基于多尺度融合神经网络的同频同调制单通道盲源分离算法

打开文本图片集

摘 要：针对单通道条件下同频同调制混合信号分离时存在的计算复杂度高、分离效果差等问题，提出一种基于时域卷积的多尺度融合递归卷积神经网络（recursive convolutional neural network， RCNN），采用编码、分离、解码结构实现单通道盲源分离。首先，编码模块提取出混合通信信号的编码特征;然后，分离模块采用不同尺度大小的卷积块以进一步提取信号的特征信息，再利用1×1卷积块捕获信号的局部和全局信息，估计出每个源信号的掩码;最后，解码模块利用掩码与混合信号的编码特征恢复源信号波形。（剩余17184字）