盲源信號分離時域與頻域算法研究.pdf

1、自從Hérault等人在盲源信號分離領(lǐng)域的開創(chuàng)性工作以來，在短短二十年左右的時間里，盲源信號分離的研究已經(jīng)取得了豐碩成果，成為現(xiàn)代信號處理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題。盲源信號分離技術(shù)在通信、語音處理、圖像處理、地震勘探、生物醫(yī)學(xué)、雷達(dá)及經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價值。目前，盲源信號分離理論仍存在大量問題有待深入研究，盲分離算法的性能需要進(jìn)一步提高。為此，本文在總結(jié)前人工作的基礎(chǔ)上，研究了盲源信號分離理論，提出了一些新算法。 根據(jù)信

2、號混合過程的不同，通常把觀測信號分為瞬時混合信號與卷積混合信號。根據(jù)盲分離算法所用統(tǒng)計(jì)信息的不同，盲分離算法又可以分為基于二階統(tǒng)計(jì)量的算法、基于高階統(tǒng)計(jì)量的算法和基于信息論準(zhǔn)則的算法。此外，盲信號分離過程既可以在時域進(jìn)行，又可以在頻域進(jìn)行。因此盲分離算法又有時域與頻域算法之分。 本文沿著以上這三條主線，對盲源信號分離理論與算法進(jìn)行了研究，主要內(nèi)容如下： (1)瞬時混合信號盲分離算法研究 系統(tǒng)地闡述了盲源信號分離的

3、二階矩理論。證明了源信號的非平穩(wěn)性與非白性在盲分離中具有等價性。在此基礎(chǔ)上，提出了具有抗噪聲性能的相關(guān)矩陣聯(lián)合對角化盲分離算法，該算法既可以塊基方式實(shí)現(xiàn)，又可以在線方式實(shí)現(xiàn)。針對基于二階統(tǒng)計(jì)量的盲分離算法中存在的收斂不穩(wěn)定問題，給出了分離矩陣自適應(yīng)賦初值方法，從而提高了算法的穩(wěn)定性。此外，針對雙路非平穩(wěn)源信號，提出一種快速收斂的盲分離算法。 系統(tǒng)地闡述了盲源信號分離的高階統(tǒng)計(jì)量理論。證明了源信號的高階非平穩(wěn)性與非白性在基于高階統(tǒng)

4、計(jì)量的盲分離理論中具有等價性。在此基礎(chǔ)上，提出了對稱四階互累積量矩陣聯(lián)合對角化盲分離新算法。 在頻域上，應(yīng)用二階矩盲分離理論，提出了純頻域盲分離算法和半時域半頻域盲分離算法。 (2)卷積混合信號盲分離算法研究 系統(tǒng)地闡述了卷積混合信號盲分離的二階矩理論，給出了基于去相關(guān)的盲分離判據(jù)。在混合濾波器為嚴(yán)格因果的條件下，證明了基于去相關(guān)的盲分離問題等價于耦合最佳濾波問題。在此基礎(chǔ)上，提出了基于去相關(guān)的Double-LM

5、S和Double-RLS算法，同時將這一結(jié)果推廣到多路混合信號情況，提出了Multi-LMS和Multi-RLS算法。 系統(tǒng)地闡述了卷積混合信號盲分離的高階矩理論，提出了基于去累積量的盲分離判據(jù)?；诜答伔蛛x網(wǎng)絡(luò)，提出了四階互累積量迫零的盲分離算法。在此基礎(chǔ)上，提出了聯(lián)合二階與四階累積量的盲分離算法。 系統(tǒng)地研究了頻域盲分離算法。在頻域上，將瞬時混合信號盲分離理論應(yīng)用于卷積混合信號，建立頻域積分目標(biāo)函數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)卷積混合

6、信號的分離。(1)將瞬時混合信號盲分離的二階矩理論在頻域上用于卷積混合信號，基于Hadamard不等式定義頻域積分目標(biāo)函數(shù)，同時利用源信號的非平穩(wěn)性，提出了卷積混合信號的功率譜密度矩陣聯(lián)合對角化頻域盲分離算法。(2)在頻域上將Kullback-Leibler散度用于卷積混合信號，通過對頻域Kullback-Leibler散度積分構(gòu)造頻域積分目標(biāo)函數(shù)，在此基礎(chǔ)上，提出了基于信息論準(zhǔn)則的卷積混合信號頻域盲分離算法。這兩種算法均具有較高的分離