[发明专利]提高自然梯度算法收敛速度的MIMO-OFDM信号盲分离方法

摘要

本发明公开了一种提高自然梯度算法收敛速度的MIMO‑OFDM信号盲分离方法，首先，结合ICA理论，对Flexible ICA算法在ICA预处理约束下做出了改进，得出改进迭代算法；然后，结合BP神经网络反馈思想，利用分离误差，给出一种基于分离误差自适应反馈调节迭代步长的方法；最后从分离矩阵的收敛性、迭代次数和分离误差三个方面给出算法迭代的综合终止判据。与现有技术相比，本发明方法在结合MIMO‑OFDM系统特性的基础上，兼顾了收敛速度和分离精度的要求，取得了有效的分离效果。

主权项

1.一种提高自然梯度算法收敛速度的MIMO‑OFDM信号盲分离方法，其特征在于，包括如下步骤：首先，对Flexible ICA算法在ICA预处理约束下做出了改进，得到新的迭代公式其中，W为分离矩阵，η(n)为学习步长，x为预处理后的观测信号，为激励函数，n为表示当前迭代次数；然后，基于所述新的迭代公式进行分离迭代，并利用分离误差自适应地调整迭代学习步长；所述分离误差为其中，I是单位向量，为二范数；所述利用分离误差自适应地调整迭代学习步长为，η(n+1)＝α(n)η(n)，其中，其中，β是调节收敛速度的常量参数且0＜β＜1；γ是调节分离精度的常量参数且0＜γ＜1；最后，从分离矩阵的收敛性、迭代次数和分离误差三方面判断是否满足终止条件，若满足则结束迭代，得出分离信号。