基于线性阵列的欠定盲源分离几何分析

采用线性阵列对欠定盲源分离问题进行建模,研究源信号的空间分布对欠定盲源分离的影响.利用二步法和稀疏分量分析解决欠定盲源分离问题,其中,混合矩阵的估计主要利用稀疏源信号的线性混合信号沿混合矩阵列向量方向线性聚类的特性.理论分析和仿真实验结果表明,当源信号在空间处于某些特定区域时,若采用线性聚类方法,混合矩阵是不可估计的,...     

一种新的基于伪提取矢量的欠定盲分离方法

针对独立信号源的欠定盲分离,通过一定的理论分析,提出了一种基于伪提取矢量的欠定盲源分离方法。该方法通过判断采样点处取值占优的源信号,然后在观测信号采样点处选取对应的伪提取矢量,以恢复取值占优的源信号采样点的值,来实现欠定盲源分离。将该算法与经典的基于线性规划的欠定盲源分离方法进行了仿真,结果表明该方法由于在信号的各采样点处无需优化,因此大大提高了信号分离的速度,信号的分离速度要比基于线性规划的方法快数十倍。     

基于ICA的相位编码信号欠定盲分离算法

针对二相编码信号时域或频城上不充分稀疏的情况,提出了欠定盲源分离中估计混合矩阵和恢复源信号的新方法.首先,利用二相编码信号成型模型的特异性,将欠定盲分离问题转化成卷积盲分离问题,然后通过抽头延时将其转化为线性瞬时混叠问题,通过独立分量分析(ICA)方法对延时后的观测信号进一步处理.为了准确地分离出源信号,利用峭度准则对...     

一种加权增强的欠定盲辨识方法

针对欠定盲源分离混合矩阵问题,提出了一种基于二阶统计量平行因子分解,加权增强最小二乘法的欠定混合盲辨识方法。该算法不需要源信号满足稀疏性要求,仅在源信号满足相互独立和最多一个高斯信号的条件下,将独立源信号的空间协方差矩阵构建三阶张量,采用加权增强最小二乘法实现张量的标准分解,完成混合矩阵的估计。由于平行因子分解的唯一性在欠定条件下依然成立,该算法可以解决欠定盲源分离问题。仿真实验结果表明:提出的算法在计算欠定混合时具有很好的辨识效果,而且实现简单,可满足实际应用的要求。     

基于行列式和稀疏性约束的NMF的欠定盲分离方法

非负矩阵分解（NMF）要求分解得到的左矩阵为列满秩,这限制了它在欠定盲分离（UBSS）中的应用。针对此问题,提出基于带行列式和稀疏性约束的NMF的欠定盲分离算法——DSNMF。该算法在基本NMF的基础上,对NMF得到的左矩阵进行行列式准则约束,对右矩阵进行稀疏性约束,平衡了重构误差、混合矩阵的唯一性以及分离信号的稀疏特性,实现了对混合矩阵和源信号的欠定盲分离。仿真结果表明,在源信号稀疏性较好和较差两种情况下,DSNMF都能取得良好的分离效果。     

基于稀疏性盲源信号估计算法研究

随着欠定盲信号分离技术的日益发展,在独立分量分析的基础上发展出来许多新的算法,本文介绍了基于稀疏性的欠定盲源分离技术,其解决了欠定情况下的源信号估计问题。     

基于奇异值分解的欠定ICA算法研究

从奇异值分解出发,研究欠定独立分量分析(ICA)盲分离的新算法,给出了欠定ICA算法的代价函数,推导出分离矩阵的计算公式.在此基础上,提出了将基于奇异值分解的欠定ICA算法与普通ICA算法相结合的二次盲信号分离算法.利用此盲分离算法,能够较好地分离出部分源信号.仿真实验说明了此方法的有效性.     

基于欠定盲分离的同步/异步跳频网台分选方法

研究无线通信网台分选优化问题,现有的跳频网台分选大多要求阵元数必须大于信号数,由于在实际应用中常常很难满足,为了用有限的阵元数分选尽可能多的跳频信号,提出了一种基于欠定盲分离的跳频信号分选方法.根据跳频信号具有良好的时频稀疏性,依据稀疏分量分析的“两步法”思路,首先用单源点聚类方法估计混合矩阵;然后利用子空间投影方法分离各跳频信号,从而实现了跳频信号的欠定盲分离.仿真结果表明了改进方法的有效性,为通信网分选优化提供了参考.     

基于CEEMDAN-ICA的单通道脑电信号眼电伪迹滤除方法

传统盲源分离法不能解决欠定问题,且分离信号与源信号对应关系不确定.提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)和独立成分分析(ICA)相结合的脑电信号眼电伪迹自动去除方法.该方法首先将含伪迹脑电信号自适应分解成多维本征模态函数(IMF),以满足盲源分离方法对信号正定或超定要求,再对本征模态函数用ICA方法构建多维源信号,最后利用模糊熵阈值判据判别多维源信号中的伪迹信号,完成滤波并重构脑电信号.该方法相比于其他算法,能更好的去除眼电伪迹并保留原始信息,适合单通道脑电信号预处理.     

