杨 贤，陈卫东，解 静

(中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北石家庄 050081)

0 引言

盲信号分离是近年来阵列信号处理领域的研究热点，广泛应用于语音分离与识别、雷达信号处理和声纳信号处理、电子对抗等。基于多数通信信号具有的恒模特性发展起来的恒模盲分离算法［1－3］是一种比较著名的迭代型算法。恒模算法(Constant Modules Algorithm，CMA)首先由 D.Godard 提出［4］，随后Agee于1986年提出了一种具有快速收敛特性的算法一最小二乘恒模算法(Least Square Constant Modules Algorithm，LSCMA)［5－6］，取得了很好的效果。恒模算法利用发送信号的幅度统计特性来调整权系数，使得输出信号的幅度保持恒定，具有计算复杂度低、收敛速度快、不受收敛步长的影响和对阵列模型的偏差不敏感等显著的优点，能够方便地用在通信环境中。利用最小二乘恒模盲分离算法并结合均匀线阵的特点对混合矩阵进行修正，可以达到改善算法分离性能的目的。

1 接收阵列模型

如图1所示，考虑均匀线阵接收系统，阵列天线的个数为N，以阵元1为参考阵元，各阵元间距为d，为入射信号最高频率对应波长的一半(为避免相位模糊)。空间有M个中心频率为f1，f2，…，fM的窄带信号源，入射角分别为 θ1，θ2，…，θM，则阵列输出信号为:

式中，阵列输出信号 X(t)=［x1(t)，x2(t)，…xN(t)］T;源信号 S(t)= ［s1(t)，s2(t)，…sM(t)］T;N(t)为服从正态分布的复高斯白噪声。

图1 均匀线阵接收模型

混合矩阵A为:

式中，ωm=2πfm，为第m个信号的角频率;τm=dsinθm/c，为该信号到达相邻天线阵元的时延差，θm为相应的入射角，c为光速。

2 最小二乘恒模盲分离算法

2.1 算法分析

最小二乘恒模算法利用扩……