基于核独立分量分析的盲多用户检测算法

针对DS-CDMA通信系统中的盲多用户检测问题,提出了一种改进的核独立分量分析(KICA)算法.该算法首先将五阶收敛的牛顿迭代公式引入到传统的FastICA算法中,同时还引入了一种新的核函数——混合核函数来解决非线性混合信号的分离问题,从而实现了多用户信号检测.最后将所提出的算法与传统的FastICA算法和KICA算法进行仿真比较.结果表明:所提出的算法不仅收敛速度较快,而且具有较小的误码率.     

改进的独立分量分析算法

对独立分量分析算法的基本理论和FastICA算法进行了简要介绍.传统的FastICA算法只具有二阶的收敛速度,为了提高独立分量分析算法的收敛速度,减少迭代次数和运行时间,提出了一种改进的独立分量分析算法——五阶收敛的牛顿迭代法.对牛顿迭代算法加以修正,使改进的独立分量分析算法具有五阶的收敛速度.图像信号分离仿真实验表明,改进算法与传统的FastICA算法在分离效果相当的情况下,明显减少了传统的FastICA算法的迭代次数和运行时间,提高了收敛速度和运行效率.     

用于信号盲提取的最大三阶相关峭度反卷积算法

传统的低阶自适应滤波器难以抑制或消除激光位移信号的高阶统计噪声,且在微位移测量条件下,基于最大熵或自然梯度的盲源分离方法的收敛速度和信噪比会急剧降低.为此,文中利用混合信号的峭度变化特性,提出了最大三阶相关峭度反卷积算法,设计了反卷积逆滤波器,分析了最大三阶相关峭度反卷积算法的收敛性和稳定条件,并构建了实验平台进行盲提取实验.结果表明,最大三阶相关峭度反卷积算法可有效地盲提取激光位移信号和多重反射信号,较FastICA算法具有更快的收敛速度和更高的信噪比.     

基于皮尔逊系统的语音信号盲源分离

当利用传统自然梯度算法对所有语音信号都使用同一个激活函数进行分离时,对语音信号的盲源分离效果都不尽理想.针对这一问题,采用基于皮尔逊系统的分段激活函数对传统自然梯度算法进行改进.通过引入皮尔逊系统,将皮尔逊函数与传统激活函数相结合,再利用信号的矩估计方法,分段选择合适的激活函数代入分离矩阵,有效克服了传统语音分离算法的缺点和不足.仿真结果表明,在对实际的语音信号进行分离时,改进算法的性能明显优于传统自然梯度算法,并且在保持了良好收敛速度的同时大大减少了均方误差.     

引入松弛因子的高阶收敛FastICA算法

高阶收敛的FastICA算法对初始值的选择较为敏感,如果初始值选择不当不仅会影响算法的收敛效果,甚至可能导致不收敛的结果.针对这一问题,将松弛因子引入高阶收敛的牛顿迭代法中,通过适当的修正,获得了既能保证一定收敛速度,又能有效克服初值敏感性的改进三阶、五阶FastICA算法.仿真工具采用Matlab软件,应用3种算法对语音信号进行分离;结果表明,对比基本FastICA算法,改进后的算法有效地分离了混合信号,并且降低了算法对初始权值的依赖性.     

引入松弛因子的高阶收敛FastICA算法

高阶收敛的FastICA算法对初始值的选择较为敏感,如果初始值选择不当不仅会影响算法的收敛效果,甚至可能导致不收敛的结果.针对这一问题,将松弛因子引入高阶收敛的牛顿迭代法中,通过适当的修正,获得了既能保证一定收敛速度,又能有效克服初值敏感性的改进三阶、五阶FastICA算法.仿真工具采用Matlab软件,应用3种算法对语音信号进行分离;结果表明,对比基本FastICA算法,改进后的算法有效地分离了混合信号,并且降低了算法对初始权值的依赖性.     

一种改进的自然梯度语音信号盲分离算法

自然梯度算法有较快的收敛速度、良好的分离性能,在盲信号分离中占有重要地位。基于自然梯度的盲源分离算法一般分为固定步长和变步长的自然梯度算法,固定步长的自然梯度算法存在分离速度与稳定性之间的矛盾,即步长越长时分离速度快,但是稳态误差又得不到保障;步长太小分离速度又达不到要求。为了改善分离速度与稳定性之间的矛盾,提出了一种变步长的方法来,并用其改进了固定步长的标准自然梯度算法,成功地用于混合语音信号的分离,该方法取得比标准自然梯度算法更好的分离效果,具有更快的收敛速度。     

改进的高阶收敛FastICA算法

高阶收敛的FastICA具有形式简单、收敛速度快的特点,但其对初始值的选择比较敏感,若初始值选择不当很容易影响收敛的效果,甚至造成不收敛的结果.针对这一问题,采用最速下降法对三阶和五阶收敛的FastICA算法进行改进.首先,应用最速下降法求出初值,再用高阶收敛的FastICA算法求出最优解.语音信号的分离实验表明:改进后的算法对混合信号进行了较好的分离,并且有效地克服了初值敏感性的问题.     

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.     

