盲信号分离的模糊神经网络方法研究

针对信号源个数动态变化、卷积混合信道以及非平稳背景噪声下的盲信号分离问题，研究模糊神经网络方法的工作机理，提出输出分量之间相关性的测度准则，确定模糊隶属度函数，设计模糊规则推理系统，使神经网络的权值学习具有在线学习能力，从而适应环境变化。这种方法可用于移动通信及雷达等的信号检测，具有重要的理论意义和广泛的应用前景。