基于粒子群算法的盲源信号分离

当源信号个数大于2,联合对角化（JADE）算法在盲源信号分离时效果不理想.提出了一种基于粒子群算法（PSO）的盲源信号分离（BSS）算法.该算法利用PSO算法代替JADE算法中的联合对角化操作,以混合信号的峭度为目标函数,采用独立分量分析的方法,对瞬时混合的信号进行了盲分离,理论分析和仿真结果表明了该算法的可行性和有效性.     

基于信息论的盲源信号分离

 从混合观测数据向量中恢复出不可直接观测的各个源信号是阵列处理和数据分析的典型问题.独立分量分析是解决这一类问题的新技术,而基于信息论方法的分离技术是独立分量算法中最常用的分离算法.基于信息论算法中主流的FastICA算法和自然梯度优化算法,使用几组不同的信号进行分离,从理论分析和仿真结果表明了FastICA算法的优越性.     

基于改进EASI算法的多跳频信号盲源分离

为了有效地解决多跳频信号的盲源分离问题,提出了一种变步长的EASI(Equivariant Adaptive Separation via Independence)盲源分离算法。该算法在传统EASI算法的等变化性基础上,用性能指标(串音误差)作为准则,通过改变函数的取值范围及形状,自适应更新步长,使其在一个固定小的范围内,达到算法收敛速度和稳定性能的一个较理想的平衡点,改善了当步长固定时存在的缺陷。经过实验仿真,证明该算法对步长有很好的调整能力,性能稳定且收敛速度较快,能很好地将多个跳频信号进行分离,较传统的EASI算法有更高的适用性。     

基于信息论的盲源信号分离在呼吸信号分离中的应用研究

从混合观测数据向量中恢复出不可直接观测的各个源信号是阵列处理和数据分析的典型问题,独立分量分析是解决这一类问题的新技术.基于信息论算法中主流的Fast ICA算法能够对几组不同的信号进行分离,和其他算法相比有一定优越性,能完整地分离出肌电信号中含有的呼吸信号.     

基于信息论的盲源信号分离在呼吸信号分离中的应用研究

从混合观测数据向量中恢复出不可直接观测的各个源信号是阵列处理和数据分析的典型问题,独立分量分析是解决这一类问题的新技术.基于信息论算法中主流的Fast ICA算法能够对几组不同的信号进行分离,和其他算法相比有一定优越性,能完整地分离出肌电信号中含有的呼吸信号.     

基于蚁群算法和互信息进行非线性盲源信号分离

针对在非线性混叠盲源分离中代价函数往往具有许多局部最优解,而求解其全局最优解非常困难的问题,这里提出一种基于蚁群算法进行非线性盲源信号分离的方法.该方法用高阶奇数多项式拟合非线性混合函数,以分离信号的互信息作为代价函数.并对非线性混合信号进行了仿真研究.由此方法得到的分离信号和源信号的相似系数都在98%以上,仿真实验结果表明该方法能够对非线性盲源信号进行很好地分离.     

盲源分离问题的分析研究

介绍盲源分离的基本原理、算法基本框架,总结了常用对比函数的构成方法,分析了各种不同解决算法的优缺点,并展望BSS的研究方向.     

多种概率分布源的盲源分离快速算法

基于目标函数迭代优化的方法在解决线性混合情况下,源信号存在多种概率密度分布的盲源分离问题时,需要对非线性函数以及迭代步长进行正确的选择,算法比较复杂;针对此问题,提出一种基于高阶统计的快速分离算法,该算法可以有效地避免上述问题.实验结果表明,该算法能够快速有效地分离出不同概率密度分布的混合信号.     

一种基于信息最大准则的盲源分离新算法

提出了一种基于信息最大准则的盲源分离新算法。新算法在当前时刻的系数更新时充分利用先前迭代过程的信息，并在每一步迭代时归一化权系数矩阵，仿真表明，新算法应用于盲图像信号分离时得到了很好的分离效果。     

盲源分离自适应算法的统一形式

通过合理的推导与转换，统一了几种不同的盲源分离自适应算法，指出了这些有源分离自适应算法之间的区别与联系，给出了该统一形式中非线性函数选取的稳定性原则。提出了在稳定提下，兼顾算法多种性能的非线性函数综合择优准则。计算机模拟实验结果验证了该准则的有效性。     

改进的基于步长自适应的自然梯度盲源分离算法

为解决盲源分离算法中收敛速度和稳定性的折中问题,基于最优步长的思想,提出了一种新的步长自适应的自然梯度盲分离算法.在自然梯度盲分离算法的基础上,对步长进行自适应迭代,步长偏移量的选取原则是使得下一次迭代时的步长最优,或者说目标函数最小.仿真结果表明,提出的算法相对固定步长自然梯度算法,其收敛速度提高了1倍以上,而系统的稳定性能基本不变.     

