在无线传感器网络中，终端处理器接收的信号通常是复杂的单通道混合混沌信号。工程部门需要从混合信号中分离出有用信号，以进行下一次传输分析。 由于混沌信号是非线性且不可预测的，因此传统的盲分离算法无法有效地分离混沌信号。 为了解决这些问题，基于粒子滤波估计算法，提出了扩展卡尔曼粒子滤波算法（EPF）和无味卡尔曼粒子滤波算法（UPF），以解决混沌信号的单通道盲分离问题。 混合不同强度的混沌信号执行盲源分离。 使用不同的评估指标进行实验并分析性能。 结果表明，该算法有效地分离了混合混沌信号。