利用高阶累积量的盲多输入多输出系统辨识

针对多输入多输出线性系统(FIR MIMO)的盲辨识问题,提出了一个线性的基于方程误差的高阶累积量(HOS)算法的改进算法。该算法利用一组输出信号的四阶累积量矩阵的零空间,把一个未知多输入多输出(MIMO)信道的冲激响应辨识成一个常的单项矩阵。对于信道长度一致的不同用户的MIMO系统来说,算法只需要很弱的辨识条件。和原算法相比,改进算法充分利用了输出信号的累积量矩阵固有结构,从而提高了算法的估计性能。计算机仿真验证了算法的有效性。     

空时分层结构码分多址系统的上行多用户检测

针对目前已提出的空时编码结构大多只研究单用户检测这一现状,研究了频率选择性信道下多输入多输出(MIMO)的多用户结构,并提出了一种采用V BLAST空时编码结构码分多址系统的多用户检测算法。基于发射符号的旋转不变特性和奇异值分解,得到了矢量信道冲激响应(VCIR)的盲估计,进而提出了上行信号的多用户检测器。该方法在满足系统对多用户检测性能期望的同时,还能很容易地对算法复杂度进行有效控制。仿真结果表明了该方法的有效性。     

MIMO系统中基于斜投影的盲空时多用户检测算法

针对多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)的码分多址(code division multiple access, CDMA)系统,提出了一种基于斜投影的盲空时多用户检测算法。该算法结合MIMO系统的空间分集技术与Alamouti空时分组码 (space time block coding, STBC)方案,自适应地跟踪干扰子空间和多天线信道,在此基础上对接收信号进行斜投影抑制多址干扰(multiple access interference, MAI),解决了传统的基于子空间的最小均方误差(minimum mean square error, MMSE)盲空时多用户检测算法收敛速度慢和强干扰的情况下稳态性能低的问题,提高了多用户检测的鲁棒性,且计算复杂度较低。仿真结果表明该算法的有效性。     

波束域的信号盲分离方法

现有的源信号盲分离方法大都是针对阵元输出信号进行的,各种干扰信号和观测噪声的影响使盲分离算法性能退化,甚至失效.为了提高低信噪比情况下的信号盲分离能力,提出一种新的信号盲分离方法,即先对阵元观测信号进行盲波束形成,而后利用波束输出信号实行盲分离.盲波束形成阶段既提高了盲分离输入信号的信噪比,又可降低盲分离模型的阶次,信号盲分离阶段不仅能进一步净化信号,还能分离同一波束内两个以上的源信号.采用多种情况的人工仿真混合信号进行实验,以评价新算法的性能,仿真结果表明新的盲分离方法优于各阶段算法.     

基于A-DBSCAN的欠定盲源分离算法

为提升欠定盲源分离问题中混合矩阵的估计精度,在噪声环境下基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)算法的基础上,提出一种自适应确定输入参数的DBSCAN算法(adaptive DBSCAN, A-DBSCAN)用于混合矩阵估计。针对DBSCAN算法邻域半径(Eps)及邻域点数(MinPts)依赖人为设定的问题,首先利用曲线拟合方法得出Eps,然后通过分析聚类输出类别数与噪声点数关系确定MinPts,并将其与混合矩阵估计模型相结合,最后通过最短路径算法实现源信号恢复。实验结果表明,提出的算法在估计混合矩阵和恢复源信号时,相关性能与对比算法相较均有明显提升。     

基于A-DBSCAN的欠定盲源分离算法

为提升欠定盲源分离问题中混合矩阵的估计精度,在噪声环境下基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)算法的基础上,提出一种自适应确定输入参数的DBSCAN算法(adaptive DBSCAN, A-DBSCAN)用于混合矩阵估计。针对DBSCAN算法邻域半径(Eps)及邻域点数(MinPts)依赖人为设定的问题,首先利用曲线拟合方法得出Eps,然后通过分析聚类输出类别数与噪声点数关系确定MinPts,并将其与混合矩阵估计模型相结合,最后通过最短路径算法实现源信号恢复。实验结果表明,提出的算法在估计混合矩阵和恢复源信号时,相关性能与对比算法相较均有明显提升。     

