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一种充分利用变量结构的解卷积 混合盲源分离新方法 总被引:2,自引:1,他引:1
针对卷积混合盲源分离问题,提出一种基于接收信号不同延时下自相关矩阵组的联合块内对角化方法.为了求解表征联合块内对角化近似程度的基于最小二乘的三二次代价函数,给出基于梯度下降法的三迭代算法.该算法在充分利用混迭矩阵的块Toeplitz结构和源信号相关矩阵的块内对角化结构的基础上,交替估计代价函数中的三组待定参数,搜索代价函数最小点,从而得到混迭矩阵的估计,实现信道的盲均衡和源信号的盲分离.分析了三迭代算法的收敛性能,证明即使存在估计误差时,该算法依然全局渐进收敛.仿真结果表明,与其他经典的两步算法相比,提出的一步算法能够更好地估计混迭矩阵并恢复出源信号,有效地解决了卷积混合盲源分离问题. 相似文献
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本文回顾了一些最新的求解非线性盲源分离问题的神经网络算法.其中,对于多层感知器网络、径向基函数网络、多项式网络尤其关注.为了从非线性混叠信号中分解出唯一的源信号解,需要给神经网络加上一系列的限制.提出了三种结构限制的独立分量分析混合模型,接着讨论了加在源自交叉熵的原始代价函数上的额外的信号约束. 相似文献
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文献[1]提出的最优加权空间平滑技术可以使相干源存在时的信源协方差矩阵恢复为对角阵.由于文献[1]中导出的最优权矩阵是空间信源方位的函数矩阵,本文利用最优加权空间平滑后阵列协方差矩阵的Toeplitz性,构造了一个全新的优化拟合的代价函数,并基于此提出了一种相干源方位估计的新算法.与文献[1]不同,算法的实现不需要方位估计的先验知识和协方差矩阵的去噪预处理.分辨性能的蒙特卡罗仿真实验表明,新算法对空间相干信源的分辨性能优于常规的空间平滑算法和最大似然算法,在小阵列和信源空间间隔较近时,算法的优越性尤为突出. 相似文献
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一种基于逼近线性空间的盲信号分离方法 总被引:1,自引:0,他引:1
文章结合目标函数,给出了一种非线性混叠信号盲分离算法,含噪混合信号之间的关系构造了动态的目标函数状态一空间。该函数的特点是多变量,过程和观测噪声不限于高斯分布,是解决该问题的有效方法,从而把非线性混叠信号盲分离问题转化为参数空间的线性混叠信号盲分离问题。在目标函数空间中,也可应用多次分离对信号进行分离。该算法收敛精度较高,稳定性好。 相似文献
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针对卷积盲分离问题,利用源信号之间相互独立的性质,提出一种基于单分量提取的联合块对角化算法依次估计各源信号对应的传输信道,以实现源信号分离.利用白化后观测数据相关矩阵的酉正交块对角化结构,改进最小二乘代价函数,将原函数中关于传输矩阵的四次函数转换为一组相互独立的子代价函数.每个子代价函数为三组待定参数的二次函数,用于估计一个独立信号块到达接收阵的子混迭矩阵.提出单分量提取的联合块对角化算法,交替估计各子代价函数中的三组待定参数,得到子信道混迭矩阵的估计,实现源信号的分离.实验结果表明,与经典的类Jacobi算法相比,所提算法收敛步骤大约减少20步,且收敛性能提高至少3dB,可快速有效地解决卷积盲分离问题. 相似文献
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针对星载船舶自动识别系统( AIS )的含噪复值信号盲分离算法分离效果不佳的问题,提出了改进的复值快速独立分量分析算法( FastICA)。该改进算法针对混合信号数目大于源信号数目的超定情况,对含噪混合信号的协方差矩阵进行特征值分解,利用其噪声对应的几个较小特征值估计噪声方差,修正白化矩阵,再应用Huber M估计函数优化该算法的目标函数。实验结果表明,运用该算法信号均方误差( SMSE)变小,信干比( SIR)变大,提高了信号的分离性能;同时,优化后的目标函数使算法具有良好的稳健性。 相似文献
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带源个数估计的BPSK信号盲分离算法 总被引:2,自引:0,他引:2
目前盲分离研究已有算法众多,但有关数字信号或有限字符集的盲分离研究尚不多见,而带源个数估计的此类盲分离算法更鲜有涉及。针对这类问题,该文提出了一种新颖的BPSK数字信号的盲分离算法,首先由接收到的观测信号的特征,在无噪和有噪情况下分别给出了估计源信号的数目算法;然后再利用观测信号之间的关系估计出混叠矩阵,并在算法中给出了证明。通过估计的混叠矩阵即可恢复得到分离信号,此时得到的分离信号与源信号或者顺序发生了交换,或者产生了符号之间的差别,但并不影响盲分离。最后的仿真结果显示了该文提出的算法在估计混叠矩阵以及最后恢复源信号上都是非常成功,也表明了此算法的可行性和优异性能。 相似文献
