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La análisis de componentes independientes (ICA) es una técnica de separación ciega de fuentes (BSS) utilizada para la separación de las señales recibidas mezcladas. Los algoritmos de ICA se clasifican en algoritmos adaptativos y por lotes. Los algoritmos adaptativos funcionan bien en escenarios de variación temporal con alta complejidad computacional, mientras que los algoritmos por lotes tienen un mejor rendimiento de separación en canales cuasiestáticos con baja complejidad computacional. Entre los algoritmos por lotes, los algoritmos de ICA basados en gradientes funcionan bien, pero la selección del tamaño de paso es crítica en estos algoritmos. En este artículo se presenta un algoritmo de ICA de ascenso de gradiente con tamaño de paso adaptativo (ASS-GAICA). El algoritmo propuesto no requiere la selección del parámetro de tamaño de paso y muestra una mejora en la convergencia y el rendimiento de separación. Se utilizan diferentes criterios de evaluación de rendimiento para verificar la efectividad del algoritmo propuesto. El rendimiento del algoritmo propuesto se compara con los algoritmos FastICA y ICA adaptativo de bloque óptimo (OBAICA) para canales inalámbricos cuasiestáticos y variables en el tiempo. Se realiza una simulación sobre señales de modulación de amplitud en cuadratura (QAM) y clave de desplazamiento de fase binaria (BPSK). Los resultados muestran que el algoritmo propuesto supera a los algoritmos FastICA y OBAICA para una amplia gama de relaciones señal-ruido (SNR) y longitudes de bloque de datos de entrada.
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