針對(duì)傳統(tǒng)獨(dú)立成分分析（independent component analysis,ICA）方法存在收斂速度慢、分離性能不高的問題,將混沌映射策略與自適應(yīng)爆炸半徑相結(jié)合,提出一種基于混沌自適應(yīng)煙花算法（chaotic adaptive fireworks algorithm,CAFWA）的盲源分離（blind source separation,BSS）方法,并應(yīng)用于雷達(dá)輻射源混合信號(hào)分選問題�；煦缬成洳呗钥梢詫⒊跏贾翟诮饪臻g內(nèi)分布更加均勻,爆炸半徑能夠根據(jù)適應(yīng)度的優(yōu)劣自適應(yīng)改變,保證了所提算法局部搜索的精度,滿足了全局搜索的多樣性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提算法可以在無噪和有噪情況下均能很好地分選觀測(cè)信號(hào),而且具有比傳統(tǒng)算法更快的收斂速度和更優(yōu)異的分選性能。 

【文章來源】：系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2020,42(11)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

無噪情況下的源信號(hào)

無噪情況下的觀測(cè)信號(hào)

無噪情況下EASI的分選信號(hào)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3475222