一种基于改进粒子滤波算法的盲信号分离  

Blind Signal Separation based on Improved Particle Filter Algorithm

作　　者：朱艳萍[1,2] 宋耀良[1,2] 徐茂格[1,2] 

机构地区：[1]南京信息工程大学,南京210044 [2]南京理工大学,南京210044

出　　处：《火力与指挥控制》2010年第9期189-192,共4页Fire Control & Command Control

基　　金：南京信息工程大学科研基金(20070010);教育部博士点基金资助项目(200802880014)

摘　　要：提出把粒子滤波算法应用于信号的盲分离,采用Rao-Blackwellisaion策略减少状态空间抽样维数,引入可逆的跳马尔科夫链蒙特卡洛方法(RJMCMC)有效地抽样不同维数的参数子空间,并采用了基于Epanechnikov核的建议分布。仿真结果表明该算法能够在线跟踪信号源个数的变化并且具有较好的分离性能。Particle filtering is proposed to solve the blind sources separation incorporated Rao-Blackwellisaion strategy,combined Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo method（RJMCMC）and introduced the Epanechnikov kernel based propose distribution.Simulation results demonstrate that the proposed algorithm can effectively track the number dynamics of the source and has good separation performance.

关 键 词：盲分离 粒子滤波 RJMCMC 

分 类 号：TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]