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。     

一种盲源分离初始化方法的研究与仿真

针对盲源分离的初始化问题,提出一种盲源分离初始化方法.该方法首先对接收到的混合信号进行小波稀疏分解,然后选取稀疏性最好的分解系数组,并在其星图中通过聚类方法寻求聚轴来估计混合矩阵.最后,采用这一混合矩阵估计值对FastICA算法进行初始化.仿真实验表明,该初始化方法能避免盲源分离算法收敛时陷入局部最小,加快算法收敛,同时使盲源分离算法的分离精度提高10～26dB.     

基于混合聚类和网格密度的欠定盲矩阵估计

欠定盲矩阵估计是欠定盲源分离的关键技术,其估计结果直接影响源信号的分离精度。针对目前欠定盲矩阵估计算法稳定性差、估计精度不高的缺点,提出了一种基于混合聚类和网格密度的新算法。该算法利用基于人工蜂群算法和K-均值的混合聚类方法对信号数据进行聚类,提高聚类结果的稳定性;利用网格密度法修正每一类的聚类中心,提高混合矩阵的估计精度。实验结果表明,所提算法在稳定性和估计精度方面都比传统欠定盲矩阵估计算法有了明显改善。     

基于稀疏指数排序的高维数据并行聚类算法

高维数据聚类是数据挖掘领域的重要研究课题,大规模高维数据聚类研究非常具有挑战性.针对高效的CABOSFV高维数据聚类算法,采用并行计算模式提高其大规模数据的处理能力,提出基于稀疏指数排序的高维数据并行聚类算法P-CABOSFV.该算法根据高维数据稀疏指数排序进行分割点选择实现数据划分,将数据分配到多个计算节点同时处理聚类任务,再基于集合稀疏特征差异度聚类结果合并策略将各计算节点的聚类结果合并得到最终聚类结果.UCI数据集和计算机合成数据集实验表明:高维数据并行聚类算法P-CABOSFV聚类质量良好,具有很强的数据规模和数据维度可扩展性,是有效可行的.     

改进重加权稀疏子空间聚类算法

稀疏子空间聚类作为先进的子空间聚类算法,不仅能有效地聚类高维数据,而且可以直接对含有噪声、稀疏无关字典等干扰信息的复杂数据进行处理。但是现有的稀疏优化框架都不能很好地满足表示系数矩阵类间稀疏和类内一致的特性。因此,考虑将反正切函数和对数函数的性质同时引入到重加权的l₁最小化框架中,使其能够同时满足 l₀ 范数在数据较小时斜率趋于无穷、数据较大时斜率趋于零的两个重要特征,从而更好地逼近l₀最小化框架,并基于此提出改进的重加权稀疏子空间聚类算法。实验表明相较于其他子空间算法,所提算法有着更好的聚类性能。     

图像分割的加权稀疏子空间聚类方法

在稀疏子空间聚类算法的基础上,提出一种基于加权稀疏子空间聚类的图像分割方法。利用加权的稀疏约束使得特征数据能够更好地被同一子空间内相似性高的特征数据线性表示,系数矩阵在类间更为稀疏。实验表明,给出的加权稀疏子空间聚类方法对于干净数据和带噪声的数据都能得到较高的数据聚类准确率,对自然图像能够得到比较符合人眼视觉特性的分割结果。     

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。     

图像分割的改进稀疏子空间聚类方法

提出一种基于改进稀疏子空间聚类的图像分割方法。首先将图像进行过分割得到一些均匀区域称为超像素,并提取超像素的颜色直方图作为其特征;然后建立特征数据的改进稀疏子空间表示并由此构造图相似度矩阵,最后利用谱聚类算法得到超像素的聚类结果并作为图像分割结果。实验结果表明,本文提出的改进稀疏子空间聚类方法具有良好的聚类性能,对噪声具有一定的鲁棒性;用于自然图像能够得到更好的分割效果。     

基于PCA-SOM的混合协同过滤模型

针对推荐系统中协同过滤技术面临的数据稀疏性和推荐实时性难以保证的问题,提出一种基于主成分分析(Principle component analysis)和SOM(Self-organizing map)聚类的混合协同过滤模型.首先对原始评分数据进行全局降维,并在转换后的主成分空间上进行用户聚类,缩小了目标用户的最近邻搜索空间,减少了在线计算时间复杂度,最后对真实的电子政务门户网站Log日志数据进行了几种常用的推荐算法的比较,实验结果证明新的推荐模型具有较好的预测精度.     

基于JADE-斜投影的鲁棒波束形成算法

针对矩阵重构类波束形成算法对阵列幅相误差敏感的问题,提出一种基于盲源信号分离和斜投影的矩阵重构鲁棒波束形成算法。首先,依靠盲源分离技术得到接收信号和混合矩阵,结合期望信号先验信息完成混合矩阵中信号导向矢量的搜索。然后,利用盲源分离得到的信号协方差矩阵完成阵列幅相误差估计。最后,基于幅相误差校准的混合矩阵和斜投影思想,构建各干扰的斜投影算子,将接收数据分别向干扰斜投影空间进行投影,得到对应的干扰信号,完成干扰噪声协方差矩阵重构。仿真结果表明,所提方法对阵列幅相误差具有较好的鲁棒性,验证了算法的有效性。     

Blind source separation by weighted K-means clustering

Blind separation of sparse sources （BSSS） is discussed. The BSSS method based on the conventional K-means clustering is very fast and is also easy to implement. However, the accuracy of this method is generally not satisfactory. The contribution of the vector x（t） with different modules is theoretically proved to be unequal, and a weighted K-means clustering method is proposed on this grounds. The proposed algorithm is not only as fast as the conventional K-means clustering method, but can also achieve considerably accurate results, which is demonstrated by numerical experiments.     

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。     

稀疏阵列方向调制信号综合算法

方向调制技术是近年来物理层安全通信领域研究的热点之一。现有的研究都是采用均匀相控阵根据应用场景性能要求的不同来研究方向调制信号的综合算法,不同场景性能要求下综合算法不具有通用性。针对这一问题提出了一种基于稀疏阵列的方向调制信号综合算法,算法中首先利用前向后向矩阵束方法求解稀疏阵列的阵元位置,然后针对方向调制信号应用场景性能要求建立相应的优化问题,通过优化问题中的目标函数和约束条件将不同的性能要求统一到一个优化问题中求解稀疏阵元对应的激励。仿真结果表明所提的基于稀疏阵列的方向调制信号综合算法相比于均匀阵列的方向调制信号综合算法能够更好地适应不同场景性能要求下方向调制信号发射机的设计。