基于盲源分离的一种快速独立分量分析算法

基于盲源分离理论提出了一种快速独立分量分析 (FastICA)算法 .该算法以负熵作为独立性判决准则 ,在迭代过程中引入遗忘因子 ,加快了算法的收敛速度 .仿真结果表明 ,该方法能快速、有效地分离混迭信号     

基于小波包和独立分量分析的微弱多源故障声发射信号分离

针对旋转机械设备中同时存在的裂纹、摩擦等多故障源信号难以检测和分离的问题,提出了一种基于小波包分析(WPA)与独立分量分析(ICA)的多源故障信号提取方法,即首先用WPA对含噪线性混合信号降噪预处理,由db2小波基函数进行5层分解后保留62.5~187.5kHz频段信号,然后采用ICA中的FastICA算法对降噪后的混合信号分离,最后对各通道分离出的信号用收缩函数进行频段内去噪处理.对不同输入信噪比的含噪微弱裂纹和摩擦信号进行提取和分析的结果表明,该方法能有效提取出输入信噪比大于-15dB的裂纹和摩擦信号.当混合信号信噪比为-15dB时,裂纹和摩擦信号的输出信噪比分别为-1.31和-1.36dB,相关系数分别为0.62和0.63,提取效果好于结合小波包和FastICA分离方法(信噪比分别为-1.74和-2.06dB,相关系数分别为0.59和0.59)以及单独采用FastICA算法(信噪比分别为-4.57和-4.31dB,相关系数分别为0.17和0.19).因此,所提出的综合WPA和ICA的方法是一种较好的多源微弱信号提取方法.     

2021年 第27卷 第2期 电子期刊

随着人工智能物联网(artificial intelligence & internet of things, AIoT)的发展, 硬件技术的飞速进步, 更多的智能音箱进入人们的生活, 人机交互方式也从早期的遥控变成了人声控制. 但设备中麦克风采集到的语音信号往往含有大量噪声和干扰人声, 为此需对麦克风采集到的语音进行语音分离处理. 常用的技术有频域独立成分分析(independent component analysis, ICA), 但是频域ICA存在次序不确定性问题, 即将分离出的源1分量分类到源2通道, 将分离出的源2分量分类到源1通道, 从而导致分离性能大大降低. 为此, 提出一种基于语音能量比来解决频域ICA中次序不确定性问题的算法, 有效地提高了分离性能. 在SiSEC(Signal Separation Evaluation Campaign)、ChiME(Challenge for Computational Hearing in Multisoure Environments)数据集上对分离性能进行实验, 所得结果比已有算法均有提升, 且针对强混响环境下的混合信号依然保持良好的分离性能.     

基于FastICA的语音盲源分离方法

独立分量分析（ICA）在处理盲信号分离中被广泛使用,但其收敛速度较慢.为此文章重点介绍了一种更为有效的盲源分离方法——快速独立分量分析(FastICA).文章在介绍了FastICA的基本理论和方法之后,将其应用到语音分离中.在采集了三个实际的声音信号后,将三个原始信号进行混叠,在matlab仿真环境下用FastICA方法对混叠信号进行分离,将分离结果与原始信号波形进行比对,结果说明该算法具有良好的分离效果.     

一种分离噪声盲源信号的FastICA改进算法

大功率机械所产生的非平稳噪声源,用FastICA算法可以有效地分离出噪声信号,但噪声源识别的准确性较低,为此提出了一种分离噪声源的FastICA改进算法。新方法将最大相似准则、优化算法和快速傅里叶变换相结合,对分离信号的不确定性进行了有效校正。经仿真实验验证,新方法能够完整地还原仿真波形信号,表明该改进算法确实可行且准确性较高。     

单频点频域卷积混合盲分离技术

在双频点频域卷积混合盲分离算法的基础上,提出一种单频点频域卷积混合盲分离算法.通过恰当地选取频域盲分离中短时傅里叶变换（STFT）的参数,可仅依靠一个频率片上的分离信号来完成双频点算法.相对于传统频域卷积混合盲分离方法,该方法不受各频率片顺序不确定性不统一及比例不确定性不统一的影响.仿真实验证明了该算法的有效性.     

一种低复杂度的基于加权速率和最大化的多用户MIMO系统调度算法

针对多用户多输入多输出系统中,基于脏纸编码的迭代注水算法加权速率和最大化复杂度很高的问题,提出了一种基于迫零 脏纸编码的低复杂度多用户资源调度算法.该算法在发射功率限制条件下,结合功率分配和多用户调度,根据信道状态信息构造用户选择参量,依次选择用户.由于只需要有限次循环,同时根据用户摒弃准则去除了信道状态不好的用户,从而降低了复杂度.仿真结果表明, 所提出的算法与迭代注水算法相比,在相同的仿真条件下,可以获得后者90%以上的加权速率和,随着用户数的增加,加权速率和性能趋向于后者,同时复杂度由与用户数的平方成正比降到了与用户数成正比.     

预张力索杆体系分布式静不定与动不定分析

针对预张力索杆体系,将构件刚度与体系判定相结合,提出了分布式静不定和分布式动不定的计算方法,使体系分析从系统层面向构件层面延伸.该方法在平衡矩阵理论基础上,采用奇异值分解法分别求解相互正交的两类单元变形量和两类节点外荷载模态;在排除整体刚体位移模态后,利用该正交性,求解分布式静不定和动不定.所提出的方法克服了已有方法中的奇异性问题,具有普适性,能广泛地适用于动定及动不定结构;揭示了分布式静不定与结构重要性及结构敏感性间的关系,以及分布式动不定与节点可动性间的关系.通过2组算例,说明了该方法在预张力索杆体系中的应用,并证明了其有效性和正确性.     

多用户检测技术在光码分多址系统中的应用

在分析光码分多址（OCDMA）系统的多址复用光纤传输信道模型的同时，从最长似然检测的角度出发，推导了基于该模型的DCDMA最佳多用户检测器。该检测器可通过维特比（Viterbi）算法实现，在此基础之上，利用相关检测的原理，研究了一种较实用的次佳多用户检测器-多级检测器，在抑制多址干扰的同时，尽量降低检测器实现的复杂度，并分析了它对系统性能的影响，结果表明，由于传输环境的不同，DCDMA系统具有与无线CDMA系统不同的最佳多用户检测判决准则，而作为一种非线性多用户检测技术，多级检测器可以较理想地改善DCDMA系统的误码率性能。