复值信号盲分离固定点迭代算法

复值非高斯最大化算法是一种针对任意复值非高斯混合信号的自适应盲源分离算法,算法需要人为设置步长调节参数.在信号源和信道参数未知的条件下,很难选择合适的步长调节参数,步长过小,则收敛过慢,步长过大,则容易发散.针对这一问题,在该算法中引入归一化惩罚函数构造出新的代价函数,直接对复值变量的代价函数求导优化,得到2种新的不需要步长调节参数的固定点复值混合信号盲源分离算法.该算法不但可以同时分离常态和非常态信号,而且计算量小,分离误差小,算法稳定时需要的采样点数少,尤其是不需要设置步长调节参数,使该算法更加具有实用价值.仿真实验验证了算法的有效性.     

扩展的快速独立分量分析算法

针对复值快速独立分量分析算法仅适用于非高斯圆信号,而对常用的非高斯非圆信号不适用的问题,提出了扩展的复值快速独立分量分析算法.该算法通过解除原算法假设条件构造新的代价函数,采用现有的近似复数牛顿迭代方法优化该代价函数,推导出适用范围更广的复数快速独立分量分析算法.该算法同原算法一样都是固定点算法,都有很快的收敛速度,而且该算法不但适用于原算法所适用的非高斯圆信号,对原算法所不适用的非高斯非圆信号也是有效的.理论分析和仿真实验验证了算法的有效性.     

基于经验特征函数的盲源信号分离法及应用

从盲源信号分离后非高斯性最大化出发,提出了一种基于经验特征函数的盲源信号分离方法.该方法把经验特征函数与概率密度函数一一对应,并以混合信号与高斯信号的经验特征函数的欧氏距离最大化作为判据,以固定点算法为优化算法进行盲源分离.该方法克服了FastICA算法中选取不同的近似函数对不同概率密度分布的信号效果不佳的问题.仿真实验结果表明,与常用的几种FastICA算法相比,该方法具有更好的收敛效果.采用新的盲源信号分离方法对管道破坏产生的实际声发射信号进行分离,可将破坏点互相关定位精度提高到3%以上.     

基于改进自然梯度算法的双目标辨识研究

对时变的水下目标声信号进行盲分离时,针对自然梯度算法存在不稳定收敛的不足,提出了一种可对水下目标进行辨识的改进自然梯度算法。通过对观测数据的白化处理、构建实信号和复信号盲分离都适用的非线性函数、快速收敛学习因子和基于功率谱方法的盲分离效果评估函数,实现了水下目标声信号盲分离和目标辨识的改进算法。仿真结果和实船信号试验数据的一致性,表明了改进算法具有更好的收敛性能,而且在频域评估时盲分离效果更加简单直观,验证了改进算法的实用性和有效性。     

未知源信号个数盲信号分离的半参数统计方法

将半参数统计模型引入源信号个数未知的盲分高中，给出了源信号个数(其值n不大于观测信号的个数m)未知，混合矩阵列满秩时，盲分离半参数统计模型的估计函数，得到了由此估计函数给出的半参数统计学习算法．由于分离模型的任一分离点都是该算法的平衡点，比已有算法有更好收敛稳定性，通过计算机仿真验证了半参数统计学习算法的有效性和良好的收敛稳定性。     

基于Parzen核估计的ICA算法及其性能分析

基于概率密度非参数估计的Parzen核估计，提出了一种新的独立成分分析（1CA）算法，实现了对源信号分布的全“盲”要求。该算法由观测信号样本出发，实现了对分离信号评价函数的直接估计，从而在一定程度上解决了1CA算法中如何选取估计信号评价函数的难题且能对任意的源混合信号（包括：超高斯与亚高斯分布，对称与非对称分布）进行有效盲分离。模拟实验从统计性质和计算时间2个方面说明了所提算法的性能。     

一种基于负熵的信赖区域盲分离方法

研究基于瞬时混合信号的盲分离问题。以负熵作为代价函数,提出了一种基于最大化负熵的信赖区域盲源分离方法,该方法保持了牛顿法的快速收敛特性,具有全局收敛性。分别用基于负熵的信赖区域法和牛顿算法对三路随机混合信号实施分离,仿真结果证明该方法且具有和牛顿算法一样的收敛速度,而稳态误差比牛顿算法减小约7dB,因此具有更好的稳态性能。     

一种适用于复信号的盲源分离新算法

针对复数字通信信号盲源分离中存在相位模糊的问题,提出了一种新的快速盲分离算法,该算法将只适用于实信号的FastICA盲分离算法推广到复数字通信信号中,同时还可以消除同相和正交分量相互独立的复信号的相位模糊性.该算法不用考虑步长的选择问题,不仅收敛速度快,而且具有与实FastICA算法一样的稳定性.仿真结果表明,该算法既可以分离不同载频的数字通信信号,也可以分离同载频的数字通信信号;既可以分离不同调制方式的数字通信信号,也可以分离相同调制方式的数字通信信号.     

基于自适应核估计的ICA算法

在自然梯度算法的框架下,本文利用随机变量概率密度函数非参数估计的自适应核函数法,给出了一种能够对任意混合信号(超高斯和亚高斯信号,对称和非对称分布信号)进行盲分离的算法。本算法无需选择非线性函数,而是根据信号的统计特性自动地直接估计评价函数。通过仿真实验,验证了本文算法的有效性。     

一种新的通信信号盲分离算法-EASIBSA算法

针对通信信号盲源分离的收敛速度问题,在EASI算法的基础上,提出了一种基于参数自适应优化思想的步长自适应盲源分离算法-EASIBSA算法.该算法将EASI算法中的学习速率与目标函数联系起来,采用随机梯度的方法自适应地进行调节,避免了最优学习速率的选择问题,同时提高了算法的收敛速度.实验仿真结果表明,EASIBSA算法在不影响分离效果的前提下,将收敛速度提高了近2倍.     

