一种新的基于峰度的盲源分离开关算法

盲源分离(BSS)算法通常需预先假设源信号的概率密度函数(PDF)，并由此获得关键的激活函数(AF)，进而从混合信号中分离出源信号。但若假设的概率密度函数与真实概率密度函数差异较大，源信号将不能被正确分离。基于峰度的盲源分离开关算法无需假设源信号的概率密度函数，可直接对独立分量分析(ICA)中的激活函数进行自适应学习。计算机仿真证明，该算法可有效进行盲源分离。     

一种含参数的概率密度核估计的独立分量分析算法

分析了盲源分离算法中互信息准则与概率密度核函数的关系,利用广义高斯模型,提出了一种基于含参数的核概率密度估计的独立分量分析算法。该算法利用观测样本求峰度,通过分段函数给出相应高斯指数值,并刺用样本数据进一步修正源信号的概率密度函数。实现对分离信号评价函数的精确估计。在此评价函数基础上,采用互信息最小化准则,推导出分离矩阵的迭代更新规则。所提算法在一定程度上解决了ICA算法中信号评价函数估计的难题,且能对任意源混合信号进行有效盲分离,仿真实验验证了算法的性能。     

基于BICM-ID系统的单通道混合信号盲恢复算法

针对非协作通信中单通道同频线性调制混合信号盲恢复问题，基于比特交织编码调制迭代译码（bit interleaved code modulation iterative decoder， BICM-ID）算法思想，建立单通道混合基带接收系统模型，提出一种联合解调和译码实现单通道混合信号中源信息盲恢复算法。通过分析和推导，给出一种混合信号解映射的方法。该算法不需要对混合信号分离，而可以直接从混合信号中估计出各路源信号，且复杂度低。理论分析和仿真结果表明，对于无码间干扰和有码间干扰的加性高斯白噪声(additive white Gaussin noise, AWGN)，算法都能得到较低的误比特率(bit error rate, BER)，而且算法对等功率混合信号和不等功率混合信号同样适用。     

独立成分分析的研究进展

介绍了独立成分分析（ICA）的基本模型及其假设、含混性、非高斯性度量和通用求解过程。讨讨了目前ICA的几个研究方向的发展现状和面临的问题，分析了ICA基本模型和几种扩展模型的求解算法，包括盲反卷积、卷积混和的盲分离、非线性瞬时混合的盲分离，提出了ICA未来理论和应用研究中的开放课题．     

基于独立分量分析的DS-CDMA下行信道延迟估计

将独立分量分析方法引入DS-CDMA系统，通过对DS—CDMA信号模型和线性有噪ICA模型的比较，得出这两种模型具有相同形式。因此，提出了一种基于ICA的DS—CDMA下行信道的延迟估计方法。该方法采用固定点ICA算法来估计多径信道的混合矩阵，从而提取信道的延迟信息。仿真结果表明：与匹配滤波检测方法相比，该方法具有更好的性能。     

独立分量提取的在线算法及其应用

独立分量分析(ICA)根据信源统计独立特性对观测信号进行盲分离运算，由于其独特的分离性能而受到广泛关注，但目前其实现的算法普遍采用批处理的形式。文章探讨了在线ICA算法，并将其应用于脑电信号伪迹消除中，实验结果表明，丈中所提出的在线ICA算法具有良好的稳健性和盲源分离性能。     

一种信号源数目的盲估计方法

源数目估计在阵列信号处理,特别是盲处理技术中具有重要意义.本文通过分析信号空间的构成,给出了一种基于特征值估计的源数目盲估计方法.分析了算法在不同信号传递(瞬时混合和卷积混合)形式、不同信噪比下的估计精度.仿真研究了传感器数目对源数目估计的影响.结果表明,该算法具有较好的估计能力和可靠性.     

基于累积张量分解的雷达信号欠定盲分离算法

针对时域和频域不充分稀疏条件下的雷达信号欠定盲分离问题,提出了基于信号不同时延的累积量与三阶张量分解估计混合矩阵的方法,并通过修正子空间投影算法完成对雷达源信号的恢复。首先将混合信号的四阶累积量表示成三阶张量,利用三阶张量分解获得混合矩阵估计值;通过求解雷达源信号任意时频点处对应的估计矩阵的列矢量,得到该时频点处最优超定矩阵的伪逆并恢复源信号。该算法可以解决复杂电磁环境下时频域同时混叠的雷达信号盲分离问题,仿真结果表明与现有算法相比提高了盲分离中混合矩阵估计性能和源信号恢复性能。     

基于粒子群优化算法的稀疏信号盲分离

把粒子群优化算法应用于稀疏信号盲分离中,采用基于粒子群优化算法的聚类算法来估计混合矩阵;然后利用粒子群优化算法在求解具有线性约束优化问题时,只需在初始化时粒子满足线性约束条件,无须做其它处理的特点来求解稀疏源信号,从而给出了一种基于粒子群优化算法的稀疏信号盲分离算法。该算法计算量小,精度较高。仿真结果表明该算法是有效的,具有良好的分离性能。     

