一种最大密度检测欠定混合矩阵估计算法

针对源数未知条件下欠定盲源分离混合矩阵估计问题,提出了最大密度检测混合矩阵估计算法。在观测信号稀疏表示的基础上,首先对观测信号进行预处理;然后寻找观测信号的最大密度点;接着在此基础上确定有效样本点集合,再聚类得到辐射源数和混合矩阵。为验证算法的有效性,在时频单源点检测法和小波变换法下开展了仿真实验。结果表明,所提出算法的源数和混合矩阵估计效果优于参考算法,计算复杂度远低于参考算法。进一步实验表明,所提出算法对于正定、超定和欠定盲源分离混合矩阵的估计都具有较好的适用性。     

跳频信号的欠定盲源分离

针对跳频信号的欠定盲源分离,为了解决现有的时频域方法中算法计算量大、信号存在畸变、恢复精度不高的问题,提出了一种基于滤波的跳频信号欠定盲分离算法. 该算法首先根据估计到的源信号载频设计带通滤波器,利用这些滤波器对观察信号进行滤波,得到只包含某一个源信号的观测信号分量,使原分离问题分为数个时域上稀疏的欠定盲分离问题,然后对各个分量在时域上分别应用欠定盲源分离算法估计每跳数据. 通过仿真对比发现,所提的滤波法得到的跳频信号更精确,信干比比时频域方法大4dB;同时所提算法处理的数据量小,计算复杂度低.     

基于源数估计的无约束欠定盲源分离算法

信源数目的估计是欠定盲源分离的前提条件,为了提高混合信号分离的准确性,提出一种Hough加窗法。利用Hough变换的思想将观测信号转变为角度变量,对变换域中的角度直方图进行加窗获得变换量的聚类区域,其峰值数即为信号源的数目。在此基础上,通过寻找变换量与混合矩阵列向量的关系可得到混合矩阵的估计值。提出一种无约束分离算法,由内点法从散点图分布中选取合适的初始迭代值,通过梯度下降法实现信号的分离。仿真实验结果表明,Hough加窗法具有较高的估计精度、较强的抗噪声性以及较低的稀疏敏感性,无约束分离算法具有较好的分离效果。     

欠定模型下源信号及混合矩阵动态变化时的盲分离

提出了一种改进的两步法实现欠定模型下信源及信道动态变化时的盲分离。首先通过实时的观测信号,基于稀疏域二维最小偏差角判断混合矩阵的变化时刻,进而估计动态变化的混合矩阵并获得实时的源数目;再采用基于伪提取矢量的方法恢复动态的源信号。在源信号的恢复中,使用常规的基于线性规划的欠定盲分离方法,以进行对比。结果表明,该方法能处理信源及信道动态变化时的欠定盲分离,并且分离速度比基于线性规划的方法快数十倍。仿真结果表明了该算法的良好性能。     

欠定盲分离时变混合矩阵的估计

针对欠定盲分离中时变混合矩阵的估计问题,在稀疏域二维最小偏差角算法的基础上,提出了一种改进的欠定盲分离时变混合矩阵估计算法。该算法通过判断原始阵各列上是否都有观测点聚集和聚集在原始阵上的观测点以外的点的聚集方向,来检测变化时刻;并利用基于点密度大区域检测算法估计混合矩阵。改进算法对于混合矩阵发生某些列增加、消失和变化时均能检测出变化,并且在大幅提高变化时刻检测概率和混合矩阵估计精度的同时,降低了复杂度。实验仿真结果表明,在20 dB信噪比时,混合矩阵估计精度提高了60%以上。     

一种改进的势函数欠定盲源分离算法

针对原有的拉普拉斯混合模型势函数法复杂度高、随机选取部分观测数据点作为初始聚类中心的算法聚类结果不稳定、准确率低的问题,提出了一种改进的势函数欠定盲源分离算法．该算法在基于密度概念的基础上,以簇内距离小、簇间距离大为原则,选取部分高密度点作为势函数的初始聚类中心．理论分析与仿真实验表明,改进算法的复杂度大大降低,而估计准确度降低很少．在信噪比为10dB时,该算法仿真时间降为原始势函数法的5％;相对随机选取算法,在计算复杂度基本一致的前提下,该算法的估计准确度大大提高,源信号个数估计准确率由61％提高到85％,混合矩阵估计误差由0.47下降为0.27．     

一种基于恒模特性的突发混合信号多通道盲分离算法

文章建立了突发混合信号多通道盲分离模型,指出混合矩阵估计可以转化为混合信号幅度估计进行求解。突发信号通常属于恒模调制信号,其混合信号与未混合信号在幅度上存在明显差异。基于信号的恒模特性,提出了一种基于混合位置估计的多通道盲分离算法。该算法先通过混合信号的幅度最大最小值对混合位置进行估计,然后利用混合部位的最大最小值以及未混合部位的单个信号幅度值来进行幅度估计,提高了混合矩阵的估计精度。与传统盲分离算法相比,文章算法复杂度低,且消除了不确定性带来的不利影响。仿真表明,该算法所需数据量小,估计精度高,接近混合矩阵完美估计下的盲分离性能。     

基于广义协方差张量分解的欠定盲辨识算法

针对欠定盲源分离中的混合矩阵估计问题,该文利用广义协方差的统计和结构性质以及塔克分解的压缩特征,提出了一种新的欠定盲辨识算法。首先基于广义协方差矩阵建立核函数,再将核函数堆叠成三阶张量模型,然后应用塔克分解求混合矩阵。该算法不仅具有优良的辨识性能,而且具有较低的实现复杂度。最后,仿真实验证明了该文算法的有效性。     

欠定盲源分离算法的研究现状及展望

针对盲源分离技术中欠定线性瞬时混合盲源分离的问题,基于"两步法"思路,从混合矩阵估计和源信号恢复算法两方面总结了国内外的研究现状,剖析了限制算法应用的理论问题,对欠定盲源分离下一步的研究工作进行了展望.     

