苏巧
- 作品数：5 被引量：6H指数：1
- 供职机构：解放军理工大学通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信文化科学更多>>
- 有界混合信号的快速分离算法被引量：1
- 2016年
- 为从有界混合信号中分离出源信号,提出一种检测和移除稳态波动的有界成分分析算法。该算法基于信号集合紧性和笛卡尔可分性的假设,在不考虑源信号估计的幅度、排列和相位不确定性的条件下,完成独立源和非独立源的分离,对学习曲线的稳态波动首先利用曲线稳态处的相关性进行检测,再使用变步长迭代的方法移除学习曲线的稳态波动,并给出算法停止准则,从而提高算法收敛速度和分离精度。仿真结果表明,该算法能有效分离相关源和非相关源信号,且无论是在无噪声或有噪声的条件下,相对于现有的有界成分分析算法收敛速度更快,精度更高。
- 苏巧沈越泓徐鹏程
- 关键词：盲源分离
- WSDM中卷积混合模型下的一种时域快速分离算法
- 2017年
- 无线信道统计复用(Wireless Statistic Division Multiplexing,以下简称WSDM)是一种允许在无线信道上同时同频传输多路信号的复用技术。针对卷积混合模型下的WSDM技术运用,提出了一种时域快速分离算法。算法首先利用时域盲解卷积算法,将带噪声的卷积混合模型转化为无噪声的线性瞬时混合模型,然后根据得到的线性瞬时混合模型,采用一种基于峭度差值变化的变步长等变自适应分解(EASI)算法分离混合信号。仿真结果表明,与传统的固定步长算法和变步长算法相比,所提算法在卷积混合模型下拥有更快的收敛速度和更准确的信号分离效果。
- 许钧南沈越泓苏巧
- 关键词：EASI算法
- 基于神经网络的含噪动态源分离算法被引量：4
- 2018年
- 针对含噪声且源信号数目动态变化条件下的混合信号分离问题进行了研究,提出了一种新型在线盲源分离算法,该算法包括两部分:一是基于最小描述长度(MDL)的动态源数目估计算法,该算法能实时精确地估计出瞬时源数目;另一个是基于偏差去除的变步长神经网络算法,该算法采用前馈神经网络结构,在学习准则中加入了相应于噪声的偏差去除项,并在此基础上给出了变步长策略。仿真实验表明,新型算法在含噪静态源和动态源中都具有优异的分离性能,并且优于现存的针对动态源的盲源分离算法。
- 苏巧魏以民沈越泓
- 关键词：盲源分离自适应神经网络
- 一种新型军事无线通信抗干扰系统
- 2016年
- 针对信息化战争复杂的无线通信环境,提出了一种新型的军事无线通信抗干扰系统,该系统具有极强的抗干扰、抗截获的能力,能够满足信息化战争对无线通信高质量、高保密性的要求.
- 苏巧沈越泓
- 关键词：信息化战争WSDM