基于简化模型的卷积混叠盲分离并行算法

电信会议所用的传感器往往相距较近。根据从同一源到两个靠得很近的麦克风的房间冲激响应具有相似性这一特点,把多输入多输出盲卷积问题简化为若干个单输入单输出卷积混叠盲分离问题。提出了一种新的使用时间预测性的多输入-多输出盲解卷算法,该算法通过简化模型和并行算法,能用广义特征值的方法直接求出解卷滤波器,因而算法复杂度小。使用音频信号的计算机仿真结果显示了算法的有效性。     

基于JADE与特征提取的正交/非正交空时分组码盲识别

针对非协作多输入多输出通信系统中正交空时分组码(orthogonal space-time block codes, OSTBC)与非正交空时分组码(non-orthogonal space-time block code, NOSTBC)的盲识别问题,提出结合特征值矩阵联合近似对角化(joint approximate diagonalization of eigenvalue matrix, JADE)与特征提取的盲识别方法。首先将接收信号转换为盲源分离问题中的线性瞬时混合模型,然后利用JADE算法估计出该模型的虚拟信道矩阵,根据该信道矩阵的相关矩阵为数量矩阵的特点,从相关矩阵中提取特征参数,利用此特征参数识别OSTBC与NOSTBC。仿真结果表明,在较低信噪比以及不同的调制模式下,所提方法均可有效识别出OSTBC与NOSTBC。     

色噪声下双基地MIMO雷达DOD和DOA联合估计

针对双基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达在色噪声环境中的收发角度估计问题,提出了一种基于改进四阶累积量的角度估计算法。该算法首先构造回波信号的四阶累积量矩阵,然后根据四阶累积量矩阵的形成规律,在保证虚拟阵列孔径有效扩展的前提下去除其中的冗余项,达到矩阵降维的目的。最后将降维后的矩阵特征分解得到噪声子空间,再利用四阶累积量的多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法实现最终的收发角度估计。所提算法不仅可以有效抑制高斯色噪声,并且能够减小四阶累积量矩阵的维数,降低计算的复杂度,仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于阵列接收模型的宽带盲源分离算法

针对传统盲分离算法对宽带信号不适用的问题,提出了一种基于阵列接收模型的宽带盲源分离算法。该算法以子带分解的方法实现了瞬时复值盲分离方法在宽带情形下的扩展。针对扩展过程中可能出现的子带间次序模糊及子带内幅度模糊的问题,利用阵列接收情况下分离矩阵与混合矩阵的特点,提出了一种基于波达方向(direction of arrival, DOA)估计的次序调整及幅度去模糊方法。仿真结果表明,该算法不仅能有效地分离宽带信号,而且可准确地恢复出信号幅度。     

基于混沌自适应烟花算法的雷达信号盲源分离

针对传统独立成分分析(independent component analysis, ICA)方法存在收敛速度慢、分离性能不高的问题,将混沌映射策略与自适应爆炸半径相结合,提出一种基于混沌自适应烟花算法(chaotic adaptive fireworks algorithm, CAFWA)的盲源分离(blind source separation, BSS)方法,并应用于雷达辐射源混合信号分选问题。混沌映射策略可以将初始值在解空间内分布更加均匀,爆炸半径能够根据适应度的优劣自适应改变,保证了所提算法局部搜索的精度,满足了全局搜索的多样性。实验结果表明所提算法可以在无噪和有噪情况下均能很好地分选观测信号,而且具有比传统算法更快的收敛速度和更优异的分选性能。     

