基于瞬時欠定混疊的盲分離研究.pdf

1、盲信號分離是指在源信號及其混合傳輸信道未知情況下，僅僅利用觀測到的混合信號來估計源信號。由于盲信號分離具有非常廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，如生物醫(yī)學(xué)工程、語音增強、數(shù)字通信系統(tǒng)、圖像處理、遙感、雷達和聲納等領(lǐng)域，從而成為現(xiàn)代信號處理領(lǐng)域研究的熱點問題。通常為了研究方便，盲分離算法大都要求混疊是完備或超完備的，即觀測信號的數(shù)目等于或大于源信號的數(shù)目。然而，由于實際條件所限，不可避免地會出現(xiàn)觀測信號的數(shù)目小于源信號的數(shù)日的情況，即欠定情況，因此尋找有效

2、的欠定盲分離方法意義重大。
　　 本文在欠定情況下，估計出源信號的數(shù)日，并且以廣義高斯信號為特例研究了信號的稀疏性。同時推導(dǎo)出反映信號稀疏程度參數(shù)a的表達式。提出了一種新的兩步法來實現(xiàn)欠定情形下盲信號的分離。新的兩步法首先采用一種重構(gòu)觀測信號采樣點搜索法來估計混合矩陣；其次提出了一種偽提取矢量的概念，通過偽提取矢量來提取取值占優(yōu)的源信號采樣值，以此來恢復(fù)源信號。仿真實驗證明，該算法分離精度比傳統(tǒng)的盲分離算法精度更高。
　　

3、 對混疊矩陣的估計，常常采用K均值聚類算法，但是K均值聚類算法有其自身的局限性，即在確定混疊矩陣A的過程中，模較大的觀測信號要比模較小的觀測信號更為有效，基于此，文章提出了一種基于K均值與主成分分析相結(jié)合的估計混疊矩陣的新算法。該算法可以回避目前所采用的K均值聚類算法的不足，通過實驗證明，該算法在沒有增加估計復(fù)雜度的情況下，改善了混疊矩陣的聚類精度。
　　 在理論上研究了欠定情形下的延遲源的盲分離。本文利用頻域單元區(qū)間提出了一