基于EMD的单通道盲源分离跳频通信抗干扰方法

针对传统盲源分离算法无法在单路接收的跳频通信场景中使用的问题,提出一种结合经验模态分解的单通道盲源分离跳频通信抗干扰方法。首先通过理论分析和仿真确定了采用EMD对混有干扰的单路接收跳频信号进行增维的方法,将单通道盲分离的欠定问题转为正定问题,之后分别利用全盲盲源分离和半盲盲源分离实现扰信分离。在不同信干比、不同信噪比等多种条件下的仿真实验验证了本方法的有效性。     

基于声源时延估计的欠定盲分离方法

提出一种基于声源时延估计的二元时频掩蔽方法.通过三个接收信号实现多于多个语音源信号的欠定盲分离.利用语音信号的W-分离正交性,在时频域估计各个源信号到达接收阵列的相对时延序列;进而基于信号时延序列的估计,采用最大似然算法将时频域划分为与源信号个数相同的互不重叠的时频点集合,每个集合(近似)只包含一个源信号的所有时频分量;再通过二元时频掩蔽依次恢复出各集合所对应的源信号.该方法性能通过主观试听得到了验证,其分段信噪比增益至少为13 dB.较之欠定解混迭估计技术DUET,本文方法得到的分离信号与实际声源信号的相异度降低约3 dB.     

基于稀疏性的欠定语音盲分离方法研究

针对源信号增多导致语音信号稀疏性变差的问题,提出一种新的基于稀疏性的混合矩阵估计方法,利用主分量分析(PCA)检测只有一个源信号存在的时频点并用于估计混合矩阵,从而提高了估计性能,特别适用于欠定语音盲分离。同时指出了影响基于稀疏性语音盲分离方法性能的因素。仿真结果验证了上述结论。     

弱稀疏性下的欠定语音盲分离方法

针对语音信号的弱稀疏性,提出一种新的基于混合矩阵估计的欠定语音盲分离方法。该方法通过主成分分析检测只有一个源信号存在时的时频点并用于估计混合矩阵,从而克服语音信号稀疏性变弱时的影响,提高混合矩阵估计精度。结合子空间法重构源信号,进一步提高分离性能,并从几何角度证明子空间方法,仿真结果表明该方法的分离性能优于Cluster-UBSS,且鲁棒性更好。     

Mixing matrix estimation using discriminative clustering for blind source separation

Mixing matrix estimation in instantaneous blind source separation (BSS) can be performed by exploiting the sparsity and disjoint orthogonality of source signals. As a result, approaches for estimating the unknown mixing process typically employ clustering algorithms on the mixtures in a parametric domain, where the signals can be sparsely represented. In this paper, we propose two algorithms to perform discriminative clustering of the mixture signals for estimating the mixing matrix. For the case of overdetermined BSS, we develop an algorithm to perform linear discriminant analysis based on similarity measures and combine it with K-hyperline clustering. Furthermore, we propose to perform discriminative clustering in a high-dimensional feature space obtained by an implicit mapping, using the kernel trick, for the case of underdetermined source separation. Using simulations on synthetic data, we demonstrate the improvements in mixing matrix estimation performance obtained using the proposed algorithms in comparison to other clustering methods. Finally we perform mixing matrix estimation from speech mixtures, by clustering single source points in the time-frequency domain, and show that the proposed algorithms achieve higher signal to interference ratio when compared to other baseline algorithms.     

蚁群聚类的欠定盲源分离方法

利用欠定盲源分离情况下稀疏源信号具有直线聚类的特点,提出了一种估计混叠矩阵的新方法。通过对混叠信号进行标准化处理,使混叠信号形成球形簇,将线性聚类转变成致密聚类;利用蚁群聚类算法对其进行搜索得到聚类中心,从而获得对混叠矩阵的精确估计。该方法能实现源信号数目未知情况下的欠定盲源分离,且能推广到三路或更多路观测信号的情况。对语音信号的仿真结果证明,该方法能精确地分离和恢复原始信号。     

MIMO型RFID的传感标签盲源分离防碰撞算法

针对传感标签密集的多输入多输出型射频识别(MIMO-RFID)系统中标签同时响应导致一系列的碰撞问题,提出了一种并行识别传感标签的欠定盲分离的防碰撞算法(BFast-ICA).在快速独立分量分析(Fast-ICA)算法的基础上,采用更高阶次的迭代方法,实现碰撞传感标签信号的欠定盲分离.在分离性能和吞吐量两个方面进行性能仿真,实验结果表明:改进的防碰撞算法能够更快地分离传感标签信号;在阅读器天线数目相同的情况下,最大吞吐量比当前的盲分离标签防碰撞算法提高了40％以上.     

基于约束NMF的欠定盲信号分离算法*

提出一种约束非负矩阵分解方法用于解决欠定盲信号分离问题。非负矩阵分解直接用于求解欠定盲信号分离时,分解结果不唯一,无法正确分离源信号。本文在基本非负矩阵分解算法基础上,对分解得到的混合矩阵施加行列式约束,保证分解结果的唯一性;对分解得到的源信号同时施加稀疏性约束和最小相关约束,实现混合信号的唯一分解,提高源信号分离性能。仿真实验证明了本文算法的有效性。