稀疏分量分析的欠定盲分離算法研究.pdf

1、隨著傳感檢測(cè)和信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展,在實(shí)際應(yīng)用中,經(jīng)常需要通過(guò)傳感器來(lái)獲取各種有用信號(hào),而這些有用信號(hào)通常與其它源或噪聲混疊在一起,如何將這些隱藏在混疊信號(hào)中的有用信號(hào)分離出來(lái),是一項(xiàng)亟待解決的技術(shù)難題,盲源分離技術(shù)正是在這種背景下應(yīng)運(yùn)而生。本文研究了觀測(cè)信號(hào)數(shù)目小于源信號(hào)數(shù)目情況下的欠定盲源分離問(wèn)題?；谙∈璺至糠治?探討了欠定盲源分離估計(jì)混疊矩陣和恢復(fù)源信號(hào)的兩步法策略,總結(jié)了三類混疊矩陣估計(jì)方法,并在此基礎(chǔ)上提出了蟻群聚類的混疊矩陣

2、估計(jì)新方法和加權(quán)最小化L1范數(shù)源信號(hào)恢復(fù)新方法。本文的主要研究工作包括:
　　(1)研究了欠定盲源分離二階段分離方法。對(duì)混疊矩陣估計(jì)階段中的勢(shì)函數(shù)法、k均值及其改進(jìn)算法、霍夫變換方法的原理及實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行了分析研究,并分別通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了各算法的性能。源信號(hào)恢復(fù)階段主要給出了最短路徑法的實(shí)現(xiàn)方法。
　　(2)提出了一種欠定盲源分離混疊矩陣估計(jì)新方法。根據(jù)欠定盲源分離情況下稀疏源信號(hào)具有直線聚類的特點(diǎn),通過(guò)對(duì)混疊信號(hào)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化

3、處理,使混疊信號(hào)形成球形簇,將線性聚類轉(zhuǎn)變成致密聚類;根據(jù)觀測(cè)信號(hào)點(diǎn)間距離建立初始信息素矩陣,尋找到初始聚類中心,然后利用蟻群聚類算法對(duì)其進(jìn)行搜索得到最終聚類中心,從而獲得對(duì)混疊矩陣的精確估計(jì)。
　　(3)提出了一種源信號(hào)恢復(fù)新方法。通過(guò)設(shè)定某一閾值,計(jì)算出觀測(cè)信號(hào)向量與估計(jì)出的混疊矩陣列向量之間角度的絕對(duì)差,得到觀測(cè)信號(hào)向量的多個(gè)潛在分解項(xiàng),然后進(jìn)行組合,通過(guò)求出各組合的L1范數(shù)解,將各可能解按線性加權(quán)的方式進(jìn)行合并作為源信號(hào)的