步骤一，建立信号模型，将接收到的混合信号转换成由若干个高斯调幅源信号组成，将混合信号的求解过程转化成求解多维变量参数的过程；步骤二，采用遗传算法计算出多维变量参数的初始值；步骤三，采用最小值搜索法计算出多维变量参数的最优值；步骤四，根据多维变量参数的最优值计算出各个源信号。能有效地实现单通道时频重叠高斯调幅通信信号的分离，该方法是先建立高斯调幅通信信号模型，求出所需要估计参数的初始值，利用该方法搜索到各个所需估计参数的最优值，根据得到的最优值恢复出各个高斯调幅源信号。
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公开(公告)号：CN105162740B
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201510570107.4
申请日：2015-09-09
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明提供一种单通道时频重叠信号盲分离方法，包括以下步骤：步骤一，建立信号模型，将接收到的混合信号转换成由若干个高斯调幅源信号组成；步骤二，计算混合信号的联合最大似然函数，将混合信号的求解过程转化成求解多维变量参数的过程；步骤三，根据信号特性，预估各个源信号的时域中心和时宽调制参数；步骤四，计算多维变量参数的初始值；步骤五，计算多维变量参数的最优值；步骤六，计算高斯调幅源信号。本发明是一种带有预估计的混合遗传‑最小值搜索算法的多维变量参数估计方法，先对源信号的时宽调制参数P和源信号的时域中心t0进行预估计，然后再将遗传算法和最小值搜索算法混合计算其它参数，这样提高收敛速度和计算精度。
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