【摘 要】
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传感器网络中的节点带宽等资源受限，使得在设计盲信号处理方法时需考虑信号量化等因素，而量化噪声的引入使得整体噪声复杂且未知。针对传感器网络中噪声统计特性未知的情况，提出
【基金项目】
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广东省普通高校国际暨港澳台合作创新平台及国际合作重大项目(2015KGJHZ027)
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传感器网络中的节点带宽等资源受限，使得在设计盲信号处理方法时需考虑信号量化等因素，而量化噪声的引入使得整体噪声复杂且未知。针对传感器网络中噪声统计特性未知的情况，提出了一种基于容积点变换和代价参考粒子滤波的盲信号提取方法。在滤波过程中，采用容积点变换可获得较为准确的预测粒子，通过用户自定义的权值映射规则可以实现粒子的更新和重采样，减少了算法对噪声和源信号统计特性的依赖。实验结果表明该方法可实现对源信号的有效提取，在噪声统计特性未知时的提取性能要优于其他方法。
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