生物信息学

更新时间:2024-03-17 作者:用户投稿原创标记本站原创 点赞:19044 浏览:90100

级本科毕业设计(论文)开题报告表

学号:姓名:学院:专业:学位论文题目基于盲源分离的无线通信系统仿真学位论文题目来源:1.科研2.生产3.教学(含实验)4.其它

(在选项上打勾选择)学位论文成果形式:1.硬件2.硬件+软件3.软件4.纯论文

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学位论文研究

内容

一、论文题目概述

盲源分离是指在信号的理论模型和源信号无法精确获你知的情况下,如何从混迭信号(观测信号)中分离出各源信号的过程.盲源分离的目的是求得源信号的最佳估计.

二、研究的现实意义

盲源信号分离是一种功能强大的信号处理方法,在生物医学信号处理,阵列信号处理,语音信号识别,图像处理及移动通信等领域得到了广泛的应用.盲源分离(BSS:Blindsourceseparation),是信号处理中一个传统而又极具挑战性的问题,BSS指仅从若干观测到的混合信号中恢复出无法直接观测的各个原始信号的过程,这里的"盲",指源信号不可测,混合系统特性事先未知这两个方面.在科学研究和工程应用中,很多观测信号都可以看成是多个源信号的混合,例如要从雷达接收到的混迭信号中分辨出各个具体信号的信息,再如要从人体中产生的信号中分辨出心电波,脑电波的信息等,都需要用盲源信号分离技术.

三、研究现状及发展态势

盲源分离是最近十几年发展起来的新研究领域,是在知其少量或完全未知先验信息情况下提取源信号的信号处理方法,特别适用于通信侦察领域.盲源分离模型按照传输信道混合特性的不同,可分为线性瞬时模型,线性卷积模型,非线性模型等,根据观测信号向量个数大于,等于和小于源信号向量个数的情况,可分为超定,适定和欠定模型等.目前相对成熟的盲源分离技术是基于线性瞬时模型的三种盲源分离方法:批处理,自适应和逐次提取.未来的研究热点是卷积模型,欠定模型等算法研究及如何提高算法性能等方面.

四、拟研究的任务

结合盲源分离建立CDMA,OFDM系统盲源分离模型,利用固定算法和优化梯度算法优化设计分离代价函数,其最优解为期望信息的盲提取.通过Matlab仿真分析盲提取性能.

五、拟解决的关键问题和最终目标

本次研究需解决的关键问题是如何合理的设计出分离代价函数.最终目标是提出一种代价函数优化方法,使抗干扰能力提升1-2dB

六、拟研究的盲源分离数学理论基础

(I)盲源分离矩阵理论:设有n个未知源信号构成一个列向量S(t),再设H是一个m*n维矩阵,通常称为混合矩阵.X(t)是由m个观测信号所构成的列向量.m*n维矩阵W是需要求解的分离矩阵,Y(t)是重构的源信号.观测信号X(t)等于H×S+N.观测信号X(t)通过分离矩阵W得到输出信号Y(t),Y(t))模型线性瞬时模型,线性卷积模型

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