【摘 要】
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针对非合作接收PCMA信号盲分离问题,提出一种遗传改进粒子滤波算法(Improved Particle Filtering based on Genetic Algorithm,GA-IPF).该算法以粒子滤波的算法框架为基础,建
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院半导体研究所,中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心,半导体神经网络智能感知与计算技术北京市重点实验室
【基金项目】
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中国科学院战略性先导科技专项(A类)(XDA18040400),中国科学院国防科技创新基金项目(CXJJ-17-M152),国家自然科学基金(61701473),北京市科技计划项目(Z181100001518006),中国科学院STS计划(KFJ-STS-ZDTP-070)
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针对非合作接收PCMA信号盲分离问题,提出一种遗传改进粒子滤波算法(Improved Particle Filtering based on Genetic Algorithm,GA-IPF).该算法以粒子滤波的算法框架为基础,建立多个状态空间分布以逼近真实后验概率密度;同时引入遗传算法替代重采样产生新粒子,增加粒子多样性,避免了重采样过程中的粒子耗尽问题.仿真实验表明,该算法载噪比为9 dB时,分离准确率达到95%,与QRD-M Gibbs等算法相比,信号捕获能力提高4 dB,且算法复杂度降低近60%.
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