基于广义特征值和核函数的非线性盲分离算法

在给出了一种基于广义特征值分解的线性混合信号盲分离方法的基础上,结合核特征空间而给出了一种非线性混合信号盲分离算法。该算法首先将混合信号映射到高维核特征空间,同时构造该核特征空间的一组正交基。其次,通过这组正交基将高维核特征空间的信号映射到参数空间,从而把非线性混合信号盲分离问题转化为参数空间的线性混合信号盲分离问题。在参数空间中,应用基于广义特征值分解的线性混合信号盲分离方法对信号进行分离。该算法具有闭解形式,计算简单,收敛精度较高,稳定性好。仿真结果表明该算法是有效的,具有良好的分离性能。     

基于独立分量分析的脑电消噪与特征提取

先简要介绍了独立分量分析的基本思想及算法，再将其应用于脑电信号的消噪和思维脑电的特征提取两个方面，实验结果表明：ICA可以将脑电信号中包含的心电（ECG），眼电（EOG）等多种干扰信号成功地分离出来，另外，通过使用ICA方法对进行不同心理作业的脑电信号进行分析处理后，发现了与心理作业相对应的脑电独立分量特征，这些稳定的独立分量特征将可以为心理作业的分类和脑-机接口技术（BCI）提供新的实现方法。     

Blind channel identication of nonlinear folding mixing model

1 .INTRODUCTIONBlind source separation ( BSS) or independentcomponent analysis(ICA) has been studiedin thepast dozen years and usedin the applications suchas array signal processing , speech and biomedic-al ,etc . Signals from multi-sensor systems are of-ten mixtures of ( statistically ) independentsources , and need to be recovered to the talentones .The linear instantaneous mixing model ofICA or BSS[1 ,2]isx=As+nwheresis an unknown random vector ofNinde-pendent components ,Ais anM…     

Blind source separation of ship-radiated noise based on generalized Gaussian model

1 .INTRODUCTIONBlind source separation (BSS) in signal processinghas received considerable attention from many re-searchers .It is a fundamental problem in signalprocessing with a large number of extremely di-verse applications such as multi-user communica-tions ,speech signal processing, array processingand medical signal processing including ECG,MEGand EEG. The general goal of blind sourceseparation (BSS) is to separate the statistically in-dependent , unknown source signals from t…     

一种基于独立成分分析的滚转弹姿态解算

为了获取试验弹的飞行姿态,以便为进一步的弹体飞行动力学分析及制导系统的效能评估提供依据,提出了一种基于独立成分分析(independent component analysis,ICA)的滚转弹飞行姿态获取方法。该算法使用一个双轴角速率陀螺构成滚转弹飞行姿态遥测系统,利用ICA算法对遥测数据进行处理,从而重构弹体飞行姿态。通过构造一个特殊的虚拟观测变量,即可借助于ICA算法将测量信号由弹体坐标系变换至准弹体坐标系,去除由于弹体滚转引入的信号调制效应,最终解算出滚转弹的姿态信息。仿真计算结果验证了算法的有效性。     

基于JADE算法的数据库公开水印算法的研究

数据库技术具有广阔的应用,数据库水印就成为一个研究热点。提出一种基于独立分量分析(ICA)的公开数据库水印方法。其思想是:首先对水印图像经过ICA处理得出若干个独立分量水印,利用迭代混合的方法嵌入水印,再利用盲源JADE算法提取水印,达到用较少的载体代价就可以嵌入水印信息的目的。理论分析和仿真实验结果表明该算法是有效的。     

卫星导航系统接收传感器网络的攻击检测研究

卫星导航系统接收机小型化是未来发展的趋势,基于小型导航接收机的无线传感器网络具有新优点的同时也面临新的问题。研究分析了导航系统接收传感器网络所面临的攻击特点,传统无线传感器网络的干扰检测方法难以准确定位干扰和校正位置,提出了基于改进的到达角度定位机制的攻击检测算法确定受到干扰的点,并进行干扰校正;然后基于导航系统抗欺骗干扰原理,提出了单干扰源双曲线定位算法。最后,利用所提算法进行实验,结果表明,攻击检测和校正效率很高,理想条件下干扰源定位效率也较高。     

New method for passive radar seeker to antagonize non-coherent radar decoy

Using super resolution direction of arrival (DOA) estimation algorithm to reduce the resolution angle is an effective method for passive radar seeker (PRS) to antagonize non-coherent radar decoy. Considering the power and correlation property between radar and non-coherent decoy, an improved subspace DOA estimation method based on traditional subspace algorithm is proposed. Because this new method uses the invariance property of noise subspace, compared with traditional MUSIC algorithm, it shows not only better resolution in condition of closely spaced sources, but also superior performance in case of different power or partially correlated sources. Using this new method, PRS can distinguish radar and non-coherent decoy with good performance. Both the simulation result and the experimental data confirm the performance of the method.