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针对传统独立分量分析（ICA）方法对时变信道跟踪能力较差的问题，提出了一种时变混合共轭梯度盲提取算法。该算法有效利用了各源信号的时序结构差异，仅利用其二阶统计量解决了具有不同功率谱密度的信号的分离，而无须估计信号的概率密度和计算高阶累积量，减少了运算的复杂度并可用于杂系信号混合的盲分离问题；同时，算法利用仅具有一个全局最优解的凸代价函数，采用计算简单并具有较好数值表现的自适应共轭梯度算法进行迭代，获得了更快的收敛速度和更好的稳定性能。仿真结果表明，该算法与传统 ICA 算法相比，具有对时变系统更好的跟踪能