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作者：胡凯;李程;于淼;杨旭;施育鑫;
单位：南京信息工程大学电子与信息工程学院;国防科技大学第六十三研究所;
摘要：盲源分离(Blind Source Separation, BSS)抗干扰技术利用通信信号和干扰信号的统计特性差异进行信号分离，可在不增加频谱资源的条件下提高通信抗干扰能力。BSS算法涉及大量矩阵运算，而通信抗干扰对分离实时性要求较高，因此工程实践中通常采用数字信号处理器(Digital Signal Processor, DSP)高性能硬件平台实现分离算法。基于美国德州仪器公司DSP的分离算法较为多见，但在国产DSP平台上实现低时延BSS算法则具有更加重要的意义。提出对复值观测信号的实部和虚部分别进行BSS的方法，将算法分解为高阶累积量计算、分离矩阵估计及信号分离等功能模块，从代码、编译和访存3个方面进行算法优化，基于FT-M6678平台进行有效性验证和性能测试。结果表明，在干信比(Jamming-to-Signal Ratio, JSR)为36 dB时，分离通信信号与源通信信号的相关系数仍高于0.9,且算法时延降低约97.7%。
关键词：盲源分离;;通信抗干扰;;国产数字信号处理器;;联合近似对角化;;低时延
基金资助：国家社会科学基金(2022-SKJJ-B-112)~~