一种新的盲源分离拟开关算法

针对电子战中各种信号混叠严重难以分离的现象,在盲源分离开关算法基础上提出一种新的盲信源分离拟开关算法.该算法引入单位对称加权滑动向量来加权每次迭代所得的分离信号作为源信号,用峭度取代原算法的峭度符号位作为判断函数来自适应选择加权相应激活函数,以此优化学习算法,结合信号分选的具体应用,给出了迭代结束的评判方法.计算机仿真实验表明,在强噪声背景影响下,该算法能够更加有效地分离空间未知多源线性混叠信号,且在分离效果、稳定性、处理速度和抗噪性能上都比原算法有较大改进.     

基于时频域的具有延迟的欠定盲分离

本文针对衰减-时延混合模型,提出一种改进欠定语音盲分离算法。利用独立语音在时频域上的近似稀疏性,提出势函数面-聚类方法,通过此方法可直接获得源信号的个数和各声源方位信息,省去传统聚类方法中衰减-时延的配对步骤,提出的新势函数具有很好的适应性。分离阶段,利用势函数面聚类方法估计声源信号方位信息重构声源相对传递函数,采用非线性时频掩蔽方法分离感兴趣目标语音信号,实现了不同方位信息声源信号的欠定分离,放宽了对稀疏性的限制。仿真实验证明了此分离方法的可行性和有效性,弱混响条件下的分离信号输出信噪比平均达到了16dB。     

信号盲分离的非线性主分量分析算法

主分量分析是统计信号处理中常用的算法,将非线性引入主分量分析算法,可以完成输入信号独立分量的分离,分析认为现有的非线性主分量分析算法能实现实数信号的分离,对复数信号无效,通过对非线性函数进行修改,提出了一种非线性主分量分析复数算法,成功地实现了复数信号的盲分离,文中还借助于计算机仿真,对实数和复数法分离亚高斯和超高斯信号混合的特性进行了分析评价。     

一种均匀线阵的信号分离方法研究

为了进一步改善阵列信号处理中盲源分离算法的分离性能,本文提出了一种基于DOA估计的阵列信号分离方法。该方法的基本思想是利用MUSIC算法实现对阵列信号DOA的预先估计,构建一预估计方向加载矩阵W,使加载后的混合信号在该预估计DOA上的信号能量最大化,最后利用传统的盲源分离算法分离接收到的混合信号,得到原始信号波形。仿真结果表明,该方法分离效果优于直接的盲分离算法,原始信号与分离信号相关系数接近于1,但同时牺牲较大运算量。     

基于实数编码遗传算法的盲信源分离方法

提出了一种新的基于相关矩阵对角化的代价函数,该代价函数通过抑制分离信号的互相关性达到盲信源分离的目的。这种分离新方法可用于分离平稳或非平稳信号的瞬时或卷积混合。针对传统梯度搜索方法容易陷入局部收敛的问题,文章还提出利用实数编码遗传算法对代价函数进行最优化搜索。仿真实验表明,这种遗传算法具有快速收敛性能和高精确度等优点。     

基于QPSO和ICA的图像盲分离方法研究

针对ICA技术中常用的普通梯度算法容易陷入局部最优,提出了一种基于量子行为的粒子群算法和独立分量分析相结合的盲源分离新算法.以负熵作为独立分量分析的目标函数,用QPSO算法代替普通梯度算法,对瞬时混合信号进行分离,给出了算法的具体步骤.实验结果表明,该算法能够有效实现图像的盲源分离.同时与其他算法对比,体现了该算法更高的性能.     

基于快速独立分量分析的多维混合信号盲分离

介绍了一种用于盲信号分离的快速独立分量分析方法(FastICA).该方法以信息论中的负熵作为估计输出分量之间统计独立的目标函数,通过优化该目标函数,得到快速独立分量分析的迭代算法.由于该迭代算法不需计算输出分量的高阶统计量,收敛速度快.通过线性混合时间信号分离和图像信号分离的仿真实验表明Fas-tICA算法可以快速有效地分离这些信号.     

一种基于盲源分离的直扩信号载频检测算法

在复杂的背景噪声中检测直扩信号并估计参数是信号处理研究的难点课题之一,在接收端如何降低高斯噪声等背景噪声的影响成为急需解决的问题.这里提出了一种基于盲源分离的直扩信号载频检测算法,采用独立分量分析的高阶累计量算法将直扩信号从包含高斯噪声的背景中分离出来,然后采用边带相关算法估计载波频率.该方法不需要知道混合矩阵,不需要做预白化处理.计算机仿真结果证明了算法的有效性.     

盲分离在缺陷信号处理中的应用

针对钢管二维漏磁检测系统中,轴向缺陷检测装置中探头采集到各路轴向缺陷信号之间的互扰问题,采用基于相对梯度算法的盲分离技术,消除探头中各通道传感器采集信号之间的互扰.仿真结果表明,该方法具有稳定的可靠性和有效性,可以有效消除信号间互扰,提高检测设备探测缺陷能力,具有一定的应用前景.