基于KM-PCA稀疏信号的盲源分离算法

欠定盲信道估计是欠定盲源分离的关键组成部分,其估计精度直接影响到源信号的估计精度.基于充分稀疏假设,在K均值聚类的基础上,提出一种新的欠定盲信道估计算法——K均值与主成分分析方法(KM-PCA算法).该算法首先对观测数据进行K均值聚类,然后对聚类分析结果分别进行主成分分析,修正其聚类中心,从而提高混叠矩阵的估计精度.采...     

基于小波概率密度函数估计的盲信号分离算法

利用概率密度函数的非线性小波估计方法,对混合信号的概率密度函数及其导数进行估计,由此估计信号的评价函数,从而给出了一种盲信号分离算法.该方法简单,可直接应用于所有以非线性函数代替评价函数的盲信号分离算法.计算机仿真结果表明了算法的有效性.     

基于峭度的盲源分离方法研究

针对双梯度的盲源分离算法进行了研究，以信号的峭度为代价函数对其进行了改进．仿真试验分别对通信信号和雷达信号实现了分离，改进算法在收敛速度和稳态误差方面具有显著的优势．同时指出将盲分离方法用于雷达信号的分离，具有广阔的应用前景．     

基于盲源分离算法的阵列信号波达方向-频率估计

盲信号处理已成为近年信号处理和神经网络热点领域,主要用于语言信号处理,应用于雷达信号处理并不多见.确定空间辐射源的波达方向(DOA)和频率是雷达阵列信号处理的基本问题之一,近20年来许多学者提出了性能各异的算法,其中有代表性的是多信号分类法和旋转不变技术的参数估计法.近年来,越来越多文献将盲源分离算法应用到阵列信号处理中,开辟了一条DOA估计的新道路.本文首先给出了一种用来盲分离复数信号的盲源分离算法,结合该算法,提出了可同时估计波达方向、频率的波达方向-频率盲估计算法.盲源分离算法是基于负熵的快速定点算法,不需要给出复数信号的概率密度函数,具有收敛速度快,鲁棒性强等特点.本文证明了波达方向-频率盲估计算法的收敛性.仿真研究表明新的波达角估计算法的特点:1)估计算法是有效并且鲁棒的;2)估计算法能从含噪声的阵列接收信号中同时估计出辐射源波达方向和频率;3)估计算法能将雷达杂波和目标回波分离.     

Multistage decomposition algorithm for blind source separation

A new algorithm for blind source separation is proposed, which only extracts the single independent component at each stage. The single independent component is acquired by an iterative algorithm for searching for the optimal solution of the defined cost function. Moreover, all the independent components are obtained by systematic multistage decomposition and multistage reconstruction. When there is spatially colored noise, the performance of this algorithm is advantageous over jointly approximated diagonalization of eigen-matrices (JADE). Simulated results show that if the number of source signals is more than 25, its computational complexity is lower than that of JADE.     

基于稀疏特性的欠定盲信号分离算法

在源信号在非充分稀疏条件下,提出了一种改进的两步法欠定盲源分离算法.与现有的大多数稀疏分量分析算法法都是假设源信号是充分稀疏不同,该算法放宽了源信号的稀疏性.与此同时,该算法能够估计出聚类空间的个数,能够克服源信号个数未知的情况.模糊划分矩阵的应用更加有利于源信号的分离.仿真结果表明了该算法的有效性.     

盲信号分离模型的混叠矩阵估计算法

针对传统盲信号分离方法通过估计分离矩阵实现盲信号分离难以同时适应适定、欠定和过定模型的问题,给出了一种新的方法,直接估计混叠矩阵实现盲分离.首先给出估计混叠矩阵的梯度学习公式,并分析了该梯度算法对适定模型的有效性,然后将它推广到过定混叠和欠定混叠模型,从而得到了一种适用于各种盲分离模型的混叠矩阵估计算法.仿真例子检验了所提出的算法在适定情形下与原有算法有类似的特性,而又可以同时适应过定和欠定模型.