基于欠定盲源分离的电磁干扰分离方法

针对传统电磁干扰测试方法无法对多个同时工作的机载设备进行独立观测,且现有的盲源分离算法对观测信号数目少于源信号数目的情况无效,提出了一种欠定盲源分离算法用于电磁干扰分离。该方法适用于具有稀疏特性的谐波信号,将干扰源看作源信号,首先采用邻域比值法提取混合信号的单源主导区间,提高信号的稀疏特性,然后在此区间采用Hough加窗法对电磁干扰源的数目和混合信道进行估计,避免算法陷入局部最大,最后采用夹角差排序法选择合适的混合矩阵列向量来确定分离矩阵,将欠定方程转变成正定方程,实现混合信号的分离。仿真实验得到的分离干扰信号与原始干扰信号间的相关系数平均值为0.9936,表明算法具有较高的准确性,Monte Carlo仿真结果表明本文算法较几种常用算法具有更好的抗噪声性;实测实验对实测数据分离并整改,整改结果表明了本文算法的可行性。     

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。     

V-BLAST系统中基于子空间跟踪的自适应连续干扰消除接收机设计

V-BLAST系统中,当存在信道估计误差时,基于最小均方误差(MMSE)的传统连续干扰消除(SIC)检测器检测性能较差,同时运算量也相对较高。针对这些缺陷,通过利用子空间跟踪算法和Hermitian矩阵扰动理论,提出一种新的自适应混合SIC检测算法及其对应的最优检测顺序。最后的模拟结果显示这种算法不仅提高了检测性能,同时对信道估计误差也有一定的免疫性。     

Underdetermined blind source separation using complementary filter based subband division

This paper considers the blind source separation in under-determined case,when there are more sources than sensors.So many algorithms based on sparse in some signal representation domain,mostly in Time...     

一种混合网台跳频参数盲估计算法

针对低信噪比（SNR）和复杂电磁环境条件下跳频参数估计精度低及算法复杂度高的问题,提出了一种短时傅里叶变换（STFT）和平滑伪魏格纳分布（SPWVD）的组合时频分析方法.该算法首先利用STFT将天线接收信号变换到时频域,并对时频信号进行自适应降噪处理;通过自适应聚类算法进行频率的精估计;提取时频信息并剔除各类干扰,再通过网台分选后得到各类网台跳时粗估计;最后采用SPWVD及修正后的截断门限进行跳变时刻的精估计.仿真结果表明,该算法在混合网台和低SNR条件下,跳频参数估计精度较高,算法复杂度较低,有效解决了实际跳频通信系统存在频率转换时间条件下的参数估计问题.     

运动估计中的一种前处理算法

为降低视频编码中运动估计的算法复杂度,提出一种针对运动估计的前处理算法.该算法首先通过前两帧来对当前帧的矢量分布进行预测,并对大概率的运动矢量进行优先估计,使得一部分宏块的运动估计工作在前处理过程中完成,并且这些宏块的运动矢量需要的搜索点数仅为一次,因而该算法显著地提高运动估计的效率.理论分析结果表明,算法针对视频序列中的运动矢量中心偏置分布特性非常有效.把该算法分别应用于三步搜索(TSS)以及菱形搜索(DS)等算法中的实验结果表明,本算法在保持与以上算法相当的绝对误差的条件下能够大幅度降低平均搜索点数,使得运动估计的计算复杂度有了显著的降低,从而进一步降低整个视频编码的计算复杂度.     

一种分布式信号源的参数估计算法

在信号源具有分布特性时,使用点源模型进行参数估计会产生较大误差,而广义的高分辨率算法又带有较大的运算复杂度,难以满足实时性很高的要求,且都需要预先知道角度分布的具体函数。该文提出了基于天线阵列的特殊结构,采用阵列之间互相关算法对相干分布式信号源的各项参数进行估计,极大地减小了运算量,同时分析了信号源到达方向的模糊性问题。仿真结果证明该方法对相干式分布源参数估计的有效性。     

低复杂度MIMO雷达波达方向的估计方法研究

为了降低MIMO雷达的运算复杂度,研究了基于对回波信号降维处理算法和基于子空间重构的信号子空间重构（SsR）算法的两类波达方向（DOA）估计方法．通过对5种算法的对比和仿真分析可知：RD—ESPRIT算法相比其他空间谱搜索算法,对降维矩阵的选择较敏感,更强调降维后阵列流型的旋转不变性;RD-求根算法、RD—MUSIC算法和RD—Capon算法则有更好的角度估计性能;RD-ESPRIT算法和RD-求根算法运算量相比其他三种算法低一到两个数量级;RD—ESPRIT算法运算复杂度最小．