盲源分离技术在通信侦察系统中的应用

针对如何快速、准确地对无线电通信信号进行截获、分离和识别是现代通信侦察的瓶颈,盲源分离对于解决这些难题具有独特的优势。给出了基于盲源分离的无线电通信侦察系统模型,从DoA估计和调制样式识别两方面讨论了盲源分离技术在该领域的应用情况。通过具体的仿真实验,证明了盲源分离应用于通信侦察的正确性和可行性。     

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…     

基于源数估计的盲源分离

在信号源少于传感器观测到的混合信号时,未知信号源数目的估计一直是已有盲分离算法中一个未解决的问题。就盲分离在阵列信号处理中的应用,提出了一种基于四阶累积量的源数估计方法。由于四阶累积量对高斯噪声的抑制作用,从而可提高估计的分辨性能。给出了详细的计算方法,并用蒙特卡洛试验证实了该方法优于通常的源数估计算法。将其用于盲源分离,通过实例证明了该方法的正确性和有效性,从而解决了盲分离中信号源个数的估计问题,为盲源分离技术的应用进一步奠定了基础。     

基于BSS的跳频通信抗部分频带噪声阻塞干扰方法

根据跳频信号与部分频带噪声阻塞干扰信号的近似统计独立性,提出一种基于盲源分离的跳频通信对抗部分频带噪声阻塞干扰方法。所提方法利用分离信号的二阶或高阶统计量构建目标函数引导分离矩阵迭代,实现跳频信号与部分频带噪声阻塞干扰信号的有效分离,从而提高跳频通信的抗干扰能力。仿真结果表明,所提方法可明显改善跳频通信在部分频带噪声阻塞干扰下的误码率性能,而且分离算法的处理时延很小,有望满足跳频通信的实际需求。     

基于混沌自适应烟花算法的雷达信号盲源分离

针对传统独立成分分析(independent component analysis, ICA)方法存在收敛速度慢、分离性能不高的问题,将混沌映射策略与自适应爆炸半径相结合,提出一种基于混沌自适应烟花算法(chaotic adaptive fireworks algorithm, CAFWA)的盲源分离(blind source separation, BSS)方法,并应用于雷达辐射源混合信号分选问题。混沌映射策略可以将初始值在解空间内分布更加均匀,爆炸半径能够根据适应度的优劣自适应改变,保证了所提算法局部搜索的精度,满足了全局搜索的多样性。实验结果表明所提算法可以在无噪和有噪情况下均能很好地分选观测信号,而且具有比传统算法更快的收敛速度和更优异的分选性能。     

盲卷积信号的一种高效分离算法

针对盲卷积信号提出一种高效分离算法，采用分段的思想，对每短时段信号通过检验分离效果而灵活选择是否需要重新训练分离矩阵参数，既考虑了混合模型的时变性，又大大提高了盲分离的效率。研究还提出并应用了限值检验控制准则，来有效进行迭代算法的控制和分离效果检验的判决，保证了算法的执行效率。仿真实验分析通过比较不分段盲分离算法和分段逐段盲分离算法，表明了该算法的高效性。     

Novel blind source separation algorithm using Gaussian mixture density function

The blind source separation (BSS) is an important task for numerous applications in signal processing, communications and array processing. But for many complex sources blind separation algorithms are not efficient because the probability distribution of the sources cannot be estimated accurately. So in this paper, to justify the ME(maximum enteropy) approach, the relation between the ME and the MMI(minimum mutual information) is elucidated first. Then a novel algorithm that uses Gaussian mixture density to approximate the probability distribution of the sources is presented based on the ME approach. The experiment of the BSS of ship-radiated noise demonstrates that the proposed algorithm is valid and efficient.     

On-line blind source separation algorithm based on second order statistics

1 .INTRODUCTIONBlindsource separation (BSS) is one of the most activeresearch areasin signal processing community. The mainobjective of blind source separationis to extract indepen-dent source signals fromtheir observed mixtures withoutfull knowledge of the signal propagation environment .BSStechnologies have been widely usedin array process-ing,communications,biomedical signal processing,i mageprocessing, speech processing, seismic prospecting andother areas.Many methods have been prop…