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针对现有的独立成分分析法分离混合混沌信号精度不理想的问题,提出了一种新的混沌信号盲分离方法。该方法以求解最优解混矩阵为目标,利用峭度构造目标函数,将混沌信号的盲源分离转化为一个优化问题,并用萤火虫算法求解。同时,通过预白化和正交矩阵的参数化表示降低优化问题的维数,能有效提高分离精度。仿真结果表明,无论是处理混合的混沌映射信号还是混合的混沌流信号,该方法都能快速收敛,并且其分离精度在各项实验中都优于独立成分分析法等现有的盲源分离方法。 相似文献
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将秩一非负矩阵分解应用于盲源分离问题,把基于欧式距离的目标函数转化成二次函数的形式;施加稀疏性约束和正交性约束保证信号可分离性;利用二次函数的性质分别推得混合矩阵和源信号的迭代公式,从而得到一种基于秩一分解的快速NMF盲源分离算法(NMF-R1)。分析得到一次迭代更新NMF-R1算法比传统NMF盲源分离算法(NMF-BM)所需乘法次数少约30%,NMF-R1算法无矩阵求逆运算,NMF-BM算法还需2次矩阵求逆运算。图像信号的超定和欠定盲源分离仿真结果表明,NMF-R1算法都能分离出源信号, NMF-BM算法只能分离超定混合信号;NMF-R1算法与NMF-BM算法比,分离性能好、收敛速度快。 相似文献
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《IEEE transactions on circuits and systems. I, Regular papers》2006,53(10):2287-2298
This paper presents a gradient-based method for simultaneous blind separation of arbitrarily linearly mixed source signals. We consider the regular case (i.e., the mixing matrix has full column rank) as well as the ill-conditioned case (i.e., the mixing matrix does not have full column rank). We provide one necessary and sufficient condition for the identifiability of simultaneous blind separation. According to our identifiability condition and the existing general identifiability condition, all source signals are separated into two categories: separable single sources and inseparable mixtures of several single sources. A sufficient condition is also derived for the existence of optimal partition of the mixing matrix which leads to a unique maximum set of separations. One sufficient condition is proved to show that each maximum partition of the mixing matrix corresponds to a unique class of separated signals and as a result we can determine the number of maximum partitions from the classes of outputs under different separation matrices. For sub-Gaussian or super-Gaussian source signals, a cost function based on fourth-order cumulants is introduced to simultaneously separate all separable single sources and all inseparable mixtures. By minimizing the cost function, a gradient-based method is developed. Finally, simulation results show the effectiveness of the present method. 相似文献
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基于FastICA的混合音频信号盲分离 总被引:2,自引:0,他引:2
独立成分分析(ICA)作为一种有效的盲源分离技术已成为信号处理领域的热点,它以非高斯源信号为研究对象,在统计独立的假设下,对多路观测到的混合信号进行盲信号分离。为了提高算法的收敛速度和稳态精度,介绍了独立成分分析的基本原理,以及利用FastICA算法进行信号分离的理论依据,引入了改进的非线性函数,运用Matlab进行仿真比较3种非线性函数下的分离性能和改进的非线性函数在不同θ下的分离性能,结果表明在综合因素的考虑下,该改进函数在实现混合音频信号盲分离方面比改进前更有效。 相似文献