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近年來，線性混合信號的盲分離技術在許多信號處理領域中被廣泛應用，如語音信號、聲樂信號、生物醫(yī)學信號、圖像信號、地震信號等。典型情況下，觀測信號是一組傳感器的輸出，其中每個傳感器接收到的是源信號的不同線性組合。然而，當前國際上正在興起的一個重要研究方向是僅利用一個傳感器的觀測信號來分離出其中的各個源信號，這種分離稱為單通道盲信號分離。
針對非合作接收的單通道同頻數(shù)字調(diào)制混合信號，提出一種基于Gibbs采樣的分離算法。該算法利用統(tǒng)計的方法獲得未知符號序列概率密度的隨機樣本，運算復雜度隨信道階數(shù)的增加不呈指數(shù)增長。重點研究了基于單符號對、多符號對的分離算法和信道響應的跟蹤，并對Gibbs分離算法和PSP分離算法的性能進行了詳細的分析比較。仿真結果表明，針對2路QPSK調(diào)制的混合信號，在與/=4時的PSP算法具有近似分離性能的同時，Gibbs分離算法可使復雜度降低近17倍。
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