【摘 要】
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针对星载船舶自动识别系统（AIS）的含噪复值信号盲分离算法分离效果不佳的问题,提出了改进的复值快速独立分量分析算法（FastICA）。该改进算法针对混合信号数目大于源信号数目的超
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针对星载船舶自动识别系统（AIS）的含噪复值信号盲分离算法分离效果不佳的问题,提出了改进的复值快速独立分量分析算法（FastICA）。该改进算法针对混合信号数目大于源信号数目的超定情况,对含噪混合信号的协方差矩阵进行特征值分解,利用其噪声对应的几个较小特征值估计噪声方差,修正白化矩阵,再应用Huber M估计函数优化该算法的目标函数。实验结果表明,运用该算法信号均方误差（SMSE）变小,信干比（SIR）变大,提高了信号的分离性能;同时,优化后的目标函数使算法具有良好的稳健性。
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