【摘 要】
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针对传统等变自适应分解(EASI)算法解决星载AIS复信号盲分离收敛速度慢的问题,提出了一种自适应步长学习指数EAS1算法.算法利用信号的非高斯性引出步长学习指数,使EASI算法的
【机 构】
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天津理工大学电气电子工程学院,天津,300384
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针对传统等变自适应分解(EASI)算法解决星载AIS复信号盲分离收敛速度慢的问题,提出了一种自适应步长学习指数EAS1算法.算法利用信号的非高斯性引出步长学习指数,使EASI算法的步长随步长学习指数的增大呈指数衰减.初始阶段步长较大加快了算法收敛,随着步长的减小,产生较小的稳态误差.对上述算法的批处理和自适应处理两种方式分别进行仿真,结果表明,改进算法较传统EASI算法收敛速度有所提高,且算法的自适应处理的稳态误差较传统EASI算法的自适应处理稳态误差也有所减小.
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