针对空间互联网星地通信场景中的混叠信号分离精度不足问题,提出了基于深度学习的堆叠时域卷积网络(stacked time-domain convolutional network,Stacked-TCN)分离方法.首先,对混合信号提取编码特征表示.然后,通过时域卷积网络训练得到源信号的深层特征掩模,将每个信号源的掩模与混合信号编码特征做Hadamard乘积,得到源信号的编码特征表示.最后,使用1-D卷积,对源信号特征进行解码,得到原始波形.实验采用负的比例不变信噪比作为网络训练的损失函数,即单通道盲源分离性能的评价指标.结果 表明,Stacked-TCN方法与其他4种算法相比,所提方法具有更好的分离精度和噪声鲁棒性.
欠定盲源分离 同频干扰 单通道 时域卷积网络