共查询到20条相似文献,搜索用时 0 毫秒
1.
2.
3.
4.
5.
对于基于梯度自适应的盲源分离算法,认真选择步长参数以达到好的分离性能是非常必要的。如果为加快收敛速度而增大步长因子,将会导致大的稳态误差,甚至引起算法发散,因此固定步长因子无法解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。本文为EASI算法提出了一种变步长的解决方案。通过建立步长因子与分离矩阵相互差异之间的非线性关系,加快了收敛速度,减小了失调误差。计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法明显优于传统的EASI算法。 相似文献
6.
独立分量分析是一种基于高阶统计量的信号分析方法,与盲源分离问题密切相关。首先介绍了独立分量分析的基本概念和准则,以及衡量算法性能的方法;其次对比较流行的几种独立分量分析算法进行分析和总结,最后对独立分量分析未来的发展做了展望。 相似文献
7.
Most existing algorithms for the underdetermined blind source separation (UBSS) problem are two-stage algorithm, i.e., mixing parameters estimation and sources estimation. In the mixing parameters estimation, the previously proposed traditional clustering algorithms are sensitive to the initializations of the mixing parameters. To reduce the sensitiveness to the initialization, we propose a new algorithm for the UBSS problem based on anechoic speech mixtures by employing the visual information, i.e., the interaural time difference (ITD) and the interaural level difference (ILD), as the initializations of the mixing parameters. In our algorithm, the video signals are utilized to estimate the distances between microphones and sources, and then the estimations of the ITD and ILD can be obtained. With the sparsity assumption in the time-frequency domain, the Gaussian potential function algorithm is utilized to estimate the mixing parameters by using the ITDs and ILDs as the initializations of the mixing parameters. And the time-frequency masking is used to recover the sources by evaluating the various ITDs and ILDs. Experimental results demonstrate the competitive performance of the proposed algorithm compared with the baseline algorithms. 相似文献
8.
源分离(SS)是M IMO系统接收的关键技术,而盲源分离(BSS)又是其中的一个研究热点。目前最小二乘常模(LS-CM)BSS算法[1~3]都是针对频率非选择性衰落的时域M IMO信道。本文提出了LS-CMA在M IMO-OFDM系统频选信道频域盲源分离中的应用,计算机仿真表明,M IMO-OFDM系统频域盲信源分离的最小二乘常模算法能够获得很好的性能以及较快的收敛性。 相似文献
9.
10.
11.
12.
13.
提出了一种多个信号源的超定盲信号分离算法,该方法利用奇异值分解来确定信号源的个数,并把天线阵的接收数据影射到正交的信号子空间中进行降维处理,再通过峰度自然对数最大化准则,对多个信号源按峰度减少的顺序依次进行分离.学习速率用非线性函数进行调节,避免了人为选取不当而导致的算法发散.该算法收敛速度快,且有较强的稳健性.计算机仿真验证了算法的有效性. 相似文献
14.
提出了一种新的病态混叠盲源分离算法.算法首先对观察信号进行预处理,把多余的观察信号剔除,使预处理后的混叠矩阵 A 是行满秩的;然后,通过把恢复信号的部分和的协方差与恢复信号的协方差之比的对数作为代价函数,使优化代价函数转化为求解一个广义特征值问题.在较弱的条件下,证明了该算法能够恢复出所有理论上能被分离出的源信号.数值仿真表明该算法非常有效. 相似文献
15.
对盲信号的独立分量分析(ICA,independent component analysis)技术进行了研究,并将其应用到雷达信号分选当中,仿真实验证明能够取得很好雷达信号分离效果,为雷达信号分选提供了新的思路。 相似文献
16.
一种基于盲源分离的雷达信号分选方法 总被引:4,自引:1,他引:3
盲信号分离是近几年才发展起来的,用于解决从混合观测数据中分离源信号的一门新技术,已在众多领域中获得了广泛的应用。文中结合高阶累积量对高斯噪声的不敏感性,给出了一种基于盲源分离的雷达信号分选方法,可以对高斯噪声背景中混合的多个雷达信号实现分选。最后给出了该方法的计算机仿真,结果证明了该方法的有效性。 相似文献
17.
18.
19.
20.
峭度盲源分离算法是一种自适应盲分离算法,可用于阵列天线和MIMO中的信号处理。本文提出利用通信中的训练序列来改善峭度盲分离的收敛速度,并以性能指数、相关系数作为比较标准进行了仿真,仿真结果证实了利用训练序列可以提高峭度盲分离算法的收敛速度。 相似文献